Onderzoek naar eiwitsequentie-structuur-dynamiek Relaties met Bio3D-web
July 16th, 2017
Een protocol voor het online onderzoek van eiwitsequentie-structuur-dynamiek relaties met behulp van Bio3D-web wordt gepresenteerd.
Het algemene doel van Bio3D-web is om interactieve analyse van sequentie, structuur en conformationele diversiteit van eiwitfamilies mogelijk te maken. Bio3D-web is een nieuwe webapp die ons kan helpen de relaties tussen sequentie, structuur en dynamica binnen grote eiwitfamilies te begrijpen. Het grote voordeel van Bio3D-web is dat het interactieve en reproduceerbare online sequentie-, structuur- en dynamica-analyse biedt zonder dat de gebruiker vooraf programmeerkennis nodig heeft.
Om een structuur voor analyse in te voeren, verkrijg de PDB-ID van adenylaatkinase door de eiwitdatabase te doorzoeken. Voer de vier karakters lange PDB-ID voor adenylaatkinase in of plak een eiwitsequentie in het tekstvak van het invoerstructuur- of sequentiepaneel. Klik op de blauwe volgende hit-selectieknop in het eerste paneel, of scrol eenvoudig naar paneel B hit-selectie voor verdere analyse.
Zorg ervoor dat de schuifregelaar voor het totale aantal opgenomen structuren is ingesteld op de maximale waarde om alle structuren boven de grenswaarde op te nemen. Verlaag de BitScore-grenswaarde om meer verwante hits op te nemen of verhoog deze om ze uit te sluiten. Zorg ervoor dat de geselecteerde hits relevante structuren vertegenwoordigen door details van de tabel te inspecteren, zoals PDB-naam, soort en gebonden liganden.
Klik op het knopje uitlijnen om sequentie-uitlijning van de geselecteerde structuren uit het zoektabblad uit te voeren. Er is een potentiële kans op uitlijningsfouten, vooral bij het analyseren van minder nauw verwante eiwitten, zoals wanneer de sequentieovereenkomst lager is dan 30%. Controleer en corrigeer altijd de sequentie-uitlijning in het uitlijningstabblad. Bekijk de uitlijningssamenvatting in paneel A uitlijningssamenvatting.
Zorg ervoor dat de interessante gebieden zijn uitgelijnd en niet zijn gemaskeerd door gaps in een of meer structuren. Klik op de blauwe volgende analyseknop om sequentiegebaseerde clusteranalyse van de verzamelde structuren uit te voeren. Klik vervolgens op de blauwe volgende conserveringsknop om de kolom-gewijze residuenconservering te berekenen.
Selecteer de uitgelijnde structuursets om een grafiek van de residuenconservering op elke uitlijningspositie te genereren. Voer structuursuperpositie uit door het fittabblad te openen. Zorg ervoor dat de eiwitstructuren worden gesuperponeerd op overeenkomstige en relevante gebieden door visuele inspectie.
Klik en sleep met de muis over de structuur om te roteren en scrol om te zoomen. Pas de kleuren van de structuren aan door op de kleuroplossing te klikken. Klik vervolgens op de blauwe volgende analyseknop om structuurgebaseerde clustering van de verzamelde PDB-structuren uit te voeren.
Schakel de RMSD-hitmap in het dropdownmenu plotopties in. Klik op de blauwe nest RMSF-knop om de structuurvariabiliteit van elk residu te bekijken met belangrijke secundaire structuurelementen die in de marginale gebieden van de X-as worden weergegeven. Voer een hoofdcomponentenanalyse uit door het PCA-tabblad te openen.
Om de hoofdcomponenten te visualiseren, schakel de checkbox toon PC-traject aan om bewegingen beschreven door de hoofdcomponenten te visualiseren met de in-browser visualisatietool. Zorg ervoor dat hoofdcomponent een is gekozen uit het eerste vervolgkeuzemenu. Om de bewegingen beschreven door andere hoofdcomponenten te visualiseren, kies de gewenste PC uit het vervolgkeuzemenu hoofdcomponent kiezen.
Projecteer de individuele structuren op twee geselecteerde PCs door op de blauwe volgende plotknop te klikken. Zorg ervoor dat PC op X-as is ingesteld op een en PC op Y-as op twee. Om de structuren op andere hoofdcomponenten te projecteren, pas de PC-nummering dienovereenkomstig aan.
Klik op elk individueel punt in de plot om de structuren te labelen. U kunt ook een of meer structuren markeren in de tabel PCA-conformerplotannotatie onder de plot. Bereken de residuenbijdragen aan de individuele hoofdcomponenten door op de blauwe volgende residuenbijdragenknop te klikken.
Plot de bijdragen voor aanvullende hoofdcomponenten door het PC-nummer in het tekstvak hoofdcomponent kiezen in te voegen. Klik op het eNMA-tabblad om de berekening van normale modi te starten. Pas het aantal structuren aan door de grenswaarde voor structuurinclusie of -uitsluiting te verlagen of te verhogen.
Klik op de groene knop ensemble NMA uitvoeren om de normale modusanalyseberekening te starten. Scroll naar het tweede paneel van het eNMA-tabblad, genaamd normal modes visualisatie, voor visualisatie van de normale modi. Klik op de blauwe volgende fluctuatiesknop om de residuengewijze fluctuaties van structuren te berekenen die zijn geselecteerd voor ensemble normale modusanalyse.
Schakel de cluster op RMSD in om de fluctuatieprofielen te kleuren op basis van RMSD-gebaseerde clustering. Schakel het selectievakje lijnen verspreiden in om de gegroepeerde fluctuatieprofielen van elkaar te scheiden. Klik vervolgens op de blauwe volgende PCA versus NMA-knop om de gelijkenis tussen de individuele normale modi en hoofdcomponenten te berekenen.
Klik op de blauwe volgende knop aan de onderkant om een rapport van analyseresultaten, gebruikersgedefinieerde invoer en parameterkeuzes te genereren. Het rapport kan worden gedownload in deelbare PDF-, Word- en HTML-formaten. Het rapport bevat ook een link om de analyse sessie later opnieuw te bezoeken, die ook kan worden gedeeld met medewerkers.
Hier worden beschikbare PDB-structuren van adenylaatkinase weergegeven die zijn gesuperponeerd op de geïdentificeerde invariante kern. Structuren zijn gekleurd volgens RMSD-gebaseerde clustering die in het fittabblad wordt gegeven. Visualisatie van de hoofdcomponenten is beschikbaar vanuit het PCA-tabblad om de belangrijkste conformationele variaties in de dataset te karakteriseren.
Hier wordt de traject corresponderend met de eerste hoofdcomponent weergegeven in buisweergave, waarbij de grootschalige sluitbeweging van het eiwit wordt getoond. Structuren worden geprojecteerd op hun twee eerste hoofdcomponenten in een conformerplot dat een lage dimensionale weergave van de conformationele variabiliteit toont. Elke stip of structuur is gekleurd volgens door de gebruiker opgegeven criteria, in dit geval PCA-gebaseerde clusteringresultaten.
Normale modusanalyse in het eNMA-tabblad suggereert verbeterde lokale en globale dynamica voor structuren in de open toestand in vergelijking met de gesloten toestand. Bio3D-web kan worden gebruikt om
Overzicht
Dit artikel presenteert een protocol voor het gebruik van Bio3D-web, een webapplicatie ontworpen voor de interactieve analyse van eiwitsequentie, structuur en dynamica. Het stelt onderzoekers in staat relaties binnen grote eiwitfamilies te verkennen zonder programmeerkennis te vereisen.
Belangrijkste onderzoekscomponenten
Wetenschapsgebied
- Eiwitdynamica
- Bioinformatica
- Structurele biologie
Achtergrond
- Het begrijpen van eiwitsequentie-structuur-dynamica relaties is cruciaal voor biologisch onderzoek.
- Bio3D-web vergemakkelijkt de analyse van eiwitfamilies via een interactief platform.
- De applicatie maakt reproduceerbare analyse mogelijk zonder voorafgaande programmeervaring.
- Het ondersteunt verschillende analyses, waaronder sequentie-uitlijning, clustering en hoofdcomponentenanalyse.
Doel van het onderzoek
- Om een gebruiksvriendelijke tool te bieden voor het analyseren van eiwitsequenties en -structuren.
- Om het begrip van conformationele diversiteit in eiwitfamilies te verbeteren.
- Om onderzoekers in staat te stellen complexe eiwitgegevens effectief te visualiseren en te interpreteren.
Gebruikte methoden
- Het invoeren van eiwitstructuren met behulp van PDB-ID's of sequenties.
- Het uitvoeren van sequentie-uitlijning en clusteringanalyse.
- Het uitvoeren van hoofdcomponentenanalyse (PCA) voor bewegingsvisualisatie.
- Het genereren van rapporten in verschillende formaten voor delen en verdere analyse.
Belangrijkste resultaten
- Bio3D-web maakt gedetailleerde analyse van eiwitdynamica en -structuur mogelijk.
- Interactieve functies verbeteren gebruikersbetrokkenheid en begrip.
- Normale modusanalyse onthult dynamische verschillen tussen eiwittoestanden.
- Visualisatietools helpen bij het karakteriseren van grote conformationele variaties.
Conclusies
- Bio3D-web is een waardevolle bron voor onderzoekers die eiwitfamilies bestuderen.
- Het platform vereenvoudigt complexe analyses, waardoor ze toegankelijk worden voor een breder publiek.
- Toekomstige toepassingen kunnen zich uitbreiden met meer diverse eiwitanalyses.
Veelgestelde vragen
Executive Industry Relevance
Bio3D-web enables biopharma researchers to rapidly explore sequence-structure-dynamics relationships across protein families, supporting target validation and mechanistic de-risking in early discovery. By providing interactive, reproducible analysis without programming barriers, it accelerates hypothesis generation and informs downstream assay development and lead identification efforts. The tool enhances predictive confidence by revealing functional dynamics and conservation patterns critical for prioritizing therapeutically relevant targets.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Identifies conserved structural and dynamic features across homologs to clarify functional sites and allosteric mechanisms.
- Operational Value: Enables rapid interrogation of protein families using only PDB IDs or sequences, reducing dependency on bioinformatics expertise.
- Scientific Value: Maps interconformer relationships via PCA to distinguish functional states relevant to ligand binding or catalysis.
- Operational Value: Supports ensemble normal mode analysis to compare dynamics between protein states, informing mechanistic hypotheses.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Generates conserved residue maps that can guide epitope selection or active site targeting in assay design.
- Operational Value: Produces shareable reports with standardized parameters, facilitating cross-team alignment on structural inputs for screening campaigns.
- Scientific Value: Reveals dynamic hotspots via residue fluctuation analysis, helping assess target druggability and binding site flexibility.
- Operational Value: Ensures reproducibility of structural superposition and alignment, critical for consistent assay readouts across laboratories.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Links sequence variations to structural and dynamic changes, supporting biomarker relevance assessment in disease-associated variants.
- Operational Value: Provides a continuous workflow from family-level analysis to specialized follow-up, enabling translational continuity.
- Scientific Value: Highlights conformational differences between functional states, aiding in mechanism-of-action validation.
- Operational Value: Outputs are compatible with Bio3D-R, allowing seamless transition to deeper computational validation in preclinical models.
Pipeline & Workflow Integration
Bio3D-web fits within the early discovery continuum, supporting target validation through structural insights that inform lead identification and preclinical prioritization by reducing mechanistic uncertainty.
- Discovery Biology: Tests hypotheses about sequence conservation and structural dynamics to clarify target function and de-risk mechanistic assumptions.
- Screening: Prepares standardized structural inputs and conservation profiles that enhance assay design and compound screening readiness.
- Analytics: Delivers quantitative outputs including residue conservation scores, principal component projections, and normal mode fluctuations for objective comparison.
- Translational Research: Connects structural dynamics to functional states, supporting biomarker alignment and mechanism validation when disease-relevant variants are analyzed.
- Enterprise Reuse: Functions as a reusable, shareable platform for ongoing protein family analysis across projects and teams.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in target selection by revealing evolutionarily conserved and dynamically relevant regions.
- Operational Value: Eliminates software installation and programming barriers, enabling broad adoption across multidisciplinary teams.
- Strategic Value: Reduces time-to-insight for structural hypothesis generation, improving capital efficiency in early-stage projects.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted target prioritization by providing structural and dynamic evidence for go/no-go decisions.
Implementation Considerations
- Requires familiarity with structural biology concepts such as RMSD, conservation, and normal modes to interpret outputs correctly.
- Dependent on availability and quality of PDB structures for the target protein family, which may limit applicability for poorly characterized targets.
- Necessitates cross-team agreement on structural cutoffs, alignment parameters, and clustering methods to ensure reproducible comparisons.
- Performance may vary with large structural sets; users should adjust inclusion thresholds based on computational limits and analytical goals.
- Best suited for hypothesis generation rather than definitive structural validation, requiring follow-up with experimental or high-resolution computational methods.
Biopharma FAQs
Chapters in this video
0:05
Title
0:40
Structure Search and Selection (SEARCH)
6:52
Results: Bio3D-web Analysis of Adenylate Kinase
1:46
Multiple Sequence Alignment Analysis (ALIGN)
2:51
Structure Fitting and Analysis (FIT)
3:52
Principle Component Analysis (PCA)
5:24
Ensemble Normal Mode Analysis (eNMA)
8:01
Conclusion
