RESUMEN
Abstract In recent years, the development of high-throughput technologies for obtaining sequence data leveraged the possibility of analysis of protein data in silico. However, when it comes to viral polyprotein interaction studies, there is a gap in the representation of those proteins, given their size and length. The prepare for studies using state-of-the-art techniques such as Machine Learning, a good representation of such proteins is a must. We present an alternative to this problem, implementing a fragmentation and modeling protocol to prepare those polyproteins in the form of peptide fragments. Such procedure is made by several scripts, implemented together on the workflow we call PolyPRep, a tool written in Python script and available in GitHub. This software is freely available only for noncommercial users.
Resumo Nos últimos anos, o desenvolvimento de tecnologias de alto rendimento para obtenção de dados sequenciais potencializou a possibilidade de análise de dados proteicos in silico. No entanto, quando se trata de estudos de interação de poliproteínas virais, existe uma lacuna na representação dessas proteínas, devido ao seu tamanho e comprimento. Para estudos utilizando técnicas de ponta como o Aprendizado de Máquina, uma boa representação dessas proteínas é imprescindível. Apresentamos uma alternativa para este problema, implementando um protocolo de fragmentação e modelagem para preparar essas poliproteínas na forma de fragmentos de peptídeos. Tal procedimento é feito por diversos scripts, implementados em conjunto no workflow que chamamos de PolyPRep, uma ferramenta escrita em script Python e disponível no GitHub. Este software está disponível gratuitamente apenas para usuários não comerciais.
RESUMEN
Abstract In recent years, the development of high-throughput technologies for obtaining sequence data leveraged the possibility of analysis of protein data in silico. However, when it comes to viral polyprotein interaction studies, there is a gap in the representation of those proteins, given their size and length. The prepare for studies using state-of-the-art techniques such as Machine Learning, a good representation of such proteins is a must. We present an alternative to this problem, implementing a fragmentation and modeling protocol to prepare those polyproteins in the form of peptide fragments. Such procedure is made by several scripts, implemented together on the workflow we call PolyPRep, a tool written in Python script and available in GitHub. This software is freely available only for noncommercial users.
Resumo Nos últimos anos, o desenvolvimento de tecnologias de alto rendimento para obtenção de dados sequenciais potencializou a possibilidade de análise de dados proteicos in silico. No entanto, quando se trata de estudos de interação de poliproteínas virais, existe uma lacuna na representação dessas proteínas, devido ao seu tamanho e comprimento. Para estudos utilizando técnicas de ponta como o Aprendizado de Máquina, uma boa representação dessas proteínas é imprescindível. Apresentamos uma alternativa para este problema, implementando um protocolo de fragmentação e modelagem para preparar essas poliproteínas na forma de fragmentos de peptídeos. Tal procedimento é feito por diversos scripts, implementados em conjunto no workflow que chamamos de PolyPRep, uma ferramenta escrita em script Python e disponível no GitHub. Este software está disponível gratuitamente apenas para usuários não comerciais.
Asunto(s)
Proteasa del VIH , Poliproteínas , Programas Informáticos , Simulación del Acoplamiento MolecularRESUMEN
Aims: The presence of a C-terminally extended form of NS1 (NS1’ protein) has been previously reported in encephalitic flaviviruses, due to the presence of -1 programmed ribosomal frameshift at the N-terminal of NS2A protein. This present study is aimed to further confirm that the NS1’ protein production is independent of the authentic cleavage at NS1-2A junction. Methodology and results: Six different constructs (P1-Leu, P2-Asp, P3-Phe, P3-Leu, P3-Gly and P5-8 Ala) containing various mutations at conserved and variable amino acids at C-terminal of NS1 protein were generated by site-directed mutagenesis and analysed with transient polyprotein expression assay. While analysis on the NS1-2A cleavage of the mutants exhibited extremely poor to efficient cleavage ranging from 6-89%, significant amount of NS1’ being expressed in all mutants irrespective of their NS1-2A cleavage outcome. Conclusion, significance and impact study: In this analysis, we showed for the first time that the abolishment of the authentic NS1-2A cleavage in Murray Valley encephalitis virus (MVEV) did not impact on NS1’ production. This observation extend on previous studies to show that NS1 and NS2A proteins are the product of NS1-2A cleavage which is catalysed by an unknown host protease while NS1’ protein is a product of ribosomal frameshift, independent of the authentic cleavage at NS1-2A junction.