醣基化
糖基化(英語:)是在酶的控制下,蛋白質或脂質附加上糖類的過程。此過程為四種共轉譯(co-translational)與後轉譯修飾的一種形式,發生於高基氏體。蛋白質經過糖基化作用之後,可形成糖蛋白。 聚醣在膜和分泌蛋白中發揮多種結構和功能作用[1]。在粗面內質網中合成的大多數蛋白質經歷糖基化。 它是一種酶導向的位點特異性過程,而與糖化的非酶促化學反應相反。 糖基化也作為O-GlcNAc修飾存在於細胞質和細胞核中。 Aglycosylation是工程化抗體繞過糖基化的一個特徵[2][3]。
目的
糖基化是碳水化合物與靶高分子(通常是蛋白質和脂質)共價連接的過程。 這種修改具有各種功能[4] 。 例如,一些蛋白質不能正確折疊,除非它們是糖基化的[1] 。 在其他情況下,蛋白質不穩定,除非它們含有在某些天冬酰胺殘基的酰胺氮處連接的寡糖。
總的來說,糖基化需要通過形成它的可能的進化選擇壓力來理解。 在一個模型中,多樣化可以純粹視為內生功能的結果。 然而,更可能的是,通過逃避病原體感染機制(例如,螺桿菌附著於末端糖殘基)來驅動多樣化,並且然後內源地利用多細胞生物體內的多樣性。
糖蛋白多樣性
糖基化增加了蛋白質組的多樣性,因為幾乎糖基化的每個方面都可以被修飾,包括:
- 糖苷鍵 - 聚醣連接的位點
- 聚醣組合物 - 與給定蛋白質連接的醣類型
- 聚醣結構 - 可以是未支化的或支鏈的糖鏈
- 聚醣長度 - 可以是短鍊或長鏈寡糖
機制
有許多醣基化機制,儘管大多數有共同的特徵[1]:
臨床
據報導,人類中有超過40種糖基化紊亂[6]。 這些可以分為四組:蛋白質N-糖基化紊亂,蛋白質O-糖基化紊亂,脂質糖基化紊亂,和其他糖基化途徑以及多種糖基化途徑紊亂。 對於任何這些疾病都沒有有效的治療方法。
對治療效果的影響
據報導,哺乳動物糖基化可以改善生物治療藥物的治療功效。 例如,在HEK 293平台中表達的重組人類的干扰素伽玛(干擾素-γ)的治療功效針對抗藥性卵巢癌細胞係得到改善[7]。
参考文献
- Varki A (编). 2nd. Cold Spring Harbor Laboratories Press. [2018-11-22]. ISBN 978-0-87969-770-9. (原始内容存档于2016-12-06).
- Jung ST, Kang TH, Kelton W, Georgiou G. . Current Opinion in Biotechnology. December 2011, 22 (6): 858–67. PMID 21420850. doi:10.1016/j.copbio.2011.03.002.
- . Biotecnologia Aplicada. 2013 [2018-11-22]. (原始内容存档于2018-08-15).
- Drickamer K, Taylor ME. 2nd. Oxford University Press, USA. 2006. ISBN 978-0-19-928278-4.
- Walsh C. . Roberts and Co. Publishers, Englewood, CO. 2006. ISBN 0974707732.
- Jaeken J. . Handbook of Clinical Neurology. 2013, 113: 1737–43. PMID 23622397. doi:10.1016/B978-0-444-59565-2.00044-7.
- Razaghi A, Villacrés C, Jung V, Mashkour N, Butler M, Owens L, Heimann K. . Experimental Cell Research. October 2017, 359 (1): 20–29 [2018-11-23]. PMID 28803068. doi:10.1016/j.yexcr.2017.08.014. (原始内容存档于2019-06-14).
外部連結
- (英文)GlycoEP (页面存档备份,存于) : In silico Platform for Prediction of N-, O- and C-Glycosites in Eukaryotic Protein Sequences PLoS ONE 8(6): e67008 (页面存档备份,存于)
- (英文)Online textbook of glycobiology with chapters about glycosylation (页面存档备份,存于)
- (英文)GlyProt: In-silico N-glycosylation of proteins on the web
- (英文)NetNGlyc: The NetNglyc server predicts N-glycosylation sites in human proteins using artificial neural networks that examine the sequence context of Asn-Xaa-Ser/Thr sequons. (页面存档备份,存于)
- (英文)Supplementary Material of the Book "The Sugar Code" (页面存档备份,存于)
- (英文)Additional information on glycosylation and figures (页面存档备份,存于)
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