Name: Anwendung der Chemieinformatik zur Entwicklung einer strukturdurchsuchbaren Datenbank analytischer Methoden (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-06-06T15:15:00.000+00:00
Duration: 5 min 34 s
Description: Erfahren Sie, wie die Cheminformatik die Entwicklung von AMOS ermöglicht, einer durchsuchbaren Datenbank für analytische Methoden und Spektraldaten. Diese Ressource verbessert den Zugang für Forscher erheblich.

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<ol><li>Kim, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((PubChem+substance+and+compound+databases%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Res%22%5BJournal%5D)">PubChem substance and compound databases.</a> Nucleic Acids Res. 44 (D1), D1202-D1213 (2016).</li>
<li>Pence, H. E., Williams, A. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((ChemSpider%3A+An+online+chemical+information+resource%5BTitle%5D)+AND+%22J+Chem+Educ%22%5BJournal%5D)">ChemSpider: An online chemical information resource.</a> J Chem Educ. 87 (11), 1123-1124 (2010).</li>
<li>Williams, A. J., Grulke, C. M., Edwards, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+CompTox+chemistry+dashboard%3A+A+community+data+resource+for+environmental+chemistry%5BTitle%5D)+AND+%22J+Cheminform%22%5BJournal%5D)">The CompTox chemistry dashboard: A community data resource for environmental chemistry.</a> J Cheminform. 9, 61(2017).</li>
<li>Grulke, C. M., Williams, A. J., Thillanadarajah, I., Richard, A. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((EPA%27s+DSSTox+database%3A+History+of+development+of+a+curated+chemistry+resource+supporting+computational+toxicology+research%5BTitle%5D)+AND+%22Comput+Toxicol%22%5BJournal%5D)">EPA's DSSTox database: History of development of a curated chemistry resource supporting computational toxicology research.</a> Comput Toxicol. 12, 100096(2019).</li>
<li>Tickner, J. A., Schifano, J. N., Blake, A., Rudisill, C., Mulvihill, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Advancing+safer+alternatives+through+functional+substitution%5BTitle%5D)+AND+%22Environ+Sci+Technol%22%5BJournal%5D)">Advancing safer alternatives through functional substitution.</a> Environ Sci Technol. 49 (2), 742-749 (2015).</li>
<li>Phillips, K. A., Wambaugh, J. F., Grulke, C. M., Dionisio, K. L., Isaacs, K. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-throughput+screening+of+chemicals+as+functional+substitutes+using+structure-based+classification+models%5BTitle%5D)+AND+%22Green+Chem%22%5BJournal%5D)">High-throughput screening of chemicals as functional substitutes using structure-based classification models.</a> Green Chem. 19 (4), 1063-1074 (2017).</li>
<li>Isaacs, K. K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+harmonized+chemical+monitoring+database+for+support+of+exposure+assessments%5BTitle%5D)+AND+%22Sci+Data%22%5BJournal%5D)">A harmonized chemical monitoring database for support of exposure assessments.</a> Sci Data. 9, 314(2022).</li>
<li>SpectraBase. , 
 <a target="_blank" href="https://spectrabase.com/">https://spectrabase.com/</a> (2025).</li>
<li>Djoumbou Feunang, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((ClassyFire%3A+Automated+chemical+classification+with+a+comprehensive%2C+computable+taxonomy%5BTitle%5D)+AND+%22J+Cheminform%22%5BJournal%5D)">ClassyFire: Automated chemical classification with a comprehensive, computable taxonomy.</a> J Cheminform. 8, 61(2016).</li>
<li>Ulrich, E. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((EPA%27s+non-targeted+analysis+collaborative+trial+%28ENTACT%29%3A+Genesis%2C+design%2C+and+initial+findings%5BTitle%5D)+AND+%22Anal+Bioanal+Chem%22%5BJournal%5D)">EPA's non-targeted analysis collaborative trial (ENTACT): Genesis, design, and initial findings.</a> Anal Bioanal Chem. 411 (4), 853-866 (2019).</li>
<li>Sobus, J. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Using+prepared+mixtures+of+ToxCast+chemicals+to+evaluate+non-targeted+analysis+%28NTA%29+method+performance%5BTitle%5D)+AND+%22Anal+Bioanal+Chem%22%5BJournal%5D)">Using prepared mixtures of ToxCast chemicals to evaluate non-targeted analysis (NTA) method performance.</a> Anal Bioanal Chem. 411 (4), 835-851 (2019).</li>
<li>Chao, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((In+silico+MS%2FMS+spectra+for+identifying+unknowns%3A+A+critical+examination+using+CFM-ID+algorithms+and+ENTACT+mixture+samples%5BTitle%5D)+AND+%22Anal+Bioanal+Chem%22%5BJournal%5D)">In silico MS/MS spectra for identifying unknowns: A critical examination using CFM-ID algorithms and ENTACT mixture samples.</a> Anal Bioanal Chem. 412 (6), 1303-1315 (2020).</li>
<li>McEachran, A. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Revisiting+five+years+of+CASMI+contests+with+EPA+identification+tools%5BTitle%5D)+AND+%22Metabolites%22%5BJournal%5D)">Revisiting five years of CASMI contests with EPA identification tools.</a> Metabolites. 10 (6), 260(2020).</li>
<li>Charest, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Improving+predictions+of+compound+amenability+for+liquid+chromatography-mass+spectrometry+to+enhance+non-targeted+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Anal+Bioanal+Chem%22%5BJournal%5D)">Improving predictions of compound amenability for liquid chromatography-mass spectrometry to enhance non-targeted analysis.</a> Anal Bioanal Chem. 416 (10), 2565-2579 (2024).</li>
</ol>

<table><tbody><tr><td>Einguss</td><td>N/A</td><td>https://git-scm.com/</td><td>Open-Source-Versionskontrollsystem.</td></tr><tr><td>JavaScript (Englisch)</td><td>N/A</td><td>https://ecma-international.org/publications-and-standards/standards/ecma-262/</td><td>Programmiersprache.&nbsp; Definiert durch ECMA International Standards.</td></tr><tr><td>PostgreSQL</td><td>Globale PostgreSQL-Entwicklungsgruppe</td><td>https://postgresql.org/about/licence</td><td>Open-Source-Datenbankmanagementsystem.</td></tr><tr><td>Python</td><td>Python-Software-Stiftung</td><td>https://www.python.org/</td><td>Open-Source-Programmiersprache.</td></tr></tbody></table>

anwendung der chemieinformatik zur entwicklung einer strukturdurchsuchbaren datenbank analytischer methoden

Applying Cheminformatics to Develop a Structure Searchable Database of Analytical Methods

Die oben gezeigten Screenshots von AMOS zeigen typische Ergebnisse der einzelnen Suchen in der Anwendung, einschließlich der Suche nach interessanten Substanzen und zwischen Spektren, Datenblättern und Methoden. Die Vielfalt der Abfragemöglichkeiten in der Datenbank zielt darauf ab, die wahrscheinlichsten und nützlichsten Arten der Suche so abzudecken, dass eine tiefere Untersuchung der Daten und der Substanzen, auf die sie sich beziehen, möglich ist.
Um die Suche eines Benutzers zu erleichtern, ist ein Großteil der Funktionalität so miteinander verbunden, dass eine tiefere Untersuchung der verfügbaren Daten unterstützt werden soll. Als Beispiel für einen Arbeitsablauf verknüpft die Visualisierung der funktionalen Verwendungsklassifizierung mit Ansichten der Methoden und Informationsblätter, die sich auf diese Funktionsklasse beziehen, aus denen Stofflisten extrahiert und in die Chargensuche eingespeist werden können, oder es können einzelne Dokumente untersucht und einzelne Stoffe in diesen Dokumenten weiter untersucht werden. Da viele Substanzen in Methoden auch experimentelle Massenspektren in der Datenbank haben, kann ein Forscher schnell von einer Stoffkategorie zu einer Reihe von Methoden und Spektren übergehen, mit denen das Vorhandensein einer bestimmten Substanz getestet werden kann (siehe Abbildung 9).
Da die Ergebnisse stark davon abhängen, wonach gesucht wird und welche Suche bzw. Suchen ausgeführt werden, sind repräsentative Ergebnisse für die gesamte Anwendung schwer zu definieren. Insgesamt kann es zutreffender sein, einen "Erfolg" in Bezug auf die Benutzererfahrung zu beschreiben; In diesem Fall ist zu hoffen, dass im Allgemeinen Folgendes zutrifft: Dass die Methoden des Suchens und Filterns (und die Möglichkeit, zwischen verschiedenen Suchen und Filtern zu wechseln) effektiv sind, um zu identifizieren, welche Teilmengen von Informationen ein Benutzer wünscht; dass die Ergebnisse, die der Benutzer findet, genau und nützlich sind. Abbildung 10 zeigt einen Beispiel-Workflow, der AMOS-Funktionen veranschaulicht.
<img alt="Figure 10" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68194/68194fig10.jpg"> 
Abbildung 10: Beispiel-Workflow zur Veranschaulichung von AMOS-Funktionalitäten. Der Arbeitsablauf beginnt mit einer Klassifizierung der funktionellen Verwendung (Atemwegsmedikamente), filtert Methoden, die mit Atemwegsmedikamenten im Blut in Verbindung stehen, untersucht eine bestimmte Methode und identifiziert Spektren für eine Substanz, die in dieser Methode enthalten ist. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68194/68194fig10large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.</a>

Anwendung der Chemieinformatik zur Entwicklung einer strukturdurchsuchbaren Datenbank analytischer Methoden

Analytical methods can range from detailed regulatory documents to simpler summaries. Regulatory methods may include information on amenable analytes, ...

Wir wollen eine einfache Möglichkeit für EPA-Wissenschaftler schaffen, Analysemethoden aus verteilten Ressourcen zu finden, damit unsere Wissenschaftler weniger Zeit damit verbringen müssen, das Internet zu durchsuchen, und stattdessen eine kuratierte Ressource in unser bestehendes chemisches Informatiksystem integrieren können. Was wir entwickelt haben, ist im Wesentlichen ein leichtgewichtiges Dokumentenmanagementsystem, das diese Dokumente auf extrahierte chemische Substanzen abbildet. Infolgedessen können Tausende von Analysemethoden mit verschiedenen chemischen Identifikatoren durchsucht werden, um Methoden zu finden, die bereits zum Nachweis dieser Chemikalien angewendet wurden. Es gibt keine andere kostenlose Online-Datenbank mit Analysemethoden, in der die Gemeinschaft suchen kann, um entweder eine bestehende Referenzanalysemethode für eine Chemikalie oder eine gute Reihe von Startbedingungen für eine bestimmte Methode zu erhalten. Dieses Protokoll lehrt den Leser, wie er AMOS verwenden kann, um nützliche Daten zur Unterstützung seiner Methodenentwicklungsarbeit zu sammeln. Wir haben viel darüber gelernt, wie wir Daten aus analytischen Methoden sammeln und in unsere Datenbank und Anwendung integrieren können. Durch die Aggregation dieser Tausenden von Dokumenten und die Zuordnung zu den zugehörigen chemischen Substanzen verfügen wir nun über einen hervorragenden Datensatz, um die Verwendung dieser Dokumente zu untersuchen und ein großes Sprach-KI-Modell zu erweitern, das die Wissenschaftler abfragen können.[Erzähler] Gehen Sie zunächst zum Textfeld oben links in der Navigationsleiste oder zum Suchfeld auf der Startseite und geben Sie einen Stoffnamen, eine CAS-Registrierungsnummer, einen InChIKey- oder DSSTox-Stoffidentifikator ein. Drücken Sie die Eingabetaste oder klicken Sie auf Suchen, um die Suche auszuführen. Wählen Sie eine Zeile in der resultierenden Tabelle aus, um den zugehörigen Datensatz auf der rechten Seite der Seite anzuzeigen. Um eine Chargensuche durchzuführen, geben Sie eine Liste von DSSTox-Stoffidentifikatoren in das Eingabedatenfeld ein, wobei Sie einen Identifikator pro Zeile eingeben. Verwenden Sie die Kontrollkästchen unter Suchoptionen, um Ergebnisse zu filtern oder den Datensätzen zusätzliche Informationen hinzuzufügen. Klicken Sie unten auf der Seite auf Suchen, um eine Tabellenkalkulationsdatei zu erstellen und herunterzuladen, die Informationen zu allen Einträgen in der Datenbank auflistet, die mit einer bestimmten Liste von Stoffen verknüpft sind. Sobald die Suche abgeschlossen ist, klicken Sie auf Zusätzliche Suchen, gefolgt von der Ähnlichkeitsstruktursuche. Geben Sie den Stoffidentifikator ein, setzen Sie die minimale Stoffähnlichkeit des Filters auf 0,8 und klicken Sie auf Suchen, um eine Registerkartentabelle zu erhalten. Wählen Sie dann eine Zeile in der Tabelle aus, um einen strukturellen Vergleich zwischen dem gesuchten Stoff und dem in der Tabelle ausgewählten Stoff anzuzeigen. Um eine Klassifikatorsuche durchzuführen, wählen Sie die erste Klassifizierungsebene mithilfe des Felds oben auf der Seite aus. Klicken Sie dann auf die Schaltfläche unter dem Feld, um die Liste der Klassifizierungen für die nächste Ebene anzuzeigen. Wiederholen Sie diesen Vorgang für die zweite und dritte Ebene, indem Sie jedes Mal eine Klassifizierung auswählen und auf die Schaltfläche klicken, um fortzufahren. Nachdem Sie die vierte Stufe ausgewählt haben, klicken Sie auf die Schaltfläche unten, um die Suche auszuführen und alle Stoffe aufzulisten, die zu den ausgewählten vier Stufen der Klassifizierung gehören. Durchsuchen Sie die Datenbank nach allen Informationsblättern und Methoden, indem Sie eine Methodenlisten- und Informationsblattsuche durchführen. Nachdem die Ergebnistabelle geladen ist, verwenden Sie die Eingabefelder am oberen Rand jeder Spalte, um die Daten nach bestimmten Feldern zu filtern. Um eine Massenspektrumsuche durchzuführen, geben Sie einen Massenbereich für die Zielsubstanz in Daltons ein, zusammen mit einer Fehlerspanne in Daltons oder parts per million. Legen Sie den Wert für das Fenster für die maximale Ähnlichkeit auf 0,05 Dalton fest. Wählen Sie eine Methodik, entweder Gaschromatographie-Massenspektrometrie oder Flüssigkeitschromatographie-Massenspektrometrie. Geben Sie das Massenspektrum als Liste von Masse-Ladungs- und Intensitätspaare ein. Nachdem Sie alle Felder ausgefüllt haben, klicken Sie auf die Schaltfläche Suchen, um eine Liste der Massenspektrum-Übereinstimmungen aus der Datenbank abzurufen, die auf dem vom Benutzer bereitgestellten Spektrum basieren. Wählen Sie in der resultierenden Tabelle eine Zeile für die spektrale Darstellung aus. Um nun die Klassifizierung der funktionalen Verwendung zu visualisieren, verwenden Sie das Feld "Klassen suchen", um die Liste der Klassen für die funktionale Verwendung zu durchsuchen. Bewegen Sie den Mauszeiger über einen Klassennamen in der Liste, um den entsprechenden Knoten im Diagramm hervorzuheben. Wenn Sie das Diagramm direkt erkunden, zeigen Sie mit der Maus auf einen Knoten, um eine kurze Beschreibung der Klasse anzuzeigen und alle direkten übergeordneten oder untergeordneten Klassen für diesen Knoten hervorzuheben. Hier wird ein ternäres Bodendiagramm vorgestellt, in dem Texturtypen basierend auf Ton-, Schluff- und Sandanteilen mit beschrifteten Zonen wie Ton, Lehm und sandigem Lehm klassifiziert werden. Dieses Klassifizierungstool ermöglichte es AMOS-Nutzern, Bodentexturtypen mit relevanten Faktenblättern, Analysemethoden und experimentellen Spektren zu verknüpfen und so effiziente Arbeitsabläufe von Zusammensetzungsdaten bis hin zu gezielten Stoffsuchen auf der Grundlage funktioneller Klassifikationen zu ermöglichen.

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Research

Forschung

JoVE Journal

Chemistry

Chemie

Ein Protokoll für die Online-Untersuchung von Proteinsequenz-Struktur-Dynamik-Beziehungen mit Bio3D-Web wird vorgestellt.

Untersuchung der Proteinsequenz-Struktur-Dynamik Beziehungen zu Bio3D-Web

Die Architektur von Proteinkomplexen ist essentiell für ihre Funktion. Kombination von verschiedenen massenspektrometrischen Techniken erwies sich als leistungsstarke, deren Montage zu studieren. Wir bieten Protokolle für chemische Vernetzung und native Massenspektrometrie und zeigen, wie diese komplementären Techniken helfen, die Architektur des Multi-Untereinheit Protein Baugruppen aufzuklären.

Kombination von chemische Vernetzung und Massenspektrometrie intakt Proteinkomplexe, die Architektur des Multi-Untereinheit Protein Baugruppen zu studieren

Hier präsentieren wir ein Protokoll für die sequentielle gezielte Quantifizierung und ungezielte Analyse von fluorierten Verbindungen im Wasser durch Massenspektrometrie. Diese Methode liefert quantitative Konzentrationen bekannt Fluorochemical Verbindungen und identifiziert unbekannte Chemikalien im zugehörigen Proben mit semi-quantitative Schätzungen von ihrer Fülle.

Identifizierung von pro- und Polyfluorinated chemische Spezies mit einem kombinierten gezielte und nicht gezielte Screening hochauflösende Massenspektrometrie-Workflow

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.

Quartäre Strukturmodellierung durch chemische Vernetzungsmassenspektrometrie: Erweiterung der TX-MS Jupyter-Berichte

Natürliche Produkte sind vielversprechende Ausgangspunkte für die Entwicklung neuer Medikamente und therapeutischer Mittel. Aufgrund der hohen chemischen Vielfalt ist es jedoch eine anspruchsvolle und zeitaufwändige Aufgabe, neue therapeutische Verbindungen aus Pflanzen zu finden. Wir beschreiben einen vereinfachten Ansatz zur Identifizierung von antimikrobiellen und antibiofilmen Molekülen aus Pflanzenextrakten und -fraktionen.

Systematischer Ansatz zur Identifizierung neuartiger antimikrobieller und Antibiofilmmoleküle aus Pflanzenextrakten und -fraktionen zur Vorbeugung von Zahnkaries

Die offene Suche ermöglicht die Identifizierung von Glykopeptiden, die mit bisher unbekannten Glykanzusammensetzungen verziert sind. In diesem Artikel wird ein optimierter Ansatz für die Durchführung einer offenen Suche und anschließende Glykan-fokussierte Glykopeptidsuche für Bakterienproben unter Verwendung von Acinetobacter baumannii als Modell vorgestellt.

Die Anwendung offener suchbasierter Ansätze zur Identifizierung von Acinetobacter baumannii O-verknüpften Glykopeptiden

Der Zweck dieses Protokolls ist es, niedermolekulare Strukturbibliotheken mit Open-Source-Software effizient zu generieren und zu kuratieren.

Kuration von computergestützten chemischen Bibliotheken mit alpha-Aminosäuren demonstriert

In dieser Studie wurden In-silico-Strategien verwendet, um das aufgezählte Etravirin als vielversprechendes Therapeutikum für HIV zu identifizieren. Unsere Erkenntnisse über molekulare Wechselwirkungen und Dynamiken unterstützen das rationale Design neuartiger NNRTIs als mögliche HIV-Behandlungsalternativen.

Quantitative Struktur-Wirkungs-Beziehung, Aktivitätsvorhersage und Molekulardynamik von Nicht-Nukleotid-Reverse-Transkriptase-Inhibitoren

Proteindesign beinhaltet die Konstruktion von Aminosäuresequenzen und die Einbeziehung spezifischer Motive, um funktionelle Varianten zu erzeugen. Dieser Ansatz ist entscheidend für die Entwicklung von antimikrobiellen Peptiden (AMPs) zur Bekämpfung antibiotikaresistenter Erreger. In dieser Arbeit wird ein Verfahren zur Proteinkonstruktion mit verschiedenen bioinformatischen Werkzeugen vorgestellt.

Anwendung von I TASSER, trRosetta, UCSF Chimera, HADDOCK Server und HEX loria für das De Novo und In Silico Design von Proteinen

Wir beschreiben ein Verfahren zum Profilieren von Speichelproteinen mit gemultiplexten Basis von Mikroarrays Antikörper. Monoklonale Antikörper wurden kovalent an Fluoreszenzfarbstoff-codierten 4,5 &amp;mgr; m-Mikrokugeln unter Verwendung von Carbodiimid-Chemie gebunden. Die modifizierten Mikrosphären wurden in faseroptischen Mikrovertiefungen abgeschieden, um Protein-Spiegel im Speichel mittels Fluoreszenz-Sandwich-Immunoassays zu messen.

Multiplex-Fluoreszenz-Mikroarray für Menschenspeichelproteinanalytik Verwendung von Polymer-Mikrosphären und LWL-Bundles

Erfahren Sie, wie die Cheminformatik die Entwicklung von AMOS ermöglicht, einer durchsuchbaren Datenbank für analytische Methoden und Spektraldaten. Diese Ressource verbessert den Zugang für Forscher erheblich.

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