JUMPn: Eine optimierte Anwendung für Protein-Co-Expressions-Clustering und Netzwerkanalyse in der Proteomik

David Vanderwall; Poudel Suresh; Yingxue Fu; Ji-Hoon Cho; Timothy I. Shaw; Ashutosh Mishra; Anthony A. High; Junmin Peng; Yuxin Li

doi:10.3791/62796

Methodenartikel

JUMPn: Eine optimierte Anwendung für Protein-Co-Expressions-Clustering und Netzwerkanalyse in der Proteomik

DOI:

10.3791/62796

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19. Oktober 2021

David Vanderwall¹ , Poudel Suresh¹^,² , Yingxue Fu² , Ji-Hoon Cho² , Timothy I. Shaw²^,³ , Ashutosh Mishra² , Anthony A. High² , Junmin Peng¹^,² , Yuxin Li¹^,²

¹Departments of Structural Biology and Developmental Neurobiology, St. Jude Children’s Research Hospital, ²Center for Proteomics and Metabolomics, St. Jude Children’s Research Hospital, ³Department of Computational Biology, St. Jude Children’s Research Hospital

In diesem Artikel

Zusammenfassung

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Wir präsentieren ein systembiologisches Tool JUMPn zur Durchführung und Visualisierung von Netzwerkanalysen für quantitative Proteomikdaten mit einem detaillierten Protokoll, das Datenvorverarbeitung, Co-Expression-Clustering, Signalweganreicherung und Protein-Protein-Interaktionsnetzwerkanalyse umfasst.

Zusammenfassung

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Mit den jüngsten Fortschritten bei massenspektrometriebasierten Proteomiktechnologien ist die Tiefenprofilierung von Hunderten von Proteomen zunehmend möglich geworden. Es ist jedoch eine Herausforderung, biologische Erkenntnisse aus solch wertvollen Datensätzen abzuleiten. Hier stellen wir eine auf Systembiologie basierende Software JUMPn und das zugehörige Protokoll vor, um das Proteom in Protein-Coexpressionscluster über Proben und Protein-Protein-Interaktionsnetzwerke (PPI) zu organisieren, die durch Module (z. B. Proteinkomplexe) verbunden sind. Mit der R/Shiny-Plattform optimiert die JUMPn-Software die Analyse von Co-Expression-Clustering, Pathway-Anreicherung und PPI-Modulerkennung mit integrierter Datenvisualisierung und einer benutzerfreundlichen Oberfläche. Die Hauptschritte des Protokolls umfassen die Installation der JUMPn-Software, die Definition von differentiell exprimierten Proteinen oder des (dys)regulierten Proteoms, die Bestimmung von aussagekräftigen Co-Expressionsclustern und PPI-Modulen sowie die Ergebnisvisualisierung. Während das Protokoll anhand eines isobaren, markierungsbasierten Proteomprofils demonstriert wird, ist JUMPn im Allgemeinen auf eine Vielzahl von quantitativen Datensätzen anwendbar (z. B. markierungsfreie Proteomik). Die JUMPn-Software und das JUMPn-Protokoll stellen somit ein leistungsfähiges Werkzeug zur Verfügung, um die biologische Interpretation in der quantitativen Proteomik zu erleichtern.

Einleitung

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Massenspektrometrie-basierte Schrotflintenproteomik ist zum Schlüsselansatz für die Analyse der Proteomdiversität komplexer Proben^{geworden 1}. Mit den jüngsten Fortschritten in der Massenspektrometrie^{Instrumentierung 2,3}, Chromatographie 4,5, Ionenmobilitätsdetektion⁶, Erfassungsmethoden (datenunabhängig⁷ und datenabhängige Erfassung⁸), Quantifizierungsansätze (multiplexe isobare Peptidmarkierungsmethode, z. B. TMT^9,10 und markierungsfreie Quantifizierung <....

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Protokoll

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HINWEIS: In diesem Protokoll wird die Verwendung von JUMPn durch die Verwendung eines veröffentlichten Datensatzes der Profilerstellung des gesamten Proteoms während der B-Zell-Differenzierung veranschaulicht, der mit dem isobaren TMT-Markierungsreagenz²⁷ quantifiziert wurde.

1. Einrichtung der JUMPn-Software

HINWEIS: Für die Einrichtung der JUMPn-Software stehen zwei Optionen zur Verfügung: (i) Installation auf einem lokalen Computer für den persönlichen Gebrauch; und (ii) Bereitstellung von JUMPn auf einem Remote-Shiny-Server für mehrere Benutzer. Für die lokale Installation reicht ein PC ....

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Ergebnisse

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Wir verwendeten unsere veröffentlichten Deep-Proteomics-Datensätze^25,26,27,30 (Abbildungen 5 und Abbildung 6⁾ sowie Datensimulationen⁵⁷ (Tabelle 1), um die JUMPn-Leistung zu optimieren und zu bewerten. Für die Co-Expressions-Proteinclustering-Analyse über WGCNA empfehlen wir, Proteine zu verwend.......

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Diskussion

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Hier haben wir unsere JUMPn-Software und ihr Protokoll vorgestellt, die in mehreren Projekten zur Sezierung molekularer Mechanismen unter Verwendung tiefer quantitativer Proteomik-Daten 25,26,27,30,64 angewendet wurden. Die JUMPn-Software und das Protokoll wurden vollständig optimiert, einschließlich der Berücksichtigung von DE-Proteinen für die Co-Expressions.......

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Offenlegungen

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Die Autoren haben nichts offenzulegen.

Danksagungen

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Die finanzielle Unterstützung wurde von den National Institutes of Health (NIH) (R01AG047928, R01AG053987, RF1AG064909, RF1AG068581 und U54NS110435) und ALSAC (American Lebanese Syrian Associated Charities) bereitgestellt. Die MS-Analyse wurde im Zentrum für Proteomik und Metabolomik des St. Jude Children's Research Hospital durchgeführt, das teilweise durch den NIH Cancer Center Support Grant (P30CA021765) unterstützt wurde. Der Inhalt liegt in der alleinigen Verantwortung der Autoren und stellt nicht unbedingt die offiziellen Ansichten der National Institutes of Health dar.

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Materialien

Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien
Name	Unternehmen	Katalognummer	Kommentare
MacBook Pro mit einem 2,3 GHz Quad-Core Prozessor mit OS 10.15.7.	Apple Inc.	MacBook Pro 13''	Hardware für die Softwareentwicklung und das Testen
Anoconda	Anaconda, Inc.	Version 4.9.2	https://docs.anaconda.com/anaconda/install/
Miniconda	Anaconda, Inc.	Version 4.9.2	https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
RStudio	RStudio Gemeinnützige Körperschaft	Version 4.0.3	https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/
Shiny Server	RStudio Gemeinnützige Körperschaft		https://shiny.rstudio.com/articles/shinyapps.html

Referenzen

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Aebersold, R., Mann, M. Mass-spectrometric exploration of proteome structure and function. Nature. 537, 347-355 (2016).
Senko, M. W., et al. Novel parallelized quadrupole/linear ion trap/orbitrap ....

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Protein Co Expression Network Analysis Proteomics Clustering Protein Interaction Networks Pathway Enrichment Co Expression Clustering PPI Module Detection Quantitative Proteomics R Shiny Platform Mass Spectrometry Proteomics

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