Navigieren in den massenspektrometrischen Proteomdaten mit kostenlosen Berechnungswerkzeugen
19. August 2025
Massenspektrometrie-basierte Proteomdaten sind in offenen Datenbanken verfügbar und mit kostenlosen Tools zugänglich. Angesichts der Komplexität von Datenbankrecherchen und -beschreibungen fehlt vielen Biologen das Wissen, um diese Datensätze zu nutzen. Hier finden Sie eine Anleitung zur Verwendung kostenloser Tools für die grundlegende Suche nach proteomischen Daten.
Unsere Arbeit bietet Biologen einen Leitfaden zur Analyse komplexer proteomischer Daten mit kostenlosen Werkzeugen. Unser Ziel ist es, sie in die Lage zu versetzen, Ergebnisse zu validieren und öffentliche Datensätze zu erforschen. Viele Biologen können öffentliche Proteomdaten nicht verwenden, weil es keine klaren Anhaltspunkte gibt.
Unsere Arbeit schlägt eine Brücke dazu und ermöglicht eine Validierung ohne neue Wildtierexperimente. Unsere Arbeit verwendet kostenlose, hochmoderne Software, die herstellerunabhängig ist. Diese Tools sind schneller, empfindlicher und bieten eine präzisere Proteomerkennung als viele herkömmliche Tools.
Laden Sie zunächst die FASTA-Datei des Referenzproteoms aus der UniProt-Datenbank herunter. Klicken Sie auf die Schaltfläche FASTA hinzufügen, um die Referenzproteomdatei in die DIA-NN-Software zu laden. Wählen Sie die beiden Optionen FASTA Digest für die Generierung von Bibliotheken ohne freie Suche und Deep-Learning-basierte Spektren, RTs und IMs Vorhersage im Abschnitt Precursor-Ionengenerierung aus.
Klicken Sie dann auf die Schaltfläche Ausführen, um eine vorhergesagte Spektralbibliothek zu generieren. Deaktivieren Sie die beiden Optionen im Abschnitt Erzeugung von Vorläuferionen. Klicken Sie auf die Schaltfläche Typ, die dem Dateiformat unter dem Eingabebereich entspricht, um die DIA-Daten zu laden.
Legen Sie nun sowohl die Massengenauigkeit als auch die MS1-Genauigkeit im Abschnitt algorithmus auf null parts per million fest. Passen Sie die Einstellungen für den Präcursor- und Fragmentmassenbereich im Abschnitt "Erzeugung von Vorläuferionen" entsprechend dem Versuchsaufbau an. Lassen Sie die anderen Softwareeinstellungen unverändert.
Klicken Sie anschließend auf die Schaltfläche Ausführen. Warten Sie, bis Fertig auf der Bedienoberfläche angezeigt wird, um anzuzeigen, dass die Analyse abgeschlossen ist. Klicken Sie nach der Installation auf das Fragment-Pipe-Symbol, das sich im bin-Ordner befindet.
Navigieren Sie zur Registerkarte "Konfiguration", um alle abhängigen Einstellungen anzuzeigen. Überprüfen Sie, ob die Module MSFragger, IonQuant, diaTracer, DIA-NN und Python auf Ihrem System verfügbar sind. Wenn Module fehlen, klicken Sie auf Update herunterladen oder herunterladen, um sie abzurufen.
Wechseln Sie nun zur Registerkarte Workflow. Wählen Sie Standard aus dem Workflow-Dropdown-Menü und klicken Sie auf Workflow laden. Klicken Sie dann auf Dateien hinzufügen, um die Dateipfade einzugeben.
Vergeben Sie den Namen des Experiments und die biologische Replikatnummer unter Dateien zuweisen oder lassen Sie das Feld leer. Klicken Sie anschließend auf die Registerkarte Datenbank, um dorthin zu wechseln. Laden Sie eine FASTA-Datei von der Festplatte oder laden Sie eine Datei herunter, die der Beispielspezies entspricht.
Wählen Sie während des Downloads die Optionen Nur überprüfte Sequenzen aus, fügen Sie Köder hinzu und fügen Sie häufige Verunreinigungen hinzu, um einen einfachen Lauf zu ermöglichen. Klicken Sie auf die Registerkarte MSFragger, um die Ansicht zu ändern. Wählen Sie die geschlossene Suchstandardkonfiguration aus und klicken Sie auf Laden.
Behalten Sie unter den Einstellungen für den Spitzenabgleich alle Standardwerte bei. Wählen Sie sowohl für die Kalibrierung als auch für die Optimierung keine aus, um die Verarbeitungszeit zu verkürzen. Passen Sie für den Proteinverdau die Parameter basierend auf den Anforderungen Ihres Experiments an, und behalten Sie die verbleibenden Standardeinstellungen bei.
Wechseln Sie nun zur Registerkarte Validierung. Deaktivieren Sie RT vorhersagen und Spektren vorhersagen, da diese Optionen für datenunabhängige Erfassungs-Workflows gedacht sind. Klicken Sie auf die Registerkarte quant MS1.
Wählen Sie Run MS1 quant (MS1-Quant ausführen) aus und klicken Sie dann auf Load Quant defaults. Wählen Sie Ionenquant und belassen Sie alle anderen Einstellungen auf den Standardwerten. Klicken Sie abschließend auf die Registerkarte Ausführen, um fortzufahren.
Wählen Sie das gewünschte Ausgabeverzeichnis aus und klicken Sie auf Ausführen, um mit der Analyse der Daten zu beginnen. Bei Patienten mit duktalem Adenokarzinom der Bauchspeicheldrüse (PDAC) zeigten SERPINA5 und HPSE eine signifikant reduzierte Expression, während FGB im Vergleich zu normalen Personen eine erhöhte Expression im Serum aufwies. In hepatozellulären Karzinom-Tumorproben zeigten ENO3, PLS3, MTAP, SERPINB9 und ITPR2 eine verminderte Expression im Vergleich zu gepaarten Geweben, während ME1, CYP27A1, RPS16 und ATP5PF signifikant erhöht waren.
Die Visualisierung der Heatmap zeigte eine durchweg erhöhte Proteinexpression im Serum von PDAC-Patienten im Vergleich zu normalen Personen. Die genontologische Anreicherungsanalyse von PDAC-Serum ergab eine signifikante Hochregulation von Prozessen im Zusammenhang mit Gerinnung und Hämostase. Die GO-Analyse von hepatozellulären Karzinomtumoren ergab eine Anreicherung von Nukleotid- und Stoffwechselprozessen, einschließlich des Purinnukleotidstoffwechsels und der NAD-Stoffwechselwege.
Die Analyse der Anreicherung des KEGG-Signalwegs von PDAC-Serum zeigte eine signifikante Aktivierung des Komplement- und Gerinnungskaskadenwegs sowie den Abbau von Glykosaminoglykanen. Die KEG-Analyse in hepatozellulären Karzinom-Tumorproben identifizierte eine Anreicherung der PPAR-Signalgebung, des Kohlenstoffstoffwechsels und der neurodegenerativen Krankheitswege, wenn auch mit geringerer statistischer Signifikanz. Das Protein-Protein-Interaktionsnetzwerk für hochregulierte PDAC-Serumproteine zeigte einen zentralen Cluster, an dem Gerinnungsfaktor 11, die Fibrinogen-Beta-Kette und der Plasma-Serin-Protease-Inhibitor sowie mehrere isolierte Proteine, darunter HPSE, CD5-Antigen-like und CRISP3, beteiligt sind.
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Überblick
Diese Studie bietet Biologen eine umfassende Anleitung zur Analyse komplexer Proteomikdaten mithilfe kostenloser, modernster Tools.
Wichtige Studienkomponenten
Forschungsbereich
- Proteomik
- Datenanalyse
- Biologische Validierung
Hintergrund
- Herausforderungen, denen Biologen bei der Verwendung öffentlicher Proteomdaten aufgrund der Komplexität gegenüberstehen.
- Die Notwendigkeit unkomplizierter Richtlinien zur Ermächtigung der Datenvalidierung und -erforschung.
- Bedeutung der Nutzung vendor-agnostischer, effizienter Software-Tools für die proteomische Analyse.
Verwendete Methoden
- Massenspektrometrie-basierte Proteomikdatenanalyse.
- Verwendung von Software wie DIA-NN und MSFragger für die Datenverarbeitung.
- Richtlinien für das Laden und Analysieren von Datensätzen, einschließlich Einstellungen für die Generierung von Spektralbibliotheken.
Hauptergebnisse
- Identifizierung signifikanter Genexpressionsänderungen bei pankreatischem duktalen Adenokarzinom und hepatozellulärem Karzinom.
- Heat-Map-Visualisierungen zeigen unterschiedliche Proteinexpressionsprofile.
- GO- und KEGG-Analysen heben Signalwege hervor, die im Kontext der untersuchten Krebsarten aktiviert sind.
Schlussfolgerungen
- Die Studie zeigt die Wirksamkeit kostenloser Software bei der Weiterentwicklung der proteomischen Analyse.
- Die Ergebnisse sind für die laufende Forschung in der Krebsbiologie und Proteomik relevant.
Häufig gestellte Fragen
Executive Industry Relevance
Mass spectrometry-based proteomics is increasingly central to early discovery and translational research, yet data complexity and lack of accessible workflows limit its broader adoption in biopharma R&D. This article demonstrates how free, vendor-agnostic computational tools enable robust interrogation and validation of public proteomic datasets, supporting hypothesis-driven research without new experimental burden. Streamlined data analysis workflows enhance predictive confidence and facilitate cross-study comparisons, directly impacting target validation and biomarker discovery pipelines.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables interrogation of proteomic datasets for functional target validation and pathway analysis.
- Supports biological de-risking by revealing protein expression changes in disease-relevant samples.
- Facilitates portfolio triage through quantitative identification of dysregulated proteins.
Screening & Assay Development
- Prepares validated protein lists and quantitative outputs for downstream assay development.
- Standardizes data processing using reproducible, open-source computational workflows.
- Enables scalable screening readiness by leveraging public datasets and automated analysis pipelines.
Translational & Preclinical Research
- Aligns proteomic findings with disease biology and pathway enrichment for translational biomarker exploration.
- Supports continuity from discovery to preclinical validation by integrating public and proprietary datasets.
- Provides mechanistic de-risking through pathway and network analysis of dysregulated proteins.
Pipeline & Workflow Integration
This workflow positions mass spectrometry data analysis from early discovery through lead identification and translational research, leveraging public repositories and free computational tools.
- Discovery Biology: Empowers hypothesis testing and pathway clarification using curated proteomic datasets.
- Screening: Delivers reproducible, quantitative protein expression outputs for assay development.
- Analytics: Generates volcano plots, heat maps, and pathway enrichment statistics for comparative analysis.
- Translational Research: Connects protein-level changes to disease mechanisms and biomarker candidates.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable, scalable workflow for ongoing proteomic data mining and validation.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in target and biomarker validation.
- Operational Value: Promotes standardization, reproducibility, and scalability across R&D teams.
- Strategic Value: Enables informed go/no-go decisions and capital-efficient portfolio advancement.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization and cross-functional data integration.
Implementation Considerations
- Requires expertise in proteomics data analysis and familiarity with open-source computational tools.
- Needs access to appropriate computational infrastructure and software dependencies.
- Demands cross-team standardization of data formats and analysis parameters.
- Adaptation may be needed for different species or experimental designs via appropriate FASTA files.
- Dependent on quality and completeness of public or in-house proteomic datasets.
