Kisspeptin Heterologous Expression Affects the Growth of Recombinant Escherichia coli Cells
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 164
فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_PCBR-7-3_006
تاریخ نمایه سازی: 14 مرداد 1403
چکیده مقاله:
Kisspeptin peptides are the products of kiss۱ gene that offer their activities via G protein-coupled receptor known as GPR۵۴. The GPR۵۴-Kiss۱ pathway has an essential role in initiation and controlling the mammalian fertility. This interactive pathway affects the fertility of patients with polycystic ovary syndrome (PCOS). To increase our knowledge, this study was aimed to analyze the molecular interaction and the heterologous expression of an amplified mutated form of kisspeptin from PCOS patient. The molecular interaction of an amplified Kiss۱ exon۳ product with GPR۵۴ receptor was analyzed by molecular docking computational method. Using His tag-based recombinant technology, the heterologous expression and production of mutated kisspeptin was examined and reported in Escherichia coli cells. Kisspeptin product was predicted to be strongly interacted to GPR۵۴ receptor molecule with a binding energy of ۲۲۹.۴۵ kcal/mol and key intermolecular interactions including hydrogen bonding and hydrophobic attraction. The results related to expression analysis showed that the growth of recombinant bacteria is considerably affected by about ۴۸% as compare to non-recombinants. The high affinity interactive pattern between mutated kisspeptin, receptor protein, and its inhibitory effect on cell growth as novel results may affect the physiology and etiology of fertility and PCOS conditions that needs to be identified by further investigations.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Ashraf Gholizadeh
Division of Biochemistry, Faculty of Natural Sciences, University of Tabriz, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :