Zeitschrift für Proteomik und Bioinformatik
Offener Zugang
ISSN: 0974-276X
ISSN: 0974-276X
Norbert Nwankwo und Huseyin Seker
Postgenomische Wissenschaftler verfügen über große Mengen genomischer und proteomischer Informationen wie Peptide und Proteinrückstände zur Analyse. So wurde beispielsweise festgestellt, dass eine Art von Plasmodium namens falciparum über mehr als 4.600 Peptide verfügt, die zu über 700 Proteinen zusammengesetzt sind, und das menschliche Genom besitzt nachweislich bis zu 20.000 bis 25.000 proteinkodierende Gene. Diese durch Mutationen erworbenen Proteine und Peptide müssen ständig neu bewertet werden, um therapeutische Eingriffe zu entwickeln und unser Wohlbefinden zu verbessern. Klinische Ansätze zur Bewertung dieser riesigen Datenmengen sind teuer, ressourcen- und zeitaufwändig, mühsam und mühselig. Daher sind computergestützte Ansätze notwendig geworden, da sie vorläufige klinische Bewertungsverfahren, die bei der Suche nach Medikamenten und Impfstoffen eingesetzt werden, rationalisieren, neu ausrichten und rationalisieren. In dieser Studie werden Plasmodien und ihre Wirtszielproteine untersucht, um herauszufinden, ob eine Korrelation zwischen etablierten klinischen Befunden und unseren computergestützten Ergebnissen besteht. In dieser Studie wurde festgestellt, dass einige rechnerisch ermittelte Ergebnisse mit klinischen Befunden korrelierten. Beispielsweise wurde festgestellt, dass die Adhäsionsdomäne des Circumsporozoiten (CSP) und Importin alpha 3, deren Interaktion klinisch nachgewiesen ist, rechnerisch dieselbe Konsensfrequenz aufweisen. Andererseits konnten einige vorläufige Ergebnisse nicht mit unseren Ergebnissen korrelieren. Dies könnte an den beteiligten Proteinen liegen. Unsere Ergebnisse scheinen daher darauf hinzudeuten, dass Bindungsinteraktionen rechnerisch ermittelt werden können, und empfehlen auch, bestimmte Proteine oder Peptide zu verwenden, um die gewünschten rechnerischen Ergebnisse zu erzielen.