Name: JUMPn:プロテオミクスにおけるタンパク質共発現クラスタリングとネットワーク解析のための合理化されたアプリケーション (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2021-10-19T13:30:00.000+00:00
Duration: 7 min 28 s
Description: 学ぶJUMPnを用いたタンパク質共発現クラスタリングとネットワーク解析の手法。定量的プロテオミクスデータの生物学的解釈を効率化し、インタラクティブな可視化で研究を支援します。

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資金援助は、国立衛生研究所(NIH)(R01AG047928、R01AG053987、RF1AG064909、RF1AG068581、およびU54NS110435)およびALSAC(米国レバノンシリア関連慈善団体)によって提供されました。MS解析は、NIHがんセンター支援助成金(P30CA021765)によって部分的に支援されたセントジュード小児研究病院のプロテオミクスおよびメタボロミクスセンターで実施された。コンテンツは著者の責任であり、必ずしも国立衛生研究所の公式見解を表すものではありません。

著者らは開示するものは何もありません。

ここでは、深い定量的プロテオミクスデータ25,26,27,30,64を用いて分子機構を解剖するための複数のプロジェクトに適用されているJUMPnソフトウェアとそのプロトコルを紹介しました。JUMPnソフトウェアとプロトコルは、共発現ネットワーク解析のためのDEタンパク質の検討、包括的で高品質のPPIネットワークのコンパイル、合理化されたユーザーフレンドリーなインターフェースを備えた厳格な統計分析(例えば、複数の仮説検定の検討による)など、完全に最適化されています。JUMPnによって同定された複数のタンパク質モジュールは、機能実験研究25、27または独立した患者コホート26に...

質量分析ベースのショットガンプロテオミクスは、複雑なサンプル1のプロテオーム多様性を分析するための重要なアプローチとなっています。質量分析装置2、3、クロマトグラフィー4、5、イオン移動度検出6、取得方法(データ非依存7およびデータ依存取得8)、定量アプローチ(多重鎖等圧ペプチド標識法、例えば、TMT9、10、および標識フリー定量11、12)およびデータ分析戦略における最近の進歩/ソフトウェア開発13、14、15、16、17、18は、プロテオーム全体(例えば、10,000を超えるタンパク質)の定量化が、現在、19、20、21のルーチンである。しかし、このような深い定量的データセットから機械的な洞察を得る方法は依然として挑戦的です22。これらのデータセットを調査する最初の試みは、主にデータの個々の要素の注釈に依存し、各成分(タンパク質)を独立して処理しました。しかしながら、生物学的システムおよびその挙動は、個々の構成要素23を調べることによってのみ説明できない。したがって、定量化された生体分子を相互作用ネットワークの文脈に置くシステムアプローチは、複雑なシステムおよびヒト疾患の胚発生、免疫応答、および病因などの関連プロセスの理解に不可欠である24。
ネットワークベースのシステム生物学は、大規模な定量的プロテオミクスデータ25、26、27、28、29、30、31、32、33を分析するための強力なパラダイムとして浮上している。概念的には、哺乳類細胞のような複雑なシステムは、階層ネットワーク34,35としてモデル化することができ、その中で、システム全体が層で表され、最初に多数の大きな構成要素によって、次にそれぞれがより小さなサブシステムによって反復的にモデル化される。技術的には、プロテオームダイナミクスの構造は、共発現タンパク質クラスターの相互接続されたネットワーク(共発現遺伝子/タンパク質はしばしば調節36の類似の生物学的機能または機構を共有するため)および物理的に相互作用するPPIモジュール37によって提示され得る。最近の例25として、我々は、T細胞活性化中にプロテオーム全体およびホスホプロテオムの時間的プロファイルを生成し、PPIとの統合的共発現ネットワークを使用して、T細胞静止出口を媒介する機能モジュールを同定した。複数の生体エネルギー関連モジュールが強調表示され、実験的に検証された(例えば、ミトリボソームおよび複合体IVモジュール25、ならびに一炭素モジュール38)。別の例26では、アルツハイマー病の病因を研究するための我々のアプローチをさらに拡張し、疾患進行関連タンパク質モジュールおよび分子の優先順位付けに成功した。重要なことに、我々の偏りのない発見の多くは、独立した患者コホート26,29および/または疾患マウスモデル26によって検証された。これらの例は、定量的プロテオミクスおよび他のオミクス統合を用いて分子機構を解剖するためのシステム生物学アプローチの力を示した。
ここでは、ネットワークベースのシステム生物学アプローチを用いて定量的プロテオミクスデータを探求する合理化されたソフトウェアであるJUMPnを紹介します。JUMPnは、確立されたJUMPプロテオミクスソフトウェアスイート13、14、39の下流コンポーネントとして機能し、個々のタンパク質定量から生物学的に意味のある経路およびタンパク質モジュールまでのギャップを埋めることを目指しています。JUMPnは、発現差のある(または最も可変的な)タンパク質の定量化マトリックスを入力として取ることにより、プロテオームを、サンプルおよび高密度に接続されたPPIモジュール(例えば、タンパク質複合体)にわたって共発現するタンパク質クラスターの階層階層に編成し、過剰発現(または濃縮)分析によってパブリック経路データベースでさらに注釈を付けることを目指しています(図1)。JUMPnは、ユーザーフレンドリーなインターフェースのためにR/Shinyプラットフォーム40で開発され、共発現クラスタリング解析、経路エンリッチメント解析、PPIネットワーク解析の3つの主要な機能モジュールを統合しています(図1)。各分析後、結果は自動的に視覚化され、R /光沢のあるウィジェット機能を介して調整可能で、Microsoft Excel形式のパブリケーションテーブルとして簡単にダウンロードできます。以下のプロトコルでは、定量的な全プロテオームデータを例にとり、JUMPnソフトウェアのインストール、発現差のあるタンパク質または(dys)調節プロテオームの定義、共発現ネットワーク解析、PPIモジュール解析、結果の視覚化と解釈、トラブルシューティングなど、JUMPnを使用する主なステップについて説明します。JUMPn ソフトウェアは GitHub41 で自由に入手できます。

<table><tbody><tr><td>2.3 GHzクアッドコアプロセッサを搭載したMacBook Pro(OS 10.15.7を実行)。</td><td>アップル株式会社</td><td>MacBook Pro 13インチ</td><td>ハードウェアは、ソフトウェア開発とテストに使用される</td></tr><tr><td>Anoconda</td><td>Anaconda、Inc.</td><td>version 4.9.2</td><td>https://docs.anaconda.com/anaconda/install/</td></tr> <tr><td>miniconda</td><td>アナコンダ株式会社</td><td>version 4.9.2</td><td>https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html</td></tr><tr><td>RStudio</td><td>RStudio 公益法人</td><td>version 4.0.3</td><td></td></tr> <tr><td>https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/ Shiny Server</td><td>RStudio 公益法人</td><td></td><td>https://shiny.rstudio.com/articles/shinyapps.html</td></tr></tbody></table>

jumpn:プロテオミクスにおけるタンパク質共発現クラスタリングとネットワーク解析のための合理化されたアプリケーション

JUMPn: A Streamlined Application for Protein Co-Expression Clustering and Network Analysis in Proteomics

質量分析ベースのプロテオミクス技術の最近の進歩により、何百ものプロテオームのディーププロファイリングがますます実現可能になっています。しかし、このような貴重なデータセットから生物学的な洞察を引き出すことは困難です。ここでは、システム生物学ベースのソフトウェアJUMPnと、モジュール(タンパク質複合体など)によって接続されたサンプルおよびタンパク質間相互作用(PPI)ネットワークにわたってプロテオームをタンパク質共発現クラスターに編成するための関連プロトコルを紹介します。R/Shinyプラットフォームを使用して、JUMPnソフトウェアは、統合されたデータ視覚化とユーザーフレンドリーなインターフェースにより、共発現クラスタリング、経路エンリッチメント、PPIモジュール検出の分析を合理化します。プロトコルの主なステップには、JUMPnソフトウェアのインストール、発現差のあるタンパク質または(dys)調節プロテオームの定義、意味のある共発現クラスターおよびPPIモジュールの決定、および結果の視覚化が含まれます。このプロトコルは、等圧標識ベースのプロテオームプロファイルを使用して実証されていますが、JUMPnは一般に、広範囲の定量データセット(例えば、ラベルフリープロテオミクス)に適用可能です。したがって、JUMPnソフトウェアとプロトコルは、定量的プロテオミクスにおける生物学的解釈を容易にする強力なツールを提供します。

我々は、JUMPnの性能を最適化および評価するために、公開されたディーププロテオミクスデータセット25、26、27、30(図5および図6)およびデータシミュレーション57(表1)を使用した。WGCNAを介した共発現タンパク質クラスタリング解析では、サンプル間で有意に変化するタンパク質(統計解析によって検出された発現差(DE)タンパク質など)を入力として利用することをお勧めします。非DEタンパク質を解析に含めると、(入力サイズが大きいため)プログラムによって返される共発現クラスターが増える可能性がありますが、システムレベルの解析のために実際のシグナル(DEタンパク質など)とバックグラウン...

我々は、データの前処理、共発現クラスタリング、経路濃縮、タンパク質間相互作用ネットワーク解析を含む詳細なプロトコルを用いて、定量的プロテオミクスデータのネットワーク解析を実行および視覚化するためのシステム生物学ツールJUMPnを提示する。

JUMPn:プロテオミクスにおけるタンパク質共発現クラスタリングとネットワーク解析のための合理化されたアプリケーション

With recent advances in mass spectrometry-based proteomics technologies, deep profiling of hundreds of proteomes has become increasingly feasible. ...

JUMPnソフトウェアのプロトコルは、定量的プロテオミクスデータの生物学的解釈を容易にすることを目的としています。このソフトウェアは、タンパク質全体を共発現クラスターの階層階層とタンパク質相互作用モジュールに編成することができます。特に、JUMPnソフトウェアは、共発現クラスタリング、経路濃縮、およびPPIモジュール検出の分析を合理化します。ユーザーフレンドリーなインターフェースとデータとネットワークのインタラクティブな視覚化を提供します。プロテオームデータ解析全体におけるJUMPnの適用を実証することに成功しましたが、この方法は、ホスホプロテオミクス分析やアフィニティー精製質量分析からのインタクトームデータなど、他のデータタイプにも容易に拡張できます。JUMPnソフトウェアをセットアップするには、Webサイトからソースコードをダウンロードし、コマンドラインターミナルにソフトウェアをインストールします。JUMPnソフトウェアを起動するには、端末で「cd execution」と入力して現在のディレクトリを実行フォルダに変更し、端末にテキストを入力してWebブラウザでJUMPnを起動します。JUMPnホームページで「解析開始」ボタンをクリックしてJUMPn解析を開始し、「解析開始」ページの左下隅にある「デモB細胞プロテオミクスデータのアップロード」ボタンをクリックして、データアップロード成功の通知を表示します。ページの右下隅にある [JUMPn 分析の送信] ボタンをクリックして、既定のパラメーターを使用してデモの実行を開始します。進行状況バーは、分析の経過を示します。進行状況バーが満たされるまで待ちます。デモの実行が完了すると、成功の実行メッセージと結果フォルダへの絶対パスを含むダイアログボックスが表示され、[結果に進む]タブをクリックします。ウェブページがWGCNAアルゴリズムによる共発現クラスタ結果にガイドしているので、ダイアログウィンドウの「結果の表示」をクリックして続行します。[結果ページ 1 WGCNA 出力] ページの左側で、タンパク質の共発現パターンを見つけ、[発現形式の選択] を使用して 2 つの図形式間を移動します。箱ひげ図はデフォルトで選択されます。[トレンド]タブを選択してトレンドプロットを表示し、各線はサンプル全体の個々のタンパク質の存在量を表します。各線の色は、式パターンが共発現クラスターのコンセンサスにどの程度近いかを表します。WGCNA出力ページの右側には、Pathway Ontology Enrichment Heatmap"が表示されます。ヒートマップでは、各クラスターの最も高度に強化された経路が一緒に表示されます。次に、ウェブページを下にスクロールして、個々のタンパク質の発現パターンを表示します。ドロップダウンボックスを使用して共発現クラスターを選択し、各クラスターのタンパク質を調べ、表の下の棒グラフが自動的に更新されてタンパク質の存在量を反映する表内の特定のタンパク質を選択します。特定のタンパク質名については、表の右側にある「検索」ボックスを使用します。後で、上部の「結果ページ2 PPI出力」をクリックして、タンパク質間相互作用またはPPI結果を確認します。特定の共発現クラスターの結果を取得するには、「共発現クラスターの選択」タブをクリックします。すべての図パネルの表示は、新しく選択されたクラスターに対して更新されます。左側の図パネルで、[グループで選択] ドロップダウン ボックスを使用し、ネットワーク内の個々の PPI モジュールを強調表示して、選択した共表現クラスターの PPI ネットワークを表示し、選択したネットワーク レイアウト形式ボックスに移動してネットワーク レイアウトを変更します。マウスとトラックパッドを使用して、PPIネットワークをズームインまたはズームアウトして、ネットワーク内の各ノードの遺伝子名を表示します。ズームインしたら、特定のタンパク質を選択してクリックし、そのタンパク質とそのネットワーク近隣を強調表示します。ネットワークで、特定のノードをドラッグしてレイアウト内の位置を変更し、ネットワークレイアウトを再編成します。PPI結果ページの右側のパネルで、PPI結果の解釈を支援する共発現クラスターレベルの情報を調べます。選択したクラスターの共表現パターンは、デフォルトで箱ひげ図として表示できます。「傾向」を選択して共発現パターンの傾向プロットを表示し、次に経路バープロットを選択して共発現クラスターの有意に富化された経路を経路円プロットで表示し、共発現クラスターの有意に富化された経路を円プロット形式で表示します。個々の PPI モジュール レベルで結果を表示するには、結果ページを PPI 出力 Web ページまで下にスクロールし、[モジュールの選択] ドロップダウン ボックスを展開して、表示する特定の PPI モジュールを選択します。左側のパネルでPPIモジュールを表示し、前述のようにネットワークディスプレイを操作します。右側のパネルで、経路オントロジーのエンリッチメント結果を表示し、[経路注釈スタイルの選択]ドロップダウンボックスと[バープロット]タブにチェックマークを付けて、選択したPPIモジュールの大幅に強化された経路に関する詳細情報と表示を表示します。ティックサークルプロットは、選択されたPPIモジュールの有意に富化された経路を円プロットの形式で示し、ヒートマップを使用して有意に富化された経路および関連する遺伝子名を示す。[表]タブに移動して、経路の名前、オントロジー用語、遺伝子名、フィッシャーの正確検定によるP値など、詳細な経路濃縮結果を表示します。結果ページの上部に印刷された絶対パスに従って、文書スプレッドシートの表を見つけます。JUMPnは、ユーザーフレンドリーなインターフェースのためにR光沢のあるプラットフォームで開発され、3つの主要な機能モジュールを統合しています。共発現クラスタリング解析、経路エンリッチメント解析、PPIネットワーク解析。各分析結果は、R光沢のあるウィジェット機能を介して調整可能な状態で自動的に視覚化され、出版物テーブルおよびMicrosoft Excel形式として容易にダウンロードできます。PPI ネットワーク分析では、STRING、BioPlex、および Web IM データベースを組み合わせて複合 PPI ネットワークをコンパイルしました。最終的にマージされたPPIネットワークは、1,100,000個のエッジを有する20,000以上のヒト遺伝子をカバーする。この包括的なインタラクトームは、敏感なPPI分析のためのJUMPnソフトウェアとのバンドルに含まれ、公開されています。共発現およびタンパク質相互作用ネットワークの両方を利用するネットワークベースのアプローチは、転写因子およびキナーゼにおける活性の推論のための追加の方法として使用することができる。

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バッチ酵母 2 ハイブリッド スクリーンからシーケンス データの情報解析

定量多重免疫沈殿(QMI)は、2つのサンプル間の標的タンパク質相互作用の豊富さの違いを敏感に検出するためにフローサイトメトリーを使用します。QMIは、少量の生体材料を用いて行うことができ、遺伝子組み換えタグを必要とせず、以前に定義されたタンパク質相互作用ネットワークに適応させることができる。...

多重共免疫沈殿を用いたタンパク質相互作用ネットワークダイナミクスの定量化

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大規模核インターロームプロファイリングのためのラベルフリー免疫沈降質量分析ワークフロー

質量分析誘導ゲノムマイニングプロトコルが確立され、ここに記載されています。ゲノム配列情報とLC-MS/MS解析に基づき、複雑な微生物や植物抽出物からの分子の同定を容易にすることを目的としています。...

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マイクロタンパク質同定と配列解析のための統合アプローチ

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HCNチャネルとそれらの補助サブユニット間の相互作用は、大うつ病性障害における治療標的として同定されています。ここで、このタンパク質 - タンパク質相互作用の小分子阻害剤を同定するための蛍光偏光ベースの方法が提供されます。...

HCN1とTRIP8bの間のタンパク質 - タンパク質相互作用の小分子阻害剤を同定するための方法

脂肪滴は、C型肝炎ウイルス（HCV）を含むいくつかの病原体の複製のための重要な器官です。我々は、関連するタンパク質の定量的な質量分析のための脂質滴を単離する方法を記載します。そのようなウイルス感染、環境ストレス、または薬物治療などの条件の様々な環境下で使用することができます。...

定量的質量分析のための脂肪滴の分離

高スループットで新規受容体-リガンド相互作用の同定のため画面細胞外蛋白質のマイクロ アレイのプロトコルを紹介します。タンパク質マイクロ...

低親和性受容体-リガンド相互作用のハイスループット検出の細胞外タンパク質マイクロ アレイ技術

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JUMPn:プロテオミクスにおけるタンパク質共発現クラスタリングとネットワーク解析のための合理化されたアプリケーション

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