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Schätzung der Diffusionskonstante eines Proteins basierend auf der Anzahl der Aminosäuren

Schätzung der Diffusionskonstante eines Proteins basierend auf der Anzahl der Aminosäuren


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Gibt es eine Möglichkeit, die Diffusionskonstante eines Proteins basierend auf der Anzahl der Aminosäuren abzuschätzen, aus denen es besteht? Ich weiß, dass die Form des Proteins einen Einfluss auf die Diffusionskonstante hat, aber ich wusste nicht, ob es eine Schätzung gibt, die noch in guter Näherung verwendet werden könnte.

Wenn dies nicht existiert, gibt es noch eine Möglichkeit, die Diffusionskonstante bestimmter Proteine ​​zu approximieren. Ich versuche, ein grobes Modell auf der Grundlage von Reaktions-Diffusions-Gleichungen zu erstellen, und ich wollte Diffusionskonstanten bestimmter Spezies im Modell schätzen.


Fragen zu Hämoglobin (mit Antworten)

(a) Typ I, (b) Typ II, (c) Typ III, (d) Alle oben genannten.

6. Je mehr Fülle in der Natur zu finden ist, ist

(a) Serie Typ I, (b) Serie Typ II, (c) Serie Typ III, (d) Keine der oben genannten.

7. In der Biosynthese von Porphyrinen benötigt die Aktivierung von Glycin das Coenzym

8. Die Anämie wurde bei Vitaminmangel beobachtet

(a) Biotin, (b) Inositol, (c) Niacin, (d) Pantothensäure.

9. Es gibt zwei Arten von Dipyrrylverbindungen

(a) A und B, (b) B und C, (c) A und C, (d) B und D.

10. Bei der Kondensation der Komponenten entsteht ein Typ III Porphyrin

(a) Zwei von (A), (b) Eine (A) und eine (B), (c) Zwei von (B), (d) Eine (A) und eine (C).

11. Das Enzym Coproporphyrinogen-Oxidase kann auf Coproporphyrinogen einwirken

(a) Typ I, (b) Typ II, (c) Typ III, (d) Alle oben genannten.

12. In der Leber von Säugetieren ist die Reaktion der Umwandlung von Corporporphyrinogen zu Protoporphyrin erforderlich

(a) Molekularer Sauerstoff, (b) Wasser, (c) ATP, (d) B6-P04.

13. Häm wird durch den enzymkatalysierten Einbau von Fer­ro-Ionen (Fe ++ ) in Protoporphyrin III synthetisiert

(a) Ferroxidase, (b) Ferroreduktase, (c) Ferrochelatase, (d) Keine der oben genannten.

14. Das Globin des Hämoglobins ist ein Protein, das aus dicht gepackten Polypeptidketten von

(a) 6 parallele Schichten, (b) 4 parallele Schichten, (c) 3 parallele Schichten, (d) 2 parallele Schichten.

15. Zwei a-Ketten von Globin haben die identische Aminosäurezusammensetzung von

16. Die Gesamtzahl der Aminosäuren in Globin

17. Hämoglobin nimmt die Anzahl der Sauerstoffmoleküle auf

18. Carboxyhämoglobin wird gebildet durch

19. Ein Mol Hämoglobin enthält Histidinreste

20. Methämoglobin wird als Folge der Oxydation von Hämoglobin durch Oxidationsmittel gebildet

(a) Luftsauerstoff, (b) Wasserstoffperoxid, (c) Po­tassium Ferricyanid, (d) Kaliumpermanga­nat.

21. Methämoglobin kann zu Hämoglobin reduziert werden durch

(a) Entfernung von Wasserstoff, (b) Vitamin C, (c) Glu­tathion, (d) Kreatinin.

22. Die Farbe von Cyanohämoglobin

(a) Gelb, (b) Rosa, (c) Braun, (d) Hellrot.

23. Das Eisen des Häms ist in β-Ketten an den Positionen . koordiniert

(a) 43 und 72, (b) 53 und 82, (c) 63 und 92, (d) 73 und 102.

24. Myoglobin enthält die Anzahl der Grammatome Eisen pro Mol

25. Katalasen enthalten die Anzahl der Grammatome Eisen pro Mol

Fülle die Lücken aus:

1. Myoglobine sind die _____________ Pigmente, die in den_________ Zellen von Wirbeltieren und Wirbellosen vorkommen.

Antwort Atemmuskel.

2. Das Molekulargewicht von Katalasen beträgt etwa ____________.

3. Tryptophanpyrrolase katalysiert die Oxidation von ____________ zu ____________.

Antwort Tryptophan Formyl Kynurenin.

4. Die grundlegende Rolle von Cytochromen liegt in ____________.

Antwort Zellatmung.

5. Cytochrom C hat ein Molekulargewicht von etwa ____________ und enthält ____________ Eisen.

Antwort 13000 0,43 Prozent.

6. Die Peptidkette von Cytochrom C des menschlichen Herzens enthält ____________ Aminosäuren.

7. Cytochrom-Oxidasen können drei allgemeine Arten von Reaktionen durchführen, zB Sauerstofftransfer ____________, ____________.

Antwort Mischfunktionsoxidation Elektronentransfer.

8. Hämoglobin A hat ein Molekulargewicht von _________ und enthält _________ Paare von Peptidketten.

9. Die α-Ketten von Hämoglobin A enthalten__________ und die β-Kette enthält_________ Aminosäuren.

10. Fetales Hämoglobin A enthält_____________ und β-Ketten-Contairis ________ Aminosäuren.

11. Das fetale Hämoglobin macht _________ Prozent des Gesamthämoglobins des Neugeborenen aus.

12. Fetales Hämoglobin nimmt bei niedriger Sauerstoffspannung __________ leichter auf und setzt ____________ leichter frei als erwachsenes Hämoglobin (A).

13. Hämoglobin F wird während der ersten 6 Monate des extrauterinen Lebens schrittweise durch___________ ersetzt.

Antwort Hämoglobin A.

14. Fetales Hämoglobin ist um ____________ resistenter gegen Denaturierung und um ____________ anfälliger für eine Umwandlung in Met-Hämoglobin.

Antwort Alkalinitrit.

15. Einige der abnormen Hämoglobine lassen sich leicht anhand ihrer elektrophoretischen Beweglichkeit unterscheiden und haben das Konzept von ____________ hervorgebracht.

Antwort Molekulare Krankheit.

16. Saure Aminosäure wird ersetzt durch eine_____________ oder ________ Aminosäure zur Bildung von abnormem Hämoglobin aus normalem Hämoglobin.

Antwort Grundneutral.

17. Die Anomalie von Hämoglobin C wird in der β-Kette an Position_________ gefunden, die Aminosäure Glutaminsäure wird ersetzt durch___________.

18. Hämoglobin C ist gekennzeichnet durch das milde ____________ mit einer Tendenz zu ____________.

Antwort Anämie Infarkt.

19. Beim Hämoglobin S__________ entwickelt sich eine Anämie und der________ wird lang und schiffchenförmig.

Antwort Sichelzellen-RBC.

20. Die Anomalie in Hämoglobin S tritt in der ____________ Kette auf, Glutaminsäure an Position 6 wird durch ____________ ersetzt.

21. Wenn HbF im Blut von Erwachsenen in großen Mengen vorhanden ist, wird es ___________ schnell und produziert ________.

Antwort Hämolysierte Thalassämie major.

22. Die Anomalie von Hämoglobin M wird in der α-Kette gefunden, die Histidinreste in___________ und _________ Positionen werden ersetzt durch______________.

Antwort 58 87 Tyrosin.

23. Methämoglobin wird durch ____________ Wirkstoffe nicht auf __________ reduziert.

Antwort Hämoglobin reduzierend.

24. Trypsin spaltet die Peptide im Hämoglobin an Stellen, an denen nur ____________ und ________ vorkommen.

Antwort Lysin Arginin.

25. Met-Hämoglobin ist ein _____________ Hämoglobin ____________ ist in der Firmenkombination.

Antwort Oxidierter Sauerstoff.

26. Wenn die Konzentration von Met-Hämoglobin ________ pro 1000 ml Blut erreicht, entwickelt sich normalerweise __________.

Antwort 3 Gramm Zyanose.

27. Methämoglobin ist in normalen_____________ etwa _________ Prozent des Gesamthämoglobins vorhanden.

Antwort Erythrozyten 0,4.

28. __________ Hämoglobin verbindet sich mit ___________ zu Sulfhämoglobin.

Antwort Reduziertes H2S.

29. Sulfhämoglobin wird auch bei Personen mit markiertem __________ in Gegenwart von ____________ pro­duzierenden Bakterien im Darm beobachtet.

Antwort Verstopfung Nitrit.

30. Carboxyhämoglobin wird durch die Kombination von ____________ mit dem ____________ im Hämoglobinmolekül gebildet.

31. Carboxyhämoglobin entsteht durch übermäßige Exposition gegenüber künstlicher Beleuchtung ____________ und Automobil__________ in geschlossenen oder schlecht belüfteten Räumen.

Antwort Gas Abgase.

32. Der Zustand, bei dem die Ausscheidung von Coproporphyrin und Uroporphyrin zunimmt, wird als ____________ bezeichnet.

33. Erythropoetische Prophyrie neigt zu ____________ und defektem ____________.

Antwort Hämolyse Erythropoese

34. Bei der erythropoetischen Protoporphyrie kommt es vermehrt zu ____________ und ____________ in den zirkulierenden Erythrozyten, Plasma und Kot.

Antwort Protoporphyrin Uroporphyrin.

35. Akute intermittierende Porphyrie ist auf einen deutlichen Anstieg der Leber- ____________ zurückzuführen.

Antwort ALA-Synthase.

36. Erhöhte Serum-PBI und Hypercholesterinämie treten bei akuter ____________ Porphyrie auf.

Antwort Wechselnd.

37. Bei Porphyria variegata besteht eine erhöhte Leber- ____________.

Antwort ALA-Synthase.

38. Hereditäre Koproporphyrie verursacht bei akuten Anfällen eine erhöhte Harn- und Harnausscheidung von ____________ und ____________.

Antwort Porphobilinogen ALA.

39. Erworbene Porphyrie wird durch schwere ___________ Erkrankungen und die Einnahme bestimmter ___________ verursacht.

Antwort Lebertoxine.

40. Bei erworbener Porphyrie kommt es zu einer erhöhten Ausscheidung von ____________ im Urin.

Antwort Uroporphyrin.

41. Porphyria cutanea tarda zeigt einen häufigen Anstieg des Serums ____________.

42. Die Porphyrine sind___________ Verbindungen mit __________ Struktur.

Antwort Zyklisches Tetrapyrrol.

43. Eisen im _________ Zustand ist an das _________ Atom der Pyrrolringe gebunden.

Antwort Eisenhaltiger Stickstoff.

44. Eisen ist auch intern an den Stickstoff des __________ Rings von _________ der Polypeptidketten gebunden.

Antwort Imidazolhistidin.

45. Die Propionsäure von __________ und ________ Hämposition von III- und IV-Pyrrolen sind auch mit den Aminosäuren __________ und _______ der Polypeptidkette verbunden.

Antwort Sechster Siebter Ariginin-Lysin.

46. ​​Das Hämoglobinglobin ist ein___________, das aus___________ parallelen Schichten dicht gepackter ___________ Ketten besteht.

Antwort Protein-4-Polypeptid.

47. Jede der zwei Alphaketten von Globin hat___________ Aminosäuren und jede der restlichen zwei Ketten hat ________ Aminosäuren. Daher beträgt die Gesamtzahl der Aminosäuren in Globin__________ .

Antwort 141 146 574.

48. Das Hämoglobinmolekül und seine Untereinheiten enthalten ________ Aminosäuren im Inneren und ______________ Aminosäuren auf ihrer Oberfläche. Sie bilden also ____________.

Antwort Hydrophobe hydrophile “Hämtaschen”.

49. In “Hämtaschen” ermöglichen Untereinheiten den Eintritt von _________ Molekülen, aber der gleiche Eintrag in Untereinheit wird durch ___________ Reste blockiert.

Antwort Sauerstoff Valin.

50. Die Menge an täglich gebrochenem Hämoglobin bei normalen Erwachsenen beträgt ungefähr____________, die ________ Eisen enthalten.

Antwort 8 g 27 mg.

51. Das Protoporphyrin ergibt etwa _________ Bi­lirubin.

52. Wenn Hämoglobin im Körper abgebaut wird, wird Globin wiederverwendet__________ oder in Form seiner Bestandteile__________ und Eisen gelangt zur Wiederverwendung_________.

Antwort Als solche Aminosäuren Ferritin “pool”

53. Choleglobin wird aus Hämoglobin durch ____________ in Gegenwart von ____________ gebildet.

Antwort Sauerstoffascorbinsäure.

54. Bilirubin wird aus Biliverdin gebildet durch_______ in Gegenwart von__________ oder____________ .

Antwort Bilirubinreduktase NADP + NAD*.

55. Bilirubin konjugiert mit UDP-Glucuronsäure durch das Enzym__________ zu___________, die passieren können__________ .

Antwort UDP-Glucuronyltransferase-Bilirubin-Diglucuronid-glomerulärer Filter.

56. Die Glucuronyltransferase-Aktivität wird durch ____________ gehemmt.

Antwort Novobiocin.

57. Urobilinogen wird bei Sauerstoffexposition zu ____________ oxidiert, was die ____________ des Stuhls ergibt.

Antwort Verdunkelung von Urobilin.

58. Bei Sichelzellenanämie, Hämoglobin____ ap­pears aufgrund einer Anomalie der Kette, wobei ________ durch ____________ an Position ________ ersetzt wird.

Antwort δ β Glutaminsäure Valin 6.

59. Sichelzellen sind mehr ________ und verursachen _____________ und__________.

Antwort Fragile hämolytische Anämie Gelbsucht.

60. Personen, die an Sichelzellanämie leiden, zeigen eine erhöhte Resistenz gegen_________ und_________, Infektionen finden sich häufiger bei dieser Krankheit.

Antwort Malaria-Salmonellen.

Geben Sie “True” oder “False” der folgenden Punkte an:

1. Chlorophyll ist Magnesium enthaltendes Porphy&Shyrin und das photosynthetische Pigment der Pflanzen.

2. Chlorophyll und Häm des Hämoglobins werden in lebenden Zellen auf verschiedenen Wegen synthetisiert.

3. Die Kondensation von aktivem Succinat und Gly­cin wird durch das Enzym Amlev-Synthetase katalysiert.

4. Zwei Mol Amlev kondensieren zu Porpho­bilinogen, katalysiert durch das Enzym Amlev-Dehydrase.

5. Tripyrrylmethan entsteht durch Kondensation von 2 Mol Porphobilinogen.

6. Bei niedriger Sauerstoffspannung nimmt Oxyhämoglobin mehr Sauerstoff auf.

7. Das im Hämoglobin enthaltene Histidin übt seine hautpflegende Wirkung durch seinen basischen Imidazolring aus, für den Hämoglobin eine wichtige Rolle bei der Regulierung des Säure-Basen-Gleichgewichts des Blutes spielt.

8. Methämoglobin kann Sauerstoff im Blut transportieren.

9. Sulphemoglobin, das durch die Verabreichung bestimmter Medikamente gebildet wird, verbleibt weiterhin im Blut und kann in Hämoglobin umgewandelt werden.

10. Reduziertes Hämoglobin in den Absorptionsspektren zeigt eine einzelne breite Bande im grünen Bereich.

11. Oxyhämoglobin zeigt in den Absorptionsspektren drei Banden.

12. Die Biosynthese von Hämoglobin findet in den a-Zellen der Bauchspeicheldrüse statt.

13. Eisen im eisenhaltigen Zustand wird in Pro­toporphyrin eingebaut, um Häm zu bilden.

14. Das Eisen des Häms ist an den Positionen 36 und 85 an 2 Imidazol-Stickstoff von Histidin koordiniert.

15. Die Funktion von Erythrocruorinen ist der von Hämoglobin unähnlich.

16. Katalasen sind Zinkporphyrin-Enzyme.

17. In Pflanzen sind die Aktivitäten von Katalasen von Bedeutung.

18. Die Cytochrome sind Eisenporphyrine und wirken als Elektronenübertragungsmittel bei Oxidations- und Reduktionsreaktionen.

19. Die reduzierte Form von Cytochrom C ist autooxidierbar.

20. Cytochrom Q3 findet sich in der Niere.

21. Methämoglobin fungiert auch als Sauerstoffträger.

22. Es gibt zwei Arten von Porphyrien: angeboren und akquiriert.

23. Erythropoetische Porphyrie verursacht eine stark erhöhte Ausscheidung von Uroporphyrin I und einer geringeren Ausscheidung von Coproporphyrin I sowohl im Urin als auch im Stuhl.

24. Erythropoetische Koproporphyrie zeigt große Mengen an Koproporphyrin II in den Erythrozyten.

25. Akute intermittierende Porphyrie verursacht periodische Anfälle von Bauchschmerzen, die mit Fieber und Leukozytose einhergehen.


Eine Renaissance klassischer Techniken

Edman-Abbau, MS und Enzyme-Linked Immunosorbent Assay (ELISA) werden seit mehreren Jahrzehnten in großem Umfang für die Protein-/Peptid-Sequenzierung und -Identifikation verwendet. Daher überrascht es nicht, dass nach weiteren Verbesserungen dieser klassischen Technologien gesucht wird. Die Biophysik-Community hat Methoden entwickelt, um den Durchsatz 5 und die Sensitivität 6 von Einzelmolekül-ELISA, Edman-Abbau, Einzelpartikel-MS, neutraler nanomechanischer Partikel-MS und Einzelpartikel-Elektrospray zu erhöhen. Selbst etablierte Werkzeuge, die häufig in der Materialwissenschaft verwendet werden, wie elektrisches Tunneln und Gleichstrommessungen, können für die Proteinsequenzierung umfunktioniert werden.

Massiv paralleler Edman-Abbau

Edman-Abbau 7 war die erste Methode, um die Aminosäuresequenz eines gereinigten Peptids zu bestimmen. Das Verfahren beinhaltet die chemische Modifikation der N-terminalen Aminosäure, die Abspaltung dieser Aminosäure vom Peptid und die Bestimmung der Identität der gespaltenen markierten Aminosäure mittels Hochleistungsflüssigkeitschromatographie. Bis vor kurzem war eine solche massiv parallele Sequenzierung nicht möglich, da die Methode hochreine Peptide erfordert. Neuere Multiplex-Strategien, die Peptidarrays verwenden und entweder chemisch markierte Peptide sequenzieren („Fluorsequenzierung“) oder sukzessive die N-terminale Aminosäure nachweisen, machen jedoch Durchbrüche.

Die Fluorosequenzierung kombiniert Edman-Chemie, Einzelmolekül-Mikroskopie und stabile synthetische Fluorophor-Chemie (Abb. 2a). Proteine ​​werden zu kürzeren Peptiden verdaut und unter Verwendung des C-Terminus 8 auf einer Glasoberfläche immobilisiert. Millionen einzelner fluoreszenzmarkierter Peptide können parallel sichtbar gemacht werden, und sich ändernde Fluoreszenzintensitäten werden überwacht, wenn N-terminale Aminosäuren nacheinander durch mehrere Runden des Edman-Abbaus entfernt werden. Die resultierenden Fluoreszenzsignaturen dienen der eindeutigen Identifizierung einzelner Peptide 8 . Dieses Verfahren ermöglicht die parallele Sequenzierung, Identifizierung und digitale Quantifizierung von Millionen unterschiedlicher Peptidmoleküle im Zeptomol-Maßstab 9 . Spezifische Aminosäuren werden mit spektral unterscheidbaren Fluorophoren kovalent markiert, und der Peptid-Fingerabdruck stammt aus der Messung der Abnahme der Fluoreszenz von Peptiden nach dem Edman-Abbau 9 . Ähnlich wie bei der MS wird die Teilsequenz innerhalb eines probabilistischen Rahmens auf ein Referenzproteom zurück kartiert.

ein,B, Hochdurchsatz-Fluorsequenzierung durch Edman-Abbau mit aminosäurespezifischer chemischer Modifikation von Peptiden mit Fluorophoren (ein) und N-terminale Aminosäureerkennung unter Verwendung einer Vielzahl von Sonden (B). C, Neutral-Partikel-MS ist eine vielversprechende Technik zur Charakterisierung von Proteoformen. Derzeit kann die Technologie verwendet werden, um große Komplexe im Megadalton-Maßstab unter Verwendung von siliziumbasierten Nanosensoren zu charakterisieren. Graphen-Nanosensoren und weitere Entwicklungen können die Technologie in Richtung immer kleinerer Proteine ​​vorantreiben und möglicherweise zu einer erhöhten Sequenzabdeckung in der globalen Proteomik führen. ESI, Elektrospray-Ionisation. D, Nanopore Electrospray ist eine Kombination aus Nanoporen, klassischem Elektrospray und Einzelpartikel-Detektionstechniken zur Sequenzierung einzelner Proteine ​​durch Messung von Aminosäuren nacheinander. Panel ein angepasst mit Genehmigung von ref. 9, Springer Natur.

Die Technologie ist nicht ohne Herausforderungen, da die für die Edman-Abbauchemie verwendeten Reagenzien zu einer erhöhten Zerstörungsrate von Fluoreszenzfarbstoffen führen, was wiederum die Leselänge begrenzt. Zu diesen Reagenzien gehören leicht basische Strukturen wie Pyridin, starke Säuren wie Trifluoressigsäure und das elektrophile Phenylisothiocyanat. Darüber hinaus führt die Abhängigkeit von der chemischen Markierung zu einer teilweisen Sequenzierung des Peptids, wobei der nicht identifizierte Rest durch Vergleich mit einem Referenzproteom abgeleitet wird. Darüber hinaus kann eine ineffiziente Markierung zu Fehlern führen, die in den Referenzproteomvergleich modelliert werden müssen, was die Entwicklung neuer Protokolle zur Steigerung der Ausbeuten anregt 10 . Spannende neue Vorschläge könnten die Dimension der protonierungsbasierten Sequenzierung hinzufügen. Das pKein der N-terminalen Aminosäure könnte zur Identifizierung verwendet werden, indem das Protonierungs-Deprotonierungs-Signal des Peptids bei festem pH durch den Edman-Abbauprozess beobachtet und interpretiert wird 11 . Ähnlich wie bei der Fluorsequenzierung würde das beobachtete Signal für das gesamte Peptid gelten und das Zerfallsmuster würde interpretiert, um ein p . abzuleitenKein für jede N-terminale Aminosäure.

Mehrere natürliche Proteine ​​und RNA-Moleküle erkennen spezifische Aminosäuren entweder als freie Aminosäuren oder als Teil einer Polypeptidkette 12 . Diese Proteine ​​und Nukleinsäuren stellen verschiedene Lösungen für die Erkennung von N-terminalen Aminosäuren bereit. Jede Sonde des N-terminalen Aminosäurebinders (NAAB) identifiziert selektiv eine spezifische N-terminale Aminosäure oder ein N-terminales Aminosäurederivat. Mit jedem Zyklus wird eine andere Aminosäure in der Sequenz des Peptids offenbart. Allerdings ist eine weitere gezielte Evolution und Entwicklung von NAAB-Sonden erforderlich, um die strengen Affinitäts-, Selektivitäts- und Stabilitätsanforderungen für fehlerfreie Sequenzierungsanwendungen zu erfüllen. Außerdem müssten solche Sonden zwischen allen Aminosäuren unterscheiden, einschließlich derselben Aminosäure an alternativen Positionen in der Peptidsequenz. Sonden, die eine Klasse von N-terminalen Aminosäuren binden (z. B. kurze aliphatische Reste) könnten ebenfalls nützlich sein, würden jedoch Mehrdeutigkeiten in den Sequenzierungsprozess einbringen. Verschiedene Sonden könnten auch entworfen werden, um kurze N-terminale . zu erkennen k-mere, was die Anzahl der benötigten Sonden erhöhen würde, aber die Mehrdeutigkeit in den resultierenden Sequenzierungsinformationen verringern würde.Um diese Einschränkung zu umgehen, kann es möglich sein, die N-terminale Aminosäure durch selektive Erkennung unter Verwendung einer Vielzahl von Sonden in jedem Zyklus des Edman-Abbaus 13,14 zu sequenzieren (Fig. 2b').).

Einzelmolekül-Massenspektrometrie

MS ist eine jahrhundertealte Methode zur Messung der Masse-zu-Ladung (m/z) Verhältnis von Ionen, insbesondere geladenen Peptiden/Proteinen und deren Anordnungen. Die Einzelionen-Detektion ist seit den 1990er Jahren beispielsweise in Fourier-Transform-Ionen-Zyklotron-Resonanz-Instrumenten 15 möglich. Die Ladungsdetektions-MS (CDMS) ist eine Einzelionenmethode, bei der die Ladungszuordnung jedes einzelnen Ions direkt bestimmt wird, was eine Umwandlung des Masse-zu-Ladungs-Verhältnisses in die neutrale Massendomäne ermöglicht. Dieser Ansatz konzentrierte sich auf die Analyse großer biomolekularer Komplexe, insbesondere Viren im Bereich von 1–100 MDa 16 . Während CDMS zuvor auf spezialisierte Instrumente beschränkt war, wurden im vergangenen Jahr Durchbrüche erzielt, die auf frühen Arbeiten aufbauen, die Massenspektren einzelner Ionen in Orbitrap-Massenanalysatoren 17,18,19 produzierten. Heute können mit diesen Massenanalysatoren direkt die Ladungszustände einzelner Proteine ​​und sogar deren Fragmentionen abgeleitet werden 20 . Orbitrap-Instrumente sind besonders nützlich, da das Auslesen einzelner Ionen in Orbitrap-basierten CDMS 20 um das 100- bis 1.000-fache gemultiplext werden kann. Individuelle Ionen-MS hat bereits eine Auflösung von Mischungen mit ungefähr 1.000 Proteoformen gezeigt, die unter Verwendung von Standard-MS 20,21 keine Daten lieferten. Dies hat den Top-Down-Ansatz stark erweitert, um DNA-abgeleitete Sequenzen ganzer Proteine ​​zu bestätigen, einschließlich der Lokalisierung ihrer posttranslationalen Modifikationen 20,21,22 . Orbitrap-Massenanalysatoren können daher ohne große Änderungen in wenigen Minuten Zehntausende von Proteinen messen. Mit diesen sich schnell entwickelnden Technologien hat die Erstellung des vollständigen Atlas der menschlichen Proteoformen bereits begonnen 23 , was Fortschritte in Richtung eines umfassenden Projekts der menschlichen Proteoformen macht. Die Ionisierung ist jedoch eine kritische Voraussetzung für die MS von Proteinen und Peptiden, und nicht alle Peptide werden effizient ionisiert und durch das Massenspektrometer übertragen. Dies könnte einige der Proteoform-Mapping-Bemühungen einschränken und eine Nische für die anderen Technologien in Abb. 1 bieten.

Bei Spezies mit höherem Molekulargewicht ergibt die Ionisierung von Proteinen und Komplexen eine Mischung von Makroionen mit variablen Ladungszuständen, was zu einer Netto-Reduktion der Empfindlichkeit führt, da sich das Signal über mehrere Peaks in der Masse-zu-Ladung-Dimension verteilt. Darüber hinaus können sich Ladungszustandsverteilungen ab einer bestimmten Masse oder im Fall von Mischungen überlappen, was bei der Speziesidentifikation zu Herausforderungen führt. Seit ihrer Einführung 24 haben nanomechanische Massensensoren enorme Fortschritte bei der Proteincharakterisierung gemacht 25 . Solche Geräte, die die Form von Auslegern oder Balken mit seitlichen Abmessungen im Bereich von Hunderten von Nanometern haben, können durch Änderung der Schwingungsfrequenz einzelne Partikel erkennen, die auf ihrer aktiven Oberfläche anwachsen. Da die Trägheitsmasse eines Partikels direkt aus der Frequenzänderung bestimmt wird, sind diese Geräte unempfindlich gegenüber Ladungszuständen 26 . Diese Erkenntnis veranlasste die Entwicklung neuer MS-Instrumentendesigns ohne Ionenführungen, die nicht mehr von elektromagnetischen Feldern abhängig sind, um Analyten zu sammeln und zu übertragen (Abb. 2c). Kürzlich wurde gezeigt, dass ein solches nanomechanisches Resonator-basiertes MS-System die Fähigkeit besitzt, große Proteinanordnungen wie einzelne virale Kapside mit einer Größe von über 100 MDa zu charakterisieren 27 . Außerhalb der Proteomik wurde mit Kohlenstoffnanoröhren 28 eine Auflösung von 1 Da nachgewiesen. Darüber hinaus schlagen neuere Berichte die Möglichkeit vor, andere physikalische Parameter wie die Steifigkeit oder Form des Analyten durch Überwachung mehrerer Schwingungsmoden 29, 30 zu bestimmen. Diese bisher unzugänglichen Metriken können neue Wege eröffnen, um Peptide, Proteine ​​und deren Komplexe zu unterscheiden. Dennoch besteht eine der Herausforderungen des Nanoresonator-Massenspektrometers darin, effiziente Wege zu finden, um einzelne Proteine ​​für die Massenerfassung auf die aktive Oberfläche des Resonators zu bringen.

Die Ionisierung wird üblicherweise durch Elektrospray-Ionisierung einer Lösung erreicht, die die interessierende(n) Verbindung(en) enthält. Die Verwendung immer kleinerer Elektrospray-Ionenquellenöffnungen hat zu erheblichen Verbesserungen der Empfindlichkeit von MS 31,32 geführt. Zur Sequenzierung einzelner Proteine ​​33 wurden Massenspektrometer mit einer Nanoporen-Ionenquelle entwickelt (Abb. 2d). Ein Nanoporen-Elektrospray kann potenziell einzelne Aminosäure-Ionen direkt in eine Hochvakuum-Gasphase abgeben, wo die Ionen anhand ihres Masse-zu-Ladungs-Verhältnisses effizient nachgewiesen werden können. Dies eröffnet einen Weg, Peptide eine Aminosäure nach der anderen zu sequenzieren. Das Konzept verwendet Nanoporen, um ein Protein in eine lineare Konfiguration zu führen, sodass seine Monomere sequentiell in das Massenspektrometer abgegeben werden können 34 . Beim Durchgang durch die Nanopore müssen einzelne Aminosäuren vom Proteinmolekül abgespalten werden, was möglicherweise durch Photodissoziation 35 oder chemische Aufschlussmethoden erreicht werden könnte. Die 100-MHz-Bandbreite der in diesem Aufbau verwendeten Channeltron-Einzelionendetektoren reicht auch aus, um die Ankunftsreihenfolge der Ionen aufzulösen. Die hohe Massenauflösung macht diese Technik vielversprechend für die Identifizierung posttranslationaler Modifikationen, die die Massen bestimmter Aminosäuren in vorhersagbaren Mengen verändern. Eine Herausforderung auf dem Weg dieser Technologie wird die Erzielung eines hohen Durchsatzes sein, der möglicherweise eine Strategie zur Parallelisierung der Massenanalyse erfordert.

Tunnelleitfähigkeitsmessungen

Das Aufkommen des Rastertunnelmikroskops in den 1980er Jahren eröffnete eine neue Möglichkeit, Moleküle zu analysieren. Kleine organische Moleküle können vorübergehend zwischen zwei Metallelektroden mit Sub-Nanometer-Abstand eingefangen werden, wobei die Tunnelströme zwischen den Elektroden über die molekulare Signatur des Analyten berichten. In letzter Zeit wurden mehrere technische Fortschritte erzielt, um die Einzelmolekül-Aminosäure- und Proteinanalyse zu erreichen. Die Gewinnung aufschlussreicher Informationen aus dem Elektronentunneln wird durch das Rauschen erschwert, das aus Wasser und Verunreinigungen resultiert, die die Elektrodenoberflächen erreichen. Um dieses Problem zu überwinden, wurde Erkennungstunneln entwickelt, bei dem die Elektroden kovalent mit Adaptermolekülen modifiziert werden, die vorübergehende, aber wohldefinierte Bindungen zum Zielmolekül 36 bilden. Die schnell schwankenden Tunnelstromsignale werden mit maschinellen Lernalgorithmen verarbeitet, wodurch es möglich ist, einzelne Aminosäuren und kleine Peptide zu unterscheiden 37 . Darüber hinaus wurden kleinere Elektrodenabstände eingeführt, um unterschiedliche Signale von verschiedenen Aminosäuren und posttranslationalen Modifikationen 38 zu erhalten. Die Weiterentwicklung der Technologie wird von einer zuverlässigen Quelle von Tunnelverbindungen mit einer definierten Lücke abhängen, um die umständliche Rastertunnelmikroskopie zu ersetzen, aber es ist klar, dass sowohl die Sequenz als auch posttranslationale Modifikationen kleiner Peptide bestimmt werden können 37 . Die Tunnelleitfähigkeit ist derzeit eine Proof-of-Concept-Technologie zur vollständigen Sequenzierung kurzer Peptide, die eines Tages für die Analyse von Proteinverdauen verwendet und auf die Analyse posttranslationaler Modifikationen ausgeweitet werden könnte (Abb. 1).

Kürzlich wurde entdeckt, dass elektrische Ladungen durch ein Protein übertragen werden können, wenn die Elektroden durch ein Protein über die Bildung chemischer Bindungen oder Ligandenbindung überbrückt werden 39 . Insbesondere könnten Änderungen der Proteinkonformation bei der Nukleotidaddition in Echtzeit von den durch eine DNA-Polymerase 40 fließenden Gleichstrom verfolgt werden. Obwohl die Beobachtung vorläufig war, waren die elektronischen Signaturen charakteristisch, wenn die Polymerase mit verschiedenen DNA-Sequenzen assoziiert war, was einen neuen Ansatz zur markierungsfreien Einzelmolekül-DNA-Sequenzierung ermöglichte. Ein ähnlicher Ansatz könnte möglicherweise für die Proteinsequenzierung mit Enzymen wie Proteasen oder Glykopeptidasen verwendet werden, die Substrate sequentiell verarbeiten.


Abstrakt

Eine strukturelle Parametrisierung der Faltungsenergetik wurde verwendet, um die Wirkung einzelner Aminosäuremutationen an exponierten Stellen in α-Helices vorherzusagen. Die Ergebnisse wurden verwendet, um eine strukturbasierte thermodynamische Skala von α-Helix-Neigungen für Aminosäuren abzuleiten. Die strukturbasierte thermodynamische Analyse wurde für vier verschiedene Systeme durchgeführt, für die strukturelle und experimentelle thermodynamische Daten vorliegen: T4-Lysozym [Blaber et al. (1994) J. Mol. Biol. 235, 600−624], Barnase [Horovitz et al. (1992) J. Mol. Biol. 227, 560−568], ein synthetischer Leucin-Reißverschluss [O'Neil & Degrado (1990) Wissenschaft 250, 646–651] und ein synthetisches Peptid [Lyu et al. (1990) Wissenschaft 250, 669–673]. Diese Studien haben die Optimierung des Satzes von lösungsmittelzugänglichen Oberflächen (ASA) für alle Aminosäuren im ungefalteten Zustand ermöglicht. Es wird gezeigt, dass ein einzelner Satz von Struktur-/thermodynamischen Parametern alle experimentellen Datensätze von Helix-Propensitäten gut erklärt. Für T4-Lysozym ist der Mittelwert der absoluten Differenz zwischen vorhergesagtem und experimentellem Δg Werte beträgt 0,09 kcal/mol, für Barnase 0,14 kcal/mol, für das synthetische Coiled-Coil 0,11 kcal/mol und für das synthetische Peptid 0,08 kcal/mol. Darüber hinaus sagt dieser Ansatz die Gesamtstabilität der Proteine ​​gut voraus und erklärt die Unterschiede der α-Helix-Neigungen zwischen Aminosäuren. Die beobachtete ausgezeichnete Übereinstimmung zwischen vorhergesagtem und experimentellem Δg Werte für alle Aminosäuren validieren die Verwendung dieser strukturellen Parametrisierung in Berechnungen der freien Energie für Faltung oder Bindung.

Unterstützt durch Zuschüsse der National Institutes of Health (RR04328 und GM51362). I. L. ist Gaststudentin der Universidad de Granada, Granada, Spanien, teilweise gefördert durch ein Stipendium des Ministerio de Educación y Ciencia (PB93-1163).

Korrespondenz sollte an diesen Autor gerichtet werden. Stimme: (410) 516-7743. Fax: (410) 516-6469. E-Mail: [E-Mail protected]


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Absorptionsspektren biologischer Moleküle

Proteine

Proteine ​​absorbieren im sichtbaren Wellenlängenbereich nicht, es sei denn, sie haben eine prosthetische Gruppe (z. B. Fe 2+ ) oder eine unnatürliche Aminosäure. Allerdings absorbieren die Aminosäuren Tryptophan, Tyrosin und Cystein Licht in der UV-Wellenlänge:

Abbildung 5.3.1:Tryptophan-Absorption

  • Tryptophan hat einen Absorptionspeak bei 280 nm im UV-Bereich
  • Dies ist eine nützliche Wellenlänge, um die Absorption von Tryptophan . zu quantifizieren
  • Da die Absorption proportional zur Konzentration ist, ist dies eine nützliche Methode zur quantitativen Bestimmung der Proteinkonzentration (für Proteine, die Trp enthalten).

Nukleinsäuren

Auch die aromatischen Ringe in den Basen von Nukleinsäuren absorbieren im UV-Bereich:

Abbildung 5.3.2: dAMP-Absorption

  • Jede DNA- und RNA-Base hat ein etwas anderes Absorptionsspektrum
  • 260 oder 280 nm ist eine typischerweise nützliche Wellenlänge, um die Konzentration von Nukleinsäuren zu überwachen

Beachten Sie, dass Proben von Nukleinsäuren und Proteinen beide bei 280 nm absorbieren können, daher sollten Proben biologischer Moleküle rein zur Quantifizierung unter Verwendung von UV-Absorptionsspektroskopie (jede verunreinigende Nukleinsäure in einer Proteinprobe erhöht die scheinbare Absorption, ebenso für verunreinigende Proteine ​​in einer Nukleinsäureprobe).


Methoden

Kovariation zwischen Gleichgewichtsfrequenzen

Für die Kovariation zwischen den Gleichgewichtsfrequenzen, die in 1 gezeigt sind, wurden zufällige Stellen aus dem Satz von Protein-Alignments der Pfam 29.0-Datenbank 30 ausgewählt. Für jeden dieser Zustände wurden die Gleichgewichtsfrequenzen für jedes Aminosäurepaar extrahiert, wobei die von Henikoff und Henikoff entwickelte Sequenzgewichtung verwendet wurde. 54 Es wurden nur Alignments größer als 100 Stellen mit mehr als 100 Sequenzen berücksichtigt und Stellen mit Lücken in über 50 % der (gewichteten) Sequenzen wurden ausgeschlossen. Diese Gleichgewichtsfrequenzen wurden verwendet, um Austauschbarkeiten (Abb. 2) unter Verwendung von Gl. (5).

Effektive Anzahl zugänglicher Aminosäuren und entsprechende Substitutionsrate

Für Standard-Substitutionsmodelle (z. B. Dayhoff, WAG, JTT, Blossum62, LG) wurden veröffentlichte Gleichgewichtsfrequenzen verwendet, um die effektive Anzahl zugänglicher Aminosäuren unter Verwendung von Gl. (6). Die Gesamtsubstitutionsrate relativ zur neutralen Rate wurde ebenfalls mit diesen Gleichgewichtsfrequenzen berechnet, wobei (7) wo wird mit Gl. (3) unter Verwendung der Anzahl von Codons, die jede Aminosäure kodieren (Dx) berechnen , und wird basierend auf dem K80-Nukleotidmodell berechnet ( ). 55 Berechnungen mit den CAT-Modellen 36 wurden auf ähnliche Weise durchgeführt, wobei der Durchschnitt über den Satz von Standortklassenmodellen gebildet wurde. Jeder Punkt im Pfam-Satz 30 repräsentiert den Durchschnitt über ein einzelnes Protein-Alignment.

Evolutionäre Simulationen

(8)

Ausgehend von einer zufälligen Sequenz von Codons (ohne Stop-Codons) wurde die Rate aller möglichen Einzelbasen-Substitutionen nach Gl. 2, unter Verwendung des K80-Nukleotidmodells ( ). 55 Die Zeit wurde um einen Betrag vorgezogen, der aus einer exponentiellen Verteilung auf der Grundlage der Summe der Substitutionsraten ausgewählt wurde, während eine Substitution proportional zu den relativen Raten akzeptiert wurde. Simulationen konnten einen Zustand des Mutationsdrift-Selektions-Gleichgewichts erreichen, in dem der Selektionsdruck für erhöhte Stabilität mit der viel größeren Anzahl destabilisierender Mutationen im Gleichgewicht war. Ab diesem Zeitpunkt wurden alle Ergebnisse mit Simulationen erhalten, bei denen die Fitness des Proteins zufälligen, unverzerrten Schwankungen unterlag. Die Simulationen waren völlig transparent, dh der Zeitpunkt und die Art jeder Substitution, die momentanen Substitutionsraten und die momentanen Gleichgewichtsfrequenzen an jedem Ort waren zugänglich.


Schätzung der Diffusionskonstante eines Proteins basierend auf der Anzahl der Aminosäuren - Biologie

Trotz der Bemühungen im letzten halben Jahrhundert besteht nach wie vor Bedarf an international harmonisierten Methoden und Daten. Tatsächlich hat die Entwicklung neuer Methoden zur Analyse bestimmter Komponenten der energieliefernden Makronährstoffe, wie in Kapitel 1 beschrieben, die Komplexität erhöht und diesen Bedarf größer denn je gemacht.

In diesem Kapitel werden die gebräuchlichen Analysemethoden für Protein, Fett und Kohlenhydrate diskutiert und Empfehlungen zu den bevorzugten Methoden nach dem aktuellen Stand der Technik und der verfügbaren Technologie gegeben. Methoden, die weiterhin akzeptabel sind, wenn die bevorzugten Methoden nicht verwendet werden können, werden ebenfalls vermerkt. Analysemethoden für Alkohol, der in manchen Diäten eine bedeutende Energiequelle sein kann, Polyole und organische Säuren wurden nicht diskutiert und es werden daher keine Methodenempfehlungen gegeben.

2.1 ANALYTISCHE METHODEN FÜR PROTEINE IN LEBENSMITTELN

Der Proteingehalt von Lebensmitteln wird seit vielen Jahren auf der Grundlage des Gesamtstickstoffgehalts bestimmt, während die Methode nach Kjeldahl (oder ähnlich) fast universell zur Bestimmung des Stickstoffgehalts angewendet wird (AOAC, 2000). Der Stickstoffgehalt wird dann mit einem Faktor multipliziert, um den Proteingehalt zu erhalten. Dieser Ansatz basiert auf zwei Annahmen: dass Kohlenhydrate und Fette der Nahrung keinen Stickstoff enthalten und dass fast der gesamte Stickstoff in der Nahrung als Aminosäuren in Proteinen enthalten ist. Auf der Grundlage früherer Bestimmungen wurde festgestellt, dass der durchschnittliche Stickstoffgehalt (N) von Proteinen etwa 16 Prozent beträgt, was dazu führte, dass die Berechnung N x 6,25 (1/0,16 = 6,25) verwendet wurde, um den Stickstoffgehalt in den Proteingehalt umzurechnen.

Diese Verwendung eines einzigen Faktors, 6,25, wird durch zwei Überlegungen verwechselt. Erstens ist nicht der gesamte Stickstoff in Lebensmitteln in Proteinen enthalten: Er ist auch in unterschiedlichen Mengen anderer Verbindungen enthalten, wie freie Aminosäuren, Nukleotide, Kreatin und Cholin, wo er als Nicht-Protein-Stickstoff (NPN) bezeichnet wird. Nur ein kleiner Teil von NPN steht für die Synthese (nicht essentieller) Aminosäuren zur Verfügung. Zweitens variiert der Stickstoffgehalt bestimmter Aminosäuren (in Gewichtsprozent) je nach Molekulargewicht der Aminosäure und der Anzahl der enthaltenen Stickstoffatome (von eins bis vier, je nach fraglicher Aminosäure). Aufgrund dieser Tatsachen und der unterschiedlichen Aminosäurezusammensetzung verschiedener Proteine ​​variiert der Stickstoffgehalt von Proteinen tatsächlich zwischen etwa 13 und 19 Prozent. Dies würde Stickstoffumrechnungsfaktoren im Bereich von 5,26 (1/0,19) bis 7,69 (1/0,13) entsprechen.

Als Reaktion auf diese Überlegungen schlug Jones (1941) vor, N x 6,25 aufzugeben und durch N x einen für das betreffende Lebensmittel spezifischen Faktor zu ersetzen. Diese spezifischen Faktoren, die jetzt als „Jones-Faktoren“ bezeichnet werden, sind weit verbreitet.Jones-Faktoren für die am häufigsten verzehrten Lebensmittel reichen von 5,18 (Nüsse, Samen) bis 6,38 (Milch). Es zeigt sich jedoch, dass die meisten Lebensmittel mit einem hohen Stickstoffanteil als NPN relativ geringe Mengen an Gesamt-N enthalten (Merrill und Watt, 1955 und 1973). [4] Infolgedessen ist der Bereich der Jones-Faktoren für die wichtigsten Proteinquellen in der Ernährung enger. Jones-Faktoren für tierische Proteine ​​wie Fleisch, Milch und Eier liegen zwischen 6,25 und 6,38, diejenigen für die pflanzlichen Proteine, die in Getreide-/Hülsenleguminosen-Ernährungen wesentliche Proteinmengen liefern, liegen im Allgemeinen im Bereich von 5,7 bis 6,25. Die Verwendung des High-End-Faktors (6,38) im Vergleich zu 6,25 erhöht den scheinbaren Proteingehalt um 2 Prozent. Die Verwendung eines spezifischen Faktors von 5,7 (Sosulski und Imafidon, 1990) anstelle des allgemeinen Faktors von 6,25 verringert den scheinbaren Proteingehalt für bestimmte Lebensmittel um 9 Prozent. In der Praxis ist die Bandbreite der Unterschiede zwischen dem allgemeinen Faktor 6,25 und den Jones-Faktoren enger als es auf den ersten Blick erscheint (ca. 1 Prozent), insbesondere bei gemischter Ernährung. Tabelle 2.1 gibt Beispiele für die Jones-Faktoren für eine Auswahl von Lebensmitteln.

Da Proteine ​​aus Aminosäureketten bestehen, die durch Peptidbindungen verbunden sind, können sie zu ihren Aminosäurebestandteilen hydrolysiert werden, die dann durch Ionenaustausch, Gas-Flüssigkeits- oder Hochleistungsflüssigkeitschromatographie gemessen werden können. Die Summe der Aminosäuren stellt dann den Proteingehalt (nach Gewicht) des Lebensmittels dar. Dies wird manchmal als „echtes Protein“ bezeichnet. Der Vorteil dieses Ansatzes besteht darin, dass keine Annahmen oder Kenntnisse über den NPN-Gehalt des Lebensmittels oder die relativen Anteile bestimmter Aminosäuren erforderlich sind – wodurch die beiden Probleme bei der Verwendung von Gesamt-N x a-Umrechnungsfaktor beseitigt werden. Ihr Nachteil besteht darin, dass sie eine komplexere Ausrüstung als die Kjeldahl-Methode erfordert und daher die Kapazität vieler Labors übersteigen kann, insbesondere derjenigen, die nur intermittierende Analysen durchführen. Außerdem ist die Erfahrung mit der Methode wichtig, einige Aminosäuren (z. B. die schwefelhaltigen Aminosäuren und Tryptophan) sind schwieriger zu bestimmen als andere. Trotz der Komplexität der Aminosäureanalyse gab es im Allgemeinen eine recht gute Übereinstimmung zwischen Laboratorien und Methoden (King-Brink und Sebranek, 1993).

TABELLE 2.1
Spezifische (Jones-)Faktoren zur Umrechnung von Stickstoffgehalt in Proteingehalt (ausgewählte Lebensmittel)

Quelle: Angepasst und modifiziert von Merrill und Watt (1973).

  • Lebensmittel, die als einzige Nahrungsquelle verwendet werden, wie Säuglingsnahrung
  • Lebensmittel/Formeln, die speziell für besondere Ernährungsbedingungen entwickelt wurden
  • neuartige Lebensmittel.

2.2 ANALYTISCHE METHODEN FÜR FETTE IN LEBENSMITTELN

Über standardisierte Analysemethoden für Fett herrscht vielleicht mehr Übereinstimmung als für Protein und Kohlehydrate. Das meiste Fett in der Nahrung liegt in Form von Triglyceriden vor (drei Fettsäuren, die zu einem Glycerin-Molekül-Rückgrat verestert sind). Es gibt auch Nicht-Glycerid-Komponenten wie Sterine, z.B. Cholesterin. Obwohl es ein beträchtliches Interesse an der Rolle gibt, die diese Nicht-Glycerid-Komponenten im Stoffwechsel spielen können, sind sie keine wichtigen Energiequellen in der Ernährung (FAO, 1994).

Es gibt anerkannte gravimetrische AOAC-Methoden für Rohfett, das Phospholipide und Wachsester sowie geringe Mengen an fettfreiem Material umfasst (AOAC, 2000). Gesamtfett kann als Triglyceridäquivalent ausgedrückt werden, bestimmt als Summe der einzelnen Fettsäuren und ausgedrückt als Triglyceride (FAO, 1994). Dieses Verfahren ist für die Bestimmung von Fett in einer Vielzahl von Lebensmitteln zufriedenstellend.

1) Für energetische Zwecke wird empfohlen, Fette als Fettsäuren zu analysieren und als Triglyceridäquivalente auszudrücken, da dieser Ansatz Wachse und den Phosphatgehalt von Phospholipiden ausschließt, die beide nicht zur Energiegewinnung verwendet werden können (James, Body und Smith, 1986 ).

2) Eine gravimetrische Methode ist, obwohl weniger wünschenswert, für Energiebewertungszwecke akzeptabel (AOAC, 2000).

2.3 ANALYTISCHE METHODEN FÜR KOHLENHYDRATE IN LEBENSMITTELN

1997 führte die FAO/WHO eine Expertenkonsultation zu Kohlenhydraten durch. Der Bericht über diese Tagung (FAO, 1998) enthält eine detaillierte Beschreibung der verschiedenen Arten von Kohlenhydraten und einen Überblick über die zur Analyse verwendeten Methoden, die in den folgenden Abschnitten konzeptionell zusammengefasst werden. Weitere Empfehlungen aus der Konsultation von 1997, z.B. die Nomenklatur der Kohlenhydrate, wurden von den aktuellen Fachworkshop-Teilnehmern berücksichtigt.

Der Gesamtkohlenhydratgehalt von Lebensmitteln wird seit vielen Jahren durch Differenz berechnet und nicht direkt analysiert. Bei diesem Ansatz werden die anderen Bestandteile des Lebensmittels (Eiweiß, Fett, Wasser, Alkohol, Asche) einzeln bestimmt, aufsummiert und vom Gesamtgewicht des Lebensmittels abgezogen. Dies wird als Gesamtkohlenhydrat durch Differenz bezeichnet und wird nach der folgenden Formel berechnet:

100 - (Gewicht in Gramm [Eiweiß + Fett + Wasser + Asche + Alkohol] in 100 g Nahrung)

Es sollte klar sein, dass auf diese Weise geschätzte Kohlenhydrate Ballaststoffe sowie einige Komponenten umfassen, die streng genommen keine Kohlenhydrate sind, z. organische Säuren (Merrill und Watt, 1973). Die Gesamtkohlenhydrate können auch aus der Summe der Gewichte der einzelnen Kohlenhydrate und Ballaststoffe berechnet werden, nachdem jede direkt analysiert wurde.

Verfügbares Kohlenhydrat stellt die Kohlenhydratfraktion dar, die von menschlichen Enzymen verdaut werden kann, absorbiert wird und in den Zwischenstoffwechsel eingeht. (Es enthält keine Ballaststoffe, die erst nach der Fermentation eine Energiequelle sein können - siehe die folgenden Unterabschnitte.) Verfügbare Kohlenhydrate können auf zwei verschiedene Arten ermittelt werden: Sie können anhand der Differenz geschätzt oder direkt analysiert werden. [6] Um die verfügbaren Kohlenhydrate als Differenz zu berechnen, wird die Menge an Ballaststoffen analysiert und vom Gesamtkohlenhydrat abgezogen, also:

100 - (Gewicht in Gramm [Eiweiß + Fett + Wasser + Asche + Alkohol + Ballaststoffe] in 100 g Nahrung)

Dies ergibt das geschätzte Gewicht des verfügbaren Kohlenhydrats, gibt jedoch keinen Hinweis auf die Zusammensetzung der verschiedenen Saccharide, die verfügbares Kohlenhydrat umfassen. Alternativ können verfügbare Kohlenhydrate durch Summieren der analysierten Gewichte der einzelnen verfügbaren Kohlenhydrate abgeleitet werden. In beiden Fällen kann das verfügbare Kohlenhydrat als das Gewicht des Kohlenhydrats oder als Monosaccharidäquivalente ausgedrückt werden. Eine Zusammenfassung all dieser Methoden finden Sie in Tabelle 2.2.

Ballaststoffe sind ein physiologisches und ernährungsphysiologisches Konzept, das sich auf die Kohlenhydratbestandteile von Lebensmitteln bezieht, die im Dünndarm nicht verdaut werden. Ballaststoffe gelangen unverdaut vom Dünndarm in den Dickdarm, wo sie von Bakterien (der Mikroflora) fermentiert werden können. Das Endergebnis sind unterschiedliche Mengen an kurzkettigen Fettsäuren und verschiedenen Gasen wie Kohlendioxid, Wasserstoff und Methan. Kurzkettige Fettsäuren sind eine wichtige direkte Energiequelle für die Dickdarmschleimhaut, sie werden auch resorbiert und gelangen in den Zwischenstoffwechsel (Cummings, 1981).

TABELLE 2.2
Gesamte und verfügbare Kohlenhydrate

Nach Differenz: 100 - (Gewicht in Gramm [Eiweiß + Fett + Wasser + Asche + Alkohol] in 100 g Futter)
Durch direkte Analyse: Gewicht in Gramm (Mono- + Disaccharide + Oligsaccharide + Polysaccharide, einschließlich Ballaststoffe)

Nach Differenz: 100 - (Gewicht in Gramm [Eiweiß + Fett + Wasser + Asche + Alkohol + Ballaststoffe] in 100 g Futter)
Durch direkte Analyse: Gewicht in Gramm (Mono- + Disaccharide + Oligosaccharide + Polysaccharide, ohne Ballaststoffe)*

* Kann als Gewicht (wasserfreie Form) oder als Monosaccharid-Äquivalent (wässrige Form einschließlich Wasser) ausgedrückt werden.

Chemisch gesehen können Ballaststoffe umfassen: Zellulose, Hemizellulose, Lignin und Pektine aus den Zellwänden resistenter Stärke und mehreren anderen Verbindungen (siehe Abbildung 2.1). Da mehr über Fasern gelernt wurde, wurden eine Vielzahl von Analysemethoden entwickelt. Viele von diesen messen unterschiedliche Komponenten von Fasern und ergeben somit unterschiedliche Definitionen und Werte dafür. Drei Methoden hatten genügend Ringversuche, um von Gremien wie AOAC International und dem Bureau Communautaire de Reference (BCR) der Europäischen Gemeinschaft (EC) (FAO, 1998) allgemein akzeptiert zu werden: die AOAC (2000) enzymatische, gravimetrische Methode - Prosky (985.29) die enzymatisch-chemische Methode von Englyst und Cummings (1988) und die enzymatisch-chemische Methode von Theander und Aman (1982). Monro und Burlingame (1996) haben jedoch darauf hingewiesen, dass mindestens 15 verschiedene Methoden zur Bestimmung der in Lebensmittelzusammensetzungstabellen verwendeten Ballaststoffwerte angewendet werden. Ihre Veröffentlichung und der FAO/WHO-Bericht über Kohlenhydrate in der menschlichen Ernährung (FAO, 1998) befassen sich eingehender mit diesen Fragen. Die Wirkung einer solchen Vielfalt von Methoden für Ballaststoffe, von denen jede einen etwas anderen Wert ergibt, beeinflusst nicht nur die Werte in den Tabellen zur Nahrungszusammensetzung für die Ballaststoffe an sich, sondern auch die für die verfügbaren Kohlenhydrate.

1) Verfügbare Kohlenhydrate sind ein nützliches Konzept bei der Energiebewertung und sollten beibehalten werden. Diese Empfehlung steht im Widerspruch zu der Meinung der Expertenkonsultation von 1997, die die Verwendung des Begriffs „glykämisches Kohlenhydrat“ im Sinne der „Bereitstellung von Kohlenhydraten für den Stoffwechsel“ befürwortete (FAO, 1998). Die aktuelle Gruppe äußerte Bedenken, dass „glykämisches Kohlenhydrat“ mit dem Konzept des „glykämischen Index“ verwechselt oder sogar gleichgesetzt werden könnte, einem Index, der die relative Blutzuckerreaktion auf verschiedene „verfügbare Kohlenhydrate“ beschreibt. Der Begriff „verfügbar“ scheint das Konzept der „Bereitstellung von Kohlenhydraten für den Stoffwechsel“ angemessen zu vermitteln, während diese Verwirrung vermieden wird.

2) Kohlenhydrate sollten mit einer Methode analysiert werden, die eine Bestimmung sowohl der verfügbaren Kohlenhydrate als auch der Ballaststoffe ermöglicht. Für Energiebewertungszwecke wird eine standardisierte, direkte Analyse von verfügbaren Kohlenhydraten durch Summation einzelner Kohlenhydrate (Southgate, 1976, Hicks, 1988) der Bewertung der verfügbaren Kohlenhydrate durch Differenz, d. h. Gesamtkohlenhydrate durch Differenz minus Ballaststoffe, vorgezogen. Dies ermöglicht die Trennung von Mono- und Disacchariden von Stärken, was bei der Bestimmung des Energiegehalts nützlich ist, wie in Kapitel 3 diskutiert.

3) Die Bestimmung des verfügbaren Kohlenhydrats durch Differenz wird für die Zwecke der Energiebewertung für die meisten Lebensmittel als akzeptabel angesehen, jedoch nicht für neuartige Lebensmittel oder Lebensmittel, für die ein reduzierter Energiegehalt angegeben werden muss. In diesen Fällen sollte eine standardisierte, direkte Analyse des verfügbaren Kohlenhydrats durchgeführt werden.

4) „Ballaststoffe“ ist ein nützliches Konzept, das den Verbrauchern bekannt ist und auf der Lebensmittelkennzeichnung und in Lebensmitteltabellen beibehalten werden sollte. Da die physikalische Eigenschaft der Löslichkeit/Unlöslichkeit nicht streng mit der Fermentierbarkeit/Nicht-Gärbarkeit korreliert, ist die Unterscheidung zwischen löslichen und unlöslichen Ballaststoffen weder für die Energiebewertung noch für den Verbraucher von Bedeutung.

5) Die AOAC (2000) Analyse - Prosky (985.29) oder eine ähnliche Methode sollte für die Ballaststoffanalyse verwendet werden.

6) Da Ballaststoffe mit einer Reihe von Methoden bestimmt werden können, die zu unterschiedlichen Ergebnissen führen, sollte, wenn die Prosky-Methode nicht verwendet wird, die verwendete Methode angegeben und der Wert durch INFOODS-Tagnamen identifiziert werden [7] (Klensin et al., 1989 .). ). Darüber hinaus sollte die Methode mit dem Tagnamen in Tabellen zur Lebensmittelzusammensetzung identifiziert werden.

7) Weitere Forschung und wissenschaftlicher Konsens sind erforderlich, um standardisierte Methoden zur Analyse von resistenter Stärke zu entwickeln.

Abbildung 2.1 - Ballaststoffe: Bestandteile und zugehörige Polysaccharid-Fraktionen


2 ERGEBNISSE

Wir untersuchten das Verhalten von polyR/polyU- und polyK/polyU-Mischungen, indem wir als molekulare Modelle fünf Reste lange Arginin- und Lysinpeptide (R5 und K5) zusammen mit fünf Resten langen Polyuridylsäure-RNA-Fragmenten (U5). Diese Wahl wird durch mehrere Faktoren gerechtfertigt: (a) die gute Genauigkeit der Kraftfelder der letzten Generation bei der Reproduktion des strukturellen Ensembles kleiner Oligonukleotide, 22 (b) die potenziellen Schwierigkeiten bei der Probennahme im Zusammenhang mit einer langsameren Konformationsdynamik langer Peptide/Oligonukleotide 23 und, am wichtigsten ist (c) die experimentelle Beobachtung, dass das unterschiedliche Verhalten von polyR/polyU und polyK/polyU nicht von der Molekülgröße abhängt. 16

Wir haben zuerst die relative Affinität von R . charakterisiert5 und K5 mit dir5 unter stark verdünnten Bedingungen durch Durchführung unverzerrter MD-Simulationen einer einzelnen Peptidkette zusammen mit einer Oligonukleotidkette. MD-Trajektorien (siehe Methoden) zeigten mehrere Bindungs-/Entbindungsereignisse, obwohl kinetische Engpässe eine genaue Bestimmung der thermodynamischen Stabilität der Peptid/Nukleotid-Komplexe, insbesondere im Fall von R ., verhindern5/U5 auf der Mikrosekunden-Zeitskala (Abbildung 1(a), (b)). Um diese Schwierigkeiten bei der Probennahme zu überwinden, haben wir uns auf die REST2-Hamiltonian-Replica-Exchange-Methode (siehe Methoden) verlassen, die nachweislich die Konformationsprobenahme für solvatisierte Biomoleküle erheblich beschleunigt. 24 Mit diesem Ansatz konnten wir die Stabilität der Peptid/Oligonukleotid-Komplexe zuverlässig bewerten, indem wir das freie Energieprofil (FEP) als Funktion der intermolekularen Wechselwirkungsfläche für beide R5/U5 und K5/U5 (Abbildung 1(c)). Beide Profile zeigen ein Freie-Energie-Minimum, das ungebundenen Zuständen entspricht (Wechselwirkungsfläche = 0) und ein großes Becken, das mit einer Vielzahl von strukturell heterogenen Komplexen assoziiert ist, wie es für eine dynamische, elektrostatisch angetriebene Wechselwirkung zwischen zwei flexiblen Biomolekülen erwartet wird. Ein Vergleich der FEPs zeigt, dass unter stark verdünnten Bedingungen R5 bindet an U5 stärker als K5 und es bildet Komplexe, die sich durch eine größere Wechselwirkungsfläche auszeichnen, wie es bereits durch die unverzerrten Simulationen angedeutet wurde. Eine quantitativere Analyse von REST-Simulationen lieferte eine grobe Schätzung der komplexen Dissoziationskonstanten, die sich um mehr als eine Größenordnung unterscheiden (KD = 23 μM für R5/U5, und KD = 850 μM für K5/U5, siehe Methoden).

Wir versuchten dann, die molekularen Wechselwirkungen unter Bedingungen zu charakterisieren, die die dichten Protein/RNA-Koazervate nachahmen. Leider muss die tatsächliche molekulare Zusammensetzung von polyK/polyU- oder polyR/polyU-kondensierten Phasen hinsichtlich des RNA/Protein-Verhältnisses und des Wassergehalts noch experimentell bestimmt werden. Phasenkoexistenzsimulationen 25, 26 könnten prinzipiell Zugang zu diesen Informationen bieten, ihre Anwendung auf atomarer Ebene würde jedoch selbst im Fall kleiner Peptide/Oligonukleotide einen unerschwinglichen Rechenaufwand erfordern. Um diese Schwierigkeit zu umgehen, haben wir uns hier auf R . konzentriert5/U5 und K5/U5 Mischungen mit einem Molekülverhältnis von 1:1 und ihr Verhalten in einem Konzentrationsbereich zu charakterisieren, der mit denen vergleichbar ist, die für biomolekulare In-vitro-Modellkondensate bestimmt wurden. Aus diesem Grund haben wir Peptid/Oligonukleotid-Gemische mit biomolekularen Dichten von ungefähr 125, 250 und 500 mg/ml simuliert, die verschiedenen Volumenpackungsfraktionen entsprechen (Abbildung 2(a)-(c), Tabelle S1). Selbst unter diesen stark überfüllten Bedingungen gehen Peptide und Nukleotide dynamische intermolekulare Kontakte ein, ohne irreversible Komplexe zu bilden (Abbildung S1). Wir untersuchten zunächst die Gesamtanordnung der Biomoleküle in den verschiedenen Systemen, indem wir die radiale Verteilungsfunktion (RDF) der intermolekularen Abstände zwischen allen biomolekularen Schweratomen bestimmten (Abbildung 2(d)-(f)). Der Vergleich dieser intermolekularen RDFs mit den Verteilungen, die zufälligen Anordnungen entsprechen, zeigte deutliche Anziehungskräfte zwischen den Biomolekülen, unabhängig von der Konzentration und der Art der Peptide. Diese günstigen Wechselwirkungen führen zu einer erhöhten durchschnittlichen lokalen Dichte im Nanometerbereich, die besonders bei niedrigeren Konzentrationen und ausgeprägter für R5/U5 Systeme, was auf eine stärkere intermolekulare Bindung schließen lässt. Um die molekularen Triebkräfte zu analysieren, analysierten wir dann die durchschnittliche Anzahl von Protein-Protein-, Protein-RNA- und RNA-RNA-Kontakten pro Molekül (siehe Methoden und Abbildung 2(g)-(i)). In allen Systemen stellen heterotypische Wechselwirkungen zwischen Peptiden und Oligonukleotiden den größten Beitrag zu intermolekularen Kontakten dar, wie aufgrund der elektrostatischen Anziehung zwischen den entgegengesetzt geladenen Einheiten erwartet. Folglich spielen homotypische Interaktionen eine geringere Rolle. Insbesondere sind Protein-Protein-Kontakte in allen Mischungen aufgrund der elektrostatischen Abstoßung zwischen den positiv geladenen Peptiden extrem eingeschränkt. Dieser Effekt ist bei RNA-RNA-Wechselwirkungen, die einen beträchtlichen Anteil der intermolekularen Kontakte ausmachen, weniger ausgeprägt, möglicherweise aufgrund der geringeren Ladungsdichte von U5 Oligonukleotide, die größer sind und eine kleinere Nettoladung haben als R5/K5 Peptide. Dennoch können die elektrostatischen Wechselwirkungen die höhere Wechselwirkungsneigung von polyR gegenüber polyK nicht erklären. Homotypische polyR-polyR-Kontakte sind in der Tat bei allen Konzentrationen häufiger als polyK-polyK-Kontakte, wie aufgrund der wohlbekannten Tendenz von Arginin-Seitenketten, günstige Stapelwechselwirkungen zu bilden, erwartet wird. Noch auffälliger ist R5 Peptide zeigen eine deutlich höhere Neigung, Oligonukleotide zu binden U5 bei allen Konzentrationen, selbst wenn der Unterschied zwischen der Anzahl heterotypischer Kontakte in dichteren, dichteren Systemen (

50% relativer Anstieg bei 125 mg/ml gegenüber

25 % bis 500 mg/ml). Als nächstes bewerteten wir die Mobilität von Peptid- und Oligonukleotidketten in den untersuchten Systemen, indem wir die Diffusionskoeffizienten für die verschiedenen Spezies bei unterschiedlichen Konzentrationen abschätzten (Abbildung 2(j)-(l)). Die Ergebnisse zeigen, dass die molekulare Diffusion stark von der Konzentration abhängt, da die Diffusionskoeffizienten zwischen Mischungen mit 125 mg/ml und solchen mit 500 mg/ml ungefähr um zwei Größenordnungen abnehmen. Über diesen Gesamttrend hinaus legt die Analyse nahe, dass die Oligonukleotide etwas weniger mobil sind als Polypeptide, konsistent mit ihrer größeren Größe und ihrem Molekulargewicht. Die stärkeren intermolekularen Wechselwirkungen und höheren lokalen Dichten in R5/U5 Systeme verlangsamen die Diffusion aller ihrer Komponenten um den Faktor

2 bezüglich K5/U5 bei gleicher Konzentration.

Um einen tieferen Einblick in die mikroskopischen Determinanten von Protein-RNA-Wechselwirkungen zu erhalten und das unterschiedliche Verhalten zwischen Arginin- und Lysinresten aufzuklären, haben wir zunächst die Beiträge von Rückgrat- und Seitenkettengruppen zur Anzahl der Protein-RNA-Kontakte aufgeschlüsselt (Abbildung 3(a),(b)). Diese Analyse zeigte, dass Rückgrat-vermittelte heterotypische Wechselwirkungen für R . ähnlich sind5 und K5 und dass die unterschiedliche Wechselwirkungsneigung mit Oligonukleotiden meist von Kontakten mit den strukturell unterschiedlichen Seitenketten herrührt. Daher haben wir uns auf letzteres konzentriert und die RDF zwischen den Peptidseitenketten und den verschiedenen chemischen Gruppen in den Oligonukleotiden, d. h. Phosphat, Ribose und Base, bestimmt (siehe Methoden). Insgesamt sind RDFs entsprechend R5/U5 und K5/U5 Systeme weisen signifikante Unterschiede sowohl in der Position als auch in der Intensität der Peaks auf, was sofort auf unterschiedliche Bindungsmodi für die Arginin- und Lysinseitenketten schließen lässt. In beiden Systemen ist die direkte Wechselwirkung mit der Phosphatgruppe durch einen Hauptpeak bei <0.5 nm gekennzeichnet (Abbildung 3(c),(d) oberes Feld), was der Bildung von Wasserstoffbrücken (H-Brücken) zwischen . entspricht Phosphatsauerstoffe und die basischen Gruppen der Seitenketten (Abbildung 3(c), (d) Einschübe und unteres Feld). Bemerkenswerterweise ist die durchschnittliche Anzahl gleichzeitiger H-Brücken, die von Arginin gebildet werden, ungefähr doppelt so hoch wie die von Lysin. Die Interpretation der Seitenkettenwechselwirkungen mit der Ribose (Abbildung 3(e), (f) oberes Feld) ist weniger einfach. Der breite Peak zwischen 0.4 und 0.7 nm, der sowohl für polyK als auch für polyR beobachtet wurde, weist auf eine Vielzahl von Bindungsmodi hin, die durch ähnliche Abstände gekennzeichnet sind, die der komplexen Form der Zuckergruppe zugeschrieben werden können. Für beide Seitenketten impliziert ein Bruchteil dieser Wechselwirkungen die Bildung von H-Brücken mit der Hydroxylgruppe des Zuckers (Abbildung 3(e), (f) Einschübe und untere Tafel). Umgekehrt deuten RDFs darauf hin, dass sich Arginin- und Lysin-Wechselwirkungen mit RNA-Basen signifikant unterscheiden (Abbildung 3(g), (h) oberes Feld): während Lysin einen einzelnen Peak in einem Abstand von

0.6 nm, entsprechend einer H-Brücke mit den Carbonylsauerstoffen des Nukleobasenrings, weisen Argininseitenketten auch bei geringeren Abständen einen alternativen Bindungsmodus auf, der eine Stapelanordnung der Nukleobase und der planaren Guanidiniumgruppe darstellt (Abbildung 3(g), ( h) Einschübe und unteres Feld), das an die Stapelwechselwirkungen zwischen Arginin und aromatischen Aminosäuren erinnert.

Die vorherige Analyse hat gezeigt, dass sowohl Arginin- als auch Lysin-Seitenketten mit den verschiedenen chemischen Gruppen von Oligonukleotiden eine Vielzahl von H-Brücken bilden können. Um das unterschiedliche Verhalten von polyR und polyK zu erklären, berechneten wir daher die durchschnittliche Anzahl der gleichzeitig von einer einzelnen Aminosäure gebildeten H-Brücken und beschränkten den Durchschnitt auf Reste, die in direktem Kontakt mit polyU stehen, um die Abhängigkeit von der Systemdichte zu reduzieren (Abbildung 4(a)). Diese Analyse zeigt, dass jedes Arginin ungefähr doppelt so viele H-Brücken bildet wie Lysinseitenketten. Dieses Ergebnis hängt nicht von der Gesamtsystemkonzentration ab und kann den strukturellen Unterschieden zwischen den Aminosäureseitenketten und der Verfügbarkeit von mehr Wasserstoffdonoratomen in den Argininseitenketten zugeschrieben werden. Darüber hinaus können die Guanidiniumgruppen auch durch Stapelwechselwirkungen mit den Nukleotidbasen zum intermolekularen Kontaktnetzwerk beitragen, wie von RDF vorgeschlagen. Die durchschnittliche Zahl dieser Wechselwirkungen, die von jedem Arginin gebildet wird, ist deutlich kleiner als die Zahl der H-Brücken, aber bei weitem nicht vernachlässigbar (Abbildung 4(b)). Daher ermöglicht die zweizackige und planare Arginin-Seitenkette die gleichzeitige Bildung eines größeren und diversifizierteren Satzes von Protein-RNA-Wechselwirkungen als die Lysin-Seitenkette. Diese Multivalenz wird anschaulich durch einige repräsentative Konformationen veranschaulicht, die aus MD-Trajektorien extrahiert wurden, bei denen Guanidiniumgruppen mehrere Basen über H-Brücken und Stapelwechselwirkungen (Abbildung 4(c), linkes Feld) oder Brücken koordinieren. Tatsächlich können verschiedene Beispiele für Guanidiniumgruppen identifiziert werden, die mehrere Basen über Wasserstoffbrücken und pi-pi-Wechselwirkungen koordinieren (Abbildung 4(c), linkes Feld) oder Brückenwechselwirkungen zwischen Phosphat- und Basengruppen bilden (Abbildung 4(c), zentrale und rechte Tafel).


Erklären Sie die biochemischen Beweise für die gemeinsame Abstammung der Organismen auf der Erde.

alle Organismen verwenden DNA als genetisches Material

Dieselben vier (Nukleotid-) Basen bilden die DNA in allen Organismen

Anzahl der Mutationen spiegeln Unterschiede zwischen Organismen wider

alle Organismen verwenden den gleichen genetischen Code / geringfügige Unterschiede

genetischer Code ist degeneriert/OWTTE

alle Organismen verwenden die gleichen 20 Aminosäuren

Funktion von Proteinen zwischen Spezies konstant

Protein-/Molekül-Beispiele (zB Hämoglobin, Cytochrom, Chlorophyll)

In lebenden Organismen wurden nur linkshändige Aminosäuren beobachtet

obwohl rechtshändige Aminosäuren verfügbar gewesen sein werden

nur rechtshändige Glukose/Kohlenhydrate, die in Organismen verwendet werden

Ähnlichkeiten in Glykolyse/Stoffwechselwegen

alle verwenden RNA/gleiche Enzyme bei der Transkription/Translation


Fluoreszenzassay in Biologie und Medizin

Molekularbiologie: Eine internationale Reihe von Monographien und Lehrbüchern: Fluorescence Assay in Biology and Medicine, Band II behandelt die vielen Anwendungen von Fluoreszenz und Phosphoreszenz. Dieses Buch behandelt die Prinzipien der Fluoreszenzpolarisation, den Vergleich von Lumineszenzanalysemethoden und die direkte Messung von Fluoreszenzabklingzeiten. Auch die Photozersetzung, Sulfhydrylverbindungen, die Bestimmung der Primärstruktur und die Fluoreszenzfärbung werden berücksichtigt. Dieser Text behandelt ebenfalls die Bestimmung von Purinen in Nukleinsäurehydrolysaten, Formyltetrahydrofolatsynthetase und Eierstockhormonen. Dieser Band ist wertvoll für Chemiker, Physiker und Biophysiker, die Fluoreszenz zur Untersuchung von Reaktionsmechanismen und zur Aufklärung der Struktur komplexer Biopolymere nutzen möchten.

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