Прогнозирование состава, антимикробного потенциала и механизма биотрансформации белков из тканей Sus scrofa методом биоинформационного анализа тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Полищук Екатерина Константиновна

• Полищук Екатерина Константиновна
• кандидат наук
• 2026

Оглавление диссертации кандидат наук Полищук Екатерина Константиновна

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ОБЗОР НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1.1 Антимикробные пептиды (АМП): классификация и их роль в организме животных

1.2 Побочное сельскохозяйственное сырье как источник АМП

1.3 Биоинформационные инструменты исследования в биотехнологии

1.4 Заключение по обзору научно-технической литературы

ГЛАВА 2. ОРГАНИЗАЦИЯ ЭКСПЕРИМЕНТА, ОБЪЕКТЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

2.1 Организация исследований

2.2 Объекты исследований

2.3 Методы исследований

2.3.1 Специальные методы исследований и подготовка образцов

2.3.2 Биоинформационные методы исследований

2.3.3 Стандартизованные методы исследований

ГЛАВА 3. РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ

3.1 Результаты биоинформационного поиска АМП и их предшественников в тканях Bos taurus и Sus scrofa

3.2 Результаты исследования антимикробной активности экстрактов тканей Sus scrofa и Bos taurus. Технология получения экстракта слизистой оболочки прямой кишки Sus scrofa (ЭПК)

3.3 Результаты in silico моделирования высвобождения АМП Sus scrofa из белков-предшественников

3.4 Результаты исследования пептидных профилей экстракта (ЭПК), гидролизатов (ГПК-ЭН и ГПК-ЭПЖ) слизистой оболочки прямой кишки Sus scrofa

и подтверждение достоверности т ¿*Шсо-моделирования

3.5 Результаты комплексной оценки ЭПК, ГПК-ЭН и ГПК-ЭПЖ

3.6 Получение хитозановых матриц с включением ГПК-ЭН и ГПК-ЭПЖ, и их комплексная оценка

3.7 Расчет экономической эффективности ГПК-ЭПЖ антимикробного действия

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение

Приложение

Приложение

Приложение

Приложение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Прогнозирование состава, антимикробного потенциала и механизма биотрансформации белков из тканей Sus scrofa методом биоинформационного анализа»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) резистентность микроорганизмов к антибиотическим агентам возросла до 42% в 2022 году, в связи с чем антимикробные вещества ранее эффективные, больше не применяются, так как перестают оказывать свою целевую функцию. Ученые постоянно ведут поиски новых агентов с антимикробной направленностью действия, считая ключевыми критериями их отбора эффективность и безопасность, а также учитывая время и возможность возникновения резистентности к действующему веществу у микроорганизмов. Большой интерес у исследователей вызывают антимикробные пептиды (АМП), которые являются основными факторами противоинфекционной защиты врожденного иммунитета множества живых организмов. Данные молекулы, как правило, надежно «упакованы» в структуре белков-предшественников, которые находятся в секреторных гранулах эпителиальных клеток и нейтрофилах. Биологически активные пептиды высвобождаются посредством специфических протеолитических реакций. Протеолитические ферменты, ответственные за высвобождение АМП, могут быть подобраны в зависимости от строения исходного белка-предшественника. Особенный интерес представляет обнаружение АМП за пределами нейтрофильных гранулоцитов, а именно в эпителиальных и слизистых тканях, которые ввиду своего пограничного положения несут многочисленные функции, в том числе ограничительные, барьерные и секреторные, а также могут содержать набор молекул с антимикробной направленностью действия или их предшественников. Это позволяет рассматривать слизистые оболочки сельскохозяйственных животных как источник АМП. Более того, получение данных биомолекул из слизистых тканей животных, в частности убойного скота, довольно перспективно и выгодно с точки зрения развития циркулярной экономики и рационального использования побочного сырья.

Современная биоинформатика предоставляет мощные инструменты для прогнозирования и оптимизации процессов ферментативного расщепления белковых

субстратов с целью получения биологически активных пептидов. В контексте получения АМП из животных тканей, моделирование протеолиза позволяет рационально подойти к выбору наиболее эффективного фермента на основе анализа специфичности расщепления и прогнозируемых продуктов реакции, сокращая время и затраты на поиск оптимальных условий ферментолиза. Вышеперечисленное указывает на актуальность выбранного направления исследований.

Степень разработанности темы.

Научными и прикладными исследованиями в области изучения антимикробных пептидов занимались такие ученые, как Кокряков В.Н., Шамова О.В., Овчинникова Т.В. Wang H. W., Lehrer R., Gallo R. и многие другие. Задачи по выявлению биологически активных молекул из тканей животного происхождения успешно решали Чернуха И.М., Котенкова Е.А., Ferraro V., в том числе с применением биоинформационных подходов Кручинин А.Г., Дышловой С.А., Xiong J., Lata S.

Отдельные этапы работы выполнены в рамках реализации проекта РНФ 17-7610033, государственного задания №FNEN 2019-0008, № FGUS-2024-0001 и № FGUS-2024-0003 ФГБНУ «ФНЦ пищевых систем им. В.М. Горбатова» РАН, а также гранта Министерства науки и высшего образования Российской Федерации на проведение крупных научных проектов по приоритетным направлениям научно-технологического развития № 075-15-2024-483.

Цель и задачи исследования.

При постановке исследования была сформулирована гипотеза о присутствии животных тканях, выполняющих барьерные функции в организме, АМП в неактивном состоянии в составе белков-предшественников. Целью настоящей работы являлось прогнозирование состава, биогенного потенциала и механизма биотрансформации белков, содержащихся в тканях сельскохозяйственных животных, с образованием пептидов с антимикробным потенциалом для решения различных практических задач.

В рамках поставленной цели решались следующие основные задачи:

1. провести анализ зарубежной и отечественной научно-технической

литературы по тематике исследования. Обосновать выбор направления и объектов исследования.

2. изучить антимикробный потенциал тканей Sus scrofa и Bos taurus, обосновать выбор слизистой оболочки прямой кишки Sus scrofa как перспективного источника белков-предшественников антимикробных пептидов.

3. обосновать выбор протеолитического фермента для извлечения антимикробных пептидов из белков-предшественников на основании результатов in silico-моделирования их расщепления с учетом специфичности ферментов.

4. подтвердить достоверность in silico-моделирования биотрансформации белков-предшественников АМП посредством комплексной оценки свойств экстракта и гидролизатов, полученных из слизистой оболочки прямой кишки Sus scrofa. Разработать программу и методики сравнения in silico-моделирования высвобождения АМП из белков-предшественников с результатами in vitro эксперимента.

5. комплексно оценить экстракт и гидролизаты слизистой оболочки прямой кишки Sus scrofa, включая их антимикробную активность и токсичность. Разработать программу и методики испытаний антимикробной активности биологических субстанций животного происхождения методом проточной цитометрии.

6. обосновать потенциал применения АМП на примере хитозановых матриц с инкорпорированным гидролизатом слизистой оболочки прямой кишки Sus scrofa в качестве функциональных материалов антимикробного действия.

Научная новизна исследования.

Научная новизна работы заключается в системном подходе к выявлению и извлечению целевых антимикробных пептидов из слизистых оболочек млекопитающих с применением in silico моделирования. Впервые обоснован выбор слизистой оболочки прямой кишки Sus scrofa как перспективного источника антимикробных пептидов, и доказательно определено в ней присутствие белков-предшественников антимикробных пептидов: гаптоглобина, пептидаза S1 домен-

содержащего белка, лактотрансферрина, бета-дефензина, пролин-богатых белков и их изоформ. Впервые описан механизм биотрансформации этих белков под воздействием протеаз животного и микробного происхождения.

Теоретическая и практическая значимость.

На примере слизистых оболочек языка, гортани, носовой и ротовой полостей, прямой кишки, подчелюстных слюнных и лимфатических желез Bos taurus, слизистых оболочек гортани, языка, ротовой и носовой полостей, прямой кишки и подъязычных слюнных желез Sus scrofa подтверждена гипотеза о присутствии в них АМП в неактивном состоянии. АМП высвобождаются при возникновении необходимости под действием как эндогенных ферментов организма-хозяина, так и экзогенных бактериальных протеаз. Данный механизм представляет собой эволюционно консервативную стратегию защиты пептидов как от преждевременной деградации, так и от спонтанной активации.

Обосновано применение языка программирования Python для моделирования биотрансформации белков-предшественников АМП Sus scrofa под воздействием трипсина, бактериальной коллагеназы и нейтрофильной эластазы. Созданы модели in silico расщепления субстрата и получения пептидов с целевым потенциалом, что подтверждено экспериментально. Предложена программа и методики исследования антимикробной активности экстрактов и гидролизатов животных тканей методом проточной цитометрии. Практическая значимость исследования подтверждается получением гидролизатов, содержащих антимикробные пептиды, с избирательным антимикробным действием и сопоставимой эффективностью с коммерческим низином при высокой безопасности (LD50 > 5000 мг/кг) и отсутствии цитотоксичности в рабочих концентрациях. Показана возможность инкорпорации гидролизатов в хитозановые матрицы, что может обеспечить создание функциональных материалов с улучшенными структурно-механическими свойствами, антимикробной активностью и ускоренной биодеградацией.

Методология и методы исследования.

В работе использовали биоинформационные, химические, физико-химические, микробиологические, биохимические, хромато-масс-спектрометрические методы исследований и методы математической статистики.

Основные положения, выносимые на защиту.

- перечень идентифицированных белков-предшественников АМП в слизистых оболочках прямой кишки Sus scrofa (соответствует пункту 1 паспорта специальности 4.3.5. «Биотехнология продуктов питания и биологически активных веществ»);

- in silico метод ферментолиза сырья животного происхождения как прогностического подхода к получению биологически-активных пептидов с ожидаемой функциональной направленностью (соответствует пунктам 8 и 29 паспорта специальности 4.3.5. «Биотехнология продуктов питания и биологически активных веществ»);

- модели in silico биотрансформации белков-предшественников антимикробных пептидов Sus scrofa под воздействием бактериальной коллагеназы (тип I), трипсина, нейтрофильной эластазы (соответствует пунктам 15, 23 и 29 паспорта специальности 4.3.5. «Биотехнология продуктов питания и биологически активных веществ»);

- адаптированная под специфику анализа АМП методология определения схожих участков белковых последовательностей с учетом длины их выравнивания, основанная на алгоритме Смита-Уотермана (соответствует пунктам 1 и 27 паспорта специальности 4.3.5. «Биотехнология продуктов питания и биологически активных веществ»);

- результаты определения антимикробной активности экстракта и гидролизата слизистых оболочек прямой кишки Sus scrofa в отношении S. aureus и P. aeruginosa (соответствует пункту 27 паспорта специальности 4.3.5. «Биотехнология продуктов питания и биологически активных веществ»);

- комплекс характеристик пленочных материалов на основе хитозана с гидролизатом, содержащим АМП (соответствует пункту 29 паспорта специальности 4.3.5. «Биотехнология продуктов питания и биологически активных веществ»).

Степень достоверности и апробация результатов подтверждается использованием современных методов анализа, статистической обработкой экспериментальных данных, широкой апробацией полученных результатов. Результаты исследования были доложены диссертантом и обсуждены на: XI Международной научной конференции студентов и аспирантов «Техника и технология пищевых производств» (Могилев, Республика Беларусь, 2019); XIII Международной научно-практической конференции молодых ученых и специалистов «Перспективные исследования и новые подходы к производству и переработке сельскохозяйственного сырья и продуктов питания» (Углич, Россия, 2019); XIV Международной научно-практической конференции молодых ученых и специалистов «Современные пищевые тенденции глазами молодых ученых: перспективы, инновации и прогрессивные технологии» (Санкт-Петербург, Россия, 2021); XV Международной научно-практической конференции молодых ученых и специалистов «Актуальные вопросы и современные решения в области пищевых систем» (Москва, Россия, 2022); XVI Международной научно-практической конференции молодых ученых и специалистов «Фуд-бум: новые технологии для будущего пищевой отрасли» (Москва, Россия, 2023); XVIII Всероссийском конгрессе нутрициологов и диетологов с международным участием «Нутрициология и диетология для здоровьесбережения населения России» (Москва, Россия, 2023); Всероссийской научно-практической конференции молодых ученых, посвященной Дню Российской науки «Актуальные исследования молодых ученых - результаты и перспективы» (Благовещенск, Россия, 2024); XXXII Международной конференции «Новые технологии в медицине, биологии, фармакологии и экологии» (Ялта, Россия, 2024); Международной научно-практической конференции «Актуальные вопросы ветеринарной медицины, зоотехнии и биотехнологии», посвященной 105-летию со дня основания ФГБОУ ВО

МГАВМиБ - МВА им. К. И. Скрябина (Москва, Россия, 2024); V Международной конференции «Качество и безопасность пищевой продукции/Food Quality Food Safety» (Москва, 2025).

Личный вклад соискателя заключается в сборе и анализе литературных данных, определении направления исследований, формулировании гипотезы, планировании и выполнении экспериментов, обобщении результатов и представлении их в виде докладов и научных публикаций.

Публикации материалов исследования.

По теме диссертации опубликована 21 печатная работа, из них 7 статей, входящих в Белый список 1 уровня; 4 - входящий в Белый список 2 уровня; 3 - в журналах Q1 и Q2, индексируемых международными базами Scopus и Web of Science; 8 - в журналах К1, входящих в Перечень ведущих рецензируемых научных изданий ВАК РФ; 10 - в сборниках научных трудов, материалов конференций.

Структура и объем диссертации.

Диссертационная работа изложена на 220 страницах машинного текста и включает введение, 3 главы, заключение, список литературы и приложения. Диссертация содержит 12 таблиц, 29 рисунков и 5 приложений. Список литературы включает 310 источников, из которых 288 - иностранных.

ГЛАВА 1. ОБЗОР НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1.1 Антимикробные пептиды (АМП): классификация и их роль в организме

животных

История открытия веществ с противомикробными свойствами берет начало в конце 19-го века, когда И.И. Мечников выдвинул фагоцитарную теорию иммунитета, что сподвигло ученых на ряд дальнейших исследований в этой сфере [1]. С тех пор были открыты гистоны, протамины, лизоцим, а также было выявлено, что важную роль в защите от различных микроорганизмов играет группа катионных белков и полипептидов. Первым противомикробным агентом в мире был сальварсан, средство от сифилиса, синтезированное в 1910 г. П. Эрлихом [2]. В 1935 г. Г. Домагком и другими исследователями были разработаны сульфаниламиды. Эти препараты были синтетическими соединениями и имели ограничения с точки зрения безопасности и эффективности [3]. В 1928 году Флеминг обнаружил, что рост Staphylococcus aureus подавляется в зоне, окружающей синюю плесень (гриб из рода Pénicillium) в зараженных ей культуральных чашках, что привело к открытию антибиотиков, ингибирующих рост других микроорганизмов [4]. Антибиотик, названный пенициллином, начал применяться в клинической практике в 1940-х годах и возглавил эру антимикробной терапии, спасая жизни раненых во время Второй мировой войны. В течение последующих двух десятилетий разрабатывались новые классы противомикробных препаратов, однако вскоре стало ясно, что микроорганизмы обладают способностью приобретать устойчивость к антимикробным агентам антибиотической природы. В связи с возросшей резистентностью микроорганизмов антимикробные вещества, ранее эффективные, больше не применяются или подвергаются модификациям для усиления их действия. Ученые постоянно ведут поиски новых агентов с антимикробной направленностью действия, считая ключевыми критериями их отбора эффективность и безопасность, а также учитывая время и возможность возникновения резистентности к действующему веществу у микроорганизмов.

Большой интерес у исследователей вызывают антимикробные пептиды (АМП), которые являются основными факторами противоинфекционной защиты врожденного иммунитета множества живых организмов [5]. В настоящее время зарегистрировано более 5000 антимикробных пептидов, среди которых АМП, как продуцируемые живыми организмами, так и искусственно синтезированные. Все эти соединения перечислены в специализированных базах данных, таких как APD3 [6], CAMPR4 [7], LAMP [8] и др. Важность исследований антимикробных пептидов подтверждается более чем 330 000 статей, опубликованными в этой области, в среднем 12 000 статей в год за последние пять лет.

Антимикробные пептиды обнаружены как у прокариот, так и у эукариот [9,10], одна только кожа лягушки является источником более 300 различных АМП [10]. Было идентифицировано несколько штаммов Bacillus, продуцирующих антимикробные пептиды, которые продемонстрировали высокую ингибирующую активность в отношении Shigella spp, Salmonella spp, Escherichia coli и Staphylococcus aureus [11]. В другом исследовании сообщалось об антимикробном пептиде, выделенном из Bacillus spp [12], который активен в отношении Staphylococcus aureus, Alteromonas spp и Klebsiella pneumoni. Внеклеточный антимикробный пептид был также обнаружен у Propionibacterium jensenii [13]. Источники некоторых АМП и их названия приведены в таблице 1.

Все АМП, независимо от их биологического происхождения, имеют общие черты; такие как небольшой размер, линейную или циклическую структуру [14]. Зрелые АМП содержат от 10 до 100 аминокислотных (АК) остатков (чаще встречаются АМП в диапазоне от 20 до 50 а.о.; рис. 1-Б), характеризуются амфифильностью (доля гидрофобных аминокислот колеблется в диапазоне от 10 до 80%; рис. 1-В), обладают основными свойствами за счет высокого содержания аргинина и лизина, и несут в себе положительный заряд, соответственно. Линейная структура включает амфипатические а-спирали, в то время как циклическая структура содержит один или несколько дисульфидных мостиков, образующих ß-лист [15].

Таблица 1 - Источники некоторых АЫП

Название АМП Локализация АМП Ссылки

АЫП насекомых

Акалолептины (A1, A2, A3) Гемолимфа Acalolepta luxuriosa [16,17]

Апидаецин Гемолимфа Apis mellifera [18]

Цекропин А Жировое тело, гемолимфа Hyalophora cecropia [19,20]

Дефензин-а Жировое тело, гемолимфа Aedes aegypti [21]

Дрозомицин Жировое тело, гемолимфа Drosophila melanogaster [22-24]

АЫП человека

Нейтрофилы, макрофаги, моноциты, эпителиальные

Кателицидин LL-37 клетки дыхательных путей, кожи, урогенитального тракта [25,26]

а-Дефензины Нейтрофилы, макрофаги, клетки Панета, некоторые лимфоциты, МК-клетки [27,28]

Эпителиальные клетки желудочно-кишечного тракта,

ß-Дефензины дыхательных путей; эпидермис, почки, поджелудочная железа, слюнные железы, роговица [29-32]

Дермцидин Потовые железы [33]

АЖП млекопитающих

Кателицидин- связанный антимикробный пептид (CRAMP) Поджелудочная железа, эпителиальные клетки дыхательных путей, скелетные мышцы, нейтрофилы мышей [34-36]

Нейтрофилы, макрофаги, лейкоциты периферической

Протегрины крови, эпителиальные клетки кожи, слизистые оболочки свиней [37-39]

Лингвальный

антимикробный Молочные железы Bos taurus [40]

пептид (LAP)

NK-лизин Пейеровы бляшки кишечника, легкие, Т-лимфоциты и NK-клетки Bos taurus [41,42]

ÄMH растений

Дефензины Апопласт листьев, корневые сосудистые пучки, семена, стебли, цветки Arabidopsis thaliana [43-45]

Циклотиды Эпидермис листьев и черешков; проводящая ткань корней, листьев, черешков, вакуоли Violajaponica, Viola odorata, Viola uliginosa [46,47]

Тионины Семена, листья и корни проростков и зрелых растений, соцветия Oryza sativa [48]

АЖП микроорганизмов (бактериоцины)

Низин Lactococcus lactis [49]

Субтилин Bacillus subtilis [50,51]

Mикроцины Escherichia coli [52,53]

Рисунок 1 - Распределение заряда (А), длины (Б) и гидрофобных аминокислот (В) в

АМП

Классический механизм действия АМП заключается в повреждении клеточной мембраны (рис. 2). Катионные АМП могут электростатически взаимодействовать с поверхностью отрицательно заряженной клеточной мембраны, некоторые из них разрушают клеточные мембраны путем специфического взаимодействия с мембранными соединениями, включая фосфолипиды, фосфатидилглицерол и кардиолипин у грамположительных бактерий, а также липополисахариды - у грамотрицательных [54], тогда как другие соединения нацелены на повреждение метаболических процессов внутри бактериальной клетки. Обычно АМП проявляют активность против широкого спектра патогенных микроорганизмов и, поскольку эти соединения не взаимодействуют со специфическими рецепторами, их микробные «мишени» редко развивают резистентные фенотипы [11].

Рисунок 2 - Механизм действия антимикробных пептидов

Современные исследования выделяют три основных модели мембранного воздействия АМП (рис. 3): модель ковра, модель тороидальной поры и модель «бочки из клепок» («barrel-stave» model) .

Модель "бо>-ки из клепок" -/одель тороодальной горы "козрз'

Рисунок 3 - Модели разрушения клеточной мембраны

Модель ковра является наиболее изученной моделью дестабилизации мембраны, в которой пептиды собираются и накапливаются параллельно клеточной мембране микроорганизмов, образуя равномерный слой - «ковер» [55]. Когда пороговая концентрация пептида достигает максимума, происходит детергент-подобное разрушение мембраны с образованием мицелл, что приводит к потере целостности клеточной оболочки [54,56].

Модель тороидальной поры заключается в том, что АМП собираются на бактериальной мембране в поре, содержащей гидрофильную область пептида и полярную область фосфолипидного слоя. Когда пептиды взаимодействуют с заряженной гидрофобной клеточной мембраной бактерий, они приобретают спиральную структуру [57]. На начальном этапе спирали остаются параллельными бактериальной мембране, но, когда концентрация пептидов достигает максимального уровня, они меняют свою пространственную ориентацию, что приводит к искривлению мембранных листков и формированию тороидальных структур [56]. Происходит истончение и дестабилизация мембраны и, как следствие, нарушение ее целостности.

Согласно модели «бочки из клепок», или модели «бочонка», («barrel-stave

model») АМП собираются вокруг бактериальной мембраны в виде пучка. Положительно заряженный конец пептида взаимодействует с гидрофобной цепью жирной кислоты, присутствующей в слое фосфолипидов бактериальной мембраны. Начальным этапом этого механизма является связывание пептидов с мембраной [58]. Агрегация пептидов приводит к дезинтеграции мембраны и к образованию каналов цилиндрической формы [59]. Формирование пор по модели «бочонка» приводит к множественным нарушениям клеточного гомеостаза, которые в совокупности вызывают гибель бактериальной клетки [60,61].

АМП представлены во многих живых организмах, от микроорганизмов до высших эукариот, что отражает универсальность этого типа врожденного иммунитета [62]. Каждый организм может продуцировать десятки различных пептидных последовательностей, что создает огромное структурное и функциональное разнообразие АМП. Филогенетический анализ показывает, что сходство в последовательностях обычно ограничивается определенными группами пептидов из близкородственных видов, поскольку высокие скорости эволюционных изменений делают выявление гомологии между отдаленными таксонами затруднительным [63]. Несмотря на широкое разнообразие АМП, две группы антимикробных пептидов млекопитающих, называемые дефензинами и кателицидинами, эволюционно различны и высоко консервативны [64].

Кателицидины представляют собой семейство катионных пептидов, которые обнаруживаются у различных беспозвоночных, а также у позвоночных, таких как птицы, рептилии, рыбы и млекопитающие [65]. Кателицидины обычно имеют длину от 12 до 80 аминокислот и имеют широкий диапазон рН противомикробной активности [66]. Они получили свое название от содержащейся в них N-концевой области, кателиновому домену. Две дисульфидные связи между остатками C85-C96 и C10-C124 стабилизируют белок кателин [67]. Полная функциональная роль кателинового домена или любых нерасщепленных предшественников еще не определена, но предполагается, что он участвует в иммунной модуляции. Эти

пептиды продуцируются как воспалительными, так и эпителиальными клетками и существуют в виде неактивных предшественников в макрофагах и / или гранулах нейтрофилов до тех пор, пока имунный ответ не спровоцирует высвобождение [68]. Протеазы в протеолитическом сайте расщепляют белок-предшественник и высвобождают антимикробный С-концевой домен из К-концевого кателинового домена. После этого С-концевой, или зрелый домен АМП, может стать активным и вызвать микробный ответ [68].

Важным классом кателицидинов являются протегрины. Эти молекулы, выделенные из лейкоцитов свиней, представляют собой богатые аргинином и цистеином пептиды, которые содержат от 16 до 18 аминокислотных остатков и естественным образом продуцируются нейтрофилами. Они предполагают жесткую структуру в-шпильки, которая стабилизируется двумя дисульфидными мостиками между четырьмя остатками цистеина [69].

Одним из наиболее изученных антимикробных пептидов, выделенных из организма свиней, является протегрин-1 (PG-1). Зрелый антимикробный домен имеет длину 18 аминокислотных остатков (RGGRLCYCRRRFCVCVGR) и содержит четыре остатка цистеина в положениях с 6 по 15 и с 8 по 13 аминокислоты, которые стабилизируют структуру в-шпильки путем образования двух дисульфидных связей (рис. 4) [70].

1

N-терминальный

18

Рисунок 4 - Топологическая схема антимикробного пептида PG-1 Положительно заряженные области расположены сбоку от гидрофобных остатков, которые накапливаются в центре структуры шпильки [37,71]. Неактивная

проформа протегрина существует в гранулах нейтрофилов до тех пор, пока он не потребуется в месте заражения. После высвобождения посредством дегрануляции зрелый пептид может быть высвобожден протеазой, которая отделяет кателин от активного антимикробного домена PG-1 (зрелого PG-1) [72]. Бактерицидный эффект данного пептида обусловлен его способностью принимать амилоидоподобную фибрильную конформацию и образовывать тороидальные поры в мембранах бактериальных клеток [72,73], что приводит к разрушению их структуры, утечке ионов и, в конечном счете, к лизису.

Семейство дефенсинов - это эволюционно родственное семейство АМП позвоночных, которые встречаются у всех млекопитающих, являются катионными и микробицидными. Хотя дефенсины имеют много вариаций в своих последовательностях, все они богаты аргинином и уникальны в том смысле, что они содержат шесть консервативных остатков цистеина, которые образуют три набора внутримолекулярных дисульфидных связей. Они хранятся в нейтрофильных гранулах и клетках Панета, но могут продуцироваться кератиноцитами, макрофагами и их предшественниками или различными эпителиальными клетками слизистой оболочки [74].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Полищук Екатерина Константиновна, 2026 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Кокряков В.Н. Биология антибиотиков животного происхождения. СПб: Наука, 1999.

162 с.

2. Gensini G.F., Conti A.A., Lippi D. The contributions of Paul Ehrlich to infectious disease // Journal of Infection. 2007. Vol. 54, № 3. P. 221-224.

3. Dibbern D.A., Montanaro A. Allergies to sulfonamide antibiotics and sulfur-containing drugs // Annals of Allergy, Asthma & Immunology. 2008. Vol. 100, № 2. P. 91-101.

4. Saga T., Yamaguchi K. History of antimicrobial agents and resistant bacteria // Japan Medical Association Journal. 2009. Vol. 52, № 2. P. 103-108.

5. Radek K., Gallo R. Antimicrobial peptides: natural effectors of the innate immune system // Seminars in Immunopathology. 2007. Vol. 29, № 1. P. 27-43.

6. Wang G., Li X., Wang Z. APD3: the antimicrobial peptide database as a tool for research and education // Nucleic Acids Research. 2016. Vol. 44, № D1. P. D1087-D1093.

7. Gawde U. et al. CAMPR4: a database of natural and synthetic antimicrobial peptides // Nucleic Acids Research. 2023. Vol. 51, № D1. P. D377-D383.

8. Zhao X., Wu H., Lu H., Li G., Huang Q. LAMP: A Database Linking Antimicrobial Peptides // PLoS ONE / ed. Xue B. 2013. Vol. 8, № 6. P. e66557.

9. Bednarska N.G., Wren B.W., Willcocks S.J. The importance of the glycosylation of antimicrobial peptides: natural and synthetic approaches // Drug Discovery Today. 2017. Vol. 22, № 6. P. 919-926.

10. Conlon B.P. et al. Activated ClpP kills persisters and eradicates a chronic biofilm infection // Nature. 2013. Vol. 503, № 7476. P. 365-370.

11. Boparai J.K., Sharma P.K. Mini Review on Antimicrobial Peptides, Sources, Mechanism and Recent Applications // Protein & Peptide Letters. 2019. Vol. 27, № 1. P. 4-16.

12. Mora C., Tittensor D.P., Adl S., Simpson A.G.B., Worm B. How Many Species Are There on Earth and in the Ocean? // PLoS Biology / ed. Mace G.M. 2011. Vol. 9, № 8. P. e1001127.

13. Holo H. et al. Bacteriocins of propionic acid bacteria // Le Lait. 2002. Vol. 82, № 1. P. 5968.

14. Лукинова Е.А., Котенкова Е.А., Макаренко А.Н. Антимикробные вещества: альтернативный подход к продлению сроков хранения // Теория и практика переработки мяса. 2017. Т. 2, № 3. С. 4-20.

15. Ageitos J.M., Sánchez-Pérez A., Calo-Mata P., Villa T.G. Antimicrobial peptides (AMPs):

Ancient compounds that represent novel weapons in the fight against bacteria // Biochemical Pharmacology. 2017. Vol. 133. P. 117-138.

16. Imamura M. et al. Acaloleptins A: Inducible antibacterial peptides from larvae of the beetle,Acalolepta luxuriosa // Archives of Insect Biochemistry and Physiology. 1999. Vol. 40, № 2. P. 8898.

17. Imamura M. et al. Multipeptide precursor structure of acaloleptin A isoforms, antibacterial peptides from the Udo longicorn beetle, Acalolepta luxuriosa // Developmental & Comparative Immunology. 2009. Vol. 33, № 10. P. 1120-1127.

18. Askri D. et al. A blood test to monitor bee health across a European network of agricultural sites of different land-use by MALDI BeeTyping mass spectrometry // Science of The Total Environment. 2024. Vol. 929. P. 172239.

19. Yi H.-Y., Chowdhury M., Huang Y.-D., Yu X.-Q. Insect antimicrobial peptides and their applications // Applied Microbiology and Biotechnology. 2014. Vol. 98, № 13. P. 5807-5822.

20. Brady D., Grapputo A., Romoli O., Sandrelli F. Insect Cecropins, Antimicrobial Peptides with Potential Therapeutic Applications // International Journal of Molecular Sciences. 2019. Vol. 20, № 23. P. 5862.

21. Cruz-Holguin V.J. et al. Update on antimicrobial peptides: key elements in Orthoflavivirus infection - an overview // Journal of General Virology. 2025. Vol. 106, № 7. P. 002129.

22. Araki M. et al. Anti-tumour effects of antimicrobial peptides, components of the innate immune system, against haematopoietic tumours in Drosophila mxc mutants // Disease Models & Mechanisms. 2019. Vol. 12, № 6. P. dmm037721.

23. Yang W.-Y. et al. Functional divergence of six isoforms of antifungal peptide Drosomycin in Drosophila melanogaster // Gene. 2006. Vol. 379. P. 26-32.

24. Gao B., Zhu S. The drosomycin multigene family: three-disulfide variants from Drosophila takahashii possess antibacterial activity // Scientific Reports. 2016. Vol. 6, № 1. P. 32175.

25. De Smet K., Contreras R. Human Antimicrobial Peptides: Defensins, Cathelicidins and Histatins // Biotechnology Letters. 2005. Vol. 27, № 18. P. 1337-1347.

26. Wu W.K.K. et al. Emerging roles of the host defense peptide LL-37 in human cancer and its potential therapeutic applications // International Journal of Cancer. 2010. Vol. 127, № 8. P. 1741-1747.

27. Dilawari R., Chaubey G.K., Priyadarshi N., Barik M., Parmar N. Antimicrobial peptides: structure, function, mechanism of action and therapeutic applications in human diseases // Exploration of Drug Science. 2025. Vol. 3. P. 1008110.

28. Fu J. et al. Mechanisms and regulation of defensins in host defense // Signal Transduction

and Targeted Therapy. 2023. Vol. 8, № 1. P. 300.

29. Sechet E., Telford E., Bonamy C., Sansonetti P.J., Sperandio B. Natural molecules induce and synergize to boost expression of the human antimicrobial peptide P-defensin-3 // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2018. Vol. 115, № 42. P. E9869-E9878.

30. Singh P.K. et al. Production of P-defensins by human airway epithelia // Proceedings of the National Academy of Sciences. 1998. Vol. 95, № 25. P. 14961-14966.

31. Weinberg A., Jin G., Sieg S., McCormick T.S. The Yin and Yang of Human Beta-Defensins in Health and Disease // Frontiers in Immunology. 2012. Vol. 3. P. 294.

32. Wang G. Human Antimicrobial Peptides and Proteins // Pharmaceuticals. 2014. Vol. 7, № 5. P. 545-594.

33. Schittek B. et al. Dermcidin: a novel human antibiotic peptide secreted by sweat glands // Nature Immunology. 2001. Vol. 2, № 12. P. 1133-1137.

34. Deng Y., Shamoon M., He Y., Bhatia M., Sun J. Cathelicidin-related antimicrobial peptide modulates the severity of acute pancreatitis in mice // Molecular Medicine Reports. 2016. Vol. 13, № 5. P. 3881-3885.

35. Kang M.-J. et al. Cathelicidin-related Antimicrobial Peptide Contributes to Host Immune Responses Against Pulmonary Infection with Acinetobacter baumannii in Mice // Immune Network. 2020. Vol. 20, № 3. P. e25.

36. Choi M. et al. Cathelicidin-related antimicrobial peptide mediates skeletal muscle degeneration caused by injury and Duchenne muscular dystrophy in mice // Journal of Cachexia, Sarcopenia and Muscle. 2022. Vol. 13, № 6. P. 3091-3105.

37. Javed A. et al. Antimicrobial and immunomodulatory activities of porcine cathelicidin Protegrin-1 // Molecular Immunology. 2024. Vol. 173. P. 100-109.

38. Pen G. et al. A Review on the Use of Antimicrobial Peptides to Combat Porcine Viruses // Antibiotics. 2020. Vol. 9, № 11. P. 801.

39. Шамова О.В. и др. Противоопухолевая активность катионного антимикробного пептида из нейтрофилов свиньи Протегрина 1 и его синтетических аналогов // Успехи современного естествознания. 2004. № 3. С. 44-46.

40. Huang Y.Q., Morimoto K., Hosoda K., Yoshimura Y., Isobe N. Differential immunolocalization between lingual antimicrobial peptide and lactoferrin in mammary gland of dairy cows // Veterinary Immunology and Immunopathology. 2012. Vol. 145, № 1-2. P. 499-504.

41. Chen J. et al. Bovine NK-lysin : Copy number variation and functional diversification // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2015. Vol. 112, № 52. P. E7223-E7229.

42. Dassanayake R.P. et al. Antimicrobial activity of bovine NK-lysin-derived peptides on Mycoplasma bovis // PLOS ONE. 2018. Vol. 13, № 5. P. e0197677.

43. Hsiao P.-Y., Cheng C.-P., Koh K.W., Chan M.-T. The Arabidopsis defensin gene, AtPDFl.1, mediates defence against Pectobacterium carotovorum subsp. carotovorum via an iron-withholding defence system // Scientific Reports. 2017. Vol. 7, № 1. P. 9175.

44. Yao J., Luo J.-S., Xiao Y., Zhang Z. The plant defensin gene AtPDF2.1 mediates ammonium metabolism by regulating glutamine synthetase activity in Arabidopsis thaliana // BMC Plant Biology. 2019. Vol. 19, № 1. P. 557.

45. Thomma B.P.H.J., Broekaert W.F. Tissue-specific expression of plant defensin genes PDF2.1 and PDF2.2 in Arabidopsis thaliana // Plant Physiology and Biochemistry. 1998. Vol. 36, № 7. P. 533-537.

46. Slazak B. et al. Immunolocalization of cyclotides in plant cells, tissues and organ supports their role in host defense // Planta. 2016. Vol. 244, № 5. P. 1029-1040.

47. Lian Y. et al. Characterization and evaluation of cytotoxic and antimicrobial activities of cyclotides from Viola japonica // Scientific Reports. 2024. Vol. 14, № 1. P. 9733.

48. Boonpa K. et al. In Silico Analyses of Rice Thionin Genes and the Antimicrobial Activity of OsTHION15 Against Phytopathogens // Phytopathology®. 2019. Vol. 109, № 1. P. 27-35.

49. Chen J., van Heel A.J., Kuipers O.P. Subcellular Localization and Assembly Process of the Nisin Biosynthesis Machinery in Lactococcus lactis // mBio. 2020. Vol. 11, № 6.

50. Parisot J. et al. Molecular Mechanism of Target Recognition by Subtilin, a Class I Lanthionine Antibiotic // Antimicrobial Agents and Chemotherapy. 2008. Vol. 52, № 2. P. 612-618.

51. Zhang Q., Kobras C.M., Gebhard S., Mascher T., Wolf D. Regulation of heterologous subtilin production in Bacillus subtilis W168 // Microbial Cell Factories. 2022. Vol. 21, № 1. P. 57.

52. Baquero F., Lanza V.F., Baquero M.-R., del Campo R., Bravo-Vázquez D.A. Microcins in Enterobacteriaceae: Peptide Antimicrobials in the Eco-Active Intestinal Chemosphere // Frontiers in Microbiology. 2019. Vol. 10. P. 2261.

53. Morin N. et al. Mechanism of Bactericidal Activity of Microcin L in Escherichia coli and Salmonella enterica // Antimicrobial Agents and Chemotherapy. 2011. Vol. 55, № 3. P. 997-1007.

54. Zhang Q.-Y. et al. Antimicrobial peptides: mechanism of action, activity and clinical potential // Military Medical Research. 2021. Vol. 8, № 1. P. 48.

55. Berglund N.A. et al. Interaction of the Antimicrobial Peptide Polymyxin B1 with Both Membranes of E. coli: A Molecular Dynamics Study // PLoS Computational Biology. 2015. Vol. 11, № 4. P. e1004180.

56. Talapko J. et al. Antimicrobial Peptides—Mechanisms of Action, Antimicrobial Effects and Clinical Applications // Antibiotics. 2022. Vol. 11, № 10. P. 1417.

57. Rai M., Pandit R., Gaikwad S., Kovics G. Antimicrobial peptides as natural bio-preservative to enhance the shelf-life of food // Journal of Food Science and Technology. 2016. Vol. 53, № 9. P. 3381— 3394.

58. Bahar A., Ren D. Antimicrobial Peptides // Pharmaceuticals. Multidisciplinary Digital Publishing Institute, 2013. Vol. 6, № 12. P. 1543-1575.

59. Wimley W.C. Describing the Mechanism of Antimicrobial Peptide Action with the Interfacial Activity Model // ACS Chemical Biology. 2010. Vol. 5, № 10. P. 905-917.

60. Li J. et al. Membrane Active Antimicrobial Peptides: Translating Mechanistic Insights to Design // Frontiers in Neuroscience. 2017. Vol. 11. P. 73.

61. Hartmann M. et al. Damage of the Bacterial Cell Envelope by Antimicrobial Peptides Gramicidin S and PGLa as Revealed by Transmission and Scanning Electron Microscopy // Antimicrobial Agents and Chemotherapy. 2010. Vol. 54, № 8. P. 3132-3142.

62. Castellanos F.X. et al. The evolution of antimicrobial peptides in Chiroptera // Frontiers in Immunology. 2023. Vol. 14. P. 1250229.

63. Chakraborty S., Chatterjee R., Chakravortty D. Evolving and assembling to pierce through: Evolutionary and structural aspects of antimicrobial peptides // Computational and Structural Biotechnology Journal. 2022. Vol. 20. P. 2247-2258.

64. Ali W., Elsahn A., Ting D.S.J., Dua H.S., Mohammed I. Host Defence Peptides: A Potent Alternative to Combat Antimicrobial Resistance in the Era of the COVID-19 Pandemic // Antibiotics. 2022. Vol. 11, № 4. P. 475.

65. Dorin J.R., McHugh B.J., Cox S.L., Davidson D.J. Mammalian Antimicrobial Peptides; Defensins and Cathelicidins // Molecular Medical Microbiology. 2nd ed. Elsevier, 2015. Vol. 1. P. 539565.

66. Rowe-Magnus D.A., Kao A.Y., Prieto A.C., Pu M., Kao C. Cathelicidin Peptides Restrict Bacterial Growth via Membrane Perturbation and Induction of Reactive Oxygen Species // mBio. 2019. Vol. 10, № 5. P. e02021-19.

67. Pazgier M. et al. Structural and Functional Analysis of the Pro-Domain of Human Cathelicidin, LL-37 // Biochemistry. 2013. Vol. 52, № 9. P. 1547-1558.

68. Kosciuczuk E.M. et al. Cathelicidins: family of antimicrobial peptides. A review // Molecular Biology Reports. 2012. Vol. 39, № 12. P. 10957-10970.

69. Knyght I., Clifton L., Saaka Y., Lawrence M.J., Barlow D.J. Interaction of the Antimicrobial

Peptides Rhesus 6-Defensin and Porcine Protegrin-1 with Anionic Phospholipid Monolayers // Langmuir.

2016. Vol. 32, № 29. P. 7403-7410.

70. Bolintineanu D.S., Kaznessis Y.N. Computational studies of protegrin antimicrobial peptides: A review // Peptides. 2011. Vol. 32, № 1. P. 188-201.

71. Пантелеев П.В., Болосов И.А., Баландин С.В., Овчинникова Т.В. Строение и биологические функции Р-шпилечных антимикробных пептидов // Acta Naturae. 2015. Т. 7, № 1. С. 39-50.

72. Ranade S.S., Ramalingam R. A Review on Bioactive Porcine Peptide, Protegrin-1 // International Journal of Peptide Research and Therapeutics. 2020. Vol. 26, № 3. P. 1493-1501.

73. Kokryakov V.N. et al. Protegrins: leukocyte antimicrobial peptides that combine features of corticostatic defensins and tachyplesins // FEBS Letters. Wiley-Blackwell, 1993. Vol. 327, № 2. P. 231236.

74. Bensman T.J. et al. Efficacy of Rhesus Theta-Defensin-1 in Experimental Models of Pseudomonas aeruginosa Lung Infection and Inflammation // Antimicrobial Agents and Chemotherapy.

2017. Vol. 61, № 8. P. e00154-17.

75. Bechinger B., Gorr S.-U. Antimicrobial Peptides: Mechanisms of Action and Resistance // Journal of Dental Research. 2017. Vol. 96, № 3. P. 254-260.

76. Zhang L., Gallo R.L. Antimicrobial peptides // Current Biology. 2016. Vol. 26, № 1. P. R14-

R19.

77. Keymanesh K., Soltani S., Sardari S. Application of antimicrobial peptides in agriculture and food industry // World Journal of Microbiology and Biotechnology. 2009. Vol. 25, № 6. P. 933-944.

78. Barashkova A.S., Rogozhin E.A. Isolation of antimicrobial peptides from different plant sources: Does a general extraction method exist? // Plant Methods. 2020. Vol. 16, № 1. P. 143.

79. Sultana A., Luo H., Ramakrishna S. Harvesting of Antimicrobial Peptides from Insect (Hermetia illucens) and Its Applications in the Food Packaging // Applied Sciences. 2021. Vol. 11, № 15. P. 6991.

80. Vizioli J., Salzet M. Antimicrobial peptides from animals: focus on invertebrates // Trends in Pharmacological Sciences. 2002. Vol. 23, № 11. P. 494-496.

81. Dahiya S. et al. Food waste biorefinery: Sustainable strategy for circular bioeconomy // Bioresource Technology. Elsevier, 2018. Vol. 248. P. 2-12.

82. Alibekov R.S. et al. Review of the slaughter wastes and the meat by-products recycling opportunities // Frontiers in Sustainable Food Systems. 2024. Vol. 8. P. 1410640.

83. Сельское хозяйство в России. 2023: Статистический сборник [Электронный ресурс] //

Москва: Федеральная служба государственной статистики (Росстат). 2023. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Sel_xoz-vo_2023.pdf (дата обращения: 29.11.2024).

84. Петрунина И.В. Дайджест «Рынок мяса и мясных продуктов» [Электронный ресурс]. 2024. URL: https://www.vniimp.ru/journal/meat-market/daydzhest-rynok-myasa-i-myasnyh-produktov-za-2024-god/december-2024.html#ru (дата обращения: 09.02.2025).

85. Министерство сельского хозяйства Российской Федерации. Об утверждении Ветеринарных правил перемещения, хранения, переработки и утилизации биологических отходов [Электронный ресурс] // Приказ №626. 2020. URL: https://www.mos.ru/moskomvet/documents/4/view/246457220/ (дата обращения: 13.06.2023).

86. Ungureanu N., Vladut V., Biris S.-S., Dinca M., Gheorghita N.-E. Management of Byproducts and Waste from Poultry Meat Industry // International Journal of Engineering. 2023. Vol. 21, № 1. P. 165-174.

87. Boboua S.Y.B. et al. Valorization of animal waste proteins for agricultural, food production, and medicinal applications // Frontiers in Sustainable Food Systems. 2024. Vol. 8. P. 1366333.

88. Чернуха И.М. и др. Биотрансформация побочного мясного сырья как инновационный подход к созданию протеомно-пептидных средств направленного действия // Все о мясе. 2015. № 2. С. 14-16.

89. Products of meat industry. Classification [Электронный ресурс] // Internet & Law. 2019. URL: https://internet-law.ru/gosts/gost/58784/ (дата обращения: 28.11.2024).

90. Masserov D., Kustov M. Global achievements in the valorization of organic waste for environmentally sustainable development of territories // Russian journal of resources, conservation and recycling. 2021. Vol. 8, № 2.

91. Baldi G., Soglia F., Petracci M. Valorization of meat by-products // Food Waste Recovery. Elsevier, 2021. P. 419-443.

92. Chiroque R.G.S. et al. A Review of Slaughterhouse Blood and its Compounds, Processing and Application in the Formulation of Novel Non-Meat Products // Current Research in Nutrition and Food Science Journal. 2023. Vol. 11, № 2. P. 549-559.

93. Alao B., Falowo A., Chulayo A., Muchenje V. The Potential of Animal By-Products in Food Systems: Production, Prospects and Challenges // Sustainability. 2017. Vol. 9, № 7. P. 1089.

94. Marti D.L., Johnson R.J., Mathews K.H.Jr. Where's the (Not) Meat? Byproducts From Beef and Pork Production. 2011. LDP-M-209-01 p.

95. Reguengo L.M., Salga^ M.K., Sivieri K., Maróstica Júnior M.R. Agro-industrial byproducts: Valuable sources of bioactive compounds // Food Research International. 2022. Vol. 152. P.

110871.

96. Grasso S., Estévez M., Lorenzo J.M., Pateiro M., Ponnampalam E.N. The utilisation of agricultural by-products in processed meat products: Effects on physicochemical, nutritional and sensory quality - Invited Review // Meat Science. 2024. Vol. 211. P. 109451.

97. Verma A.K. et al. Peptides From Animal and Fishery Byproducts: Uplifting the Functionality of Fifth Quarter // Food Science & Nutrition. 2025. Vol. 13, № 4. P. e70140.

98. Ferraro V., Anton M., Santé-Lhoutellier V. The "sisters" a-helices of collagen, elastin and keratin recovered from animal by-products: Functionality, bioactivity and trends of application // Trends in Food Science & Technology. 2016. Vol. 51. P. 65-75.

99. Luo Q., Hou C., Bai Y., Wang R., Liu J. Protein Assembly: Versatile Approaches to Construct Highly Ordered Nanostructures // Chemical Reviews. 2016. Vol. 116, № 22. P. 13571-13632.

100. Полищук Е.К. Преимущества и ограничения инструментов in silico при анализе характеристик Протегрина-1 // Новые технологии в медицине, биологии, фармакологии и экологии: материалы Международной конференции NT+ME'24. Гурзуф: ООО «Институт новых информационных технологий», 2024. С. 210-216.

101. Gómez-Guillén M.C., Giménez B., López-Caballero M.E., Montero M.P. Functional and bioactive properties of collagen and gelatin from alternative sources: A review // Food Hydrocolloids. 2011. Vol. 25, № 8. P. 1813-1827.

102. Fu Y. et al. Revalorisation of bovine collagen as a potential precursor of angiotensin I-converting enzyme (ACE) inhibitory peptides based on in silico and in vitro protein digestions // Journal of Functional Foods. 2016. Vol. 24. P. 196-206.

103. Fu Y., Therkildsen M., Aluko R.E., Lametsch R. Exploration of collagen recovered from animal by-products as a precursor of bioactive peptides: Successes and challenges // Critical Reviews in Food Science and Nutrition. 2019. Vol. 59, № 13. P. 2011-2027.

104. Nuñez S.M., Guzmán F., Valencia P., Almonacid S., Cárdenas C. Collagen as a source of bioactive peptides: A bioinformatics approach // Electronic Journal of Biotechnology. 2020. Vol. 48. P. 101-108.

105. Lima C.A. et al. Antimicrobial and radical scavenging properties of bovine collagen hydrolysates produced by Penicillium aurantiogriseum URM 4622 collagenase // Journal of Food Science and Technology. 2015. Vol. 52, № 7. P. 4459-4466.

106. Vidal A.R. et al. Production of Collagens and Protein Hydrolysates with Antimicrobial and Antioxidant Activity from Sheep Slaughter By-Products // Antioxidants. 2022. Vol. 11, № 6. P. 1173.

107. Abuine R., Rathnayake A.U., Byun H.-G. Biological activity of peptides purified from fish

skin hydrolysates // Fisheries and Aquatic Sciences. 2019. Vol. 22, № 1. P. 10.

108. Yeaman M.R., Gank K.D., Bayer A.S., Brass E.P. Synthetic Peptides That Exert Antimicrobial Activities in Whole Blood and Blood-Derived Matrices // Antimicrobial Agents and Chemotherapy. 2002. Vol. 46, № 12. P. 3883-3891.

109. Ryu M., Park J., Yeom J.-H., Joo M., Lee K. Rediscovery of antimicrobial peptides as therapeutic agents // Journal of Microbiology. 2021. Vol. 59, № 2. P. 113-123.

110. Muniz L.R., Knosp C., Yeretssian G. Intestinal antimicrobial peptides during homeostasis, infection, and disease // Frontiers in Immunology. 2012. Vol. 3. P. 310.

111. Wehkamp J. et al. Paneth cell antimicrobial peptides: Topographical distribution and quantification in human gastrointestinal tissues // FEBS Letters. 2006. Vol. 580, № 22. P. 5344-5350.

112. Bals R. Epithelial antimicrobial peptides in host defense against infection // Respiratory Research. BioMed Central, 2000. Vol. 1, № 3. P. 5.

113. Lai Y., Gallo R.L. AMPed up immunity: how antimicrobial peptides have multiple roles in immune defense // Trends in Immunology. 2009. Vol. 30, № 3. P. 131-141.

114. Kotenkova E.A., Polishchuk E. Assessment of antimicrobial potential of substances isolated from some wastes of meat processing industry // Potravinarstvo Slovak Journal of Food Sciences. 2019. Vol. 13, № 1. P. 308-313.

115. Kotenkova E., Lukinova E., Kovalyov L. Bovine mucous membranes as a source of antimicrobial compounds // Potravinarstvo Slovak Journal of Food Sciences. 2018. Vol. 12, № 1. P. 667672.

116. Iwasaki A. BioRender Template [Электронный ресурс] // Antimicrobial Peptide Release by Paneth Cells. 2025. URL: https://www.biorender.com/template/antimicrobial-peptide-release-by-paneth-cells (дата обращения: 10.08.2025).

117. Kotenkova E.A., Lukinova E.A., Fedulova L. V. Antimicrobial compounds of porcine mucosa // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2017. Vol. 85. P. 012068.

118. Chase C., Kaushik R.S. Mucosal Immune System of Cattle // Veterinary Clinics of North America: Food Animal Practice. 2019. Vol. 35, № 3. P. 431-451.

119. Kumar R. et al. Antimicrobial Peptides in Farm Animals: An Updated Review on Its Diversity, Function, Modes of Action and Therapeutic Prospects // Veterinary Sciences. 2020. Vol. 7, № 4. P. 206.

120. Ji F. et al. Porcine intestinal antimicrobial peptide as an in-feed antibiotic alternative improves intestinal digestion and immunity by shaping the gut microbiota in weaned piglets // Animal Nutrition. 2023. Vol. 14. P. 43-55.

121. Rodrigues G., Souza Santos L., Franco O.L. Antimicrobial Peptides Controlling Resistant Bacteria in Animal Production // Frontiers in Microbiology. 2022. Vol. 13. P. 874153.

122. Robles Ramirez O., Osuna G., Plisson F., Barrientos-Salcedo C. Antimicrobial peptides in livestock: a review with a one health approach // Frontiers in Cellular and Infection Microbiology. 2024. Vol. 14. P. 1339285.

123. Oyama L.B. et al. In silico identification of two peptides with antibacterial activity against multidrug-resistant Staphylococcus aureus // npj Biofilms and Microbiomes. 2022. Vol. 8, № 1. P. 58.

124. Ramos-Llorens M., Bello-Madruga R., Valle J., Andreu D., Torrent M. PyAMPA: a high-throughput prediction and optimization tool for antimicrobial peptides // mSystems. 2024. Vol. 9, № 7. P. e01358-23.

125. Bhaskar Mahanayak. Meaning, concept and application of bioinformatics // World Journal of Advanced Engineering Technology and Sciences. 2024. Vol. 12, № 2. P. 53-56.

126. Bayat A. Science, medicine, and the future: Bioinformatics // BMJ. 2002. Vol. 324, № 7344. P.1018-1022.

127. Kruchinin A., Bolshakova E. Hybrid Strategy of Bioinformatics Modeling (in silico): Biologically Active Peptides of Milk Protein // Food Processing: Techniques and Technology. 2022. P. 4657.

128. Monteiro J.R.B. et al. In Vitro and In Silico Evaluation of Red Algae Laurencia obtusa Anticancer Activity // Marine Drugs. 2023. Vol. 21, № 6. P. 318.

129. Menchinskaya E.S. et al. Anticancer Activity of the Marine Triterpene Glycoside Cucumarioside A2-2 in Human Prostate Cancer Cells // Marine Drugs. 2023. Vol. 22, № 1. P. 20.

130. Goles M. et al. Peptide-based drug discovery through artificial intelligence: towards an autonomous design of therapeutic peptides // Briefings in Bioinformatics. 2024. Vol. 25, № 4. P. bbae275.

131. Thakur S. et al. Bringing bioactive peptides into drug discovery: Challenges and opportunities for medicinal plants // Industrial Crops and Products. 2024. Vol. 222. P. 119855.

132. Han H. et al. Employing Automated Machine Learning (AutoML) Methods to Facilitate the In Silico ADMET Properties Prediction // Journal of Chemical Information and Modeling. 2025. Vol. 65, № 7. P. 3215-3225.

133. Xiong G. et al. ADMETlab 2.0: an integrated online platform for accurate and comprehensive predictions of ADMET properties // Nucleic Acids Research. 2021. Vol. 49, № W1. P. W5-W14.

134. Waghu F.H., Idicula-Thomas S. Collection of antimicrobial peptides database and its derivatives: Applications and beyond // Protein Science. 2020. Vol. 29, № 1. P. 36-42.

135. Pirtskhalava M. et al. DBAASP v3: database of antimicrobial/cytotoxic activity and structure of peptides as a resource for development of new therapeutics // Nucleic Acids Research. 2021. Vol. 49, № D1. P. D288-D297.

136. van Wijk K.J. et al. Detection of the Arabidopsis Proteome and Its Post-translational Modifications and the Nature of the Unobserved (Dark) Proteome in PeptideAtlas // Journal of Proteome Research. 2024. Vol. 23, № 1. P. 185-214.

137. Bateman A. et al. UniProt: the Universal Protein Knowledgebase in 2025 // Nucleic Acids Research. 2025. Vol. 53, № D1. P. D609-D617.

138. Kruchinin A.G., Bolshakova E.I., Barkovskaya I.A. Bioinformatic Modeling (In Silico) of Obtaining Bioactive Peptides from the Protein Matrix of Various Types of Milk Whey // Fermentation. 2023. Vol. 9, № 4. P. 380.

139. Lata S., Sharma B., Raghava G. Analysis and prediction of antibacterial peptides // BMC Bioinformatics. 2007. Vol. 8, № 1. P. 263.

140. Cherkasov A. et al. Use of Artificial Intelligence in the Design of Small Peptide Antibiotics Effective against a Broad Spectrum of Highly Antibiotic-Resistant Superbugs // ACS Chemical Biology. 2009. Vol. 4, № 1. P. 65-74.

141. Fjell C.D. et al. Identification of novel host defense peptides and the absence of a-defensins in the bovine genome // Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics. 2008. Vol. 73, № 2. P. 420-430.

142. Ramazi S., Mohammadi N., Allahverdi A., Khalili E., Abdolmaleki P. A review on antimicrobial peptides databases and the computational tools // Database. 2022. Vol. 2022.

143. Gabere M.N., Noble W.S. Empirical comparison of web-based antimicrobial peptide prediction tools // Bioinformatics. 2017. Vol. 33, № 13. P. 1921-1929.

144. PeptideCutter [Электронный ресурс] // Expasy. URL: https://web.expasy.org/peptide_cutter/ (дата обращения: 10.08.2023).

145. Song J. et al. PROSPER: An Integrated Feature-Based Tool for Predicting Protease Substrate Cleavage Sites // PLoS ONE. 2012. Vol. 7, № 11. P. e50300.

146. Duan X., Zhang M., Chen F. Prediction and analysis of antimicrobial peptides from rapeseed protein using in silico approach // Journal of Food Biochemistry. 2021. Vol. 45, № 4. P. e13598.

147. Bastos P. et al. Unveiling antimicrobial peptide-generating human proteases using PROTEASIX // Journal of Proteomics. 2018. Vol. 171. P. 53-62.

148. Song J. et al. Machine Learning-Driven Discovery and Evaluation of Antimicrobial Peptides from Crassostrea gigas Mucus Proteome // Marine Drugs. 2024. Vol. 22, № 9. P. 385.

149. Smith T.F., Waterman M.S. Identification of common molecular subsequences // Journal of

Molecular Biology. 1981. Vol. 147, № 1. P. 195-197.

150. Durbin R., Eddy S.R., Krogh A., Mitchison G. Biological Sequence Analysis. Cambridge University Press, 1998. 366 p.

151. Souza V.G.L. et al. Physical properties of chitosan films incorporated with natural antioxidants // Industrial Crops and Products. 2017. Vol. 107. P. 565-572.

152. Biomedical Informatics Centre. CAMPR4. Collection of Anti-Microbial Peptides [Электронный ресурс]. URL: https://camp.bicnirrh.res.in/index.php (дата обращения: 24.10.2024).

153. UniProt consortium. Peptide search [Электронный ресурс]. URL: https://www.uniprot.org/peptide-search (дата обращения: 24.10.2023).

154. Swiss Institute of Bioinformatics. Expasy. Compute pI/Mw [Электронный ресурс]. URL: https://web.expasy.org/compute_pi/ (дата обращения: 24.08.2024).

155. Expasy ENZYME [Электронный ресурс] // SIB Swiss Institute of Bioinformatics. URL: https://enzyme.expasy.org/ (дата обращения: 28.03.2025).

156. Python 3.13.3 [Электронный ресурс] // Python Software Foundation. URL: https://www.python.org/downloads/release/python-3133/ (дата обращения: 01.10.2025).

157. Cursor 1.2.4 [Электронный ресурс] // Anysphere Inc. URL: https://cursor.com/ (дата обращения: 01.10.2025).

158. Barsnes H., Vaudel M. SearchGUI: A Highly Adaptable Common Interface for Proteomics Search and de Novo Engines // Journal of Proteome Research. 2018. Vol. 17, № 7. P. 2552-2555.

159. UniProtKB. Sus scrofa [Электронный ресурс]. URL: https://www.uniprot.org/uniprotkb?query=%28taxonomy_id%3A9823%29 (дата обращения: 30.07.2024).

160. BIOPEP-UWM: Bioactive peptides [Электронный ресурс]. URL: https://biochemia.uwm.edu.pl/biopep/peptide_data.php (дата обращения: 25.04.2025).

161. Dziuba M., Minkiewicz P., D^bek M. Peptides, specific proteolysis products, as molecular markers of allergenic proteins - in silico studies. // Acta scientiarum polonorum. Technologia alimentaria. 2013. Vol. 12, № 1. P. 101-112.

162. ГОСТ 33776— 2016. Методы испытаний химической продукции, представляющей опасность для окружающей среды. Определение pH, кислотности и щелочности. М.: Стандартинформ, 2019. 16 с.

163. ГОСТ 32644-2014 Методы испытания по воздействию химической продукции на организм человека. Острая пероральная токсичность - метод определения класса острой токсичности. М.: Стандартинформ, 2015. 15 с.

164. ГОСТ 17035-86 Пластмассы. Методы определения толщины пленок и листов. М.: Издательство стандартов, 1987. 8 с.

165. ГОСТ 14236-81 Пленки полимерные. Метод испытания на растяжение. М.: Издательство стандартов, 1989. 9 с.

166. ГОСТ Р 54354-2011 Мясо и мясные продукты. Общие требования и методы микробиологического анализа. М.: Стандартинформ, 2013. 38 с.

167. Satchanska G., Davidova S., Gergova A. Diversity and Mechanisms of Action of Plant, Animal, and Human Antimicrobial Peptides // Antibiotics. 2024. Vol. 13, № 3. P. 202.

168. Shaw A.E. et al. Fundamental properties of the mammalian innate immune system revealed by multispecies comparison of type I interferon responses // PLOS Biology. 2017. Vol. 15, № 12. P. e2004086.

169. Medzhitov R. Recognition of microorganisms and activation of the immune response // Nature. 2007. Vol. 449, № 7164. P. 819-826.

170. Bryant C.E., Monie T.P. Mice, men and the relatives: cross-species studies underpin innate immunity // Open Biology. 2012. Vol. 2, № 4. P. 120015.

171. Chanu K.V., Thakuria D., Kumar S. Antimicrobial peptides of buffalo and their role in host defenses // Veterinary World. 2018. Vol. 11, № 2. P. 192-200.

172. Baumann A., Kiener M.S., Haigh B., Perreten V., Summerfield A. Differential Ability of Bovine Antimicrobial Cathelicidins to Mediate Nucleic Acid Sensing by Epithelial Cells // Frontiers in Immunology. 2017. Vol. 8. P. 59.

173. Tomasinsig L. et al. Broad-Spectrum Activity against Bacterial Mastitis Pathogens and Activation of Mammary Epithelial Cells Support a Protective Role of Neutrophil Cathelicidins in Bovine Mastitis // Infection and Immunity. 2010. Vol. 78, № 4. P. 1781-1788.

174. Zhao C., Ganz T., Lehrer R.I. Structures of genes for two cathelin-associated antimicrobial peptides: prophenin-2 and PR-39 // FEBS Letters. 1995. Vol. 376, № 3. P. 130-134.

175. Shi S. et al. Porcine Myeloid Antimicrobial Peptides: A Review of the Activity and Latest Advances // Frontiers in Veterinary Science. 2021. Vol. 8. P. 664139.

176. Sidekli O., Oketch J., Fair S., Meade K.G., Hollox E.J. P-Defensin gene copy number variation in cattle // Royal Society Open Science. 2024. Vol. 11, № 10. P. 241154.

177. Kim D. et al. Abundant P-Defensin Copy Number Variations in Pigs // Genes. 2025. Vol. 16, № 4. P. 430.

178. Meade K.G., O'Farrelly C. P-Defensins: Farming the Microbiome for Homeostasis and Health // Frontiers in Immunology. 2019. Vol. 9. P. 3072.

179. Choi M.-K. et al. Genome-level identification, gene expression, and comparative analysis of porcine ß-defensin genes // BMC Genetics. 2012. Vol. 13, № 1. P. 98.

180. Hancock R.E.W., Scott M.G. The role of antimicrobial peptides in animal defenses // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2000. Vol. 97, № 16. P. 8856-8861.

181. Torrent M., Andreu D., Nogués V.M., Boix E. Connecting Peptide Physicochemical and Antimicrobial Properties by a Rational Prediction Model // PLoS ONE. 2011. Vol. 6, № 2. P. e16968.

182. Cutrona K.J., Kaufman B.A., Figueroa D.M., Elmore D.E. Role of arginine and lysine in the antimicrobial mechanism of histone-derived antimicrobial peptides // FEBS Letters. 2015. Vol. 589, № 24PartB. P. 3915-3920.

183. Lei J. et al. The antimicrobial peptides and their potential clinical applications. // American journal of translational research. 2019. Vol. 11, № 7. P. 3919-3931.

184. Nabarro J. et al. Lipopolysaccharide lateral mobility in the Gram-negative bacterial outer membrane is confined and governed by interactions within the conserved Lipid A anchor // bioRxiv. 2025.

185. Slavin Y.N., Asnis J., Häfeli U.O., Bach H. Metal nanoparticles: understanding the mechanisms behind antibacterial activity // Journal of Nanobiotechnology. 2017. Vol. 15, № 1. P. 65.

186. Ben Brahim R. et al. Optimized Chemical Extraction Methods of Antimicrobial Peptides from Roots and Leaves of Extremophilic Plants: Anthyllis sericea and Astragalus armatus Collected from the Tunisian Desert. // Antibiotics (Basel, Switzerland). 2022. Vol. 11, № 10. P. 1302.

187. Rivero-Pino F., Leon M.J., Millan-Linares M.C., Montserrat-de la Paz S. Antimicrobial plant-derived peptides obtained by enzymatic hydrolysis and fermentation as components to improve current food systems // Trends in Food Science & Technology. 2023. Vol. 135. P. 32-42.

188. Shrestha S., Riemann M., Juneja V.K., Mishra A. Evaluating the Growth of Staphylococcus aureus During Slow Cooking of Beef and Turkey Formulations from 10 °C to 54.4 °C for an Extended Time // Journal of Food Protection. 2025. Vol. 88, № 2. P. 100445.

189. Pérez-Boto D. et al. Staphylococcus aureus in the Processing Environment of Cured Meat Products // Foods. 2023. Vol. 12, № 11. P. 2161.

190. Pellissery A.J., Vinayamohan P.G., Amalaradjou M.A.R., Venkitanarayanan K. Spoilage bacteria and meat quality // Meat Quality Analysis. Elsevier, 2020. P. 307-334.

191. Faye T., Brede D.A., Langsrud T., Nes I.F., Holo H. An Antimicrobial Peptide Is Produced by Extracellular Processing of a Protein from Propionibacterium jensenii // Journal of Bacteriology. 2002. Vol. 184, № 13. P. 3649-3656.

192. Mahlapuu M., Hákansson J., Ringstad L., Björn C. Antimicrobial Peptides: An Emerging Category of Therapeutic Agents // Frontiers in Cellular and Infection Microbiology. 2016. Vol. 6. P. 194.

193. Mine Y., Ma F., Lauriau S. Antimicrobial Peptides Released by Enzymatic Hydrolysis of Hen Egg White Lysozyme // Journal of Agricultural and Food Chemistry. 2004. Vol. 52, № 5. P. 10881094.

194. Yamauchi K., Tomita M., Giehl T.J., Ellison R.T. Antibacterial activity of lactoferrin and a pepsin-derived lactoferrin peptide fragment // Infection and Immunity. 1993. Vol. 61, № 2. P. 719-728.

195. Athira P.P. et al. A histone H2A-derived antimicrobial peptide, Hipposin from mangrove whip ray, Himantura walga: Molecular and functional characterisation // 3 Biotech. 2020. Vol. 10, № 11. P. 467.

196. Pavia K.E., Spinella S.A., Elmore D.E. Novel histone-derived antimicrobial peptides use different antimicrobial mechanisms // Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Biomembranes. 2012. Vol. 1818, № 3. P. 869-876.

197. Ra H.-J., Parks W.C. Control of matrix metalloproteinase catalytic activity // Matrix Biology. 2007. Vol. 26, № 8. P. 587-596.

198. Weeks C.S. et al. Matrix Metalloproteinase-7 Activation of Mouse Paneth Cell Pro-a-defensins // Journal of Biological Chemistry. 2006. Vol. 281, № 39. P. 28932-28942.

199. Patel S. A critical review on serine protease: Key immune manipulator and pathology mediator // Allergologia et Immunopathologia. 2017. Vol. 45, № 6. P. 579-591.

200. Tongaonkar P., Golji A.E., Tran P., Ouellette A.J., Selsted M.E. High Fidelity Processing and Activation of the Human a-Defensin HNP1 Precursor by Neutrophil Elastase and Proteinase 3 // PLoS ONE. 2012. Vol. 7, № 3. P. e32469.

201. Nongonierma A.B., FitzGerald R.J. Enhancing bioactive peptide release and identification using targeted enzymatic hydrolysis of milk proteins // Analytical and Bioanalytical Chemistry. 2018. Vol. 410, № 15. P. 3407-3423.

202. Mao Y., Chen L., Zhang L., Bian Y., Meng C. Synergistic Hydrolysis of Soy Proteins Using Immobilized Proteases: Assessing Peptide Profiles // Foods. 2023. Vol. 12, № 22. P. 4115.

203. Harel M. et al. Trypsin [Электронный ресурс]. URL: https://proteopedia.org/wiki/index.php/Trypsin#Catalytic_Mechanism (дата обращения: 23.01.2024).

204. Trypsin-1 [Электронный ресурс]. URL: https://www.uniprot.org/uniprot/P07477 (дата обращения: 25.01.2024).

205. Bioinformatics explained: Proteolytic cleavage [Электронный ресурс] // QIAGEN Digital Insights. URL: https://resources.qiagenbioinformatics.com/manuals/clcgenomicsworkbench/650/BE_Proteolytic_cleavag e.html (дата обращения: 06.02.2024).

206. Ebbensgaard A. et al. Comparative Evaluation of the Antimicrobial Activity of Different Antimicrobial Peptides against a Range of Pathogenic Bacteria // PLoS ONE. 2015. Vol. 10, № 12. P. e0144611.

207. Baird, Jr. T.T., Craik C.S. Trypsin // Handbook of Proteolytic Enzymes. Elsevier, 2013. P. 2594-2600.

208. Arias M., Piga K.B., Hyndman M.E., Vogel H.J. Improving the Activity of Trp-Rich Antimicrobial Peptides by Arg/Lys Substitutions and Changing the Length of Cationic Residues // Biomolecules. 2018. Vol. 8, № 2. P. 19.

209. Elastase, neutrophil expressed [Электронный ресурс]. URL: https://www.uniprot.org/uniprot/A0A286ZN14 (дата обращения: 24.01.2024).

210. Degasperi M. et al. Elastase-Activated Antimicrobial Peptide for a Safer Pulmonary Treatment of Cystic Fibrosis Infections // Antibiotics. 2022. Vol. 11, № 3. P. 319.

211. Belaaouaj A. Neutrophil elastase-mediated killing of bacteria: lessons from targeted mutagenesis // Microbes and Infection. 2002. Vol. 4, № 12. P. 1259-1264.

212. Korkmaz B., Gauthier F. Elastase-2/Leukocyte Elastase // Handbook of Proteolytic Enzymes. Elsevier, 2013. P. 2653-2661.

213. Zeng W., Song Y., Wang R., He R., Wang T. Neutrophil elastase: From mechanisms to therapeutic potential // Journal of Pharmaceutical Analysis. 2023. Vol. 13, № 4. P. 355-366.

214. Duarte A.S., Correia A., Esteves A.C. Bacterial collagenases - A review // Critical Reviews in Microbiology. 2016. Vol. 42, № 1. P. 106-126.

215. Collagenase ColG [Электронный ресурс]. URL: https://www.uniprot.org/uniprotkb/Q9X721/entry (дата обращения: 06.02.2024).

216. Cantisani M. et al. Structural Insights into and Activity Analysis of the Antimicrobial Peptide Myxinidin // Antimicrobial Agents and Chemotherapy. 2014. Vol. 58, № 9. P. 5280-5290.

217. Katayama S., Betheil J.J., Seifter S. Specific cleavage of reduced and S-carboxamidomethylated neurophysin II by the collagenase of Clostridium histolyticum // Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Enzymology. 1978. Vol. 524, № 1. P. 188-197.

218. Wang Y. et al. Mechanistic Insight into the Fragmentation of Type I Collagen Fibers into Peptides and Amino Acids by a Vibrio Collagenase // Applied and Environmental Microbiology. 2022. Vol. 88, № 7. P. e01677-21.

219. Elastase, Human Neutrophil [Электронный ресурс] // MERCK. URL: https://www.sigmaaldrich.com/RU/en/product/mm/324681?srsltid=AfmBOorrdVaiWFueYK29tGaV4n6 Xi8LEHUQ3xoESV-8Vy0z7SlRok-A- (дата обращения: 05.04.2025).

220. Fu Z., Akula S., Thorpe M., Hellman L. Marked difference in efficiency of the digestive enzymes pepsin, trypsin, chymotrypsin, and pancreatic elastase to cleave tightly folded proteins // Biological Chemistry. 2021. Vol. 402, № 7. P. 861-867.

221. Vit O., Petrak J. Integral membrane proteins in proteomics. How to break open the black box? // Journal of Proteomics. 2017. Vol. 153. P. 8-20.

222. Elastase From Porcine Pancreas [Электронный ресурс] // Solarbio Life Sciences. URL: https://www.solarbio.com/goodsInfo?id=321250 (дата обращения: 07.04.2025).

223. Cui T. et al. A neutrophil mimicking metal-porphyrin-based nanodevice loaded with porcine pancreatic elastase for cancer therapy // Nature Communications. 2023. Vol. 14, № 1. P. 1974.

224. Ondrovicova G. et al. Cleavage Site Selection within a Folded Substrate by the ATP-dependent Lon Protease // Journal of Biological Chemistry. 2005. Vol. 280, № 26. P. 25103-25110.

225. Grigorieva D. V. et al. Influence of new antimicrobial peptides of the medicinal leech <i>Hirudo medicinalis</i> on the functional activity of neutrophil granule proteins // Medical academic journal. 2021. Vol. 21, № 3. P. 49-62.

226. Xu A.M., Tang L.C., Jovanovic M., Regev O. Uncovering Distinct Peptide Charging Behaviors in Electrospray Ionization Mass Spectrometry Using a Large-Scale Dataset // Journal of the American Society for Mass Spectrometry. 2024. Vol. 35, № 1. P. 90-99.

227. Prentice B.M., McGee W.M., Stutzman J.R., McLuckey S.A. Strategies for the gas phase modification of cationized arginine via ion/ion reactions // International Journal of Mass Spectrometry. 2013. Vol. 354-355. P. 211-218.

228. Gregoire S., Irwin J., Kwon I. Techniques for monitoring protein misfolding and aggregation in vitro and in living cells // Korean Journal of Chemical Engineering. 2012. Vol. 29, № 6. P. 693-702.

229. Pirtskhalava M., Vishnepolsky B., Grigolava M. Transmembrane and Antimicrobial Peptides. Hydrophobicity, Amphiphilicity and Propensity to Aggregation [Электронный ресурс] // arXiv preprint. URL: https://arxiv.org/abs/1307.6160 (дата обращения: 08.04.2025)

230. Minkiewicz P., Iwaniak A., Darewicz M. BIOPEP-UWM Database of Bioactive Peptides: Current Opportunities // International Journal of Molecular Sciences. 2019. Vol. 20, № 23. P. 5978.

231. Rutherfurd-Markwick K.J. Food proteins as a source of bioactive peptides with diverse functions // British Journal of Nutrition. 2012. Vol. 108, № S2. P. S149-S157.

232. Jakubczyk A., Karas M., Rybczynska-Tkaczyk K., Zielinska E., Zielinski D. Current Trends of Bioactive Peptides—New Sources and Therapeutic Effect // Foods. 2020. Vol. 9, № 7. P. 846.

233. Hartmann R., Meisel H. Food-derived peptides with biological activity: from research to food applications // Current Opinion in Biotechnology. 2007. Vol. 18, № 2. P. 163-169.

234. Zaky A.A., Simal-Gandara J., Eun J.-B., Shim J.-H., Abd El-Aty A.M. Bioactivities, Applications, Safety, and Health Benefits of Bioactive Peptides From Food and By-Products: A Review // Frontiers in Nutrition. 2022. Vol. 8. P. 815640.

235. Rivero-Pino F., Idowu C., Malfroy H., Rueda D., Lester H. In silico analyses as a tool for regulatory assessment of protein digestibility: Where are we? // Computational Toxicology. 2025. Vol. 35. P.100372.

236. Cooper G.M.. The cell: a molecular approach. Sunderland (MA): ASM Press; Sinauer Associates, 2000. 689 p.

237. Tsuboyama K. et al. Mega-scale experimental analysis of protein folding stability in biology and design // Nature. 2023. Vol. 620, № 7973. P. 434-444.

238. Karlin S., Altschul S.F. Methods for assessing the statistical significance of molecular sequence features by using general scoring schemes. // Proceedings of the National Academy of Sciences. 1990. Vol. 87, № 6. P. 2264-2268.

239. Rost B. Twilight zone of protein sequence alignments // Protein Engineering, Design and Selection. 1999. Vol. 12, № 2. P. 85-94.

240. Myers E.W., Miller W. Optimal alignments in linear space // Bioinformatics. 1988. Vol. 4, № 1. P. 11-17.

241. Pearson W.R. An Introduction to Sequence Similarity ("Homology") Searching // Current Protocols in Bioinformatics. 2013. Vol. 42, № 1. P. 3.1.1-3.1.8.

242. Zein L. et al. Haptoglobin buffers lipopolysaccharides to delay activation of NFkB // Frontiers in Immunology. 2024. Vol. 15. P. 1401527.

243. Raju S.M. et al. Haptoglobin improves acute phase response and endotoxin tolerance in response to bacterial LPS // Immunology Letters. 2019. Vol. 207. P. 17-27.

244. Carregaro F., Stefanini A.C.B., Henrique T., Tajara E.H. Study of small proline-rich proteins (SPRRs) in health and disease: a review of the literature // Archives of Dermatological Research. 2013. Vol. 305, № 10. P. 857-866.

245. Qin X. et al. Porcine-derived antimicrobial peptide PR39 alleviates DSS-induced colitis via the NF-kB/MAPK pathway // International Immunopharmacology. 2024. Vol. 127. P. 111385.

246. Ciociola T. et al. The activity of a mammalian proline-rich peptide against Gram-negative bacteria, including drug-resistant strains, relies on a nonmembranolytic mode of action // Infection and Drug Resistance. 2018. Vol. Volume 11. P. 969-979.

247. Scocchi M., Tossi A., Gennaro R. Proline-rich antimicrobial peptides: converging to a non-lytic mechanism of action // Cellular and Molecular Life Sciences. 2011. Vol. 68, № 13. P. 2317-2330.

248. Zhang C. et al. Small proline-rich proteins (SPRRs) are epidermally produced antimicrobial proteins that defend the cutaneous barrier by direct bacterial membrane disruption // eLife. 2022. Vol. 11. P. e76729.

249. Veldhuizen E.J.A. et al. Antimicrobial and Immunomodulatory Activities of PR-39 Derived Peptides // PLoS ONE. 2014. Vol. 9, № 4. P. e95939.

250. Ohtake T. et al. Proline-rich antimicrobial peptide, PR-39 gene transduction altered invasive activity and actin structure in human hepatocellular carcinoma cells // British Journal of Cancer. 1999. Vol. 81, № 3. P. 393-403.

251. Orsi N. The antimicrobial activity of lactoferrin: Current status and perspectives // Biometals. 2004. Vol. 17, № 3. P. 189-196.

252. García-Montoya I.A., Cendón T.S., Arévalo-Gallegos S., Rascón-Cruz Q. Lactoferrin a multiple bioactive protein: An overview // Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - General Subjects. 2012. Vol. 1820, № 3. P. 226-236.

253. Nakamura M., Tsuda N., Miyata T., Ikenaga M. Antimicrobial effect and mechanism of bovine lactoferrin against the potato common scab pathogen Streptomyces scabiei // PLOS ONE. 2022. Vol. 17, № 2. P. e0264094.

254. Ruiz-Mazón L., Ramírez-Rico G., de la Garza M. Lactoferrin: a secret weapon in the war against pathogenic bacteria // Exploration of Drug Science. 2024. P. 734-743.

255. Bruni N. et al. Antimicrobial Activity of Lactoferrin-Related Peptides and Applications in Human and Veterinary Medicine // Molecules. 2016. Vol. 21, № 6. P. 752.

256. Lv X. et al. Expression and antimicrobial activity of the recombinant bovine lactoferricin in Pichia pastoris // Synthetic and Systems Biotechnology. 2024. Vol. 9, № 1. P. 26-32.

257. Pei J. et al. Bovine lactoferricin exerts antibacterial activity against four Gram-negative pathogenic bacteria by transforming its molecular structure // Frontiers in Cellular and Infection Microbiology. 2025. Vol. 15. P. 1508895.

258. Ganz T. Defensins: antimicrobial peptides of innate immunity // Nature Reviews Immunology. 2003. Vol. 3, № 9. P. 710-720.

259. Cui X., Huang Y., Peng Z., Li Z., Cen S. Mammalian antimicrobial peptides: defensins and cathelicidins // Molecular Medical Microbiology. Elsevier, 2024. P. 551-573.

260. Su G. et al. Differential expression, molecular cloning, and characterization of porcine beta defensin 114 // Journal of Animal Science and Biotechnology. 2019. Vol. 10, № 1. P. 60.

261. Wessely-Szponder J., Majer-Dziedzic B., Smolira A. Analysis of antimicrobial peptides from porcine neutrophils // Journal of Microbiological Methods. 2010. Vol. 83, № 1. P. 8-12.

262. Scocchi M., Skerlavaj B., Romeo D., Gennaro R. Proteolytic cleavage by neutrophil elastase converts inactive storage proforms to antibacterial bactenecins // European Journal of Biochemistry. 1992. Vol. 209, № 2. P. 589-595.

263. Gruenheid S., Moual H. Resistance to antimicrobial peptides in Gram-negative bacteria // FEMS Microbiology Letters. 2012. Vol. 330, № 2. P. 81-89.

264. Barreto-Santamaria A., Arevalo-Pinzon G., Patarroyo M.A., Patarroyo M.E. How to Combat Gram-Negative Bacteria Using Antimicrobial Peptides: A Challenge or an Unattainable Goal? // Antibiotics. 2021. Vol. 10, № 12. P. 1499.

265. Hou Y. et al. Gram-selective antibacterial peptide hydrogels // Biomaterials Science. 2022. Vol. 10, № 14. P. 3831-3844.

266. Nikolaev Y. et al. Microbial Biofilms at Meat-Processing Plant as Possible Places of Bacteria Survival // Microorganisms. 2022. Vol. 10, № 8. P. 1583.

267. Ghafoor A., Hay I.D., Rehm B.H.A. Role of exopolysaccharides in Pseudomonas aeruginosa biofilm formation and architecture. // Applied and environmental microbiology. 2011. Vol. 77, № 15. P. 5238-5246.

268. Jakobsen T., Tolker-Nielsen T., Givskov M. Bacterial Biofilm Control by Perturbation of Bacterial Signaling Processes // International Journal of Molecular Sciences. 2017. Vol. 18, № 9. P. 1970.

269. Aoki W. et al. Design of a Novel Antimicrobial Peptide Activated by Virulent Proteases // Chemical Biology & Drug Design. 2012. Vol. 80, № 5. P. 725-733.

270. Branco P., Viana T., Albergaria H., Arneborg N. Antimicrobial peptides (AMPs) produced by Saccharomyces cerevisiae induce alterations in the intracellular pH, membrane permeability and culturability of Hanseniaspora guilliermondii cells // International Journal of Food Microbiology. 2015. Vol. 205. P. 112-118.

271. Delves-Broughton J. Nisin and its application as a food preservative // International Journal of Dairy Technology. 1990. Vol. 43, № 3. P. 73-76.

272. Bauer R., Dicks L.M.T. Mode of action of lipid II-targeting lantibiotics // International Journal of Food Microbiology. 2005. Vol. 101, № 2. P. 201-216.

273. Münch D., Sahl H.-G. Structural variations of the cell wall precursor lipid II in Gram-positive bacteria — Impact on binding and efficacy of antimicrobial peptides // Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Biomembranes. 2015. Vol. 1848, № 11. P. 3062-3071.

274. Yang L. et al. Antibacterial Peptide BSN-37 Kills Extra- and Intra-Cellular Salmonella enterica Serovar Typhimurium by a Nonlytic Mode of Action // Frontiers in Microbiology. 2020. Vol. 11. P. 174.

275. ГОСТ 12.1.007-76 Система стандартов безопасности труда. Вредные вещества. Классификация и общие требования безопасности. М.: Стандартинформ, 2007. 7 с.

276. Ambrosio R.L. et al. The Antimicrobial Peptide 1018-K6 Interacts Distinctly with Eukaryotic and Bacterial Membranes, the Basis of Its Specificity and Bactericidal Activity // International Journal of Molecular Sciences. 2022. Vol. 23, № 20. P. 12392.

277. Azuma E., Choda N., Odaki M., Yano Y., Matsuzaki K. Improvement of Therapeutic Index by the Combination of Enhanced Peptide Cationicity and Proline Introduction // ACS Infectious Diseases. 2020. Vol. 6, № 8. P. 2271-2278.

278. Bacalum M., Radu M. Cationic Antimicrobial Peptides Cytotoxicity on Mammalian Cells: An Analysis Using Therapeutic Index Integrative Concept // International Journal of Peptide Research and Therapeutics. 2015. Vol. 21, № 1. P. 47-55.

279. Jayakumar R., Nwe N., Tokura S., Tamura H. Sulfated chitin and chitosan as novel biomaterials // International Journal of Biological Macromolecules. 2007. Vol. 40, № 3. P. 175-181.

280. Jayakumar R., Menon D., Manzoor K., Nair S.V., Tamura H. Biomedical applications of chitin and chitosan based nanomaterials—A short review // Carbohydrate Polymers. 2010. Vol. 82, № 2. P. 227-232.

281. Gonciarz W. et al. Chitosan-based formulations for therapeutic applications. A recent overview // Journal of Biomedical Science. 2025. Vol. 32, № 1. P. 62.

282. Wang M., Wang Y., Chen G., Gao H., Peng Q. Chitosan-Based Multifunctional Biomaterials as Active Agents or Delivery Systems for Antibacterial Therapy // Bioengineering. 2024. Vol. 11, № 12. P. 1278.

283. Thadathil N., Velappan S.P. Recent developments in chitosanase research and its biotechnological applications: A review // Food Chemistry. 2014. Vol. 150. P. 392-399.

284. Aranaz I. et al. Chitosan: An Overview of Its Properties and Applications // Polymers. 2021. Vol. 13, № 19. P. 3256.

285. Sebastian Espinel P., Otuna-Hernandez D.S., Davies R., Spencer L., Rodriguez H. Chitosan and PVP: Versatile Biopolymers for Drug Delivery and Advanced Materials // Bionatura Journal. 2024. Vol. 1, № 3. P. 1-23.

286. ГОСТ Р 57432-2017 Упаковка. Пленки из биоразлагаемого материала. Общие технические условия. М.: Стандартинформ, 2019. 8 с.

287. Luo X. et al. Chitosan-based packaging films with an integrated antimicrobial peptide: Characterization, in vitro release and application to fresh pork preservation // International Journal of Biological Macromolecules. 2023. Vol. 231. P. 123209.

288. Thambiliyagodage C. et al. Recent Advances in Chitosan-Based Applications—A Review // Materials. 2023. Vol. 16, № 5. P. 2073.

289. Revutskaya N. et al. Application of Natural Functional Additives for Improving Bioactivity and Structure of Biopolymer-Based Films for Food Packaging: A Review // Polymers. 2024. Vol. 16, № 14. P. 1976.

290. Huang G., Liu Y., Chen L. Chitosan and its derivatives as vehicles for drug delivery // Drug Delivery. 2017. Vol. 24, № 2. P. 108-113.

291. Teixeira-Santos R., Lima M., Gomes L.C., Mergulhao F.J. Antimicrobial coatings based on chitosan to prevent implant-associated infections: A systematic review // iScience. 2021. Vol. 24, № 12. P. 103480.

292. Wu C. et al. Formation, characterization and release kinetics of chitosan/y-PGA encapsulated nisin nanoparticles // RSC Advances. 2016. Vol. 6, № 52. P. 46686-46695.

293. £elen T., Anumudu C., Miri T., Onyeaka H., Fernandez-Trillo P. Pathogen-responsive delivery of Nisin // Food Hydrocolloids. 2024. Vol. 154. P. 110076.

294. Технический регламент Таможенного союза ТР ТС 021/2011 О безопасности пищевой продукции (с изменениями на 14 июля 2021 года) [Электронный ресурс]. URL: https://docs.cntd.ru/document/902320560#8Q20M0 (дата обращения: 04.04.2025).

295. Breister A.M. et al. Soil microbiomes mediate degradation of vinyl ester-based polymer composites // Communications Materials. 2020. Vol. 1, № 1. P. 101.

296. Silva W.C. et al. Determination of the biodegradability of chitosan utilizing the most probable number technique // Acta Scientiarum. Biological Sciences. 2020. Vol. 42. P. e52965.

297. Oberlintner A., Bajic M., Kalcíková G., Likozar B., Novak U. Biodegradability study of active chitosan biopolymer films enriched with Quercus polyphenol extract in different soil types // Environmental Technology & Innovation. 2021. Vol. 21. P. 101318.

298. Snyder A.B., Martin N., Wiedmann M. Microbial food spoilage: impact, causative agents and control strategies // Nature Reviews Microbiology. 2024. Vol. 22, № 9. P. 528-542.

299. Léguillier V. et al. A review and meta-analysis of Staphylococcus aureus prevalence in foods // The Microbe. 2024. Vol. 4. P. 100131.

300. Popa E.E. et al. Antimicrobial Active Packaging Containing Nisin for Preservation of Products of Animal Origin: An Overview // Foods. 2022. Vol. 11, № 23. P. 3820.

301. Barbosa A.A.T., de Melo M.R., da Silva C.M.R., Jain S., Dolabella S.S. Nisin resistance in Gram-positive bacteria and approaches to circumvent resistance for successful therapeutic use // Critical Reviews in Microbiology. 2021. Vol. 47, № 3. P. 376-385.

302. Girdhar M. et al. Antimicrobial peptide-based strategies to overcome antimicrobial resistance // Archives of Microbiology. 2024. Vol. 206, № 10. P. 411.

303. Gao T. et al. Effect of soybean peptides on structure and functional properties of soluble soybean polysaccharide edible films // Food Hydrocolloids. 2025. Vol. 167. P. 111405.

304. Чернуха И.М., Полищук Е.К., Трубина М.В., Нестерова М.Д., Купаева Н.В. Побочные продукты переработки животного и растительного сырья как источник ценных биологически активных веществ: обзор // Все о мясе. 2025. № 1. С. 48-57.

305. Полищук E.K., Котенкова E.A. Прогнозирование действия энзимов для извлечения веществ с антимикробной направленностью действия из организмов Sus scrofa и Bos taurus // Пищевые системы. 2024. Т. 7, № 1. С. 125-136.

306. Низин Стоинг [Электронный ресурс] // Интернет-магазин Wildberries. URL: https://www.wildberries.ru/catalog/237363805/detail.aspx (дата обращения: 10.05.2025).

307. Antimicrobial resistance [Электронный ресурс] // WHO. 2023. URL: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/antimicrobial-resistance (дата обращения: 07.06.2025).

308. McDonnell A. et al. Forecasting the Fallout from AMR: Economic Impacts of Antimicrobial Resistance in Humans. 2024. 58 p.

309. Zhou H., Fang J., Tian Y., Lu X.Y. Mechanisms of nisin resistance in Gram-positive bacteria // Annals of Microbiology. 2014. Vol. 64, № 2. P. 413-420.

310. Экологический сбор 2025 [Электронный ресурс] // Компас ВЭД. 2025. URL: https://deklarantonline.ru/ekologicheskij-sbor-v-2025-godu-novye-pravila-dlya-importerov/ (дата обращения: 03.11.2025).

126

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение 1

Установление соответствий между идентифицированными в образцах ЭПК/ГПК-ЭН/ГПК-ЭПЖ пептидами и базой данных биоактивных пептидов

Biopep

Представленный программный код позволяет обрабатывать два входных CSV-файла, разделенных символом «;»: первый из которых содержит список идентифицированных пептидов, второй представляет собой скачанную базу данных Biopep (по состоянию на 30.06.2025) с полями «Sequence» (АК-последовательность пептида), «Activity» (тип биологической активности), «EC5o» (величина биологической активности) и «IDa_biopep» (идентификатор в базе данных Biopep).

import pandas as pd import os import sys

def calc_identity(seql, seq2): seql = seq1.strip().lower() seq2 = seq2.strip().lower() if seql in seq2:

return len(seq1) / len(seq2) * 100 eLif seq2 in seq1:

return len(seq2) / len(seq1) * 100 eLse:

return 0.0

def format_identity(identity):

return f'{identity:.2f}'.replace('.', ',')

def get_column_value(row, possibLe_coLumns, coLname2idx=None): for col in possible_columns: if hasattr(row, col):

val = getattr(row, col) if pd.notnull(val): return val if colname2idx:

for col in possible_columns: idx = colname2idx.get(col) if idx is not None:

val = getattr(row, f'_{idx}') if pd.notnull(val): return val

return ''

def find_partial_matches(peptide_fiLe, database_fiLe, output_fiLe): debug_lines = [

peptide_df = pd.read_csv(peptide_file, sep=';', dtype=str) database_df = pd.read_csv(database_file, sep=';', dtype=str) debug_lines.append(f'peptide_df shape: {peptide_df.shape}') debug_lines.append(f'peptide_df columns: {list(peptide_df.columns)}') debug_lines.append(f'database_df shape: {database_df.shape}') debug_lines.append(f'database_df columns: {list(database_df.columns)}') if not peptide_df.empty:

debug_lines.append(f'peptide_df first row: {peptide_df.iloc[0].to_dict()}') if not database_df.empty:

debug_lines.append(f'database_df first row: {database_df.iloc[0].to_dict()}')

# Проверка наличия Sequence

if "Sequence" not in peptide_df.columns:

debug_lines.append('ОШИБКА: В peptide_df нет столбца "Sequence"!')

debug_lines.append(f'Пример значения Sequence: {peptide_df["Sequence"].iloc[0]}') if "Sequence" not in database_df.columns:

debug_lines.append('ОШИБКА: В database_df нет столбца "Sequence"!')

debug_lines.append(f'Пример значения Sequence (db): {database_df["Sequence"].iloc[0]}')

# Сопоставление имён и индексов

protein_group_cols = ['Protein Group(s)', 'Protein Group_s_', 'Protein_Group_s_']

confidence_cols = ['Confidence [%]', 'Confidence___', 'Confidence', 'Confidence (%)']

validation_cols = ['Validation']

colname2idx = {col: i for i, col in enumerate(peptide_df.columns)}

# Формируем Sequence_cLean

if "Sequence" in peptide_df.columns:

peptide_df['Sequence_clean'] = peptide_df['Sequence'].astype(str).str.strip().str.lower() if "Sequence" in database_df.columns:

database_df['Sequence_clean'] = database_df['Sequence'].astype(str).str.strip().str.lower() matches = []

for idx, peptide_row in enumerate(peptide_df.itertuples(index=False), 1): pep_seq = getattr(peptide_row, 'Sequence_clean', None) if pep_seq is None: continue

for db_row in database_df.itertuples(index=False): db_seq = getattr(db_row, 'Sequence_clean', None) if db_seq is None: continue

identity = calc_identity(pep_seq, db_seq) if identity >= 60.0: matches.append({

'Peptide Sequence': getattr(peptide_row, 'Sequence', ''), 'Biopep Sequence': getattr(db_row, 'Sequence', ''), 'Activity': getattr(db_row, 'Activity', ''), 'EC50': getattr(db_row, 'EC50', "), 'IDa_biopep': getattr(db_row, 'IDa_biopep', ''),

'Protein Group(s)': get_column_value(peptide_row, protein_group_cols, colname2idx), 'Confidence [%]': get_column_value(peptide_row, confidence_cols, colname2idx), 'Validation': get_column_value(peptide_row, validation_cols, colname2idx), 'Identity [%]': format_identity(identity)

})

debug_lines.append(f'Найдено совпадений: {len(matches)}') out_df = pd.DataFrame(matches)

debug_lines.append('Первые строки итогового DataFrame:') debug_lines.append(str(out_df.head(10)))

with open('debug_find_partial.txt', 'w', encoding='utf-8') as dbg:

dbg.write('\n'.join(str(x) for x in debug_lines)) out_df.to_csv(output_file, sep=';', index=False)

if__name__== '_main__':

if len(sys.argv) != 4:

print('Usage: python find_partial_peptide_matches.py <peptide_file> <database_file> <output_file>')

sys.exit(1)

find_partial_matches(sys.argv[1], sys.argv[2], sys.argv[3])

Функция «calc_identity» принимает две АК-последовательности в виде строк и возвращает величину процента идентичности (%), вычисленного по длине полного вхождения одной последовательности в другую. Сначала обе строки нормализуются: выполняется удаление начальных и конечных пробелов, перевод всех символов в нижний регистр. Если первая последовательность является непрерывным фрагментом второй, процент идентичности рассчитывается как отношение длины первой к длине второй, умноженное на 100. Аналогично, если вторая последовательность входит в первую, используется обратное отношение. В случаях отсутствия полного вхождения возвращается 0. Такой подход обеспечивает простую и быструю оценку степени совпадения по критерию фрагментарного включения.

Функция «format_identity» получает на вход числовое значение процента идентичности и преобразует его в строку с двумя десятичными знаками после запятой, заменяя разделитель дробной части с точки на запятую. Это форматирование соответствует стандартизованному представлению данных и гарантирует единообразие вывода в таблицах и отчетах.

Функция <^е^со1итп^а1ие» обеспечивает извлечение значения из объекта строки pandas-DataFrame, учитывая возможные варианты наименований столбцов. Сначала проверяются имена из списка «possib1e_co1umns», и при обнаружении первого непустого значения возвращается его содержимое. При наличии дополнительного словаря сопоставления имен столбцов и их индексов (co1name2idx) функция также пытается получить значение по индексированному имени. В случае отсутствия данных во всех указанных полях возвращается пустая строка. Это решение позволяет гибко обрабатывать входные таблицы с разной структурой и минимизирует

вероятность потери информации.

Функция «find_partia1_matches» выполняет последовательность шагов:

- Загрузка входных CSV-файлов (экспериментальных пептидов и базы Вюрер) в pandas-DataFrame с указанием разделителя «;» и строгим типом строк для предотвращения автоматической конверсии данных.

- Сбор отладочной информации о формах и названиях столбцов обоих DataFrame для логирования.

- Нормализация пептидных последовательностей в новых столбцах «seq_c1ean» путем удаления пробелов и приведения к нижнему регистру.

- Попарное сравнение каждой экспериментальной последовательности с каждой записью из базы Вюрер: для каждого совпадения, процент идентичности вычисляется функцией «ca1c_identity». Совпадения с идентичностью > 60% отбираются для формирования отчета.

- Для каждого отобранного совпадения в результирующий список добавляются: исходная и совпавшая последовательности, активность и ЕСэо из базы Вюрер, идентификатор в Вюрер, а также группа белков, которым принадлежит пептид, статус валидации из таблицы идентифицированных пептидов и отформатированное значение идентичности.

- Преобразование списка совпадений в итоговый DataFrame и сохранение его в CSV-файл с разделителем «;».

- Запись ранее накопленных отладочных сообщений в отдельный файл «debug_find_partia1.txt» для обеспечения прозрачности и верификации каждого этапа анализа.

В совокупности вышеперечисленные функции образуют модуль, обеспечивающий автоматизацию поиска и документирования совпадений идентифицированных пептидов с пептидами, содержащимися в справочных базах данных.

Приложение 2

Приложение 3

Таблица 1 - Обнаруженные АМП и их предшественники в тканях Sus scrofa по данным CAMPR4 и Peptide Search

№ п/п Название предшественника/ АМП (одно название, если совпадают) Последовательность предшественника / последовательность АМП (последовательность АМП) Uniprot ID предшественника pI предшеств-ка pI АМП Мм предшеств-ка, кДа Мм АМП, кДа

1 Ацил-КоА-связывающий белок MSQAEFEKAAEEVKNLKTKPADDEMLFIYSHYKQAT VGDINTERPGILDLKGKAKWDAWNGLKGTSKEDAMK AYINKVEELKKKYGI P12026 7,86 9,48 9,90 6,15

2 Ацил-КоА-связывающий белок VWDRWLL SPLS SPGTGTEAEFEKAAEEVKNLKTKPAD DEMLFIYSHYKQATVGDINTERPGILDLKGKAKWDA WNGLKGTSKEDAMKAYINKVEELKKKYGI A0A4X1SLV1 6,79 9,48 11,533 6,15

3 Ацил-КоА-связывающий белок IPGTAEFEKAAEEVKNLKTKPADDEMLFIYSHYKQAT VGDINTERPGILDLKGKAKWDAWNGLKGTSKEDAMK AYINKVEELKKKYGI A0A4X1SN56 8,07 9,48 9,918 6,15

4 Желудочный ингибиторный полипептид YAEGTFISDYSIAMDKIRQQDFVNWLLAQKGKKSDW KHNITQ P01281 8,31 9,31 4,98 4,31

5 Желудочный ингибиторный полипептид MVAMKTFCLLLVSLLLAVALGEKEEDHSRFHTKASGS QPRGPRYAEGTFISDYSIAMDKIRQQDFVNWLLAQKG KKSDWKHNITQREARALELAHQSNRKEEAREPQGSLP QNPGDDDVLKDVLTRELLAWLVEQLELCRLRFP A0A4X1URI2 6,91 9,31 16,515 4,306

6 Желудочный ингибиторный полипептид MVAMKTFCLLLVSLLLAVALGEKEEGHSRFHTKASGS QPRGPRYAEGTFISDYSIAMDKIRQQDFVNWLLAQKG KKSDWKHNITQREARALELAHQSNRKEEAREPQGSLP QNPGDDDVLKDVLTRELLAWMVEQLELCRLRFP A0A8D0PC84 7,81 9,31 16,475 4,306

7 Желудочный ингибиторный полипептид MVAMKTFCLLLVSLLLAVALGEKEEDHSRFHTKASGS QPRGPRYAEGTFISDYSIAMDKIRQQDFVNWLLAQKG KKSDWKHNITQREARALELAHQSNRKEEAREPQGSLP QNPGDDDVLKDVLTRELLAWMVEQLELCRLRFP A0A8D1I9K0 6,91 9,31 16,533 4,306

8 Желудочный ингибиторный полипептид MVAMKTFCLLLVSLLLAVALGEKEEGHSRFHTKASGS QPRGPRYAEGTFISDYSIAMDKIRQQDFVNWLLAQKG KKSDWKHNITQREARALELAHQSNRKEEAREPQGSLP QNPGDDDVLKDVLTRELLAWLVEQLELCRLRFP I3LI45 7,81 9,31 16,457 4,306

№ п/п Название предшественника/ АМП (одно название, если совпадают) Последовательность предшественника / последовательность АМП (последовательность АМП) Uniprot ID предшественника pI предшеств-ка pI АМП Мм предшеств-ка, кДа Мм АМП, кДа