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JoVE Journal Biochemistry
Quaternary Structure Modeling Through Chemical Cross-Linking Mass Spectrometry: Extending TX-MS Jupyter Reports

Modellazione della struttura quaternaria attraverso la spettrometria di massa a reticolazione chimica: estensione dei rapporti TX-MS Jupyter

Full Text
2,689 Views
05:18 min
October 20, 2021

DOI: 10.3791/60311-v

Hamed Khakzad1,2, Swen Vermeul3, Lars Malmström4,5,6

1Equipe Signalisation Calcique et Infections Microbiennes,Ecole Normale Supérieure Paris-Saclay, 2Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale, 3Scientific IT Services,ETH Zurich, 4Institute for Computational Science,University of Zurich, 5S3IT,University of Zurich, 6Division of Infection Medicine, Department of Clinical Sciences Lund, Faculty of Medicine,Lund University

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Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.

Overview

This article discusses a method for creating quaternary protein structure models using targeted cross-linking mass spectrometry. The workflow is executed on the Cheetah-MS web server, with results reported in a customizable Jupyter Notebook.

Key Study Components

Area of Science

  • Mass Spectrometry
  • Protein Structure Analysis
  • Computational Biology

Background

  • Targeted cross-linking mass spectrometry is a technique for studying protein interactions.
  • The method is designed for complex data analysis in life sciences.
  • Jupyter Notebooks provide a flexible platform for data reporting and analysis.
  • Open-source software enhances accessibility for researchers.

Purpose of Study

  • To demonstrate a simplified workflow for protein structure modeling.
  • To showcase the capabilities of Jupyter Notebooks in scientific reporting.
  • To provide a reproducible method for analyzing mass spectrometry data.

Methods Used

  • Utilization of the Cheetah-MS web server for data submission.
  • Integration of Jupyter Notebook for report generation.
  • Application of the RosettaDock protocol for computational modeling.
  • Detailed user instructions for software installation and data analysis.

Main Results

  • Successful modeling of protein structures with mapped cross-links.
  • Demonstration of the method's applicability to binary protein interactions.
  • Insights into protein-protein interactions and their stability.
  • Potential for suggesting mutations to influence protein interactions.

Conclusions

  • The methodology is effective for analyzing binary protein interactions.
  • Results can vary due to the diverse nature of protein interactions.
  • Further development could enhance modeling of complex structures.

Frequently Asked Questions

What is targeted cross-linking mass spectrometry?
It is a technique used to study protein interactions by creating models based on mass spectrometry data.
How does the Jupyter Notebook enhance data analysis?
It allows for customizable and reproducible reporting of analysis results.
What is the significance of the RosettaDock protocol?
It provides computational models for protein structure analysis based on cross-linking data.
Can this method be applied to complex protein structures?
Currently, it is limited to binary interactions but can serve as a foundation for more complex modeling.
Is the software used in this study open source?
Yes, all software is available under an open-source license.
How can users submit questions or comments?
Users can contact support via the email provided on the Cheetah-MS web server.

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.

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Biochimica Numero 176 Interazioni proteina-proteina Interazioni ospite-patogeno spettrometria di massa reticolante chimica docking proteico modellazione della struttura proteica Jupyter Notebooks

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