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The Electrochemical and Statistical Evaluation of Isolation of Mellitin and Apamin from Honey Bee (Apis Mellifera) Venom

机译：蜜蜂毒液中褪黑素和Apamin的电化学和统计评估

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We present in this manuscript for the first time the electrochemical and statistical evaluation of FPLCisolation of mellitin and apamin from honey bee (Apis mellifera) venom. Venoms are extremelycomplex blends of diverse substances that target a myriad of receptors or ion channels. Therefore,toxins, isolated from venomous organisms can be a valuable tool with diverse biological applications.In this study we decided to optimize the purification of honey bee venom by using fast protein liquidchromatography, to obtain biologically active peptide - melittin (2846.46 Da). Due to a presence ofother compounds with similar molecular weight (apamin 2027.34 Da), we optimized a differentialpulse voltammetry method with adsorptive transfer technique (AdT DPV), utilizing Brdickasupporting electrolyte for measurements. Typical voltammograms - fingerprints for each substancewere obtained and numerical projections of voltammograms were employed to propose an artificialneural network. Our suggested neural network can simply predict the content of each peptide infraction with following performance: 100 % for training and 100 % for testing.
机译：我们在本手稿中首次展示了从蜂毒（Apis mellifera）毒液中Fell分离出的褪黑素和Apapa的电化学和统计评估。毒液是针对多种受体或离子通道的多种物质的极其复杂的混合物。因此，从有毒生物中分离出的毒素可以成为具有多种生物学应用的有价值的工具。在这项研究中，我们决定通过快速蛋白质液相色谱法优化蜜蜂毒的纯化，以获得具有生物活性的肽-蜂毒素（2846.46 Da）。由于存在分子量相似的其他化合物（阿帕明2027.34 Da），我们利用吸附转移技术（AdT DPV）优化了差动脉冲伏安法，利用Brdicka支持的电解质进行测量。典型的伏安图-获得每种物质的指纹，并使用伏安图的数值投影来提出人工神经网络。我们建议的神经网络可以简单地预测每个肽违规的含量，并具有以下性能：100％用于训练，100％用于测试。

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