Quartäre Strukturmodellierung durch chemische Vernetzungsmassenspektrometrie: Erweiterung der TX-MS Jupyter-Berichte
20. Oktober 2021
Die gezielte Vernetzungsmassenspektrometrie erstellt quartäre Proteinstrukturmodelle unter Verwendung von Massenspektrometriedaten, die mit bis zu drei verschiedenen Erfassungsprotokollen erfasst wurden. Wenn sie als vereinfachter Workflow auf dem Cheetah-MS-Webserver ausgeführt werden, werden die Ergebnisse in einem Jupyter Notebook gemeldet. Hier zeigen wir die technischen Aspekte, wie das Jupyter Notebook für eine tiefergehende Analyse erweitert werden kann.
Diese Methode nutzt die Leistungsfähigkeit von Jupyter Notebook, um informative und visuell ansprechende Berichte zu liefern, während die Benutzer den Bericht auf reproduzierbare und nachvollziehbare Weise erweitern und anpassen können. Diese flexible Technik ermöglicht es, alle Benutzeränderungen so detailliert zu erfassen, dass sie in einem späteren Zeitrahmen oder von einem anderen Benutzer reproduziert werden können. Obwohl diese Methode in jedem Forschungsbereich allgemein anwendbar ist, ist sie in erster Linie für Mucor Life Science konzipiert, ein Forschungsgebiet, das komplexe Daten produzieren kann.
Bevor Sie mit der Analyse beginnen, öffnen Sie die Website für die gezielte Vernetzung der Massenspektrometrie. Nach der Navigation zur Website wird ein Begrüßungsbildschirm mit einer allgemeinen Beschreibung des TX MS.web-Dienstes angezeigt. Unter der Registerkarte Tutorial kann eine detaillierte Beschreibung der bereitgestellten Dienste mit Informationen zur Nutzung des Dienstes und zur Analyse der Ergebnisse beobachtet werden.
Auf der Registerkarte Download können Software und Ressourcen heruntergeladen werden. Die gesamte Software ist unter einer Open-Source-Lizenz verfügbar. Unter der Registerkarte Lizenz macht die BSD 3-Klausel-Lizenz die Software explizit so breit wie möglich nutzbar.
Auf der Registerkarte Kontakt finden Sie Kontaktinformationen zum Einreichen von Fragen oder Kommentaren. Um eine E-Mail mit der Anforderung von Benutzeranmeldeinformationen zu senden, kehren Sie zur Registerkarte Gepard zurück und klicken Sie unten auf der Seite auf den Hyperlink E-Mail-Adresse. Geben Sie die relevanten Informationen in die Betreffzeile im Textkörper der E-Mail ein.
Eine Antwort wird so schnell wie möglich gesendet. Nachdem Sie eine Bestätigungs-E-Mail mit den Benutzerdaten erhalten haben, melden Sie sich an und laden Sie die Massenspektrometriedaten auf die Website hoch. Klicken Sie auf Workflow senden und geben Sie einen Titel und eine Beschreibung ein.
Klicken Sie dann auf Workflow anzeigen und wählen Sie den Geparden-Workflow aus. Nachdem Sie den Assistenten ausgeführt haben, verwenden Sie den Online-Viewer, um das Jupyter-Notizbuch zu überprüfen. Um JupyterHub zu installieren, installieren Sie den Docker wie angewiesen und laden Sie den JupyterHub Docker-Container mit der Jupyter openBIS-Erweiterung herunter.
Führen Sie nach dem Start des Dockers den Container P8171:8000 malmstroem/jove:latest aus. Navigieren Sie zur angegebenen Webadresse und melden Sie sich mit dem Benutzernamen und dem Kennwort Benutzer an. Um den Bericht herunterzuladen, klicken Sie in Python 3 auf Neu, um eine neue Registerkarte mit einem unbenannten Notizbuch zu öffnen.
Klicken Sie im Jupyter-Toolmenü auf openBIS-Verbindungen konfigurieren und geben Sie TX MS als Namen, TX MS-Webadresse als URL, Gast als Benutzer und G-U-E-S-T-P-A-S-S-W-D als Kennwort ein. Wählen Sie die neue Verbindung aus, und klicken Sie auf Verbindung auswählen, um nach dem Bericht zu suchen. Klicken Sie dann, laden Sie in die Zelle herunter und führen Sie alle aus, um den Bericht zurückzugeben.
Um den Bericht zu erweitern, klicken Sie auf Zelle und fügen Sie unten ein, um unten eine neue Zelle hinzuzufügen. Klicken Sie dann auf Code, drücken Sie die Umschalttaste und die Eingabetaste, um die Zelle auszuführen. Um den Bericht hochzuladen, klicken Sie auf die Schaltfläche Hochladen, um einen neuen Datensatz zu erstellen.
Eine repräsentative Struktur von M1 und Albumin mit Top-Querverbindungen, die auf der Struktur abgebildet sind, sind hier dargestellt. Alle Vernetzungen wurden durch gezielte Vernetzungsmassenspektrometrie nach dem Parsen von hochauflösenden MS1-Datenabhängigen und unabhängigen Erfassungsdaten erhalten, und die Berechnungsmodelle wurden durch das RosettaDock-Protokoll bereitgestellt. Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass Proteinprotein-Interaktionen in Bezug auf ihre Stabilität vielfältig sind.
Daher können Ihre Ergebnisse variieren. Die derzeitige Methodik beschränkt sich auf binäre Wechselwirkungen und kann daher nicht auf komplexere Proteinquartärstrukturen angewendet werden. Die Modellierung einzelner Paare kann jedoch eine gute Grundlage für den Aufbau komplexerer Strukturen bieten.
Details über die Bindungsschnittstelle können in vielerlei Hinsicht nützlich sein, zum Beispiel, um Mutationen vorzuschlagen, die die Proteininteraktionen entweder stabilisieren oder destabilisieren können. Dies kann also hilfreich sein, um die Rolle von Protein-Protein-Interaktionen besser zu verstehen.
Übersicht
In diesem Artikel wird eine Methode zur Erstellung von Modellen der quartären Proteinstruktur unter Verwendung der gezielten vernetzenden Massenspektrometrie beschrieben. Der Arbeitsablauf wird auf dem Cheetah-MS-Webserver durchgeführt, und die Ergebnisse werden in einem anpassbaren Jupyter-Notebook berichtet.
Wesentliche Studienkomponenten
Bereich der Wissenschaft
- Massenspektrometrie
- Proteinstrukturanalyse
- Computerbasierte Biologie
Hintergrund
- Die gezielte Vernetzungsmassenspektrometrie ist eine Technik zur Untersuchung von Proteinwechselwirkungen.
- Die Methode ist für die komplexe Datenanalyse in den Lebenswissenschaften konzipiert.
- Jupyter-Notebooks bieten eine flexible Plattform für Datenanalyse und -auswertung.
- Open-Source-Software erhöht die Zugänglichkeit für Forschende.
Zweck der Studie
- Eine vereinfachte Workflow-Methode für die Modellierung von Proteinstrukturen demonstrieren.
- Die Fähigkeiten von Jupyter-Notebooks in der wissenschaftlichen Berichterstattung aufzeigen.
- Eine reproduzierbare Methode zur Analyse von Massenspektrometriedaten bereitstellen.
Verwendete Methoden
- Nutzung des Cheetah-MS-Web-Servers für die Dateneinreichung.
- Integration von Jupyter Notebook zur Berichtserstellung.
- Anwendung des RosettaDock-Protokolls für die computerbasierte Modellierung.
- Detaillierte Benutzeranleitungen zur Softwareinstallation und Datenanalyse.
Hauptergebnisse
- Erfolgreiche Modellierung von Proteinstrukturen mit abgebildeten Vernetzungen.
- Nachweis der Anwendbarkeit der Methode auf binäre Proteinwechselwirkungen.
- Erkenntnisse über Protein-Protein-Wechselwirkungen und deren Stabilität.
- Potenzial zur Vorschlag von Mutationen, die Proteinwechselwirkungen beeinflussen.
Schlussfolgerungen
- Die Methodik eignet sich zur Analyse binärer Proteinwechselwirkungen.
- Die Ergebnisse können aufgrund der vielfältigen Natur der Proteinwechselwirkungen variieren.
- Durch weitere Entwicklungen könnte die Modellierung komplexer Strukturen verbessert werden.
Häufig gestellte Fragen
Ausschlaggebende Bedeutung für die Industrie
Die Modellierung der quartären Struktur mittels gezielter Vernetzungsmassenspektrometrie (TX-MS) ermöglicht eine hochzuverlässige Kartierung von Protein-Protein-Interaktionen direkt aus komplexen biologischen Proben, ohne dass eine großtechnische Reinigung erforderlich ist. Die Integration von TX-MS mit anpassbaren Jupyter-Notebook-Berichten unterstützt eine reproduzierbare, nachvollziehbare und erweiterbare Analyse und erhöht somit das Vertrauen in Vorhersagen innerhalb früher Entdeckungs- und Strukturbiologie-Pipelines. Diese Fähigkeit ist strategisch bedeutsam für Biopharma-Forschungs- und Entwicklungsteams, die die Validierung von Zielstrukturen entrisiken und die strukturbasierte Arzneimittelentwicklung beschleunigen möchten.
Strategische Anwendungen in der Biopharma-Forschung und -Entwicklung
Frühe Entdeckung und Zielvalidierung
- Ermöglicht die direkte Untersuchung von Protein-Protein-Grenzflächen unter nativen Bedingungen.
- Unterstützt die funktionelle Zielvalidierung durch Abbildung von Vernetzungen auf strukturelle Modelle.
- Erleichtert die mechanistische Risikominderung, indem Interaktionsflächen und Stabilität geklärt werden.
- Verbessert die Vorhersagesicherheit für strukturbasiertes Design in nachfolgenden Schritten.
Screening und Assay-Entwicklung
- Bereitet validierte Strukturmodelle für die Verwendung in Screening- und Assay-Entwicklungsworkflows vor.
- Standardisiert Berichterstattung und Analyse durch reproduzierbare Jupyter-Notebook-Ausgaben.
- Ermöglicht die quantitative Bewertung von Vernetzungsdaten zur Optimierung von Assays.
- Unterstützt die zuverlässige Beurteilung der Wirkung von Verbindungen auf Proteinwechselwirkungen.
Translationale und präklinische Forschung
- Ermöglicht die Abstimmung struktureller Erkenntnisse mit translationsorientierten Biomarker-Strategien bei der Kartierung krankheitsrelevanter Komplexe.
- Gewährleistet Kontinuität von der interaktionsbasierten Kartierung im Entdeckungsstadium bis zur Validierung in präklinischen Modellen.
- Reduziert Risiken bei Entscheidungen zur Weiterentwicklung, indem molekulare Wirkmechanismen geklärt werden.
Pipeline- und Workflow-Integration
Die TX-MS mit Jupyter-basiertem Reporting ist in den Entdeckungsprozess von der frühen Target-Validierung über die Lead-Identifizierung bis hin zur präklinischen Forschung integriert und unterstützt die iterative Überprüfung von Hypothesen sowie die Verfeinerung von Modellen.
- Entdeckungsbiochemie: Ermöglicht die hypothesengetriebene Kartierung von Protein-Interaktionsflächen und Interaktionsnetzwerken.
- Screening: Liefert standardisierte, quantitative Vernetzungsdaten zur Assay-Eignung.
- Analytik: Stellt nachvollziehbare und erweiterbare Berichte für vergleichende Analysen und Entscheidungsunterstützung bereit.
- Translationale Forschung: Verbindet strukturelle Erkenntnisse mit krankheitsrelevanten Systemen, sofern durch kartierte Komplexe unterstützt.
- Unternehmensweite Wiederverwendung: Bietet eine wiederverwendbare, Open-Source-Plattform für laufende Struktur- und Interaktionsstudien.
Operative und unternehmerische Auswirkungen
- Wissenschaftlicher Wert: Erhöht die Vorhersagesicherheit und verringert Mehrdeutigkeiten bei der Zielvalidierung.
- Operationaler Wert: Fördert Reproduzierbarkeit, Rückverfolgbarkeit und Skalierbarkeit durch standardisierte digitale Arbeitsabläufe.
- Strategischer Wert: Ermöglicht fundierte Go/No-Go-Entscheidungen und kapitaleffizientes Portfolio-Management.
- Portfolio-Implikation: Unterstützt die risikoadjustierte Priorisierung und Weiterentwicklung strukturell validierter Zielstrukturen.
Durchführungsüberlegungen
- Erfordert Fachkenntnisse in Massenspektrometrie, Strukturmodellierung und computergestützter Analyse.
- Benötigt Zugang zu MS-Geräten sowie rechnerischer Infrastruktur zur Datenverarbeitung und -visualisierung.
- Erfordert die Standardisierung von Datenformaten und Berichterstattungspraktiken über Teamgrenzen hinweg.
- Die Anpassung an komplexere (nicht-binäre) Proteinstrukturen ist derzeit begrenzt.
- Zu den praktischen Einschränkungen gehören die Variabilität der Stabilität von Proteinwechselwirkungen und die Übertragbarkeit der Modelle.
Biopharma-FAQs
Chapters in this video
0:04
Introduction
0:47
Targeted Cross-Linking Mass Spectrometry (TX-MS)
2:21
JupyterHub Installation
2:51
Report Download
3:30
Report Extension and Uploading
3:50
Results: Representative Structural Model of Streptococcus Pyogenes Protein M1 and Human Albumin with XLs Mapped on the Structure
4:18
Conclusion
