Name: Aplicación de la quimioinformática para desarrollar una base de datos de métodos analíticos con capacidad de búsqueda estructural (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-06-06T15:15:00.000+00:00
Duration: 5 min 34 s
Description: Aprende a utilizar AMOS, una base de datos web de quimioinformática que proporciona acceso a métodos analíticos y datos espectrales para investigadores. Esta herramienta facilita la colaboración científica.

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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>Git</td><td>N/A</td><td>https://git-scm.com/</td><td>Sistema de control de versiones de código abierto.</td></tr><tr><td>JavaScript</td><td>N/A</td><td>https://ecma-international.org/publications-and-standards/standards/ecma-262/</td><td>Lenguaje de programación. Definido por las normas internacionales ECMA.</td></tr><tr><td>PostgreSQL</td><td>Grupo de Desarrollo Global de PostgreSQL</td><td>https://postgresql.org/about/licence</td><td>Sistema de gestión de bases de datos de código abierto.</td></tr><tr><td>Pitón</td><td>Fundación de software Python</td><td>https://www.python.org/</td><td>Lenguaje de programación de código abierto.</td></tr></tbody></table>

aplicación de la quimioinformática para desarrollar una base de datos de métodos analíticos con capacidad de búsqueda estructural

Applying Cheminformatics to Develop a Structure Searchable Database of Analytical Methods

Las capturas de pantalla de AMOS que se muestran arriba muestran los resultados típicos de las búsquedas individuales en la aplicación, incluidas las búsquedas de sustancias de interés y entre espectros, hojas informativas y métodos. La variedad de formas de examinar la base de datos tiene por objeto abarcar los tipos de búsqueda más probables y útiles de manera que permitan una investigación más profunda de los datos y las sustancias con las que se relacionan.
Para ayudar a un usuario en la búsqueda, gran parte de la funcionalidad está interconectada de manera que permita un examen más profundo de los datos disponibles. Como ejemplo de flujo de trabajo, la visualización de la clasificación de uso funcional se vincula a vistas de los métodos y hojas de datos que están relacionados con esa clase funcional, de las que se pueden extraer listas de sustancias e introducirlas en la búsqueda de lotes, o se pueden examinar documentos individuales, y se pueden investigar más a fondo las sustancias individuales de esos documentos. Dado que muchas sustancias en los métodos también tienen espectros de masas experimentales en la base de datos, esto puede permitir a un investigador pasar rápidamente de una categoría de sustancias a un conjunto de métodos y espectros que pueden probar la presencia de una sustancia específica (ver Figura 9).
Dado que los resultados dependerán en gran medida de lo que se busque y de la búsqueda o búsquedas que se ejecuten, es difícil definir los resultados representativos de toda la aplicación. En general, puede ser más preciso describir un "éxito" en términos de experiencia de usuario; En ese caso, se espera que lo siguiente sea generalmente cierto: Que los métodos de búsqueda y filtrado (y la capacidad de moverse entre diferentes búsquedas y filtros) sean efectivos para identificar qué subconjuntos de información desea un usuario; que los resultados que encuentre el usuario sean precisos y útiles. En la figura 10 se muestra un ejemplo de flujo de trabajo que demuestra las funcionalidades de AMOS.
<img alt="Figure 10" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68194/68194fig10.jpg"> 
Figura 10: Ejemplo de flujo de trabajo que demuestra las funcionalidades de AMOS. El flujo de trabajo comienza con una clasificación de uso funcional (medicamentos respiratorios), filtra los métodos relacionados con los medicamentos respiratorios en la sangre, examina un método específico e identifica los espectros de una sustancia incluida en ese método. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68194/68194fig10large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a>

Aplicación de la quimioinformática para desarrollar una base de datos de métodos analíticos con capacidad de búsqueda estructural

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

Queremos crear una manera fácil para que los científicos de la EPA encuentren métodos analíticos de recursos distribuidos para que nuestros científicos puedan pasar menos tiempo buscando en Internet y, en cambio, tener un recurso curado integrado en nuestro sistema de informática química existente. Lo que hemos construido es esencialmente un sistema de gestión de documentos liviano que mapea esos documentos a sustancias químicas extraídas. Como resultado, se pueden buscar miles de métodos analíticos utilizando diferentes identificadores químicos para encontrar métodos ya aplicados para detectar esos productos químicos. No existe otra base de datos gratuita en línea de métodos analíticos para que la comunidad pueda buscar para obtener un método analítico de referencia existente para un producto químico o un buen conjunto de condiciones iniciales para un método en particular. Este protocolo enseña al lector cómo usar AMOS para recopilar datos útiles para respaldar su trabajo de desarrollo de métodos. Hemos aprendido mucho sobre cómo recopilar e integrar datos de métodos analíticos en nuestra base de datos y aplicación. Al agregar estos miles de documentos y mapear sus sustancias químicas asociadas, ahora tenemos un excelente conjunto de datos para explorar el uso de estos documentos y aumentar un modelo de IA de lenguaje grande que los científicos pueden consultar.[Narrador] Para comenzar, vaya al campo de texto en la parte superior izquierda de la barra de navegación o al campo de búsqueda en la página principal e ingrese un nombre de sustancia, un número de registro CAS, InChIKey o un identificador de sustancia DSSTox. Presione Enter o haga clic en Buscar para ejecutar la búsqueda. Seleccione una fila en la tabla resultante para mostrar el registro asociado en el lado derecho de la página. Para realizar una búsqueda por lotes, ingrese una lista de identificadores de sustancias DSSTox en el campo de datos de entrada, colocando un identificador por línea. Utilice las casillas de verificación de Opciones de búsqueda para filtrar los resultados o agregar información adicional a los registros. Haga clic en buscar en la parte inferior de la página para generar y descargar un archivo de hoja de cálculo que enumera información sobre todos los registros de la base de datos que están asociados con una lista determinada de sustancias. Una vez completada la búsqueda, haga clic en Búsquedas adicionales, seguido de Búsqueda de estructura de similitud. Ingrese el identificador de sustancia, establezca la similitud mínima de sustancias del filtro en 0.8 y haga clic en Buscar para obtener una tabla de pestañas. A continuación, seleccione una fila de la tabla para mostrar una comparación estructural entre la sustancia buscada y la seleccionada de la tabla. Para realizar una búsqueda de clasificador, seleccione el primer nivel de clasificación utilizando el campo en la parte superior de la página. Luego, haga clic en el botón debajo del campo para mostrar la lista de clasificaciones para el siguiente nivel. Repita este proceso para el segundo y tercer nivel, cada vez seleccionando una clasificación y haciendo clic en el botón para continuar. Después de seleccionar el cuarto nivel, haga clic en el botón de abajo para ejecutar la búsqueda y enumerar todas las sustancias que pertenecen a los cuatro niveles seleccionados de la clasificación clasificadora. Busque en la base de datos todas las hojas informativas y métodos realizando una lista de métodos y una búsqueda en la hoja informativa. Una vez que se cargue la tabla de resultados, use los campos de entrada en la parte superior de cada columna para filtrar los datos por campos específicos. Para realizar una búsqueda de espectro de masas, ingrese un rango de masas para la sustancia objetivo en Daltons, junto con un margen de error en Daltons o partes por millón. Establezca el valor de window para la similitud máxima en 0,05 Dalton. Seleccione una metodología, ya sea cromatografía de gases-espectrometría de masas o cromatografía líquida-espectrometría de masas. Ingrese el espectro de masas como una lista de pares de masa a carga e intensidad. Después de completar todos los campos, haga clic en el botón Buscar para recuperar una lista de coincidencias de espectro de masas de la base de datos en función del espectro proporcionado por el usuario. Seleccione una fila en la tabla resultante para la visualización espectral. Ahora, para visualizar la clasificación de uso funcional, use el campo Buscar clases para buscar en la lista de clases de uso funcional. Pase el cursor sobre el nombre de una clase en la lista para resaltar el nodo correspondiente en el gráfico. Si explora el gráfico directamente, mantenga el puntero sobre un nodo para mostrar una breve descripción de la clase y resalte las clases primarias o secundarias directas para ese nodo. Aquí se presenta una parcela ternaria de suelo que clasifica los tipos de textura en función de las proporciones de arcilla, limo y arena con zonas etiquetadas, como arcilla, marga y marga arenosa. Esta herramienta de clasificación permitió a los usuarios de AMOS vincular los tipos de textura del suelo con hojas informativas, métodos analíticos y espectros experimentales relevantes, lo que facilita flujos de trabajo eficientes desde datos de composición hasta búsquedas de sustancias específicas basadas en clasificaciones funcionales.

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Research

Investigación

JoVE Journal

Chemistry

Química

Se presenta un protocolo para la investigación en línea de relaciones de secuencia-estructura-dinámica de proteínas usando Bio3D-web.

Investigación de la secuencia de la proteína-estructura-dinámica Relaciones con Bio3D-web

La arquitectura de complejos de la proteína es esencial para su función. Combinando varias técnicas de espectrometría de masa probado poderoso para el estudio de su montaje. Ofrecemos protocolos de reticulación química y espectrometría de masas nativa y mostrar cómo estas técnicas complementarias ayudan a dilucidar la arquitectura de los conjuntos de multi-subunidades de proteína.

La combinación de reticulación química y espectrometría de masas de complejos de proteína intacta para el estudio de la arquitectura de multi-subunidades proteína asambleas

Aquí, presentamos un protocolo para la cuantificación específica secuencial y análisis no dirigidos de compuestos fluorados en agua por espectrometría de masas. Esta metodología proporciona niveles cuantitativos de fluoroquímicos conocidos compuestos e identifica sustancias químicas desconocidas en muestras relacionadas con cálculos semicuantitativo de su abundancia.

Identificar por-polifluorado química especies y con un flujo de trabajo combinado dirigida y no dirigida-detección de alta resolución espectrometría de masas

La espectrometría de masas de reticulación dirigida crea modelos de estructura de proteínas cuaternarias utilizando datos de espectrometría de masas adquiridos utilizando hasta tres protocolos de adquisición diferentes. Cuando se ejecuta como un flujo de trabajo simplificado en el servidor web Cheetah-MS, los resultados se informan en un Jupyter Notebook. Aquí, demostramos los aspectos técnicos de cómo se puede extender el Jupyter Notebook para un análisis más profundo.

Modelado de estructuras cuaternarias a través de espectrometría de masas de reticulación química: ampliación de los informes de JUpyter TX-MS

Los productos naturales representan prometedores puntos de partida para el desarrollo de nuevos fármacos y agentes terapéuticos. Sin embargo, debido a la alta diversidad química, encontrar nuevos compuestos terapéuticos de las plantas es una tarea difícil y que consume mucho tiempo. Describimos un enfoque simplificado para identificar moléculas antimicrobianas y antibiócidas a partir de extractos y fracciones vegetales.

Enfoque sistemático para identificar nuevas moléculas antimicrobianas y antibiócidas de extractos y fracciones de plantas para prevenir caries dentales

La búsqueda abierta permite la identificación de glicopéptidos decorados con composiciones de glicanos previamente desconocidas. Dentro de este artículo, se presenta un enfoque simplificado para realizar búsquedas abiertas y posteriores búsquedas de glicopéptidos centrados en glicotecos para muestras bacterianas utilizando Acinetobacter baumannii como modelo.

La aplicación de enfoques abiertos basados en la búsqueda para la identificación de glicopéptidos ligados a O de Acinetobacter baumannii

El propósito de este protocolo es generar y curar de manera eficiente bibliotecas de estructuras de moléculas pequeñas utilizando software de código abierto.

Curación de bibliotecas químicas computacionales demostradas con alfa-aminoácidos

Este estudio utilizó estrategias in silico para identificar la etravirina enumerada como un agente terapéutico prometedor para el VIH. Nuestros hallazgos sobre las interacciones y la dinámica molecular respaldan el diseño racional de nuevos NNRTI como posibles alternativas al tratamiento del VIH.

Relación cuantitativa estructura-actividad, predicción de actividad y dinámica molecular de inhibidores de la transcriptasa inversa no nucleótidos

El diseño de proteínas implica la construcción de secuencias de aminoácidos y la incorporación de motivos específicos para crear variantes funcionales. Este enfoque es fundamental para el desarrollo de péptidos antimicrobianos (AMP) para combatir los patógenos resistentes a los antibióticos. En este artículo se presenta un procedimiento para la construcción de proteínas utilizando diversas herramientas bioinformáticas.

Aplicación de I TASSER, trRosetta, UCSF Chimera, servidor HADDOCK y HEX loria para el diseño de proteínas De Novo e In Silico

Se describe un procedimiento para crear perfiles de proteínas salivales usando multiplexados arrays de anticuerpos basados ​​en microesferas. Los anticuerpos monoclonales se unen covalentemente al colorante fluorescente codificada 4,5 micras microesferas de polímero utilizando química de la carbodiimida. Las microesferas modificadas fueron depositados en micropocillos de fibra óptica para medir los niveles de proteína en la saliva usando inmunoensayos de tipo sándwich de fluorescencia.

Multiplexado fluorescente microarrays para el análisis de proteínas salivales humanas utilizando microesferas poliméricas y Paquetes de fibra óptica

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Aplicación de la quimioinformática para desarrollar una base de datos de métodos analíticos con capacidad de búsqueda estructural (Video) | JoVE Journal

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