使用开源 MALDI TOF-MS IDBac 管道分析微生物蛋白和专用代谢物数据
2019年5月15日
IDBac 是一种基于开源质谱学的生物信息学管道,它整合了从完整蛋白质和专用代谢物光谱中收集的数据,这些数据来自从细菌菌落中刮取的细胞材料。该管道使研究人员能够迅速将数百到数千个细菌菌落组织成假定的分类组,并根据专门的代谢物生产进一步区分它们。
IDBac 将来自蛋白质和未知细菌分离物的专门代谢物区域的质谱数据进行结合，以便根据其特性及其潜在的环境功能快速区分分离物。我们的办公源软件扩展了现有基于 MALDI TOF 的微生物识别策略的效用。这种扩展包括分析专门的新陈代谢作为一种额外的方法来区分与类似表型的菌落。
特性不明微生物的一个主要挑战是区分密切相关的分离物。IDBac 为研究人员提供了一种通过蛋白质和小分子分析来描述分离物的简单而快速的方法。IDBac 提供了细菌样本中专门代谢物生产的可视化比较，并可深入了解从生态学研究到药物铅发现等一系列研究课题。
马尔迪数据在工具之间保存的方式有很多种。如果您在获取使用 IDBac 的文件时遇到问题，请向 IDBac 的 GitHub 提交问题。使用无菌牙签，将细菌菌落的一小部分转移到清洁的 MALDI 板上的适当位置。
将细菌菌落均匀地扩散到该点上，使该点尽可能平坦。将 70% 质谱级甲酸的微升覆盖到样品和基质控制点上，使酸在化学烟气罩中风干。接下来，在样品和基体介质控制点中添加一个以前准备的 MALDI 矩阵解决方案的微升，并允许完全风干。
设置 MALDI TOF 质谱仪后，获取光谱。将蛋白质光谱保存在一个文件夹中，将专用代谢物光谱保存在第二个单独的文件夹中。要开始此过程，请下载 IDBac 软件。
双击下载的install_idbac以启动安装程序。接下来双击 IDBac 桌面快捷方式以启动 IDBac，默认情况下将在介绍选项卡上打开 IDBac。单击"从原始数据开始"选项卡，从创建 IDBac 实验菜单中选择要与 IDBac 一起使用的数据类型。
设置数据文件的转换和处理时，输入实验的描述性名称，其中提示并单击原始数据文件夹，然后选择相应的文件夹。然后单击"流程数据"。使用 IDBac 转换文件并处理它们后，导航到使用上一个实验页的工作，然后选择要处理的实验。
使用菜单添加有关样本的信息，请单击此处修改所选实验。将信息输入自动填充的电子表格，然后按"保存"。准备好开始分析时，请确保选择要处理的实验。
然后选择蛋白质数据分析。在蛋白质数据分析页面中，选择峰值峰值设置，通过显示的镜像图评估样本的蛋白质光谱。调整必须存在峰值的复制的百分比，以便包含该峰值进行分析。
使用镜像图作为视觉指导，将信号调整为噪声截止，该噪声截止将保留最真实的峰值，并且噪声最少，注意到在较高百分比峰值存在值下进行更多复制将允许选择较低的信号以噪声截止。在此之后，指定下部和上质量以对截止点进行充电，以规定每个频谱中要用于 IDBac 进一步分析的质量值范围。在蛋白质数据分析页中，选择"Dendrogram"选项卡，以便根据用户选择的距离测量和聚类算法将样本分组到树突中。
单击菜单上的"选择样本"，然后按照说明选择要包括在分析中的样本。只有含有蛋白质光谱的样品将显示在可用的样品框中。使用距离和聚类算法的默认值，并选择强度作为输入。
若要在树突图上显示引导值，请在引导下输入介于 2 到 1，000 之间的数字。要开始自定义树突图，请打开调整树突图菜单。要为树突图的线条着色，请选择"单击以修改线条"并选择所需的选项。
要绘制树突图旁边的电子表格中的信息，请选择包含有关样本的信息的按钮。这将打开一个面板，其中类别将基于输入的值自行填充。要插入其他实验中的样本，请选择菜单按钮插入来自另一个实验的样本，并按照新打开的面板中的指示进行。
进入小分子数据分析页面，通过原理成分分析和代谢关联网络实现数据可视化，这些网络使用双方网络显示小分子质量与样品的电荷值的相关性。单击并拖动树突图，以突出显示要分析的感兴趣的选择样本。如果未突出显示样本或未创建蛋白质树突图，则将分别出现随机子集或所有样本的代谢物关联网络。
要减去代谢物关联网络中的矩阵介质空白，请打开菜单选择一个样本来减去并选择要用作空白的适当样本。打开菜单显示/隐藏 MAN 设置，为峰值存在百分比选择所需值并复制、噪声信号以及上部和下质量截止。使用小分子镜像图来指导这些设置的选择。
对于报告结果，请复制建议中的文本，以提供用户定义的设置，用于生成创建的代谢关联网络。利用IDBac软件中的数据，对6种微莫诺斯波拉胆碱菌株和两株杆菌分基的染色进行了分析。按照原始数据选项卡开始的说明，选择单击此处转换布鲁克文件的选项，并且 IDBac 提供了每个数据集的说明。
为了自动转换和预处理峰值步骤，通过将两个实验中的杆菌和微万磷样本转移到一个实验中，创建了一个组合的IDBac实验。由此产生的分析涉及使用镜像图比较蛋白质光谱，这对于评估光谱质量和调整峰值设置非常有用。此处显示了选中默认设置的蛋白质聚类结果的屏幕截图。
通过调整绘图上的阈值来着色树突图。值得注意的是，M.chokoriensis和B.subtilis的族群之间明显分离，分离了聚类。通过点击并拖动蛋白质树突图，可以快速创建代谢关联网络，只比较B.副体菌株，只有M.chokoriensis菌株，以及同时所有菌株。
这些网络的主要功能是向研究人员提供细菌之间特殊代谢物重叠程度的广泛概述。使用新数据时，请使用 IDBac 的镜像图，以确保数据有意义且光谱高质量。批判性地评估您的实验设计和每一步的结果。
IDBac 允许研究人员建立小型和多样化的微生物库，以作进一步调查。这大大降低了与传统大型和冗余微生物库相关的成本。由于IDBac允许您在高度相似的植物遗传学组中可视化专门的代谢物重叠，因此它可用于生成将两个通常断开连接的字段联系起来的研究问题和假设。
甲酸是腐蚀性的，应在化学烟罩中处理。一些环境隔离物可能对健康造成潜在危害，所有菌株都应视为生物安全二级。
概览
IDBac是一个开源生物信息学管道，利用质谱数据对细菌分离物进行分类，基于蛋白质和特殊代谢物谱。该工具通过整合代谢分析来增强微生物鉴定，为生态和药物研究提供见解。
关键研究组成部分
科学领域
- 微生物鉴定
- 生物信息学
- 质谱
背景
- 由于密切相关的分离物，对未知微生物进行表征具有挑战性。
- 现有的MALDI TOF策略主要集中在蛋白质数据上。
- IDBac通过纳入特殊代谢物分析来扩展这些策略。
- 该软件旨在简化质谱数据的处理。
研究目的
- 提供一种快速区分细菌分离物的方法。
- 增强对微生物生态学和潜在药物发现的理解。
- 促进蛋白质和代谢物数据的整合，以进行全面分析。
使用的方法
- 质谱用于蛋白质和代谢物谱分析。
- 通过IDBac软件处理数据。
- 对样品间代谢物产生进行视觉比较。
- 使用树状图和代谢关联网络分析数据。
主要结果
- IDBac成功地根据代谢物谱对细菌分离物进行了分类。
- 视觉工具提供了对特殊代谢物产生的见解。
- 该软件在处理复杂的质谱数据方面表现出效果。
- 结果可为生态研究和药物先导发现工作提供信息。
结论
- IDBac是微生物生态学研究者的宝贵工具。
- 蛋白质和代谢物数据的整合增强了微生物鉴定。
- 未来的应用可能会扩展到生物研究的各个领域。
常见问题
Executive Industry Relevance
IDBac enables rapid, high-throughput discrimination of microbial isolates by integrating protein and specialized metabolite mass spectrometry data, addressing a key challenge in early discovery and target validation. This open-source pipeline supports portfolio triage by reducing redundancy in microbial libraries and linking phylogenetic identity to functional metabolite output. Its scalable, standardized workflow enhances predictive confidence for downstream screening and lead identification in biopharma R&D.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables functional differentiation of closely related microbial isolates through combined protein and metabolite profiling.
- Supports biological de-risking by visualizing specialized metabolite overlap within phylogenetic groups.
- Facilitates hypothesis generation linking microbial identity to environmental or therapeutic function.
- Reduces costs and redundancy in microbial library construction for discovery-stage programs.
Screening & Assay Development
- Prepares validated microbial systems for downstream compound screening by confirming both identity and metabolite production.
- Standardizes data acquisition and analysis, improving reproducibility and scalability across experiments.
- Enables rapid clustering and selection of diverse isolates for assay development and screening campaigns.
- Provides quantitative outputs for reliable comparison of microbial candidates.
Translational & Preclinical Research
- Aligns microbial metabolite profiles with potential translational biomarkers when relevant to disease models.
- Maintains continuity from early discovery through preclinical validation by integrating protein and metabolite data.
- Supports risk-adjusted advancement decisions by clarifying functional diversity among isolates.
- Offers predictive de-risking for microbial-derived lead identification.
Pipeline & Workflow Integration
IDBac fits at the intersection of early discovery, lead identification, and preclinical research by enabling rapid, reproducible microbial characterization and selection.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing and pathway clarification by linking protein fingerprints to metabolite output.
- Screening: Delivers assay-ready, reproducible data for microbial candidate evaluation.
- Analytics: Provides quantitative dendrograms and metabolite association networks for robust comparison of isolates.
- Translational Research: Facilitates continuity by tracking functional metabolite production across phylogenetic groups.
- Enterprise Reuse: Offers a scalable, open-source platform adaptable to diverse microbial discovery programs.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in microbial selection.
- Operational Value: Standardizes and streamlines high-throughput microbial analysis for reproducibility and scalability.
- Strategic Value: Enables informed go/no-go decisions and capital-efficient portfolio management.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization and advancement of microbial-derived assets.
Implementation Considerations
- Requires expertise in mass spectrometry data acquisition and interpretation.
- Needs access to MALDI-TOF MS instrumentation and compatible data formats.
- Demands cross-team standardization of sample preparation and data processing protocols.
- Adaptable to various microbial model systems with appropriate validation.
- Dependent on data quality and careful experimental design for reliable outputs.
Biopharma FAQs
Chapters in this video
0:04
Title
1:10
Preparation of MALDI Target Plates and Data Acquisition
2:02
Installing the IDBac Software and Starting with Raw Data
2:47
Work with Previous Experiments
3:22
Setting up Protein Data Analysis and Creating Mirror Plots
4:07
Clustering Samples Using Protein Data
4:49
Customizing the Protein Dendrogram and Inserting Samples from a Separate Experiment into the Dendrogram
5:32
Analyzing Specialized Metabolite Data and Metabolite Association Networks (MANs)
6:51
Results: Analysis of Microbial Protein and Specialized Metabolite Data by IDBac
8:28
Conclusion
