Ukrainian
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Chemical biology & drug design 2019-Jun

Structure-guided identification of antimicrobial peptides in the spathe transcriptome of the non-model plant, arum lily (Zantedeschia aethiopica).

Тільки зареєстровані користувачі можуть перекладати статті
Увійти Зареєструватися
Посилання зберігається в буфері обміну
Állan Pires
Pietra Rigueiras
Stephan Dohms
William Porto
Octavio Franco

Ключові слова

Анотація

Antimicrobial peptides (AMPs) are small molecules present in all living beings. Despite their huge sequence variability, AMPs present great structural conservation, mainly in cysteine-stabilized families. Moreover, in non-model plants, it is possible to detect cysteine-stabilized AMPs (cs-AMPs) with different sequences not covered by conventional searches. Here, we described a threading application for cs-AMP identification in the non-model arum lily (Zantedeschia aethiopica) plant, exploring the spathe transcriptome. By using the predicted proteins from the Z. aethiopica transcriptome as our primary source of sequences, we have filtered by using structural alignments of 12 putative cs-AMP sequences. The two unreported sequences were submitted to PCR validation, and ZaLTP7 gene was confirmed. By using the structure alignments, we classified ZaLTP7 as an LTP type 2-like. The successful threading application for cs-AMP identification is an important advance in transcriptomic and proteomic data mining. Besides, the same approach could be applied to the use of NGS public data to discover molecules to combat multidrug-resistant bacteria.

Приєднуйтесь до нашої
сторінки у Facebook

Найповніша база даних про лікарські трави, підкріплена наукою

  • Працює 55 мовами
  • Лікування травами за підтримки науки
  • Розпізнавання трав за зображенням
  • Інтерактивна GPS-карта - позначайте трави на місці (скоро)
  • Читайте наукові публікації, пов’язані з вашим пошуком
  • Шукайте лікарські трави за їх впливом
  • Організуйте свої інтереси та будьте в курсі новинних досліджень, клінічних випробувань та патентів

Введіть симптом або хворобу та прочитайте про трави, які можуть допомогти, наберіть траву та ознайомтесь із захворюваннями та симптомами, проти яких вона застосовується.
* Вся інформація базується на опублікованих наукових дослідженнях

Google Play badgeApp Store badge