Navigeren door de op massaspectrometrie gebaseerde proteomische gegevens met behulp van gratis computationele tools
19 augustus 2025
Op massaspectrometrie gebaseerde proteomische gegevens zijn beschikbaar in open databases en toegankelijk met behulp van gratis tools. Gezien de complexiteit van het doorzoeken en beschrijven van databases, missen veel biologen de kennis om deze datasets te gebruiken. Hier bieden we een gids over het gebruik van gratis tools voor het doorzoeken van basisproteomische gegevens.
Ons werk biedt een gids voor biologen om complexe proteomische gegevens te analyseren met behulp van gratis tools. We streven ernaar hen in staat te stellen bevindingen te valideren en openbare datasets te verkennen. Veel biologen kunnen geen openbare proteoomgegevens gebruiken vanwege een gebrek aan een duidelijke gids.
Ons werk overbrugt dit, waardoor validatie mogelijk is zonder nieuwe experimenten met wilde dieren. Ons werk maakt gebruik van gratis state-of-the-art software die leveranciersonafhankelijk is. Deze tools zijn sneller, gevoeliger en bieden een nauwkeurigere ontdekking van proteoom dan veel traditionele tools.
Download om te beginnen het referentieproteoom FASTA-bestand uit de UniProt-database. Klik op de knop FASTA toevoegen om het referentieproteoombestand in de DIA-NN-software te laden. Selecteer de twee opties, FASTA digest voor het gratis genereren van bibliotheken door bibliotheken en op deep learning gebaseerde spectra, RT's en IM's voorspelling onder de sectie precursor ion generation.
Klik vervolgens op de knop Uitvoeren om een voorspelde spectrale bibliotheek te genereren. Schakel de twee opties uit onder het gedeelte voor het genereren van voorloperionen. Klik op de typeknop die overeenkomt met het bestandsformaat onder het invoergedeelte om de DIA-gegevens te laden.
Stel nu zowel de massanauwkeurigheid als de MS1-nauwkeurigheid in op nul delen per miljoen onder het algoritmegedeelte. Pas de instellingen voor het massabereik van de voorloper en het fragment aan onder het gedeelte over het genereren van voorloperionen volgens de experimentele opstelling. Houd de andere software-instellingen ongewijzigd.
Klik vervolgens op de knop Uitvoeren. Wacht tot klaar wordt weergegeven op de bedieningsinterface, wat aangeeft dat de analyse is voltooid. Klik na installatie op het frag-pijppictogram in de map van de prullenbak.
Navigeer naar het configuratietabblad om alle afhankelijke instellingen weer te geven. Controleer of MSFragger-, IonQuant-, diaTracer-, DIA-NN- en Python-modules beschikbaar zijn op uw systeem. Als er modules ontbreken, klik dan op update downloaden of downloaden om ze op te halen.
Schakel nu over naar het tabblad Werkstroom. Selecteer standaard in de vervolgkeuzelijst voor workflows en klik op workflow laden. Klik vervolgens op bestanden toevoegen om de bestandspaden in te voeren.
Wijs de naam van het experiment en het biologische replicatienummer toe onder Bestanden toewijzen of laat het leeg. Klik vervolgens op het tabblad database om ernaar over te schakelen. Laad een FASTA-bestand vanaf de schijf of download een bestand dat overeenkomt met de voorbeeldsoort.
Selecteer tijdens het downloaden de opties die alleen worden beoordeeld, sequenties, voeg lokvogels toe en voeg veelvoorkomende verontreinigingen toe voor een eenvoudige run. Klik op het tabblad MSFragger om de weergave te wijzigen. Selecteer gesloten zoekfunctie standaard configuratie en klik op laden.
Behoud onder de instellingen voor piekovereenkomsten alle standaardwaarden. Selecteer voor zowel kalibratie als optimalisatie geen om de verwerkingstijd te verkorten. Voor eiwitvertering past u de parameters aan op basis van de vereisten van uw experiment en behoudt u de resterende standaardinstellingen.
Schakel nu over naar het tabblad validatie. Schakel RT voorspellen en spectra voorspellen uit, omdat deze opties bedoeld zijn voor gegevensonafhankelijke acquisitieworkflows. Klik op het tabblad quant MS1.
Selecteer MS1 quant uitvoeren en klik vervolgens op load quant defaults. Kies ion quant en laat alle andere instellingen op de standaardwaarden staan. Klik ten slotte op het tabblad Uitvoeren om verder te gaan.
Selecteer de gewenste uitvoermap en klik op uitvoeren om te beginnen met het analyseren van de gegevens. Bij patiënten met ductaal adenocarcinoom van de pancreas, of PDAC, vertoonden SERPINA5 en HPSE een significant verminderde expressie, terwijl FGB een verhoogde expressie in serum vertoonde in vergelijking met normale individuen. In tumormonsters van hepatocellulair carcinoom vertoonden ENO3, PLS3, MTAP, SERPINB9 en ITPR2 verminderde expressie ten opzichte van gepaarde weefsels, terwijl ME1, CYP27A1, RPS16 en ATP5PF significant waren verhoogd.
Visualisatie van heatmaps toonde consistent verhoogde eiwitexpressie in het serum van PDAC-patiënten in vergelijking met normale individuen. Genontologische verrijkingsanalyse van PDAC-serum toonde significante opregulatie van processen die verband houden met coagulatie en hemostase. GO-analyse van hepatocellulaire carcinoomtumoren identificeerde verrijking in nucleotide en metabole processen, waaronder purinenucleotidemetabolisme en NAD-metabole routes.
Analyse van de verrijking van de KEGG-route van het PDAC-serum onthulde een significante activering van de complement- en stollingscascaderoute, samen met de afbraak van glycosaminoglycaan. KEG-analyse in tumormonsters van hepatocellulair carcinoom identificeerde verrijking in PPAR-signalering, koolstofmetabolisme en neurodegeneratieve ziekteroutes, zij het met een lagere statistische significantie. Het eiwit-eiwitinteractienetwerk voor opgereguleerde PDAC-serumeiwitten onthulde een centraal cluster met stollingsfactor 11, fibrinogeen-bètaketen en plasmaserineproteaseremmer, evenals verschillende geïsoleerde eiwitten, waaronder HPSE, CD5-antigeenachtig en CRISP3.
Bekijk het volledige transcript en krijg toegang tot duizenden wetenschappelijke video's
Overzicht
Deze studie biedt biologen een uitgebreide gids voor het analyseren van complexe proteomische gegevens met behulp van gratis, geavanceerde tools.
Belangrijkste studieonderdelen
Onderzoeksgebied
- Proteomics
- Data-analyse
- Biologische validatie
Achtergrond
- Uitdagingen waar biologen voor staan bij het gebruik van publieke proteoomgegevens vanwege de complexiteit.
- De noodzaak van eenvoudige richtlijnen om datavalidatie en -exploratie te ondersteunen.
- Het belang van het gebruik van vendor-agnostische, efficiënte softwaretools voor proteomische analyse.
Gebruikte methoden
- Proteomische data-analyse op basis van massaspectrometrie.
- Gebruik van software zoals DIA-NN en MSFragger voor gegevensverwerking.
- Richtlijnen voor het laden en analyseren van datasets, inclusief instellingen voor het genereren van spectrale bibliotheken.
Belangrijkste resultaten
- Identificatie van significante veranderingen in genexpressie bij pancreasductaal adenocarcinoom en hepatocellulair carcinoom.
- Visualisaties via heatmaps onthullen verschillende eiwitexpressieprofielen.
- GO- en KEGG-analyses brengen paden in kaart die geactiveerd zijn in de context van de bestudeerde kankersoorten.
Conclusies
- De studie demonstreert de effectiviteit van opensourcesoftware bij het bevorderen van proteomische analyse.
- De bevindingen zijn relevant voor lopend onderzoek in de kankerbiologie en proteomica.
Veelgestelde vragen
Relevantie voor de industrie
Proteomics op basis van massaspectrometrie is steeds centraler in vroegtijdige ontdekking en translationeel onderzoek, maar de complexiteit van de gegevens en het gebrek aan toegankelijke workflows beperken de bredere adoptie in biopharma R&D. Dit artikel demonstreert hoe gratis, leverancier-onafhankelijke computationele tools robuuste ondervraging en validatie van publieke proteomische datasets mogelijk maken, waardoor hypothese-gestuurd onderzoek wordt ondersteund zonder extra experimentele last. Gestroomlijnde data-analyseworkflows verhogen het voorspellend vertrouwen en vergemakkelijken vergelijkingen tussen studies, wat een directe impact heeft op targetvalidatie en pipelines voor biomarkerontdekking.
Strategische toepassingen in biofarmaceutische R&D
Vroege ontdekking en targetvalidatie
- Maakt analyse van proteomische datasets mogelijk voor functionele targetvalidatie en pathway-analyse.
- Ondersteunt biologische risicoreductie door eiwitexpressieveranderingen in ziekterelateerde monsters aan het licht te brengen.
- Faciliteert portfolio-triage door middel van kwantitatieve identificatie van gedysreguleerde eiwitten.
Screening & assayontwikkeling
- Bereidt gevalideerde eiwitlijsten en kwantitatieve resultaten voor voor verdere ontwikkeling van assays.
- Standaardiseert de gegevensverwerking met behulp van reproduceerbare, open-source computationele workflows.
- Maakt schaalbare screening mogelijk door gebruik te maken van openbare datasets en geautomatiseerde analysepijplijnen.
Translationeel & Preklinisch Onderzoek
- Rijst proteomische bevindingen af met ziektebiologie en pathway-verrijking voor translationele biomarkerexploratie.
- Ondersteunt continuïteit van ontdekking tot preklinische validatie door de integratie van publieke en eigen datasets.
- Biedt mechanische risicoreductie via pathway- en netwerkanalyse van gedisreguleerde eiwitten.
Integratie van pipeline en workflow
Deze workflow positioneert de analyse van massaspectrometriegegevens vanaf de vroege ontdekkingsfase tot aan de identificatie van lead-verbindingen en translationeel onderzoek, waarbij gebruik wordt gemaakt van openbare repositories en gratis computationele hulpmiddelen.
- Discovery Biology: Maakt hypothesetoetsing en het verduidelijken van signaalpaden mogelijk met behulp van gecureerde proteomische datasets.
- Screening: Levert reproduceerbare, kwantitatieve outputs van eiwitexpressie voor assayontwikkeling.
- Analytics: Genereert volcano plots, heat maps en statistieken voor pathway-enrichment voor comparatieve analyse.
- Translationeel onderzoek: Verbindt veranderingen op eiwitniveau met ziektemechanismen en biomarkerkandidaten.
- Enterprise Reuse: Vestigt een herbruikbare, schaalbare workflow voor voortdurende proteomische datamining en validatie.
Operationele & Bedrijfsimpact
- Wetenschappelijke waarde: Verhoogt het voorspellende vertrouwen en vermindert mechanistische ambiguïteit bij de validatie van targets en biomarkers.
- Operationele waarde: Bevordert standaardisatie, reproduceerbaarheid en schaalbaarheid binnen R&D-teams.
- Strategische waarde: Maakt geïnformeerde go/no-go-beslissingen en kapitaalefficiënte portfolio-voortgang mogelijk.
- Impact op portfolio: Ondersteunt risico-gecorrigeerde prioritering en cross-functionele dataintegratie.
Overwegingen voor implementatie
- Vereist expertise in proteomics-data-analyse en bekendheid met computationele open-source tools.
- Vereist toegang tot passende computationele infrastructuur en softwareafhankelijkheden.
- Vereist standaardisatie van dataformaten en analyseparameters tussen teams.
- Aanpassing kan nodig zijn voor verschillende soorten of experimentele ontwerpen via geschikte FASTA-bestanden.
- Afhankelijk van de kwaliteit en volledigheid van publieke of interne proteomic-datasets.
