A Combinational Strategy upon RNA Sequencing and Peptidomics Unravels a Set of Novel Toxin Peptides in Scorpion Mesobuthus martensii
Notice bibliographique
Résumé
Scorpion venom is deemed to contain many toxic peptides as an important source of natural compounds. Out of the two hundred proteins identified in Mesobuthus martensii (M. martensii), only a few peptide toxins have been found so far. Herein, a combinational approach based upon RNA sequencing and Liquid chromatography-mass spectrometry/mass spectrometry (LC MS/MS) was employed to explore the venom peptides in M. martensii. A total of 153 proteins were identified from the scorpion venom, 26 previously known and 127 newly identified. Of the novel toxins, 97 proteins exhibited sequence similarities to known toxins, and 30 were never reported. Combining peptidomic and transcriptomic analyses, the peptide sequence of BmKKx1 was reannotated and four disulfide bridges were confirmed within it. In light of the comparison of conservation and variety of toxin amino acid sequences, highly conserved and variable regions were perceived in 24 toxins that were parts of two sodium channel and two potassium channel toxins families. Taking all of this evidences together, the peptidomic analysis on M. martensii indeed identified numerous novel scorpion peptides, expanded our knowledge towards the venom diversity, and afforded a set of pharmaceutical candidates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».