本方案介绍了如何利用在线资源探索、比较和解读人类蛋白质糖组。
方法文章
本方案介绍了如何利用在线资源探索、比较和解读人类蛋白质糖组。
Glyco@Expasy 项目作为一个相互关联的数据库与工具集合,涵盖了糖生物学多个方面的知识。其特别目标是突出由糖链介导的糖蛋白(如细胞表面受体)与糖结合蛋白之间的相互作用。本文通过两个典型示例——人前列腺特异性抗原(PSA)的N-糖组和人血清蛋白的O-糖组,介绍该集合中的主要资源。通过不同的数据库查询并借助可视化工具,本文展示了如何在一个连续的流程中探索和比较内容,以收集并关联原本分散的信息片段。所收集的数据旨在为更复杂的糖链功能研究场景提供支持。因此,本文所介绍的糖生物信息学被提出作为一种手段,可用于加强、构建或反驳关于特定背景下蛋白质糖组特异性的假设。
糖类、与其相连的蛋白质(糖蛋白)以及与其结合的蛋白质(凝集素或碳水化合物结合蛋白)是细胞表面主要的分子参与者1。尽管它们在细胞间通讯中具有核心作用,但与基因组学和蛋白质组学相比,大规模研究(包括糖组学、糖蛋白质组学或糖类相互作用组学数据)仍然十分有限。
直到最近,仍缺乏能够在复杂碳水化合物与载体蛋白保持偶联状态下对其分支结构进行表征的方法。糖蛋白的生物合成是一种非模板驱动的过程,其中单糖供体、接受糖基的糖蛋白底物以及糖基转移酶和糖苷酶共同发挥相互作用。由此产生的糖蛋白可能带有复杂的结构,具有多个分支点,每个单糖组分都可能是自然界中存在的多种类型之一1。由于该过程不依赖模板,因此生化分析成为获取寡糖结构信息的唯一选择。对天然蛋白质上连接的糖链结构进行分析往往具有挑战性,因为需要高灵敏度、定量且可靠的分析技术来确定单糖组成、连接方式及分支序列2。
在此背景下,质谱法(MS)是糖组学和糖蛋白质组学实验中最广泛使用的技术。随着时间推移,这些实验正越来越多地在高通量条件下进行,相关数据也不断积累至各类数据库中。以多种格式表示的聚糖结构3已收录于GlyTouCan4,这是通用的聚糖数据存储库,其中....
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1. 从 GlyConnect 中的蛋白质 N-糖组到 UniLectin 中的凝集素
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本实验方案的第一部分(第1节)展示了如何利用GlyConnect平台研究人前列腺特异性抗原(PSA)Asn-69位点所连接N-糖链的特异性或共性。通过两种可视化工具(图4 和图5),重点阐述了组织依赖性(尿液和精液)以及亚型依赖性(正常和高pI)的糖链表达差异。
首先,GlyConnect Octopus 能够展示数据库中存储的实体之间的关联,为探索上下文信息提供了机会 通过 (1)在章鱼图中选择显示不同的实体,以及(2)点击链接查看相关条目。结果呈现出依赖于组织类型的特异性关联。
其次,GlyConnect Compozitor 最初被设计用于定义或优化糖肽鉴定的组成文件,现被用于评估两种已知 PSA 亚型(正常和高等电点)中的聚糖表达。对每种亚型糖组的比较生成了一个连接紧密的图谱,突出了四个节点(组成),其中两个节点是高 pI 亚型的特征性组成。尽管糖组.......
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利用 GlyConnect Octopus 揭示意外相关性的工具
GlyConnect Octopus 最初设计用于以较宽松的糖链定义来查询数据库。事实上,文献中通常会报告糖组中糖链的主要特征,例如是否含有岩藻糖基化或唾液酸化修饰、是否具有两个或更多天线结构等。此外,无论 N-连接还是 O-连接的糖链,均可根据《糖生物学要点》(Essentials of Glycobiology)1 参考手册中详述的核心结构进行分类,这类核心结构也常在已发表的文章中被引用。最后,血型抗原等糖链表位是研究者在结构中关注的另一类特性,可能被单独识别以对糖链进行分型。最终,针对特定组织或选定物种中表达的糖组,搜索其共性或差异特征可能是有意义的。从这一角度看,所收集的信息应被用作提出新假设的依据,而非被视为唯一确定的事实。
利用 GlyConnect Compozitor 构建糖链组成集合的工具
浏览蛋白质页面中描述的结构信息存在局限性,因为列表形式往往掩盖了条目化结.......
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作者声明无利益冲突。
作者衷心感谢蛋白质组信息学小组的历任和现任成员,他们参与了本教程所用资源的开发工作,特别是Julien Mariethoz和Catherine Hayes对GlyConnect的贡献,François Bonnardel对UniLectin的贡献,Davide Alocci和Frederic Nikitin对Octopus的贡献,以及Thibault Robin对Compozitor的开发和Octopus最终完善所做的工作。
glyco@Expasy 项目的发展得到了瑞士联邦政府通过教育、研究与创新国务秘书处(SERI)的支持,并由瑞士国家科学基金会(SNSF:31003A_179249)提供补充资助。ExPASy 由瑞士生物信息学研究所维护,并托管于 Vital-IT 能力中心。作者还感谢 Anne Imberty 在 UniLectin 平台上的卓越合作,该平台由法国国家研究局 PIA glyco@Alps(ANR-15-IDEX-02)、罗纳河谷联盟校区联合资助计划(http://campusrhodanien.unige-cofunds.ch)以及 Labex Arcane/CBH-EUR-GS(ANR-17-EURE-0003)共同支持。
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