Name: 화학 가교 질량 분광법을 통한 사차 구조 모델링: TX-MS Jupyter 보고서 확장 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2021-10-20T13:00:00.000+00:00
Duration: 5 min 18 s
Description: 학습하세요 화학 가교 질량 분광법과 Jupyter Notebook을 활용한 단백질 사차 구조 모델링 방법을. Cheetah-MS 웹 서버와 RosettaDock 프로토콜로 재현 가능한 데이터 분석을 수행합니다.

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이 작품은 Knut and Alice Wallenberg 재단 (보조금 번호 2016.0023)과 스위스 국립 과학 재단 (보조금 번호. P2ZHP3_191289). 또한 취리히 대학교 S3IT의 컴퓨팅 인프라와 기술 지원에 감사드립니다.

1. https://txms.org 에 워크플로를 제출합니다.
<ol><li>https://txms.org 로 이동하여 "치타-MS 사용"을 클릭하십시오.</li>
	<li>워크플로를 제출하려면 두 개의 PDB 파일과 하나의 MS/MS mzML 또는 MGF 파일을 제공해야 합니다. "샘플 데이터 로드"를 클릭하여 워크플로의 데모 버전을 볼 수도 있습니다. 참고: 작업을 제출하는 방법에 대한 자세한 내용은 웹 서버의 매뉴얼 페이지를 참조하십시오. 웹 서버는 다양한 비절단 가능한 가교 에이전트, 최대 12개의 번역 후 수정(PTM), 전산 모델링 및 MS 데이터 분석과 관련된 옵션을 지원합니다. 또한 제출 페이지에 작은 도움말 단추는 각 옵션에 대한 자세한 정보를 표시하도록 설계되었습니다.</li>
</ol>2. 치타-MS를 실행합니다.
참고: ProteoWizard MSConvert 소프트웨어19를 사용하여 공급업체별 형식을 mzML 또는 MGF로 변환하십시오.
<ol><li>MS 데이터를 https://txms.org 에 업로드합니다. 그런 다음 "파일 선택"을 클릭하고 mzML / MGF 데이터 형식18에 있어야하는 MS 데이터를 선택하십시오. 참고: 예제 데이터는 https://txms.org 에서 사용할 수 있습니다. 이러한 데이터는 zenodo.org, DOI 10.5281/zenodo.3361621을 통해 직접 액세스할 수도 있습니다.</li>
	<li>두 개의 PDB 파일을 https://txms.org 에 업로드합니다. "파일 선택"을 클릭하고 업로드 할 PDB 파일을 선택하십시오. 참고: 실험 구조가 존재하지 않는 경우, 예를 들어 상동체 구조를 사용할 수 있는 경우 SWISS-MODEL 20 또는 de novo 구조 예측을 위해 trRosetta 21,22 또는 Robetta 23,24 웹 서버를 사용하여 모델을 만듭니다.</li>
	<li>새 워크플로를 제출합니다. "제출"을 클릭하여 작업 식별자 태그를 받으십시오. 그런 다음 양식을 따라 이 태그를 사용하는 결과 섹션으로 이동합니다. 참고: 결과를 계산하는 데 시간이 걸리므로 워크플로가 완료될 때까지 기다렸다가 작업 식별자 태그를 저장하여 결과 페이지로 돌아가십시오. 계산은 원격 계산 인프라에서 수행됩니다. TX-MS를 로컬에서 실행하려면 Hauri et al.10을 참조하십시오.</li>
	<li>온라인 뷰어를 사용하여 Jupyter 노트북 보고서를 검사합니다. 그런 다음 작업 식별자 태그를 사용하여 결과 섹션에서 "보고서"로 스크롤합니다.</li>
</ol>3. JupyterHub를 설치합니다.
<ol><li>https://docs.docker.com/install/ 의 지시에 따라 도커를 설치합니다.</li>
	<li>Jupyter openBIS25 확장이 있는 JupyterHub 도커 컨테이너를 다운로드합니다. 일반적인 명령은 "docker pull malmstroem/jove:late"이지만 다른 플랫폼에서는 다를 수 있습니다. 참고: 컨테이너를 다운로드하는 방법에 대한 일반적인 설명은 https://www.docker.com/get-started 를 참조하십시오. zenodo.org, DOI 10.5281/zenodo.3361621에서 컨테이너를 다운로드할 수도 있습니다. 참고: Jupyter openBIS 확장 소스 코드는 https://pypi.org/project/jupyter-openbis-extension/ 에서 확인할 수 있습니다.</li>
	<li>도커 컨테이너 시작 : 도커 실행 -p 8178 : 8000 malmstroem / jove : 최신. 참고: JupyterHub가 기본적으로 사용하는 포트는 8000입니다. 이 포트는 구성 가능하며 위의 명령을 변경할 경우 그에 따라 조정해야 합니다. 포트 8178은 임의의 선택이며 변경할 수 있습니다. 아래에 제공된 예제 URL은 그에 따라 조정해야 합니다.</li>
	<li>다음 주소로 이동합니다: http://127.0.0.1:8178 니다. 사용자 이름 "user"와 암호 "user"를 사용하여 로그인합니다. 참고: 주소 http://127.0.0.1 는 도커 컨테이너가 로컬 컴퓨터에서 실행 중임을 의미합니다. 도커 컨테이너가 서버에서 실행되는 경우 서버의 IP 주소 또는 URL(예: https://example.com)을 사용합니다. 도커 컨테이너는 Ubuntu Bionic 18.04, JupyterHub 0.9.6 및 Jupyter openBIS 확장 0.2를 기반으로합니다. 다른 운영 체제에이 기능을 설치할 수는 있지만 테스트되지 않았습니다.</li>
</ol>4. 보고서를 다운로드합니다.
<ol><li>새로 만들기를 클릭하여 새 전자 필기장을 만 듭| 파이썬 3은 페이지의 오른쪽 상단 근처에있는 메뉴를 사용합니다. 이렇게하면 제목 없음 (또는 이와 유사한 것)이라는 전자 필기장이있는 새 탭이 열립니다.</li>
	<li>Jupyter 도구 메뉴에서 "openBIS 연결 구성"을 클릭하십시오.</li>
	<li>이름을 입력하십시오 : txms; URL: https://txms.org; 사용자: 게스트; 암호 : guestpasswd.</li>
	<li>"연결"을 클릭합니다.</li>
	<li>새 연결을 선택하고 "연결 선택"을 클릭하십시오.</li>
	<li>보고서 템플릿(예: /CHEETAH/WF70)을 검색하고 다운로드를 클릭합니다. 참고: Cheetah-MS 웹 서버에서 작업을 실행하여 얻은 결과 및 보고서에 따라 보고서 템플릿을 조정해야 합니다.</li>
	<li>셀 |를 클릭하여 보고서를 다시 실행합니다. 모두 실행하십시오.</li>
</ol>5. 보고서를 확장합니다.
<ol><li>아래쪽에 새 셀 추가: 셀 | 아래에 삽입하십시오.</li>
	<li>원하는 코드를 입력합니다. 예를 들어, 아래의 대표 결과 섹션을 참조하십시오.</li>
	<li>"Shift-Enter"를 눌러 셀을 실행합니다.</li>
</ol>

<ol><li>Berman, H. M., et al. The Protein Data Bank. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aBerman%2C+HM+%22Acta+Crystallographica+Section+D%3A+Biological+Crystallography%22">Acta Crystallographica Section D: Biological Crystallography</a>. 58 (6), 899-907 (2002).</li>
<li>Herzog, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Structural+Probing+of+a+Protein+Phosphatase+2A+Network+by+Chemical+Cross-Linking+and+Mass+Spectrometry%5BTitle%5D)+AND+%22Science%22%5BJournal%5D)">Structural Probing of a Protein Phosphatase 2A Network by Chemical Cross-Linking and Mass Spectrometry.</a> Science. 337 (6100), 1348-1352 (2012).</li>
<li>Hoopmann, M. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Kojak%3A+efficient+analysis+of+chemically+cross-linked+protein+complexes%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Proteome+Research%22%5BJournal%5D)">Kojak: efficient analysis of chemically cross-linked protein complexes.</a> Journal of Proteome Research. 14 (5), 2190-2198 (2015).</li>
<li>Seebacher, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Protein+cross-linking+analysis+using+mass+spectrometry%2C+isotope-coded+cross-linkers%2C+and+integrated+computational+data+processing%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Proteome+Research%22%5BJournal%5D)">Protein cross-linking analysis using mass spectrometry, isotope-coded cross-linkers, and integrated computational data processing.</a> Journal of Proteome Research. 5 (9), 2270-2282 (2006).</li>
<li>Rinner, O., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Identification+of+cross-linked+peptides+from+large+sequence+databases%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Methods%22%5BJournal%5D)">Identification of cross-linked peptides from large sequence databases.</a> Nature Methods. 5 (4), 315-318 (2008).</li>
<li>Walzthoeni, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((False+discovery+rate+estimation+for+cross-linked+peptides+identified+by+mass+spectrometry%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Methods%22%5BJournal%5D)">False discovery rate estimation for cross-linked peptides identified by mass spectrometry.</a> Nature Methods. 9 (9), 901-903 (2012).</li>
<li>Yang, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Identification+of+cross-linked+peptides+from+complex+samples%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Methods%22%5BJournal%5D)">Identification of cross-linked peptides from complex samples.</a> Nature Methods. 9 (9), 904-906 (2012).</li>
<li>Chu, F., Baker, P. R., Burlingame, A. L., Chalkley, R. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Finding+Chimeras%3A+a+Bioinformatics+Strategy+for+Identification+of+Cross-linked+Peptides%5BTitle%5D)+AND+%22Molecular+%26+Cellular+Proteomics%22%5BJournal%5D)">Finding Chimeras: a Bioinformatics Strategy for Identification of Cross-linked Peptides.</a> Molecular & Cellular Proteomics. 9 (1), 25-31 (2010).</li>
<li>Holding, A. N., Lamers, M. H., Stephens, E., Skehel, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Hekate%3A+Software+Suite+for+the+Mass+Spectrometric+Analysis+and+Three-Dimensional+Visualization+of+Cross-Linked+Protein+Samples%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Proteome+Research%22%5BJournal%5D)">Hekate: Software Suite for the Mass Spectrometric Analysis and Three-Dimensional Visualization of Cross-Linked Protein Samples.</a> Journal of Proteome Research. 12 (12), 5923-5933 (2013).</li>
<li>Hauri, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Rapid+determination+of+quaternary+protein+structures+in+complex+biological+samples%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Communications%22%5BJournal%5D)">Rapid determination of quaternary protein structures in complex biological samples.</a> Nature Communications. 10 (1), 192(2019).</li>
<li>Röst, H. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((OpenSWATH+enables+automated%2C+targeted+analysis+of+data-independent+acquisition+MS+data%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Biotechnology%22%5BJournal%5D)">OpenSWATH enables automated, targeted analysis of data-independent acquisition MS data.</a> Nature Biotechnology. 32 (3), 219-223 (2014).</li>
<li>Röst, H. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((OpenMS%3A+a+flexible+open-source+software+platform+for+mass+spectrometry+data+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Methods%22%5BJournal%5D)">OpenMS: a flexible open-source software platform for mass spectrometry data analysis.</a> Nature Methods. 13 (9), 741-748 (2016).</li>
<li>Quandt, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Using+synthetic+peptides+to+benchmark+peptide+identification+software+and+search+parameters+for+MS%2FMS+data+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22EuPA+Open+Proteomics%22%5BJournal%5D)">Using synthetic peptides to benchmark peptide identification software and search parameters for MS/MS data analysis.</a> EuPA Open Proteomics. 5, 21-31 (2014).</li>
<li>Bradley, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Free+modeling+with+Rosetta+in+CASP6%5BTitle%5D)+AND+%22Proteins%3A+Structure%2C+Function%2C+and+Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">Free modeling with Rosetta in CASP6.</a> Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics. 61 (S7), 128-134 (2005).</li>
<li>Gray, J. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-resolution+protein-protein+docking%5BTitle%5D)+AND+%22Current+Opinion+in+Structural+Biology%22%5BJournal%5D)">High-resolution protein-protein docking.</a> Current Opinion in Structural Biology. 16 (2), 183-193 (2006).</li>
<li>Khakzad, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cheetah-MS%3A+a+web+server+to+model+protein+complexes+using+tandem+cross-linking+mass+spectrometry+data%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">Cheetah-MS: a web server to model protein complexes using tandem cross-linking mass spectrometry data.</a> Bioinformatics. , (2021).</li>
<li>Malmström, L. Chapter 15: Computational Proteomics with Jupyter and Python. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aMalmstr%C3%B6m%2C+L+%22Methods+in+Molecular+Biology%22">Methods in Molecular Biology</a>. 15, Clifton, N.J. 237-248 (1977).</li>
<li>Martens, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((mzML--a+community+standard+for+mass+spectrometry+data%5BTitle%5D)+AND+%22Molecular+%26+Cellular+Proteomics%22%5BJournal%5D)">mzML--a community standard for mass spectrometry data.</a> Molecular & Cellular Proteomics. 10 (1), (2011).</li>
<li>Chambers, M. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+cross-platform+toolkit+for+mass+spectrometry+and+proteomics%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Biotechnology%22%5BJournal%5D)">A cross-platform toolkit for mass spectrometry and proteomics.</a> Nature Biotechnology. 30 (10), 918-920 (2012).</li>
<li>Waterhouse, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((SWISS-MODEL%3A+homology+modelling+of+protein+structures+and+complexes%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Research%22%5BJournal%5D)">SWISS-MODEL: homology modelling of protein structures and complexes.</a> Nucleic Acids Research. 46 (W1), W296-W303 (2018).</li>
<li>Yang, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Improved+protein+structure+prediction+using+predicted+interresidue+orientations%5BTitle%5D)+AND+%22Proceedings+of+the+National+Academy+of+Sciences%22%5BJournal%5D)">Improved protein structure prediction using predicted interresidue orientations.</a> Proceedings of the National Academy of Sciences. 117 (3), 1496-1503 (2020).</li>
<li>Koehler Leman, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Macromolecular+modeling+and+design+in+Rosetta%3A+recent+methods+and+frameworks%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Methods%22%5BJournal%5D)">Macromolecular modeling and design in Rosetta: recent methods and frameworks.</a> Nature Methods. 17 (7), 665-680 (2020).</li>
<li>Chivian, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Prediction+of+CASP6+structures+using+automated+Robetta+protocols%5BTitle%5D)+AND+%22Proteins%3A+Structure%2C+Function%2C+and+Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">Prediction of CASP6 structures using automated Robetta protocols.</a> Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics. 61 (S7), 157-166 (2005).</li>
<li>Chivian, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automated+prediction+of+CASP-5+structures+using+the+Robetta+server%5BTitle%5D)+AND+%22Proteins%3A+Structure%2C+Function%2C+and+Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">Automated prediction of CASP-5 structures using the Robetta server.</a> Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics. 53 (S6), 524-533 (2003).</li>
<li>Bauch, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((openBIS%3A+a+flexible+framework+for+managing+and+analyzing+complex+data+in+biology+research%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">openBIS: a flexible framework for managing and analyzing complex data in biology research.</a> BMC Bioinformatics. 12, 468(2011).</li>
<li>Lima, D. B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((SIM-XL%3A+A+powerful+and+user-friendly+tool+for+peptide+cross-linking+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Proteomics%22%5BJournal%5D)">SIM-XL: A powerful and user-friendly tool for peptide cross-linking analysis.</a> Journal of Proteomics. 129, 51-55 (2015).</li>
<li>Happonen, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+quantitative+Streptococcus+pyogenes-human+protein-protein+interaction+map+reveals+localization+of+opsonizing+antibodies%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Communications%22%5BJournal%5D)">A quantitative Streptococcus pyogenes-human protein-protein interaction map reveals localization of opsonizing antibodies.</a> Nature Communications. 10, 2727(2019).</li>
<li>Khakzad, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Structural+determination+of+Streptococcus+pyogenes+M1+protein+interactions+with+human+immunoglobulin+G+using+integrative+structural+biology%5BTitle%5D)+AND+%22PLOS+Computational+Biology%22%5BJournal%5D)">Structural determination of Streptococcus pyogenes M1 protein interactions with human immunoglobulin G using integrative structural biology.</a> PLOS Computational Biology. 17 (1), E1008169(2021).</li>
<li>Khakzad, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((In+vivo+cross-linking+MS+of+the+complement+system+MAC+assembled+on+live+Gram-positive+bacteria%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Genetics%22%5BJournal%5D)">In vivo cross-linking MS of the complement system MAC assembled on live Gram-positive bacteria.</a> Frontiers in Genetics. 11, (2020).</li>
</ol>

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현대의 계산 워크플로는 종종 복잡하며, 다양한 공급업체의 여러 도구, 복잡한 상호 종속성, 높은 데이터 볼륨 및 다각적인 결과를 제공합니다. 결과적으로, 결과를 얻기 위해 필요한 모든 단계를 정확하게 문서화하는 것이 점점 더 어려워지고 있으며, 주어진 결과를 재현하는 것이 어려워지고 있습니다. 여기서는 일반 보고서를 생성하는 자동화된 워크플로의 자동화와 용이성을 결합한 일반적인 전략과 재현 가능한 방식으로 보고서를 사용자 지정할 수 있는 유연성을 보여 줍니다.
프로토콜이 작동하려면 세 가지 요구 사항을 충족해야합니다 : 첫째, 분석을 위해 선택된 단백질은 화학 가교 실험이 질량 분광계에 의해 검출 될 수있을 정도로 충분히 높은 농도로 가교 된 종을 생산할 수있는 방식으로 상호 작용해야합니다. 다른 질량 분광계는 서로 다른 수준의 검출을 가지며 가교 시약의 선택뿐만 아니라 획득 프로토콜에 달려 있습니다. TX-MS 프로토콜의 현재 버전은 리신-라이신 호모바이능성 가교 시약인 DSS만을 허용한다. 그럼에도 불구하고 이러한 제한은 주로 기계 학습 단계를 다른 시약에 맞게 조정해야 할 가능성 때문입니다. 이 제한은 두 가지 이상의 가교 시약이 고려 될 수 있기 때문에 Cheetah-MS 웹 서버에서 개선되었지만 세 가지 모두 절단 할 수없는 시약입니다. 둘째, 두 단백질은 실험적으로 결정된 구조를 갖거나 비교 모델링 기술 또는 de novo 기술을 사용하여 모델링되어야 합니다. 모든 단백질이 모델링 될 수있는 것은 아니지만, PDB에서 실험 구조의 개선 된 소프트웨어와 일정한 증착의 조합은 모델링 될 수있는 단백질의 수를 확장시킵니다. 셋째, 상호작용하는 단백질은 TX-MS 및 치타-MS에 의해 사용되는 도킹 알고리즘이 스코어링을 가능하게 하는 적절한 품질의 사차 구조를 생성할 수 있도록 그들의 결합 및 비결합 상태에서 충분히 유사하게 유지되어야 한다. 허용 가능한 품질은 시스템 의존도가 높기 때문에 이러한 요구 사항은 상대적으로 모호하며, 알려진 구조의 작은 단백질은 일반적으로 알려지지 않은 구조의 큰 단백질보다 비교하기가 쉽습니다.
음성 결과의 경우, 먼저 TX-MS가 동일한 폴리펩티드 사슬의 일부인 잔기 사이의 인트라 링크, 가교 결합을 발견하였음을 확인한다. 아무 것도 발견되지 않으면 가장 가능성있는 설명은 샘플 준비 또는 데이터 수집에 문제가 있다는 것입니다. 여러 거리 제약조건이 모델을 지원하지 않는 경우, 모델을 육안으로 검사하여 형태가 가교된 잔기에 의해 지지되는지 확인하십시오. 적어도 하나의 교차 링크를 방해하지 않고 인터랙터 중 하나를 피벗하는 확실한 방법은 없습니다. 주어진 가교 시약에 대해 허용된 거리보다 긴 가교결합이 있는 경우, 가교 데이터를 통합함으로써 인터랙터의 모델링을 개선하려고 노력한다.
선택한 소프트웨어의 감도가 TX-MS의 감도와 비교할 수 있는 경우 대체 소프트웨어 응용 프로그램을 사용하여 동등한 결과를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, RosettaDock, HADDOCK 등의 온라인 버전이 있습니다. 또한 xQuest/xProphet5,6, plink7 및 SIM-XL 26을 통해 화학적 가교 데이터를 분석할 수도있습니다.
우리는 TX-MS 및 Cheetah-MS를 새로운 프로젝트27,28,29에 지속적으로 적용함으로써 이러한 접근 방식으로 생성 된 보고서를 개선하여 보고서를 더 크게 만들지 않고도 결과를보다 자세히 분석 할 수 있습니다.

단백질-단백질 상호작용은 생물학적 시스템의 구조와 기능을 뒷받침한다. 단백질의 사차 구조에 접근 할 수 있으면 둘 이상의 단백질이 어떻게 상호 작용하여 고차 구조를 형성하는지에 대한 통찰력을 제공 할 수 있습니다. 불행히도, 사차 구조를 얻는 것은 여전히 어렵습니다. 이는 하나 이상의 폴리펩티드를 함유하는 비교적 적은 수의 단백질 데이터뱅크(PDB) 엔트리1에 반영된다. 단백질-단백질 상호작용은 X선 결정학, NMR 및 cryo-EM과 같은 기술로 연구될 수 있지만, 방법이 적용될 수 있는 조건 하에서 충분한 양의 정제된 단백질을 얻는 것은 시간이 많이 소요될 수 있다.
화학 가교 질량 분광법은 질량 분광법을 사용하여 임의로 복잡한 샘플에 대한 데이터를 획득 할 수 있으므로 샘플 준비에 대한 제한이 적고 단백질 - 단백질 상호 작용에 대한 실험 데이터를 얻기 위해 개발되었습니다 2,3,4,5,6,7,8,9 . 그러나, 데이터 분석 및 비교적 적은 수의 가교결합된 펩티드의 조합적 특성은 분석 전에 샘플이 분획될 것을 요구한다. 이러한 단점을 해결하기 위해 우리는 전산 모델링과 화학적 가교 질량 분석법10을 결합한 TX-MS를 개발했습니다. TX-MS는 임의로 복잡한 샘플에 사용될 수 있으며 이전 방법(10)에 비해 훨씬 더 민감하다. 이는 각 MS 스펙트럼을 독립적으로 해석하는 대신 주어진 단백질-단백질 상호작용과 관련된 모든 데이터를 세트로서 스코어링함으로써 이를 달성한다. TX-MS는 또한 고분해능 MS1 (hrMS1), 데이터 의존 획득 (DDA) 및 데이터 독립적 인 획득 (DIA)의 최대 세 가지 MS 수집 프로토콜을 사용하여 여러 관찰을 결합하여 가교 된 펩타이드를 식별 할 수있는 기회를 제공합니다. TX-MS 계산 워크플로는 여러 가지 이유로 복잡합니다. 첫째, 단백질 구조 모델(14,15)을 생성하기 위해 다수의 MS 분석 소프트웨어 프로그램(11,12,13)에 의존한다. 둘째, 데이터의 양이 상당 할 수 있습니다. 셋째, 모델링 단계는 상당한 양의 컴퓨터 처리 능력을 소비할 수 있다.
결과적으로, TX-MS는 컴퓨터 클라우드 또는 클러스터와 같은 대규모 계산 인프라에서 실행되는 Cheetah-MS 웹 서버(16)를 통해 자동화되고 단순화된 계산 워크플로우로서 가장 잘 사용된다. 결과의 해석을 용이하게하기 위해, 우리는 인터랙티브 Jupyter 노트북17을 제작했습니다. 여기서는 Jupyter Notebook 보고서를 확장하여 주어진 결과에 대한 보다 심층적인 분석을 산출하는 방법을 보여 줍니다.

<table><tbody><tr><td>관심 단백질의 두 개의 Protein DataBank 파일.</td><td>해당 없음</td><td>N/A</td><td>txms.org 및 zenodo.org 에서 사용 가능한 예제 파일, DOI 10.5281/zenodo.3361621</td></tr><tr><td>관심 단백질이 교차된 샘플에서 획득한 mzML 데이터 파일.</td><td>해당 사항</td><td>없음 N/A</td><td>txms.org 또는 zenodo.org, DOI 10.5281/zenodo.3361621에서 사용 가능한 예제 파일</td></tr></tbody></table>

화학 가교 질량 분광법을 통한 사차 구조 모델링: tx-ms jupyter 보고서 확장

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

단백질-단백질 상호작용은 연구하기가 어려울 수 있지만 생물학적 시스템이 어떻게 기능하는지에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 사차 단백질 구조 모델링과 화학적 가교 질량 분광법을 결합한 방법인 표적 가교 질량 분광법(TX-MS)은 복잡하고 분별되지 않은 샘플에서 얻은 데이터를 사용하여 고정밀 구조 모델을 생성합니다. 이것은 관심있는 단백질이 더 이상 대량으로 정제 될 필요가 없기 때문에 단백질 복합체 구조 분석의 주요 장애물 중 하나를 제거합니다. Cheetah-MS 웹 서버는 단순화 된 버전의 프로토콜을보다 커뮤니티에서 쉽게 액세스 할 수 있도록 개발되었습니다. 탠덤 MS/MS 데이터를 고려하여 Cheetah-MS는 가장 중요한 분석 결과를 요약한 그래픽 보고서인 Jupyter 노트북을 생성합니다. Jupyter 노트북을 확장하면 더 심층적인 통찰력을 얻을 수 있고 모델 및 이를 지원하는 질량 분석기 데이터를 더 잘 이해할 수 있습니다. 여기에 제시된 기술 프로토콜은 가장 일반적인 확장 기능 중 일부를 보여 주며 얻을 수있는 정보를 설명합니다. 여기에는 탠덤 MS/MS 수집 데이터 및 보고된 사차 모델에 대한 검출된 XL의 전반적인 영향을 분석하는 데 도움이 되는 블록이 포함되어 있습니다. 이러한 분석의 결과는 NGLView를 사용하여 노트북에 내장 된 구조 모델에 적용 할 수 있습니다.

TX-MS는 MS 파생 실험 제약 조건에 의해 지원되는 구조적 출력을 제공합니다. 다양한 MS 데이터 수집 유형을 계산 모델링과 결합하여 작동합니다. 따라서 각 MS 데이터를 개별적으로 구문 분석하고 출력 구조의 시각화를 제공하는 것이 유용합니다. 보충 데이터 1에는 TX-MS 출력으로 생성된 DDA 및 DIA 데이터를 구문 분석할 수 있는 예제 노트북이 포함되어 있습니다. 사용자는 관심있는 XL을 선택할 수 있습니다. 노트북을 실행함으로써, 그 XL의 MS2 스펙트럼은 다른 색상이 첫 번째 펩티드, 두 번째 펩티드 및 조합 단편 이온과 관련된 단편을 구별하는 데 도움이되는 곳에 표시됩니다. XL은 Jupyter 노트북에 내장 된 NGLView 위젯을 사용하여 구조에 매핑 할 수도 있습니다.
이 노트북의 다른 셀은 사용자가 DIA 데이터를 구문 분석하고 시각화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 DIA 데이터를 시각화하는 것은 분석된 데이터를 올바른 형식으로 준비해야 하기 때문에 더 어렵습니다.
그림 1은 M1 및 알부민이 구조에 매핑된 상단 XL을 갖는 예시적인 구조를 보여준다. TX-MS는 hrMS1, DDA 및 DIA 데이터를 구문 분석 한 후 모든 XL을 얻었으며 RosettaDock 프로토콜은 계산 모델을 제공했습니다.
이 보고서는 Jupyter 노트북이므로 유효한 Python 코드를 새 노트북 셀에 추가할 수 있습니다. 예를 들어 아래 코드는 MS2 카운트에 대한 히스토그램을 만들어 기본 데이터에 의해 각 교차 링크가 얼마나 잘 지원되는지 나타냅니다. 수입 바다에서 sns로 태어남 sns.distplot(ms2['count']);
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60311/60311fig01.jpg"> 도 1: 스트렙토코커스 피오게네스 M1 단백질 및 XLs 상에 매핑된 인간 알부민의 구조 모델. M1 단백질은 회색으로 표시되며 호모다이머를 구성합니다. 여섯 알부민 분자는 다양한 파란색 음영의 쌍으로 제시됩니다. 교차 링크와 거리는 검은색 텍스트와 함께 빨간색으로 표시됩니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60311/60311fig01large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
보충 파일. Jupyter 노트북 데이터. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60311/Supplementary%20Data%201.ipynb" target="_blank">이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.</a>

표적 가교 질량 분광법은 최대 세 가지 다른 수집 프로토콜을 사용하여 획득한 질량 분광법 데이터를 사용하여 사차 단백질 구조 모델을 생성합니다. Cheetah-MS 웹 서버에서 간소화된 워크플로로 실행되면 결과가 Jupyter 노트북에 보고됩니다. 여기서는 Jupyter 노트북을 보다 심층적인 분석을 위해 확장할 수 있는 방법에 대한 기술적 측면을 보여 줍니다.

화학 가교 질량 분광법을 통한 사차 구조 모델링: TX-MS Jupyter 보고서 확장

Protein-protein interactions can be challenging to study yet provide insights into how biological systems function. Targeted cross-linking mass ...

이 방법은 Jupyter Notebook의 기능을 사용하여 유익하고 시각적으로 매력적인 보고서를 제공하는 동시에 사용자가 재현 가능하고 추적 가능한 방식으로 보고서를 확장하고 사용자 지정할 수 있도록 합니다. 이 유연한 기술을 통해 모든 사용자 수정을 나중에 또는 다른 사용자가 재현하기에 충분한 세부 사항으로 캡처할 수 있습니다. 이 방법은 일반적으로 모든 연구 분야에 적용 가능하지만 주로 복잡한 데이터를 생성 할 수있는 연구 영역 인 Mucor 생명 과학을 위해 설계되었습니다.분석을 시작하기 전에 대상 가교 질량 분석법 웹 사이트를 엽니다. 웹 사이트를 탐색하면 TX MS.web 서비스에 대한 높은 수준의 설명을 제공하는 환영 화면이 나타납니다. 자습서 탭에서 서비스 사용 방법 및 결과 분석 방법에 대한 정보를 포함하여 제공된 서비스에 대한 자세한 설명을 관찰할 수 있습니다.다운로드 탭에서 소프트웨어 및 리소스를 다운로드할 수 있습니다. 모든 소프트웨어는 오픈 소스 라이센스로 사용할 수 있습니다. 라이센스 탭에서 BSD 3clause 라이센스는 소프트웨어를 가능한 한 광범위하게 사용할 수 있도록 명시적으로 만듭니다.연락처 탭에서는 질문이나 의견을 제출하기 위한 연락처 정보를 제공합니다. 사용자 자격 증명을 요청하는 전자 메일을 제출하려면 Cheetah 탭으로 돌아가서 페이지 아래쪽에 있는 전자 메일 주소 하이퍼링크를 클릭합니다. 이메일 본문의 제목 줄에 관련 정보를 입력합니다.회신은 가능한 한 빨리 전송됩니다. 사용자 자격 증명이 포함된 확인 이메일을 받은 후 로그인하여 질량 분석 데이터를 웹 사이트에 업로드합니다. 워크플로 제출을 클릭하고 제목과 설명을 입력합니다.그런 다음 워크플로 보기를 클릭하고 Cheetah 워크플로를 선택합니다. 마법사를 수행한 후 온라인 뷰어를 사용하여 Jupyter 노트북을 검사합니다. JupyterHub를 설치하려면 지시에 따라 Docker를 설치하고 Jupyter openBIS 확장을 사용하여 JupyterHub Docker 컨테이너를 다운로드합니다.Docker를 시작한 후 P8171:8000 malmstroem/jove:latest 컨테이너를 실행합니다. 표시된 웹 주소로 이동하여 사용자 이름과 암호 사용자로 로그인합니다. 보고서를 다운로드하려면 Python 3에서 새로 만들기를 클릭하여 제목이 없는 전자 필기장이 있는 새 탭을 엽니다.Jupyter 도구 메뉴에서 openBIS 연결 구성을 클릭하고 이름에 TX MS, URL의 TX MS 웹 주소, 사용자의 게스트 및 암호에 G-U-E-S-T-P-A-S-S-W-D를 입력합니다. 새 연결을 선택하고 연결 선택을 클릭하여 보고서를 검색합니다. 그런 다음 클릭하고 셀에서 다운로드 한 다음 all을 실행하여 보고서를 반환합니다.보고서를 확장하려면 셀을 클릭하고 아래에 삽입하여 아래쪽에 새 셀을 추가합니다. 그런 다음 코드를 클릭하고 Shift 키를 누른 다음 Enter 키를 눌러 셀을 실행합니다. 보고서를 업로드하려면 업로드 단추를 클릭하여 새 데이터 세트를 만듭니다.M1 및 알부민의 대표적인 구조가 구조물 상에 매핑된 상부 가교결합을 갖는 것이 여기에 도시되어 있다. 모든 가교결합은 고분해능 MS1 데이터 의존적이고 독립적인 획득 데이터를 파싱한 후 표적화된 가교결합 질량 분광법에 의해 얻어졌으며, 계산 모델은 RosettaDock 프로토콜에 의해 제공되었다. 단백질 단백질 상호 작용은 안정성 측면에서 다양하다는 것을 기억하는 것이 중요합니다.따라서 결과는 다를 수 있습니다. 현재의 방법론은 이진 상호 작용으로 제한되므로 더 복잡한 단백질 사차 구조에 적용 할 수 없습니다. 그러나 개별 쌍을 모델링하면 더 복잡한 구조를 구축하기위한 좋은 기반을 제공 할 수 있습니다.결합 계면에 대한 세부사항은 여러 가지 방법, 예를 들어 단백질 상호작용을 안정화 또는 불안정하게 할 수 있는 돌연변이를 제안하는 데 유용할 수 있다. 따라서 이것은 단백질 - 단백질 상호 작용의 역할을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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연구

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Biochemistry

생화학

질량 분석계는 큰 단백질 단지를 분석하는 데 유용한 도구로 입증되었습니다. 이 방법은 멀티 - subunit 어셈블리의 구성, stoichiometry 및 전반적인 아키텍처에 대한 통찰력을 수 있습니다. 여기, 우리가 설명하는, 단계 단계의 구조 질량 분광법 분석을 수행하고, macromolecular 구조를 특성화하는 방법.

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이온 이동성 - 질량 분광법는 충돌 단면 및 질량에 따라 이온을 분리 신흥 가스 상 기술입니다. 방법은 단백질 단지의 전체 토폴로지와 모양에 대한 입체적인 정보를 제공합니다. 여기, 우리는 악기 설정 및 최적화, 드리프트 시대의 교정 및 데이터 해석을위한 기본 절차를 설명합니다.

T - 파 이온 모빌리티 분석법 - 질량 : 단백질 복잡한 분석을위한 기본 실험 절차

원자 해상도 supramolecular 단백질 어셈블리의 구조 생물학 현상의 다양 한에서 그들의 중요 한 역할 때문에 높은 관련성의 이다. 여기, 우리는 매직-각도 회전 하는 고체 핵 자기 공명 분광학 (매스 SSNMR)에 의해 불용 성 및 비 결정 고분자 단백질 어셈블리에 고해상도 구조 연구를 수행 하는 프로토콜을 제시.

고체 핵 자기 공명 분광학에 의해 고분자 어셈블리의 원자 규모 구조 연구

우리는 정확 하 게 액체 크로마토그래피 고해상도 질량 분석기에 인터페이스와 isobaric 라벨, 광범위 한 분류, 생물 정보학 도구, 그리고 품질 관리 단계에에서는 단백질을 quantitate 프로토콜을 제시.

깊은 프로테옴 Isobaric 라벨, 광범위 한 액체 크로마토그래피, 질량 분석 및 소프트웨어 기반 정량화 하 여 프로 파일링

단백질 복합물의 건축은 그들의 기능을 위해 필수적입니다. 다양 한 대량 spectrometric 기법을 결합 하 여 그들의 어셈블리를 공부 하는 강력한 입증. 우리 화학 cross-linking 및 네이티브 질량 분석에 대 한 프로토콜을 제공 하 고 어떻게 이러한 상호 보완적인 기술을 다 소 단위 단백질 어셈블리의 구조를 명료 하 게 도움이 보여.

화학 Cross-linking 및 여러 소 단위 단백질 어셈블리의 건축을 그대로 단백질 복합물의 질량 분석

질량 분석 (MS)는 구조 조사와 고분자 어셈블리의 역학에 대 한 중요 한 도구로 떠오르고 있다. 여기, 우리는 단백질 복잡 한 형성과 ligand 바인딩이 MS 기반 접근을 통합 합니다.

단백질 구조와 통합 구조 질량 분석, 단백질-리간드 단지 분석

시스테인 부유한 펩 티 드 그들의 이황화 연결에 따라 고유한 3 차원 구조로 접어. 개별 이황화가 성체의 타겟된 합성 필요한 때 버퍼 산화 원하는 이황화 연결 리드 하지 않습니다. 프로토콜 선택 합성 펩 티 드 3 이황화 결합 그리고 NMR 및 MS/MS를 사용 하 여 그들의 구조 분석을 다루고 있다.

합성 및 다른 아 황산 연결 된 μ-Conotoxin PIIIA이 성체의 구조 결정

여기, 우리는 어떻게 작은 각 엑스레이 뿌리기 (SAXS) 고분자 구조를 나타내는 저해상도 봉투에 대 한 정보를 활용할 수 있습니다 제시. 고해상도 구조 기술 엑스레이 결정학, 핵 자기 공명 등와 함께에서 사용 될 때 SAXS 다중 도메인 단백질 및 고분자 복합물 솔루션에 대 한 자세한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

작은 각 엑스레이 뿌리기를 사용 하 여 솔루션에서 고분자의 구조 연구

질량 분광 검출을 가진 영양 절이로카보네이트 기지를 둔 공유 라벨을 수행하기 위한 실험 절차가 설명됩니다. Diethylpyrocarbonate는 단순히 관심있는 단백질 또는 단백질 복합체와 혼합되어 용매접근 가능한 아미노산 잔류물의 변형으로 이어집니다. 상기 변형된 잔류물은 프로테오리스틱 소화 및 액체 크로마토그래피/질량 분석 후 확인할 수 있다.

질량 분광법에 의한 단백질 고차 구조를 연구하기 위한 디틸피로카보네이트와 공유 라벨링

쉬스 다공질 팁 인터페이스 설계를 이용하여 모세관 전기 영동 - 질량 분석법에 의한 생체 시료의 대사 프로파일 링을위한 프로토콜이 제시된다.

생물 시료의 대사 프로파일 링에 대한 쉬스 모세관 전기 영동 - 질량 분석

학습하세요 화학 가교 질량 분광법과 Jupyter Notebook을 활용한 단백질 사차 구조 모델링 방법을. Cheetah-MS 웹 서버와 RosettaDock 프로토콜로 재현 가능한 데이터 분석을 수행합니다.

화학 가교 질량 분광법을 통한 사차 구조 모델링: TX-MS Jupyter 보고서 확장

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