화학 가교 질량 분광법을 통한 사차 구조 모델링: TX-MS Jupyter 보고서 확장
2021년 10월 20일
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.
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.
개요
본 논문에서는 표적 교차결합 질량분석법(targeted cross-linking mass spectrometry)을 이용하여 4차 단백질 구조 모델을 구축하는 방법을 논의합니다. 전체 워크플로우는 Cheetah-MS 웹 서버에서 실행되며, 결과는 사용자 맞춤 설정이 가능한 Jupyter Notebook으로 제공됩니다.
주요 연구 구성 요소
과학 분야
- 질량 분석법
- 단백질 구조 분석
- 계산 생물학
배경
- 표적 가교 질량 분석법(Targeted cross-linking mass spectrometry)은 단백질 상호작용을 연구하기 위한 기술입니다.
- 이 방법은 생명과학의 복잡한 데이터 분석을 위해 설계되었습니다.
- Jupyter Notebook은 데이터 보고 및 분석을 위한 유연한 플랫폼을 제공합니다.
- 오픈 소스 소프트웨어는 연구자의 접근성을 향상시킵니다.
연구 목적
- 단백질 구조 모델링을 위한 간소화된 워크플로를 입증한다.
- 과학적 보고에서 Jupyter Notebook의 기능을 보여준다.
- 질량 분석 데이터 분석을 위한 재현 가능한 방법을 제공한다.
사용된 방법
- 데이터 제출을 위한 Cheetah-MS 웹 서버의 활용.
- 보고서 생성을 위한 Jupyter Notebook의 통합.
- 계산 모델링을 위한 RosettaDock 프로토콜의 적용.
- 소프트웨어 설치 및 데이터 분석을 위한 상세 사용자 지침.
주요 결과
- 매핑된 교차 결합을 이용한 단백질 구조의 성공적인 모델링.
- 이 방법에 이진 단백질 상호작용에 대한 적용 가능성 입증.
- 단백질-단백질 상호작용 및 그 안정성에 대한 통찰 제공.
- 단백질 상호작용에 영향을 주는 돌연변이 제안 가능성.
결론
- 이 방법론은 이진 단백질 상호작용을 분석하는 데 효과적입니다.
- 단백질 상호작용의 다양성으로 인해 결과가 달라질 수 있습니다.
- 추가적인 개발을 통해 복잡한 구조의 모델링을 개선할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
산업 관련 핵심 요약
표적 가교 질량 분석법(TX-MS)을 통한 4차 구조 모델링은 대규모 정제 과정 없이 복잡한 생물학적 시료에서 단백질-단백질 상호작용을 높은 신뢰도로 매핑할 수 있게 합니다. TX-MS와 맞춤형 Jupyter Notebook 보고서의 통합은 재현 가능하고 추적 및 확장이 가능한 분석을 지원하며, 초기 발굴 및 구조 생물학 파이프라인에서 예측 신뢰도를 높여줍니다. 이러한 역량은 타겟 검증의 리스크를 줄이고 구조 기반 신약 개발을 가속화하려는 바이오 제약 R&D 팀에게 전략적으로 매우 중요합니다.
바이오 제약 R&D의 전략적 응용
초기 발견 및 타겟 검증
- 천연 상태와 유사한 조건에서 단백질-단백질 인터페이스를 직접 조사할 수 있습니다.
- 교차 결합을 구조 모델에 매핑하여 기능적 표적 검증을 지원합니다.
- 상호작용 표면과 안정성을 명확히 함으로써 메커니즘적 리스크 제거를 용이하게 합니다.
- 후속 구조 기반 설계의 예측 신뢰도를 향상시킵니다.
스크리닝 및 분석법 개발
- 스크리닝 및 분석법 개발 워크플로우에 사용할 검증된 구조 모델을 준비합니다.
- 재현 가능한 Jupyter Notebook 출력을 통해 보고 및 분석을 표준화합니다.
- 분석법 최적화를 위한 가교 결합 데이터의 정량적 평가를 가능하게 합니다.
- 단백질 상호작용에 미치는 화합물 효과의 신뢰성 있는 평가를 지원합니다.
중개 및 전임상 연구
- 질환 관련 복합체를 매핑할 때 구조적 통찰력을 중개 바이오마커 전략과 연계합니다.
- 발견 단계의 상호작용 매핑부터 전임상 모델 검증까지의 연속성을 제공합니다.
- 분자 수준의 작용 기전을 명확히 하여 개발 진행 결정에 따른 리스크를 줄입니다.
파이프라인 및 워크플로우 통합
Jupyter 기반 리포팅 기능을 갖춘 TX-MS는 초기 타겟 검증부터 리드 화합물 발굴 및 전임상 연구에 이르는 발견 단계의 연속성에 통합되어, 반복적인 가설 검증과 모델 정밀화를 지원합니다.
- 발견 생물학: 단백질 인터페이스 및 상호작용 네트워크의 가설 기반 매핑을 가능하게 합니다.
- 스크리닝: 분석 준비를 위한 표준화된 정량적 가교 데이터를 제공합니다.
- 분석: 비교 분석 및 의사결정 지원을 위해 추적 가능하고 확장 가능한 보고서를 제공합니다.
- 중개 연구: 매핑된 복합체의 지원을 통해 구조적 발견을 질환 관련 시스템으로 연결합니다.
- 기업적 재사용: 지속적인 구조 및 상호작용 연구를 위해 재사용 가능한 오픈 소스 플랫폼을 제공합니다.
운영 및 기업 영향
- 과학적 가치: 표적 검증의 예측 신뢰도를 높이고 모호성을 줄입니다.
- 운영적 가치: 표준화된 디지털 워크플로우를 통해 재현성, 추적성 및 확장성을 증진합니다.
- 전략적 가치: 정보에 기반한 진행/중단 결정과 자본 효율적인 포트폴리오 관리를 가능하게 합니다.
- 포트폴리오 영향: 리스크가 조정된 우선순위 선정과 구조적으로 검증된 표적의 진전을 지원합니다.
실행 시 고려 사항
- 질량 분석법, 구조 모델링 및 계산 분석에 대한 전문 지식이 필요합니다.
- 데이터 처리 및 시각화를 위한 MS 장비와 계산 인프라에 대한 접근 권한이 필요합니다.
- 데이터 형식 및 보고 관행에 대한 팀 간 표준화가 요구됩니다.
- 더 복잡한(비이진) 단백질 복합체로의 적용은 현재 제한적입니다.
- 실제적인 제한 사항으로는 단백질 상호작용 안정성의 가변성과 모델의 일반화 가능성이 포함됩니다.
바이오 제약 FAQ
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
