Modellazione della struttura quaternaria attraverso la spettrometria di massa a reticolazione chimica: estensione dei rapporti TX-MS Jupyter
20 ottobre 2021
La spettrometria di massa a reticolazione mirata crea modelli di struttura proteica quaternaria utilizzando i dati della spettrometria di massa acquisiti utilizzando fino a tre diversi protocolli di acquisizione. Quando viene eseguito come flusso di lavoro semplificato sul server Web Cheetah-MS, i risultati vengono riportati in un notebook Jupyter. Qui, dimostriamo gli aspetti tecnici di come il Jupyter Notebook può essere esteso per un'analisi più approfondita.
Questo metodo utilizza la potenza di Jupyter Notebook per fornire report informativi e visivamente accattivanti, consentendo agli utenti di estendere e personalizzare il report in modo riproducibile e tracciabile. Questa tecnica flessibile consente di catturare tutte le modifiche dell'utente in un dettaglio sufficiente per essere riprodotte in un lasso di tempo successivo o da un utente diverso. Sebbene questo metodo sia generalmente applicabile in qualsiasi campo di ricerca, è progettato principalmente per le scienze della vita Mucor, un'area di ricerca in grado di produrre dati complessi.
Prima di iniziare l'analisi, aprire il sito Web di spettrometria di massa cross-linking mirato. Durante la navigazione al sito Web, verrà visualizzata una schermata di benvenuto che fornisce una descrizione di alto livello del servizio TX MS.web. Nella scheda tutorial è possibile osservare una descrizione dettagliata dei servizi forniti, comprese le informazioni su come utilizzare il servizio e su come analizzare i risultati.
Nella scheda download è possibile scaricare software e risorse. Tutto il software è disponibile sotto una licenza open source. Nella scheda Licenza, la licenza BSD a 3 clausole rende esplicitamente il software il più ampiamente utilizzabile possibile.
La scheda Contatto fornisce le informazioni di contatto per l'invio di domande o commenti. Per inviare un'e-mail che richiede le credenziali utente, tornare alla scheda Cheetah e fare clic sul collegamento ipertestuale dell'indirizzo e-mail nella parte inferiore della pagina. Inserisci le informazioni pertinenti nella riga dell'oggetto nel corpo dell'e-mail.
Una risposta verrà inviata il più rapidamente possibile. Dopo aver ricevuto un'e-mail di conferma con le credenziali dell'utente, accedere e caricare i dati della spettrometria di massa sul sito web. Fare clic su Invia flusso di lavoro e immettere un titolo e una descrizione.
Quindi fare clic su Visualizza flusso di lavoro e selezionare il flusso di lavoro Cheetah. Dopo aver seguito la procedura guidata, utilizzare il visualizzatore online per ispezionare Jupyter Notebook. Per installare JupyterHub installare docker come indicato e scaricare il contenitore Docker JupyterHub con l'estensione Jupyter openBIS.
Dopo aver avviato il Docker eseguire P8171:8000 malmstroem/jove:latest container. Passare all'indirizzo Web indicato e accedere con il nome utente e la password Utente. Per scaricare il report fare clic su nuovo in Python 3 per aprire una nuova scheda con un blocco appunti senza titolo.
Fare clic su Configura connessioni openBIS nel menu degli strumenti Jupyter e immettere TX MS per il nome, l'indirizzo Web TX MS per l'URL, Guest per l'utente e G-U-E-S-T-P-A-S-S-W-D per la password. Selezionare la nuova connessione e fare clic su Scegli connessione per cercare il report. Quindi fare clic, scaricare nella cella ed eseguire tutto per restituire il report.
Per estendere il report, fare clic sulla cella e inserirla di seguito per aggiungere una nuova cella in basso. Quindi fare clic su codice e premere Maiusc e invio per eseguire la cella. Per caricare il report, fare clic sul pulsante carica per creare un nuovo set di dati.
Una struttura rappresentativa di M1 e albumina con reticoli superiori mappati sulla struttura sono mostrati qui. Tutti i collegamenti incrociati sono stati ottenuti mediante spettrometria di massa crosslinking mirata dopo aver analizzato dati MS1 ad alta risoluzione dipendenti e dati di acquisizione indipendenti e i modelli computazionali sono stati forniti dal protocollo RosettaDock. È importante ricordare che le interazioni proteiche sono diverse in termini di stabilità.
Quindi, i risultati possono variare. La metodologia attuale è limitata alle interazioni binarie e quindi non può essere applicata a strutture quaternarie proteiche più complesse. Tuttavia, la modellazione di singole coppie può fornire una buona base per costruire strutture più complesse.
I dettagli sull'interfaccia di legame possono essere utili in molti modi, ad esempio, per suggerire mutazioni che possono stabilizzare o destabilizzare le interazioni proteiche. Quindi, questo può essere utile per capire meglio il ruolo delle interazioni proteina-proteina.
Panoramica
In questo articolo viene descritto un metodo per la creazione di modelli di struttura proteica quaternaria mediante spettrometria di massa con cross-linking mirato. Il flusso di lavoro viene eseguito sul server web Cheetah-MS, con risultati riportati in un Notebook Jupyter personalizzabile.
Componenti Chiave dello Studio
Area della Scienza
- Spettrometria di Massa
- Analisi della Struttura Proteica
- Biologia Computazionale
Sfondo
- La spettrometria di massa con cross-linking mirato è una tecnica per lo studio delle interazioni proteiche.
- Il metodo è progettato per l'analisi di dati complessi nelle scienze della vita.
- I notebook di Jupyter forniscono una piattaforma flessibile per la presentazione e l'analisi dei dati.
- Il software open source migliora l'accessibilità per i ricercatori.
Scopo dello studio
- Mostrare un flusso di lavoro semplificato per la modellizzazione della struttura proteica.
- Evidenziare le capacità dei Jupyter Notebook nella redazione scientifica.
- Fornire un metodo riproducibile per l'analisi dei dati di spettrometria di massa.
Metodi Utilizzati
- Utilizzo del server web Cheetah-MS per la sottomissione dei dati.
- Integrazione di Jupyter Notebook per la generazione di report.
- Applicazione del protocollo RosettaDock per la modellizzazione computazionale.
- Istruzioni dettagliate per l'utente relative all'installazione del software e all'analisi dei dati.
Risultati principali
- Modellazione riuscita di strutture proteiche con cross-link mappati.
- Dimostrazione dell'applicabilità del metodo alle interazioni proteiche binarie.
- Informazioni sulle interazioni proteina-proteina e sulla loro stabilità.
- Potenzialità di suggerire mutazioni per influenzare le interazioni proteiche.
Conclusioni
- La metodologia è efficace per l'analisi delle interazioni proteiche binarie.
- I risultati possono variare a causa della natura diversificata delle interazioni proteiche.
- Un ulteriore sviluppo potrebbe migliorare la modellizzazione di strutture complesse.
Domande frequenti
Rilevanza Industriale del Metodo
La modellizzazione della struttura quaternaria mediante spettrometria di massa con cross-linking mirato (TX-MS) consente un'analisi ad alta affidabilità delle interazioni proteina-proteina direttamente da campioni biologici complessi, eliminando la necessità di purificazioni su larga scala. L'integrazione della TX-MS con report personalizzabili in Jupyter Notebook supporta analisi riproducibili, tracciabili ed estendibili, migliorando l'affidabilità predittiva nei flussi di scoperta precoce e di biologia strutturale. Questa capacità è strategicamente rilevante per i team di ricerca e sviluppo del settore biofarmaceutico che mirano a ridurre i rischi nella validazione dei target e ad accelerare la scoperta di farmaci guidata dalla struttura.
Applicazioni Strategiche nella Ricerca e Sviluppo in Biopharma
Scoperta Precoce e Validazione del Bersaglio
- Consente l'analisi diretta delle interfacce proteina-proteina in condizioni simili a quelle native.
- Supporta la validazione funzionale del bersaglio mappando i cross-link sui modelli strutturali.
- Facilita la riduzione del rischio meccanicistico chiarificando le superfici di interazione e la stabilità.
- Migliora la fiducia predittiva per la progettazione strutturale successiva basata su modelli.
Analisi e Sviluppo di Saggi
- Prepara modelli strutturali validati per l'uso in flussi di lavoro di screening e sviluppo di saggi.
- Standardizza la presentazione e l'analisi dei dati attraverso output riproducibili di Jupyter Notebook.
- Consente la valutazione quantitativa dei dati di cross-linking per l'ottimizzazione dei saggi.
- Permette una valutazione affidabile degli effetti dei composti sulle interazioni proteiche.
Ricerca Translazionale e Preclinica
- Allinea informazioni strutturali a strategie traslazionali di biomarcatori durante la mappatura di complessi rilevanti per la malattia.
- Garantisce continuità dalla mappatura delle interazioni nella fase di scoperta alla validazione nei modelli preclinici.
- Riduce i rischi nelle decisioni di avanzamento chiarificando i meccanismi molecolari d'azione.
Integrazione di Pipeline e Flusso di Lavoro
La TX-MS con reportistica basata su Jupyter si integra nel percorso di scoperta, dall'iniziale validazione del target fino all'identificazione del composto guida e alla ricerca preclinica, sostenendo la verifica iterativa delle ipotesi e il perfezionamento dei modelli.
- Biologia della scoperta: Consente la mappatura basata su ipotesi delle interfacce proteiche e delle reti di interazione.
- Screening: Fornisce dati quantitativi standardizzati di cross-linking per la prontezza del saggio.
- Analisi: Offre rapporti tracciabili ed estendibili per analisi comparative e supporto decisionale.
- Ricerca traslazionale: Collega i risultati strutturali a sistemi rilevanti per le malattie, quando supportati da complessi mappati.
- Riutilizzo aziendale: Offre una piattaforma riutilizzabile e open source per studi strutturali e sulle interazioni in corso.
Impatto Operativo ed Aziendale
- Valore scientifico: Aumenta la fiducia predittiva e riduce l'ambiguità nella validazione degli obiettivi.
- Valore operativo: Favorisce la riproducibilità, la tracciabilità e la scalabilità attraverso flussi di lavoro digitali standardizzati.
- Valore strategico: Permette decisioni informate di prosecuzione/cessazione e una gestione efficiente del portafoglio in termini di capitale.
- Impatto sul portafoglio: Supporta la priorizzazione e l'avanzamento di obiettivi validati strutturalmente, corretti per il rischio.
Considerazioni sull'implementazione
- Richiede competenze specifiche in spettrometria di massa, modellistica strutturale e analisi computazionale.
- Necessita dell'accesso a strumentazione MS e a infrastrutture computazionali per l'elaborazione e la visualizzazione dei dati.
- Richiede una standardizzazione condivisa tra i gruppi di lavoro nei formati dei dati e nelle pratiche di reportistica.
- L'adattamento ad assemblaggi proteici più complessi (non binari) è attualmente limitato.
- I limiti pratici includono la variabilità della stabilità delle interazioni proteiche e la generalizzabilità dei modelli.
Domande frequenti sulla biofarmaceutica
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
