JUMPn: Una aplicación optimizada para la agrupación de coexpresión de proteínas y el análisis de redes en proteómica

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

Artículo de método

JUMPn: Una aplicación optimizada para la agrupación de coexpresión de proteínas y el análisis de redes en proteómica

DOI:

10.3791/62796

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19 de octubre de 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

En este artículo

Resumen

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Presentamos una herramienta de biología de sistemas JUMPn para realizar y visualizar análisis de red para datos proteómicos cuantitativos, con un protocolo detallado que incluye preprocesamiento de datos, agrupación de coexpresión, enriquecimiento de vías y análisis de red de interacción proteína-proteína.

Resumen

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Con los recientes avances en las tecnologías de proteómica basadas en espectrometría de masas, el perfil profundo de cientos de proteomas se ha vuelto cada vez más factible. Sin embargo, derivar conocimientos biológicos de conjuntos de datos tan valiosos es un desafío. Aquí presentamos un software basado en biología de sistemas JUMPn, y su protocolo asociado para organizar el proteoma en grupos de coexpresión de proteínas a través de muestras y redes de interacción proteína-proteína (PPI) conectadas por módulos (por ejemplo, complejos de proteínas). Utilizando la plataforma R/Shiny, el software JUMPn agiliza el análisis de la agrupación en clústeres de coexpresión, el enriquecimiento de vías y la detección de módulos PPI, con visualización de datos integrada y una interfaz fácil de usar. Los pasos principales del protocolo incluyen la instalación del software JUMPn, la definición de proteínas expresadas diferencialmente o el proteoma (dis)regulado, la determinación de grupos de coexpresión significativos y módulos PPI, y la visualización de resultados. Si bien el protocolo se demuestra utilizando un perfil de proteoma basado en el etiquetado isobárico, JUMPn es generalmente aplicable a una amplia gama de conjuntos de datos cuantitativos (por ejemplo, proteómica sin etiquetas). El software y el protocolo JUMPn proporcionan así una poderosa herramienta para facilitar la interpretación biológica en proteómica cuantitativa.

Introducción

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La proteómica de escopeta basada en espectrometría de masas se ha convertido en el enfoque clave para analizar la diversidad de proteomas de muestras complejas¹. Con los recientes avances en instrumentación de espectrometría^{de masas} ^2,3, cromatografía ^4,5, detección de movilidad iónica⁶, métodos de adquisición (adquisición independiente de datos⁷ y adquisición dependiente de datos⁸), enfoques de cuantificación (método de etiquetado de péptidos isobáricos multiplex, por ejemplo, TMT....

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Protocolo

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NOTA: En este protocolo, el uso de JUMPn se ilustra utilizando un conjunto de datos publicado de perfiles de proteoma completo durante la diferenciación de células B cuantificado por el reactivo de etiqueta isobárica TMT²⁷.

1. Configuración del software JUMPn

NOTA: Se proporcionan dos opciones para configurar el software JUMPn: (i) instalación en un equipo local para uso personal; y (ii) implementación de JUMPn en un shiny server remoto para múltiples usuarios. Para la instalación local, una computadora personal con acceso a Internet y ≥4 Gb de RAM es suficiente para ejecutar el análisis JUM....

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Resultados

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Utilizamos nuestros conjuntos de datos de proteómica profunda publicados 25,26,27,30 (Figuras 5 y Figura 6), así como simulaciones de datos⁵⁷ (Tabla 1) para optimizar y evaluar el rendimiento de JUMPn. Para el análisis de agrupación de proteínas de coexpresión a través de WGCNA, recomendamos uti.......

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Discusión

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Aquí presentamos nuestro software JUMPn y su protocolo, que se han aplicado en múltiples proyectos para diseccionar mecanismos moleculares utilizando datos proteómicos cuantitativos profundos 25,26,27,30,64. El software y el protocolo JUMPn se han optimizado por completo, incluida la consideración de las proteínas DE para el análisis de redes de coexpresión, u.......

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Divulgaciones

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Los autores no tienen nada que revelar.

Agradecimientos

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El apoyo financiero fue proporcionado por los Institutos Nacionales de Salud (NIH) (R01AG047928, R01AG053987, RF1AG064909, RF1AG068581 y U54NS110435) y ALSAC (American Lebanese Syrian Associated Charities). El análisis de EM se llevó a cabo en el Centro de Proteómica y Metabolómica del St. Jude Children's Research Hospital, que fue parcialmente apoyado por la Subvención de Apoyo del Centro de Cáncer de los NIH (P30CA021765). El contenido es responsabilidad exclusiva de los autores y no representa necesariamente las opiniones oficiales de los Institutos Nacionales de Salud.

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Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo
Nombre	Empresa	Número de catálogo	Comentarios
MacBook Pro con un procesador de cuatro núcleos a 2,3 GHz con sistema operativo 10.15.7.	Apple Inc.	MacBook Pro 13''	Hardware utilizado para el desarrollo y las pruebas de software
Anoconda	Anaconda, Inc.	versión 4.9.2	https://docs.anaconda.com/anaconda/install/
miniconda	Anaconda, Inc.	versión 4.9.2	https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
RStudio	RStudio Corporación de beneficio público	versión 4.0.3	https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/
Servidor brillante	RStudio Corporación de beneficio		https://shiny.rstudio.com/articles/shinyapps.html

público

Referencias

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

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