Optimized Bioorthogonal Non-canonical Amino Acid Tagging to Identify Serotype-Specific Biomarkers in Verotoxigenic Escherichia coli

生物正交化学 VTEC 细菌 大肠杆菌 单核细胞增生李斯特菌 致病菌 生物 微生物学 血清型 李斯特菌 生物化学 化学 基因 遗传学 点击化学 组合化学
作者
Miroslava Strmiskova,Jason D. Josephson,Caroline Toudic,John Paul Pezacki
出处
期刊:ACS Infectious Diseases [American Chemical Society]
卷期号:9 (4): 856-863 被引量:6
标识
DOI:10.1021/acsinfecdis.2c00548
摘要

According to Canada's Food Report Card 2016, there are 4 million foodborne illnesses acquired each year in the nation alone. The leading causes of foodborne illness are pathogenic bacteria such as shigatoxigenic/verotoxigenic Escherichia coli (STEC/VTEC) and Listeria monocytogenes. Most current detection methods used to identify these bacterial pathogens are limited in their validity since they are not specific to detecting metabolically active organisms, potentially generating false-positive results from non-living or non-viable bacteria. Previously, our lab developed an optimized bioorthogonal non-canonical amino acid tagging (BONCAT) method which allows for the labeling of translationally active wild-type pathogenic bacteria. Incorporation of homopropargyl glycine (HPG) into the cellular surfaces of bacteria allows for protein tagging using the bioorthogonal alkyne handle to report on the presence of pathogenic bacteria. Here, we use proteomics to identify more than 400 proteins differentially detected by BONCAT between at least two of five different VTEC serotypes. These findings pave the way for future examination of these proteins as biomarkers in BONCAT-utilizing assays.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
flipped完成签到,获得积分10
刚刚
爱撒娇的蝴蝶完成签到 ,获得积分10
1秒前
Ping完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
狗狼狼完成签到,获得积分10
2秒前
Redemption完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
濮阳盼曼完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
突然好想你_1017完成签到,获得积分10
3秒前
YouY0123完成签到 ,获得积分10
5秒前
zuoyou完成签到,获得积分10
6秒前
柠檬味电子对儿完成签到,获得积分10
6秒前
binban128发布了新的文献求助10
7秒前
你好完成签到,获得积分10
8秒前
GUO发布了新的文献求助10
8秒前
健脊护柱完成签到 ,获得积分10
9秒前
9秒前
小猪佩奇完成签到,获得积分10
10秒前
爆米花应助Song采纳,获得10
10秒前
今天要早睡完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
xxy发布了新的文献求助10
11秒前
小知了完成签到,获得积分10
11秒前
青桔完成签到,获得积分10
12秒前
betty完成签到,获得积分10
13秒前
14秒前
wanci应助GUO采纳,获得10
14秒前
儒雅的蜜粉完成签到,获得积分10
15秒前
新人发布了新的文献求助10
15秒前
世界小奇完成签到,获得积分10
16秒前
无心的千雁完成签到,获得积分10
17秒前
木槿发布了新的文献求助10
17秒前
优雅莞完成签到,获得积分10
18秒前
ww完成签到 ,获得积分10
18秒前
大猫不吃鱼完成签到,获得积分10
19秒前
谦让寄容完成签到,获得积分10
19秒前
D1完成签到 ,获得积分10
19秒前
木康薛完成签到,获得积分10
20秒前
jin完成签到,获得积分10
20秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Environmental Leverage in Times of Climate Crisis: Product Standards, Carbon Border Measures and Preferential Trade Agreements 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
Social Skills Improvement System-Rating Scales--Chinese Version 500
Dynamische Polarisation von H-1 und B-11 in (CH-3)-3NBH-3 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7232092
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8858259
关于积分的说明 18684552
捐赠科研通 6897823
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3191801
关于科研通互助平台的介绍 2361597
邀请新用户注册赠送积分活动 2166187