Name: 분석 방법의 구조 검색 가능한 데이터베이스를 개발하기 위한 화학정보학 적용 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-06-06T15:15:00.000+00:00
Duration: 5 min 34 s
Description: 학습하세요 화학정보학을 활용하여 분석 방법과 스펙트럼 데이터베이스인 AMOS를 개발하는 방법을. 이 웹 기반 플랫폼은 연구자들이 분석 방법과 스펙트럼 데이터에 쉽게 접근하고 공유할 수 있도록 지원합니다.

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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>자식</td><td>해당 사항 없음</td><td>https://git-scm.com/</td><td>오픈 소스 버전 관리 시스템.</td></tr><tr><td>자바스크립트</td><td>해당 사항 없음</td><td>https://ecma-international.org/publications-and-standards/standards/ecma-262/</td><td>프로그래밍 언어.&nbsp; ECMA 국제 표준에 의해 정의됩니다.</td></tr><tr><td>PostgreSQL</td><td>PostgreSQL 글로벌 개발 그룹</td><td>https://postgresql.org/about/licence</td><td>오픈 소스 데이터베이스 관리 시스템.</td></tr><tr><td>파이썬</td><td>파이썬 소프트웨어 재단</td><td>https://www.python.org/</td><td>오픈 소스 프로그래밍 언어.</td></tr></tbody></table>

분석 방법의 구조 검색 가능한 데이터베이스를 개발하기 위한 화학정보학 적용

Applying Cheminformatics to Develop a Structure Searchable Database of Analytical Methods

위에 표시된 AMOS의 스크린샷은 관심 물질에 대한 검색과 스펙트럼, 팩트 시트 및 방법 간의 검색을 포함하여 애플리케이션의 개별 검색에서 얻은 일반적인 결과를 보여줍니다. 데이터베이스를 조사하는 다양한 방법은 데이터 및 데이터와 관련된 물질에 대한 심층적인 조사를 허용하는 방식으로 가장 가능성이 높고 가장 유용한 종류의 검색을 다루기 위한 것입니다.
사용자의 검색을 지원하기 위해 대부분의 기능은 사용 가능한 데이터에 대한 심층적인 검사를 지원하기 위한 방식으로 상호 연결됩니다. 워크플로우의 예로, 기능적 사용 분류 시각화는 해당 기능 클래스와 관련된 분석법 및 팩트 시트의 보기에 연결되며, 여기에서 물질 목록을 추출하여 배치 검색에 입력하거나 개별 문서를 검사하고 해당 문서의 개별 물질을 추가로 조사할 수 있습니다. 분석법의 많은 물질은 데이터베이스에 실험적 질량 스펙트럼도 있기 때문에 연구자는 물질 범주에서 특정 물질의 존재를 테스트할 수 있는 일련의 방법 및 스펙트럼으로 빠르게 이동할 수 있습니다( 그림 9 참조).
결과는 검색되는 항목과 실행되는 검색에 따라 크게 달라지므로 전체 응용 프로그램에 대한 대표 결과를 정의하기가 어렵습니다. 전반적으로 사용자 경험 측면에서 "성공"을 설명하는 것이 더 정확할 수 있습니다. 이 경우, 다음과 같은 결과가 일반적으로 적용되기를 바랍니다: 검색 및 필터링 방법(및 다른 검색과 필터 사이를 이동할 수 있는 기능)이 사용자가 원하는 정보의 하위 집합을 식별하는 데 효과적입니다. 사용자가 찾은 결과가 정확하고 유용한지 확인합니다. 그림 10 은 AMOS 기능을 보여주는 워크플로우의 예를 보여줍니다.
<img alt="Figure 10" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68194/68194fig10.jpg"> 
그림 10: AMOS 기능을 보여주는 워크플로우 예시. 워크플로우는 기능적 사용 분류(호흡기 약물)로 시작하고, 혈액 내 호흡기 약물과 관련된 방법을 필터링하고, 하나의 특정 방법을 검사하고, 해당 방법에 포함된 물질에 대한 스펙트럼을 식별합니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68194/68194fig10large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>

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

우리는 EPA 과학자들이 분산된 리소스에서 분석 방법을 쉽게 찾을 수 있는 방법을 만들어 과학자들이 인터넷을 샅샅이 뒤지는 데 소요되는 시간을 줄이고 대신 선별된 리소스를 기존 화학 정보학 시스템에 통합할 수 있도록 하고자 합니다. 우리가 구축한 것은 본질적으로 이러한 문서를 추출된 화학 물질에 매핑하는 경량 문서 관리 시스템입니다. 결과적으로 다양한 화학 식별자를 사용하여 수천 가지 분석 방법을 검색하여 해당 화학 물질을 검출하는 데 이미 적용된 방법을 찾을 수 있습니다. 화학 물질에 대한 기존 참조 분석 방법 또는 특정 방법에 대한 좋은 시작 조건 세트를 얻기 위해 커뮤니티에서 검색할 수 있는 분석 방법에 대한 다른 무료 온라인 데이터베이스는 없습니다. 이 프로토콜은 독자에게 AMOS를 사용하여 분석법 개발 작업을 지원하는 유용한 데이터를 수집하는 방법을 알려줍니다. 우리는 분석 방법 데이터를 수집하고 데이터베이스와 애플리케이션에 통합하는 방법에 대해 많은 것을 배웠습니다. 이 수천 개의 문서를 집계하고 관련 화학 물질에 매핑함으로써 이제 이러한 문서의 사용을 탐색하고 과학자들이 쿼리할 수 있는 대규모 언어 AI 모델을 보강할 수 있는 훌륭한 데이터 세트를 갖게 되었습니다.[해설자] 시작하려면 탐색 모음의 왼쪽 상단에 있는 텍스트 필드 또는 첫 페이지의 검색 필드로 이동하여 물질 이름, CAS 등록 번호, InChIKey 또는 DSSTox 물질 식별자를 입력합니다. Enter 키를 누르거나 검색을 클릭하여 검색을 실행합니다. 결과 테이블에서 행을 선택하여 페이지 오른쪽에 연결된 레코드를 표시합니다. 일괄 검색을 수행하려면 입력 데이터 필드에 DSSTox 물질 식별자 목록을 입력하고 한 줄에 하나의 식별자를 배치합니다. 검색 옵션 아래의 확인란을 사용하여 결과를 필터링하거나 레코드에 추가 정보를 추가합니다. 페이지 하단의 검색을 클릭하여 주어진 물질 목록과 관련된 데이터베이스의 모든 레코드에 대한 정보를 나열하는 스프레드시트 파일을 생성하고 다운로드합니다. 검색이 완료되면 추가 검색을 클릭한 다음 유사성 구조 검색을 클릭합니다. Substance Identifier를 입력하고 필터 최소 물질 유사성을 0.8로 설정한 다음 Search를 클릭하여 탭 테이블을 가져옵니다. 그런 다음 테이블에서 행을 선택하여 검색된 물질과 테이블에서 선택한 물질 간의 구조적 비교를 표시합니다. 분류자 검색을 수행하려면 페이지 맨 위에 있는 필드를 사용하여 첫 번째 분류 수준을 선택합니다. 그런 다음 필드 아래의 버튼을 클릭하여 다음 레벨에 대한 분류 목록을 표시합니다. 두 번째 및 세 번째 수준에 대해 이 프로세스를 반복하고 분류를 선택하고 버튼을 클릭하여 계속할 때마다 이 프로세스를 반복합니다. 네 번째 수준을 선택한 후 아래 버튼을 클릭하여 검색을 실행하고 분류기 분류의 선택한 4개 수준에 속하는 모든 물질을 나열합니다. 메서드 목록 및 팩트 시트 검색을 수행하여 데이터베이스에서 모든 팩트 시트 및 메서드를 검색합니다. 결과 테이블이 로드되면 각 열 상단의 입력 필드를 사용하여 특정 필드별로 데이터를 필터링합니다. 질량 스펙트럼 검색을 수행하려면 대상 물질의 질량 범위를 달튼 단위로 입력하고 오차 한계를 달튼 또는 백만분율로 입력합니다. 피크 유사도에 대한 창의 값을 0.05 Dalton으로 설정합니다. 가스 크로마토그래피-질량 분석법 또는 액체 크로마토그래피-질량 분석법 중 방법론을 선택합니다. 질량 스펙트럼을 질량 대 전하 및 강도 쌍의 목록으로 입력합니다. 모든 필드를 완료한 후 검색 버튼을 클릭하여 사용자가 제공한 스펙트럼을 기반으로 데이터베이스에서 질량 스펙트럼 일치 목록을 검색합니다. 결과 테이블에서 스펙트럼 표시에 대한 행을 선택합니다. 이제 기능 사용 분류를 시각화하려면 클래스 검색 필드를 사용하여 기능 사용 클래스 목록을 검색하십시오. 목록에서 클래스 이름 위로 마우스를 가져가면 그래프에서 해당 노드가 강조 표시됩니다. 그래프를 직접 탐색하는 경우 노드 위로 마우스를 가져가면 클래스에 대한 간단한 설명이 표시되고 해당 노드에 대한 직접 부모 또는 자식 클래스가 강조 표시됩니다. 점토, 양토 및 모래 비율을 기준으로 질감 유형을 분류하는 토양 삼원 플롯과 점토, 양토 및 사질 양토와 같은 레이블이 지정된 영역이 여기에 제시됩니다. 이 분류 도구를 통해 AMOS 사용자는 토양 질감 유형을 관련 팩트 시트, 분석 방법 및 실험 스펙트럼에 연결하여 구성 데이터에서 기능 분류를 기반으로 한 표적 물질 검색에 이르기까지 효율적인 작업 흐름을 촉진할 수 있습니다.

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Research

연구

JoVE Journal

Chemistry

화학

Bio3D-web을 이용한 단백질 서열 - 구조 - 역학 관계에 대한 온라인 조사 프로토콜을 제시한다.

Bio3D-web을 이용한 단백질 염기 서열 구조 역학 관계 조사

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

여기, 우리는 질량 분석에 의해 순차 타겟된 정량화 및 물에 플 루 오 르 화합물의 비 타겟 분석을 위한 프로토콜을 제시. 이 방법론 알려진된 fluorochemical 화합물의 양적 수준을 제공 하 고 그들의 풍부의 반 정량적 견적 관련된 샘플에서 알 수 없는 화학 물질을 식별 합니다.

당 식별-및 결합된 대상 및 비 대상 심사 고해상도 질량 분석 워크플로 Polyfluorinated 화학 종

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

천연 제품은 신약 및 치료제 개발을 위한 유망한 출발점을 나타냅니다. 그러나, 높은 화학 다양성으로 인해, 식물에서 새로운 치료 화합물을 찾는 것은 도전적이고 시간이 많이 소요되는 작업입니다. 우리는 식물 추출물과 분획에서 항균 및 항바이오필름 분자를 식별하는 단순화된 접근법을 설명합니다.

식물의 추출물과 분획에서 새로운 항균 및 항바이오필름 분자를 식별하여 치과 용 충치를 방지하기 위한 체계적인 접근법

오픈 서닝은 이전에 알려지지 않은 글리칸 조성물로 장식된 글리코펩티드의 동정을 가능하게 한다. 이 기사에서는 Acinetobacter baumannii 를 모델로 사용하여 박테리아 샘플에 대해 공개 검색 및 후속 글리칸 중심의 글리코 펩티드 검색을 수행하기위한 간소화 된 접근 방식을 제시합니다.

Acinetobacter baumannii O 결합 글리코 펩타이드의 확인을위한 개방형 검색 기반 접근법의 적용

이 프로토콜의 목적은 오픈 소스 소프트웨어를 사용하여 소분자 구조 라이브러리를 효율적으로 생성하고 큐레이트하는 것입니다.

알파 아미노산으로 입증 된 전산 화학 라이브러리의 큐레이션

이 연구는 인실리코(in-silico ) 전략을 사용하여 Enumerated Etravirine이 HIV에 대한 유망한 치료제임을 확인했습니다. 분자 상호 작용 및 역학에 대한 우리의 발견은 가능한 HIV 치료 대안으로서 새로운 NNRTI의 합리적인 설계를 뒷받침합니다.

비뉴클레오티드 역전사효소 억제제의 정량적 구조-활성 관계, 활성 예측 및 분자 역학

단백질 설계에는 아미노산 염기서열의 구축과 기능적 변이체를 만들기 위한 특정 모티프의 통합이 포함됩니다. 이 접근 방식은 항생제 내성 병원체와 싸우기 위한 항균 펩타이드(AMP)의 개발에 매우 중요합니다. 본 논문은 다양한 생물정보학 도구를 이용한 단백질 구축 절차를 제시합니다.

De Novo 및 In Silico 단백질 설계를 위한 I TASSER, trRosetta, UCSF Chimera, HADDOCK 서버 및 HEX loria 적용

우리는 다중 미세 기반 항체 배열을 사용하여 타액 단백질 프로파일위한 절차를 설명한다. 단일 클론 항체는 공유 보디이 미드 화학을 사용하여 형광 염료로 인코딩 된 4.5 μm의 폴리머 마이크로 스피어에 연결되어 있었다. 변형 된 미소 구체는 형광 샌드위치 면역 분석을 사용하여 침의 단백질 수준을 측정하기 위해 광섬유 마이크로 웰에서 증착되었다.

고분자 마이크로 스피어 및 광섬유 번들을 사용하여 인간의 타액 단백질 분석을위한 다중 형광 마이크로 어레이

학습하세요 화학정보학을 활용하여 분석 방법과 스펙트럼 데이터베이스인 AMOS를 개발하는 방법을. 이 웹 기반 플랫폼은 연구자들이 분석 방법과 스펙트럼 데이터에 쉽게 접근하고 공유할 수 있도록 지원합니다.

분석 방법의 구조 검색 가능한 데이터베이스를 개발하기 위한 화학정보학 적용

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