Name: Applicazione della chemioinformatica per sviluppare una struttura di database ricercabile di metodi analitici (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-06-06T15:15:00.000+00:00
Duration: 5 min 34 s
Description: Scopri AMOS, un database web di metodi analitici e spettri aperti per la chemioinformatica. Questa piattaforma facilita l'accesso ai dati spettrali e promuove la collaborazione tra ricercatori.

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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 di controllo della versione open source.</td></tr><tr><td>JavaScript</td><td>N/A</td><td>https://ecma-international.org/publications-and-standards/standards/ecma-262/</td><td>Linguaggio di programmazione. Definito dagli standard internazionali ECMA.</td></tr><tr><td>PostgreSQL</td><td>Gruppo di sviluppo globale PostgreSQL</td><td>https://postgresql.org/about/licence</td><td>Sistema di gestione di database open source.</td></tr><tr><td>Pitone</td><td>Fondazione del software Python</td><td>https://www.python.org/</td><td>Linguaggio di programmazione open source.</td></tr></tbody></table>

applicazione della chemioinformatica per sviluppare una struttura di database ricercabile di metodi analitici

Applying Cheminformatics to Develop a Structure Searchable Database of Analytical Methods

Gli screenshot di AMOS mostrati sopra mostrano i risultati tipici delle singole ricerche nell'applicazione, comprese le ricerche di sostanze di interesse e tra spettri, schede informative e metodi. La varietà di modi di interrogare la banca dati è intesa a coprire i tipi di ricerca più probabili e più utili in modo da consentire un'indagine più approfondita sui dati e sulle sostanze a cui si riferiscono.
Per facilitare la ricerca di un utente, gran parte delle funzionalità è interconnessa in modi destinati a supportare un esame più approfondito dei dati disponibili. Come flusso di lavoro di esempio, la visualizzazione della classificazione dell'uso funzionale si collega alle visualizzazioni dei metodi e alle schede informative correlate a tale classe funzionale, da cui è possibile estrarre elenchi di sostanze e inserirli nella ricerca per lotti, oppure esaminare singoli documenti e approfondire ulteriormente l'analisi delle singole sostanze in tali documenti. Poiché molte sostanze nei metodi hanno anche spettri di massa sperimentali nel database, ciò può consentire a un ricercatore di passare rapidamente da una categoria di sostanze a un insieme di metodi e spettri in grado di verificare la presenza di una sostanza specifica (vedi Figura 9).
Poiché i risultati dipenderanno in larga misura da ciò che viene cercato e dalla ricerca o dalle ricerche eseguite, è difficile definire risultati rappresentativi per l'intera applicazione. Nel complesso, potrebbe essere più accurato descrivere un "successo" in termini di esperienza utente; in tal caso, si spera che le seguenti cose siano generalmente vere: che i metodi di ricerca e filtraggio (e la capacità di spostarsi tra diverse ricerche e filtri) siano efficaci nell'identificare quali sottoinsiemi di informazioni un utente desidera; che i risultati trovati dall'utente siano accurati e utili. La Figura 10 illustra un flusso di lavoro di esempio che dimostra le funzionalità di AMOS.
<img alt="Figure 10" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68194/68194fig10.jpg"> 
Figura 10: Esempio di flusso di lavoro che dimostra le funzionalità AMOS. Il flusso di lavoro inizia con una classificazione dell'uso funzionale (farmaci respiratori), filtra i metodi relativi ai farmaci respiratori nel sangue, esamina un metodo specifico e identifica gli spettri per una sostanza inclusa in tale metodo. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68194/68194fig10large.jpg" target="_blank">Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.</a>

Applicazione della chemioinformatica per sviluppare una struttura di database ricercabile di metodi analitici

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

Vogliamo creare un modo semplice per gli scienziati dell'EPA di trovare metodi analitici da risorse distribuite in modo che i nostri scienziati possano dedicare meno tempo alla ricerca di Internet e avere invece una risorsa curata integrata nel nostro sistema informatico chimico esistente. Quello che abbiamo costruito è essenzialmente un sistema di gestione dei documenti leggero che mappa tali documenti sulle sostanze chimiche estratte. Di conseguenza, è possibile cercare migliaia di metodi analitici utilizzando diversi identificatori chimici per trovare metodi già applicati per rilevare tali sostanze chimiche. Non esiste un altro database online gratuito di metodi analitici che la comunità possa cercare per ottenere un metodo analitico di riferimento esistente per una sostanza chimica o un buon insieme di condizioni di partenza per un particolare metodo. Questo protocollo insegna al lettore come utilizzare AMOS per raccogliere dati utili a supportare il lavoro di sviluppo del metodo. Abbiamo imparato molto su come raccogliere e integrare i dati dei metodi analitici nel nostro database e nella nostra applicazione. Aggregando queste migliaia di documenti e mappandoli con le sostanze chimiche associate, ora disponiamo di un eccellente set di dati per esplorare l'uso di questi documenti e aumentare un modello di intelligenza artificiale in linguaggio di grandi dimensioni che gli scienziati possono interrogare.[Narratore] Per iniziare, vai al campo di testo in alto a sinistra della barra di navigazione o al campo di ricerca in prima pagina e inserisci un nome di sostanza, un numero di registro CAS, un identificatore di sostanza InChIKey o DSSTox. Premi Invio o fai clic su Cerca per eseguire la ricerca. Selezionare una riga nella tabella risultante per visualizzare il record associato sul lato destro della pagina. Per eseguire una ricerca in batch, inserire un elenco di identificatori di sostanze DSSTox nel campo dei dati di input, inserendo un identificatore per riga. Utilizzare le caselle di controllo in Opzioni di ricerca per filtrare i risultati o aggiungere ulteriori informazioni ai record. Fare clic su Cerca in fondo alla pagina per generare e scaricare un foglio di calcolo che elenca le informazioni su tutti i record della banca dati associati a un determinato elenco di sostanze. Una volta completata la ricerca, fai clic su Ricerche aggiuntive, seguito da Ricerca struttura di somiglianza. Inserire l'identificatore della sostanza, impostare la somiglianza minima della sostanza del filtro su 0,8 e fare clic su Cerca per ottenere una tabella. Quindi, selezionare una riga della tabella per visualizzare un confronto strutturale tra la sostanza ricercata e quella selezionata dalla tabella. Per eseguire una ricerca con il classificatore, selezionare il primo livello di classificazione utilizzando il campo nella parte superiore della pagina. Quindi, fai clic sul pulsante sotto il campo per visualizzare l'elenco delle classificazioni per il livello successivo. Ripeti questo processo per il secondo e il terzo livello, selezionando ogni volta una classificazione e facendo clic sul pulsante per continuare. Dopo aver selezionato il quarto livello, fare clic sul pulsante sottostante per eseguire la ricerca ed elencare tutte le sostanze che appartengono ai quattro livelli selezionati della classificazione del classificatore. Cercare nel database tutte le schede informative e i metodi eseguendo una ricerca nell'elenco dei metodi e nelle schede informative. Una volta caricata la tabella dei risultati, utilizza i campi di input nella parte superiore di ogni colonna per filtrare i dati in base a campi specifici. Per eseguire una ricerca nello spettro di massa, inserire un intervallo di massa per la sostanza target in Dalton, insieme a un margine di errore in Dalton o parti per milione. Impostare il valore per la finestra per la somiglianza del picco su 0,05 Dalton. Selezionare una metodologia, gascromatografia-spettrometria di massa o cromatografia liquida-spettrometria di massa. Inserire lo spettro di massa come un elenco di coppie massa-carica e intensità. Dopo aver completato tutti i campi, fare clic sul pulsante Cerca per recuperare un elenco di corrispondenze dello spettro di massa dal database in base allo spettro fornito dall'utente. Selezionare una riga nella tabella risultante per la visualizzazione spettrale. A questo punto, per visualizzare la classificazione dell'uso funzionale, utilizzare il campo Classi di ricerca per cercare l'elenco delle classi di utilizzo funzionale. Passa il mouse sopra il nome di una classe nell'elenco per evidenziare il nodo corrispondente nel grafico. Se esplori direttamente il grafico, passa il mouse su un nodo per visualizzare una breve descrizione della classe ed evidenziare eventuali classi padre o figlio dirette per quel nodo. Qui viene presentato un grafico ternario del suolo che classifica i tipi di tessitura in base alle proporzioni di argilla, limo e sabbia con zone etichettate, come argilla, terriccio e terriccio sabbioso. Questo strumento di classificazione ha consentito agli utenti di AMOS di collegare i tipi di tessitura del suolo a schede informative, metodi analitici e spettri sperimentali pertinenti, facilitando flussi di lavoro efficienti dai dati di composizione alle ricerche mirate delle sostanze basate su classificazioni funzionali.

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Chimica

Viene presentato un protocollo per l'analisi in linea delle relazioni tra proteine ​​sequenza-struttura-dinamiche utilizzando Bio3D-web.

Indagine sulla proteina Sequenza-struttura-dinamica Relazioni con Bio3D-web

L'architettura dei complessi della proteina è essenziale per la loro funzione. Combinando varie tecniche di spettrometrihe di massa ha dimostrato potente per studiare il loro assemblaggio. Forniamo i protocolli per reticolazione chimica e spettrometria di massa nativa e mostrare come queste tecniche complementari consentono a delucidare l'architettura delle assemblee multi-unità secondaria della proteina.

Che unisce la reticolazione chimica e spettrometria di massa dei complessi della proteina intatta per studiare l'architettura delle assemblee multi-unità secondaria della proteina

Qui, presentiamo un protocollo per la quantificazione mirati sequenziale e non mirati di analisi di composti fluorurati in acqua mediante spettrometria di massa. Questa metodologia fornisce livelli quantitativi di composti noti fluorochimici e identifica sostanze chimiche sconosciute in esempi correlati con stima semi-quantitativa della loro abbondanza.

Identificazione- e specie chimica di Polyfluorinated con un flusso di lavoro combinato mirati e Screening di mirati spettrometria di massa ad alta risoluzione

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.

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

I prodotti naturali rappresentano punti di partenza promettenti per lo sviluppo di nuovi farmaci e agenti terapeutici. Tuttavia, a causa dell'elevata diversità chimica, trovare nuovi composti terapeutici dalle piante è un compito impegnativo e dispendioso in termini di tempo. Descriviamo un approccio semplificato per identificare molecole antimicrobiche e antibiofilm da estratti e frazioni vegetali.

Approccio sistematico per identificare nuove molecole antimicrobiche e antibiofilm dagli estratti e dalle frazioni delle piante per prevenire la carie dentale

La ricerca aperta consente l'identificazione di glicopeptidi decorati con composizioni di glicani precedentemente sconosciute. All'interno di questo articolo, viene presentato un approccio semplificato per intraprendere la ricerca aperta e le successive ricerche di glicopeptidi focalizzate sul glicano per campioni batterici utilizzando Acinetobacter baumannii come modello.

L'applicazione di approcci aperti basati sulla ricerca per l'identificazione di glicopeptidi legati all'O di Acinetobacter baumannii

Lo scopo di questo protocollo è quello di generare e curare in modo efficiente librerie di strutture a piccole molecole utilizzando software open source.

Cura di librerie chimiche computazionali dimostrate con alfa-amminoacidi

La progettazione delle proteine comporta la costruzione di sequenze di amminoacidi e l'incorporazione di motivi specifici per creare varianti funzionali. Questo approccio è fondamentale per lo sviluppo di peptidi antimicrobici (AMP) per combattere i patogeni resistenti agli antibiotici. Questo articolo presenta una procedura per la costruzione di proteine utilizzando vari strumenti bioinformatici.

Applicazione di I TASSER, trRosetta, UCSF Chimera, HADDOCK server e HEX loria per la progettazione De Novo e In Silico di proteine

Descriviamo una procedura per la profilatura proteine ​​salivari utilizzo di matrici di anticorpi a base di microsfere-multiplex. Gli anticorpi monoclonali sono stati legati covalentemente a colorante fluorescente con codifica 4.5 micron microsfere polimeriche utilizzando la chimica carbodiimmide. Le microsfere modificati sono stati depositati in pozzetti in fibra ottica per misurare i livelli di proteine ​​nella saliva mediante saggi immunologici panino fluorescenza.

Multiplex fluorescente Microarray per salivare umana Protein Analysis Utilizzando polimerici Microsfere e fasci di fibre ottiche

Vengono descritti due metodi per assegnare i segnali di risonanza magnetica nucleare α- e ε-dimetilammina di una lisina N-terminale riduttivamente metilata 13C. Un metodo utilizza la selettività indotta dal pH della reazione di metilazione riduttiva e l'altro utilizza l'aminopeptidasi per rimuovere selettivamente la lisina N-terminale.

Metodi per identificare le risonanze NMR dell'ammina 13C-dimetil N-terminale su proteine metilate riduttivamente

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