Name: Zasoby bioinformatyczne do badania oddziaływań białek za pośrednictwem glikanów (Wideo) | JoVE Journal
Uploaded: 2022-01-20T14:00:00.000+00:00
Duration: 11 min 21 s
Description: Poznaj narzędzia glikoinformatyczne do analizy ludzkich glikomów białkowych z wykorzystaniem baz danych i metod wizualizacji. Dowiedz się, jak badania te pomagają zrozumieć rolę glikanów w zdrowiu i chorobach.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Autor serdecznie dziękuje byłym i obecnym członkom Proteome Informatics Group zaangażowanym w rozwój zasobów użytych w tym samouczku, w szczególności Julienowi Mariethozowi i Catherine Hayes za GlyConnect, François Bonnardelowi za UniLectin, Davide Alocci i Fredericowi Nikitinowi za Octopus, oraz Thibault Robin za Compozitor i ostatnie szlifowanie Octopus.
Rozwój projektu glyco@Expasy jest wspierany przez szwajcarski rząd federalny za pośrednictwem Sekretariatu Stanu ds. Edukacji, Badań i Innowacji (SERI) i jest obecnie uzupełniany przez Szwajcarską Narodową Fundację Nauki (SNSF: 31003A_179249). ExPASy jest utrzymywany przez Szwajcarski Instytut Bioinformatyki i hostowany w Centrum Kompetencyjnym Vital-IT. Autor dziękuje również Anne Imberty za znakomitą współpracę nad platformą UniLectin wspieraną wspólnie przez ANR PIA Glyco@Alps (ANR-15-IDEX-02), Alliance Campus Rhodanien Co-funds (http://campusrhodanien.unige-cofunds.ch) Labex Arcane/CBH-EUR-GS (ANR-17-EURE-0003).

<ol><li>Spring Harbor Laboratory Press. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22Essentials+of+Glycobiology%22">Essentials of Glycobiology</a>. , Spring Harbor Laboratory Press. Cold Spring Harbor (NY). (2015).</li>
<li>Gray, C. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Advancing+solutions+to+the+carbohydrate+sequencing+challenge%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+the+American+Chemical+Society%22%5BJournal%5D)">Advancing solutions to the carbohydrate sequencing challenge.</a> Journal of the American Chemical Society. 141 (37), 14463-14479 (2019).</li>
<li>Tsuchiya, S., Yamada, I., Aoki-Kinoshita, K. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((GlycanFormatConverter%3A+a+conversion+tool+for+translating+the+complexities+of+glycans%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">GlycanFormatConverter: a conversion tool for translating the complexities of glycans.</a> Bioinformatics. 35 (14), 2434-2440 (2018).</li>
<li>Fujita, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+international+glycan+repository+GlyTouCan+version+3.0%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Research%22%5BJournal%5D)">The international glycan repository GlyTouCan version 3.0.</a> Nucleic Acids Research. 49, 1529-1533 (2021).</li>
<li>Alocci, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((GlyConnect%3A+glycoproteomics+goes+visual%2C+interactive%2C+and+analytical%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Proteome+Research%22%5BJournal%5D)">GlyConnect: glycoproteomics goes visual, interactive, and analytical.</a> Journal of Proteome Research. 18 (2), 664-677 (2019).</li>
<li>York, W. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((GlyGen%3A+computational+and+informatics+resources+for+glycoscience%5BTitle%5D)+AND+%22Glycobiology%22%5BJournal%5D)">GlyGen: computational and informatics resources for glycoscience.</a> Glycobiology. 30 (2), 72-73 (2020).</li>
<li>Watanabe, Y., Aoki-Kinoshita, K. F., Ishihama, Y., Okuda, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((GlycoPOST+realizes+FAIR+principles+for+glycomics+mass+spectrometry+data%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Research%22%5BJournal%5D)">GlycoPOST realizes FAIR principles for glycomics mass spectrometry data.</a> Nucleic Acids Research. 49, 1523-1528 (2020).</li>
<li>Campbell, M. P., Aoki-Kinoshita, K. F., Lisacek, F., York, W. S., Packer, N. H. Glycoinformatics. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aCampbell%2C+MP+%22Essentials+of+Glycobiology%22">Essentials of Glycobiology</a>. , (2015).</li>
<li>Cao, W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Recent+advances+in+software+tools+for+more+generic+and+precise+intact+glycopeptide+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Molecular+%26+Cellular+Proteomics%22%5BJournal%5D)">Recent advances in software tools for more generic and precise intact glycopeptide analysis.</a> Molecular & Cellular Proteomics. 20, 100060(2021).</li>
<li>Mariethoz, J., Hayes, C., Lisacek, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Glycan+compositions+with+Compozitor+to+enhance+glycopeptide+identification%5BTitle%5D)+AND+%22Proteomics+Data+Analysis%22%5BJournal%5D)">Glycan compositions with Compozitor to enhance glycopeptide identification.</a> Proteomics Data Analysis. 2361, 109-127 (2021).</li>
<li>Kawahara, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Communityevaluation+of+glycoproteomics+informatics+solutions+reveals+high-performance+search+strategies+of+serum+glycopeptide+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Methods%22%5BJournal%5D)">Communityevaluation of glycoproteomics informatics solutions reveals high-performance search strategies of serum glycopeptide analysis.</a> Nature Methods. 18, 1304-1316 (2021).</li>
<li>Lisacek, F., Aoki-Kinoshita, K. F., Vora, J. K., Mazumder, R., Tiemeyer, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Glycoinformatics+resources+integrated+through+the+GlySpace+Alliance%5BTitle%5D)+AND+%22Comprehensive+Glycoscience%22%5BJournal%5D)">Glycoinformatics resources integrated through the GlySpace Alliance.</a> Comprehensive Glycoscience. 1, 507-521 (2021).</li>
<li>Mariethoz, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Glycomics%40ExPASy%3A+bridging+the+gap%5BTitle%5D)+AND+%22Molecular+%26+Cellular+Proteomics%22%5BJournal%5D)">Glycomics@ExPASy: bridging the gap.</a> Molecular & Cellular Proteomics. 17 (11), 2164-2176 (2018).</li>
<li>Duvaud, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Expasy%2C+the+swiss+bioinformatics+resource+portal%2C+as+designed+by+its+users%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Research%22%5BJournal%5D)">Expasy, the swiss bioinformatics resource portal, as designed by its users.</a> Nucleic Acids Research. 49, 216-227 (2021).</li>
<li>The UniProt Consortium et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((UniProt%3A+the+universal+protein+knowledgebase+in+2021%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Research%22%5BJournal%5D)">UniProt: the universal protein knowledgebase in 2021.</a> Nucleic Acids Research. 49, 480-489 (2021).</li>
<li>Bonnardel, F., Perez, S., Lisacek, F., Imberty, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Structural+database+for+lectins+and+the+UniLectin+web+platform%5BTitle%5D)+AND+%22Lectin+Purification+and+Analysis%22%5BJournal%5D)">Structural database for lectins and the UniLectin web platform.</a> Lectin Purification and Analysis. 2132, 1-14 (2020).</li>
<li>Neelamegham, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Updates+to+the+symbol+nomenclature+for+glycans+guidelines%5BTitle%5D)+AND+%22Glycobiology%22%5BJournal%5D)">Updates to the symbol nomenclature for glycans guidelines.</a> Glycobiology. 29 (9), 620-624 (2019).</li>
<li>Sharon, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((IUPAC-IUB+Joint+Commission+on+Biochemical+Nomenclature+%28JCBN%29.+Nomenclature+of+glycoproteins%2C+glycopeptides+and+peptidoglycans%3A+JCBN+recommendations+1985%5BTitle%5D)+AND+%22Glycoconjugate+Journal%22%5BJournal%5D)">IUPAC-IUB Joint Commission on Biochemical Nomenclature (JCBN). Nomenclature of glycoproteins, glycopeptides and peptidoglycans: JCBN recommendations 1985.</a> Glycoconjugate Journal. 3 (2), 123-133 (1986).</li>
<li>Harvey, D. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Proposal+for+a+standard+system+for+drawing+structural+diagrams+of+N-+and+O-linked+carbohydrates+and+related+compounds%5BTitle%5D)+AND+%22Proteomics%22%5BJournal%5D)">Proposal for a standard system for drawing structural diagrams of N- and O-linked carbohydrates and related compounds.</a> Proteomics. 9 (15), 3796-3801 (2009).</li>
<li>Song, E., Mayampurath, A., Yu, C. -Y., Tang, H., Mechref, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Glycoproteomics%3A+identifying+the+glycosylation+of+prostate+specific+antigen+at+normal+and+high+isoelectric+points+by+LC-MS%2FMS%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Proteome+Research%22%5BJournal%5D)">Glycoproteomics: identifying the glycosylation of prostate specific antigen at normal and high isoelectric points by LC-MS/MS.</a> Journal of Proteome Research. 13 (12), 5570-5580 (2014).</li>
<li>Moran, A. B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Profiling+the+proteoforms+of+urinary+prostate-specific+antigen+by+capillary+electrophoresis+-+mass+spectrometry%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Proteomics%22%5BJournal%5D)">Profiling the proteoforms of urinary prostate-specific antigen by capillary electrophoresis - mass spectrometry.</a> Journal of Proteomics. 238, 104148(2021).</li>
<li>Wang, W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-throughput+glycopeptide+profiling+of+prostate-specific+antigen+from+seminal+plasma+by+MALDI-MS%5BTitle%5D)+AND+%22Talanta%22%5BJournal%5D)">High-throughput glycopeptide profiling of prostate-specific antigen from seminal plasma by MALDI-MS.</a> Talanta. 222, 121495(2021).</li>
<li>wwPDB consortium metal. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Protein+Data+Bank%3A+the+single+global+archive+for+3D+macromolecular+structure+data%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Research%22%5BJournal%5D)">Protein Data Bank: the single global archive for 3D macromolecular structure data.</a> Nucleic Acids Research. 47, 520-528 (2019).</li>
<li>Sehnal, D., Grant, O. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Rapidly+display+glycan+symbols+in+3D+structures%3A+3D-SNFG+in+LiteMol%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Proteome+Research%22%5BJournal%5D)">Rapidly display glycan symbols in 3D structures: 3D-SNFG in LiteMol.</a> Journal of Proteome Research. 18 (2), 770-774 (2019).</li>
<li>Bonnardel, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((UniLectin3D%2C+a+database+of+carbohydrate+binding+proteins+with+curated+information+on+3D+structures+and+interacting+ligands%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Research%22%5BJournal%5D)">UniLectin3D, a database of carbohydrate binding proteins with curated information on 3D structures and interacting ligands.</a> Nucleic Acids Research. 47, 1236-1244 (2019).</li>
<li>Sehnal, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((LiteMol+suite%3A+interactive+web-based+visualization+of+large-scale+macromolecular+structure+data%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Methods%22%5BJournal%5D)">LiteMol suite: interactive web-based visualization of large-scale macromolecular structure data.</a> Nature Methods. 14 (12), 1121-1122 (2017).</li>
<li>Salentin, S., Schreiber, S., Haupt, V. J., Adasme, M. F., Schroeder, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((PLIP%3A+fully+automated+protein-ligand+interaction+profiler%5BTitle%5D)+AND+%22Nucleic+Acids+Research%22%5BJournal%5D)">PLIP: fully automated protein-ligand interaction profiler.</a> Nucleic Acids Research. 43, 443-447 (2015).</li>
<li>Robin, T., Mariethoz, J., Lisacek, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Examining+and+fine-tuning+the+selection+of+glycan+compositions+with+GlyConnect+Compozitor%5BTitle%5D)+AND+%22Molecular+%26+Cellular+Proteomics%22%5BJournal%5D)">Examining and fine-tuning the selection of glycan compositions with GlyConnect Compozitor.</a> Molecular & Cellular Proteomics. 19 (10), 1602-1618 (2020).</li>
<li>Compagno, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Glycans+and+galectins+in+prostate+cancer+biology%2C+angiogenesis+and+metastasis%5BTitle%5D)+AND+%22Glycobiology%22%5BJournal%5D)">Glycans and galectins in prostate cancer biology, angiogenesis and metastasis.</a> Glycobiology. 24 (10), 899-906 (2014).</li>
<li>Gentilini, L. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Stable+and+high+expression+of+Galectin-8+tightly+controls+metastatic+progression+of+prostate+cancer%5BTitle%5D)+AND+%22Oncotarget%22%5BJournal%5D)">Stable and high expression of Galectin-8 tightly controls metastatic progression of prostate cancer.</a> Oncotarget. 8 (27), 44654-44668 (2017).</li>
<li>Schwämmle, V., Verano-Braga, T., Roepstorff, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Computational+and+statistical+methods+for+high-throughput+analysis+of+post-translational+modifications+of+proteins%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Proteomics%22%5BJournal%5D)">Computational and statistical methods for high-throughput analysis of post-translational modifications of proteins.</a> Journal of Proteomics. 129, 3-15 (2015).</li>
<li>Khatri, K., Klein, J. A., Zaia, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Use+of+an+informed+search+space+maximizes+confidence+of+site-specific+assignment+of+glycoprotein+glycosylation%5BTitle%5D)+AND+%22Analytical+and+Bioanalytical+Chemistry%22%5BJournal%5D)">Use of an informed search space maximizes confidence of site-specific assignment of glycoprotein glycosylation.</a> Analytical and Bioanalytical Chemistry. 409 (2), 607-618 (2017).</li>
<li>Sztain, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+glycan+gate+controls+opening+of+the+SARS-CoV-2+spike+protein%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Chemistry%22%5BJournal%5D)">A glycan gate controls opening of the SARS-CoV-2 spike protein.</a> Nature Chemistry. 13, 963-968 (2021).</li>
</ol>

Autorzy deklarują brak konfliktu interesów.

GlyConnect Octopus jako narzędzie do ujawniania nieoczekiwanych korelacji GlyConnect Octopus został pierwotnie zaprojektowany do przeszukiwania bazy danych z luźną definicją glikanów. Rzeczywiście, literatura często podaje główne cechy glikanów w glikozie, takie jak fukozylacja lub sjalilacja, budowa z dwóch lub więcej czułków itp. Co więcej, glikany, zarówno sprzężone z N, jak i O, są klasyfikowane w rdzeniach, jak opisano w podręczniku referencyjnym Essentials of Glycobiology1</s...

Glikany, białka, do których są przyłączone (glikoproteiny) i białka, z którymi się wiążą (lektyny lub białka wiążące węglowodany) są głównymi aktorami molekularnymi na powierzchni komórki1. Pomimo tej kluczowej roli w komunikacji komórka-komórka, badania na dużą skalę, w tym glikomika, glikoproteomika lub interaktomika glikanów, są nadal rzadkie w porównaniu z ich odpowiednikami w genomice i proteomice.
Do niedawna nie opracowano metod charakteryzowania rozgałęzionych struktur węglowodanów złożonych, które są nadal sprzężone z białkiem nośnikowym. Biosynteza glikoprotein jest procesem nieopartym na matrycy, w którym donory monosacharydów, akceptujące substraty glikoproteinowe oraz glikozylotransferazy i glikozydazy odgrywają interaktywną rolę. Powstałe glikoproteiny mogą mieć złożone struktury z wieloma punktami rozgałęzienia, gdzie każdy składnik monosacharydowy może być jednym z kilku typów obecnych w nature1. Proces nieoparty na szablonach narzuca analizę biochemiczną jako jedyną opcję generowania danych strukturalnych oligosacharydów. Proces analityczny struktur glikanowych przyłączonych do natywnego białka jest często trudny, ponieważ wymaga czułych, ilościowych i solidnych technologii do określenia składu monosacharydów, wiązań i sekwencji rozgałęzień2.
W tym kontekście, spektrometria mas (MS) jest najczęściej używaną techniką w eksperymentach glikomicznych i glikoproteomicznych. Z biegiem czasu są one wykonywane w ustawieniach o wyższej przepustowości, a dane gromadzą się teraz w bazach danych. Struktury glikanów w różnych formatach3, wypełniaj GlyTouCan4, uniwersalne repozytorium danych glikanów, w którym każda struktura jest powiązana ze stabilnym identyfikatorem, niezależnie od poziomu precyzji, z jaką glikan jest zdefiniowany (np. możliwy brak typu połączenia lub niejednoznaczny skład). Zbierane są bardzo podobne struktury, ale ich drobne różnice są wyraźnie odnotowane. Glikoproteiny są opisane i wyselekcjonowane w GlyConnect5 i GlyGen6, dwóch bazach danych powiązanych ze sobą. Dane MS wspierające dowody strukturalne są coraz częściej przechowywane w GlycoPOST7. Aby uzyskać szerszy zakres zasobów online, rozdział 52 podręcznika referencyjnego, Podstawy glikobiologii, jest poświęcony glikoformatice8. Co ciekawe, w ostatnich latach rozpowszechniło się oprogramowanie do identyfikacji glikopeptydów9,10, choć nie z korzyścią dla odtwarzalności. Ta ostatnia obawa skłoniła liderów HUPO GlycoProteomics Initiative (HGI) do wyznaczenia wyzwania programistycznego w 2019 roku. Dane MS uzyskane z przetwarzania złożonych mieszanin N- i O-glikozylowanych ludzkich białek surowicy w trybach fragmentacji CID, ETD i EThcD zostały udostępnione konkurentom, zarówno użytkownikom oprogramowania, jak i programistom. Pełny raport z wyników tego wyzwania11 jest tylko opisany tutaj. Po pierwsze, zaobserwowano rozsiewanie się identyfikacji. Interpretowano to głównie jako spowodowane różnorodnością metod zaimplementowanych w wyszukiwarkach, ich ustawień oraz sposobu filtrowania danych wyjściowych i "zliczania" peptydów. Projekt eksperymentalny mógł również postawić niektóre programy i podejścia w (nie)korzystnej sytuacji. Co ważne, uczestnicy korzystający z tego samego oprogramowania zgłaszali niespójne wyniki, podkreślając w ten sposób poważne problemy z odtwarzalnością. Porównując różne zgłoszenia, stwierdzono, że niektóre rozwiązania programowe działają lepiej niż inne, a niektóre strategie wyszukiwania dają lepsze wyniki. Informacje zwrotne prawdopodobnie posłużą do ulepszenia metod automatycznej analizy danych glikopeptydowych, co z kolei wpłynie na zawartość bazy danych.
Ekspansja technologii glycoinformatics doprowadziła do stworzenia portali internetowych, które dostarczają informacji i dostępu do wielu podobnych lub uzupełniających się zasobów. Najnowsze i aktualne są opisane w rozdziale serii książek Comprehensive Glycoscience12, a dzięki współpracy oferowane jest rozwiązanie do udostępniania danych i wymiany informacji w trybie otwartego dostępu. Stworzono jeden z takich portali, który pierwotnie nazywał się Glycomics@ExPASy13 i przemianowany na Glyco@Expasy, po gruntownym remoncie platformy Expasy14, która od dziesięcioleci hostuje dużą kolekcję narzędzi i baz danych używanych w kilku -omikach, z których najpopularniejszym jest UniProt15-Uniwersalna Baza Wiedzy o Białkach. Glyco@Expasy oferuje dydaktyczne odkrycie przeznaczenia i zastosowania baz danych i narzędzi, w oparciu o wizualną kategoryzację i pokazanie ich wzajemnych zależności. Poniższy protokół ilustruje procedury badania danych glikomicznych i glikoproteomicznych za pomocą wybranych zasobów z tego portalu, które wyraźnie wskazują na związek między glikoproteomiką a interaktomiką glikanów za pośrednictwem glikomiki. W tej chwili eksperymenty glikomiczne wytwarzają struktury, w których monosacharydy są w pełni zdefiniowane, a wiązania częściowo lub w pełni określone, ale ich przyłączenie do miejsca białkowego jest słabo, jeśli w ogóle, scharakteryzowane. W przeciwieństwie do tego, eksperymenty glikoproteomiczne generują precyzyjne informacje o przyłączaniu się miejsc, ale ze słabą rozdzielczością struktur glikanów, często ograniczoną do kompozycji monosacharydowych. Informacje te są gromadzone w bazie danych GlyConnect. Co więcej, narzędzia wyszukiwania w GlyConnect mogą być używane do wykrywania potencjalnych ligandów glikanów, które są opisane wraz z białkami rozpoznającymi je w UniLectin16, połączonych z GlyConnect za pomocą glikanów. Przedstawiony tutaj protokół jest podzielony na dwie sekcje, aby objąć pytania specyficzne dla glikanów i glikoprotein sprzężonych z N i O.

<table><tbody><tr><td>Połączenie z</td><td>Internetem Wybór</td><td></td><td></td>użytkownika</tr><tr><td>Najnowsza wersja przeglądarki internetowej</td><td>Wybór użytkownika</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

zasoby bioinformatyczne do badania oddziaływań białek za pośrednictwem glikanów

Bioinformatics Resources for the Study of Glycan-Mediated Protein Interactions

Inicjatywa Glyco@Expasy została uruchomiona jako zbiór współzależnych baz danych i narzędzi obejmujących kilka aspektów wiedzy z zakresu glikobiologii. W szczególności ma na celu podkreślenie interakcji między glikoproteinami (takimi jak receptory na powierzchni komórki) a białkami wiążącymi węglowodany, w których pośredniczą glikany. W tym miejscu główne zasoby kolekcji są przedstawiane za pomocą dwóch ilustracyjnych przykładów skoncentrowanych na N-gliglucie ludzkiego antygenu swoistego dla prostaty (PSA) i O-glikonie ludzkich białek surowicy. Za pomocą różnych zapytań do bazy danych i za pomocą narzędzi do wizualizacji ten artykuł pokazuje, jak eksplorować i porównywać zawartość w kontinuum w celu zebrania i skorelowania rozproszonych informacji. Zebrane dane mają posłużyć do opracowania bardziej skomplikowanych scenariuszy funkcjonowania glikanów. Przedstawiona tu glikoinformatyka jest zatem proponowana jako środek do wzmocnienia, ukształtowania lub obalenia założeń dotyczących specyficzności białka glicome w danym kontekście.

Pierwsza część protokołu (sekcja 1) wykazała, jak badać specyficzność lub powszechność N-glikanów przyłączonych do Asn-69 ludzkiego antygenu swoistego dla prostaty (PSA) przy użyciu platformy GlyConnect. Zależne od tkanki (mocz i płyn nasienny), a także zależne od izoformy (normalne i wysokie pI) wariacje w ekspresji glikanów zostały podkreślone za pomocą dwóch narzędzi wizualizacyjnych (Rysunek 4 oraz Rysunek 5).
Po ...

Ten protokół ilustruje, jak badać, porównywać i interpretować ludzkie glicomes białkowe za pomocą zasobów online.

Zasoby bioinformatyczne do badania oddziaływań białek za pośrednictwem glikanów

The Glyco@Expasy initiative was launched as a collection of interdependent databases and tools spanning several aspects of knowledge in glycobiology. In ...

Bioinformatyka polega na używaniu komputerów do rozwiązywania problemów z biologii. Glikoinformatyka polega na używaniu komputerów do rozwiązywania problemów z zakresu biologii gliko. Dzięki glycoinformatics tworzymy bazy danych, które przechowują dane glikomiczne lub glikoproteomiczne, które można przeglądać lub przeszukiwać, a także opracowujemy narzędzia do wizualizacji i porównywania tych danych.Rola glikanów jest coraz częściej uznawana za ważną w zdrowiu i chorobie, a glikoinformatyka stara się również to promować. Catherine Hayes jest z wykształcenia biologia glikologiczna i pracuje jako naukowiec zajmujący się danymi. Julien Mariethoz jest z wykształcenia informatykiem i koordynuje rozwój baz danych i narzędzi.Wejdź na stronę glycoproteome.expasy. org/glycomics-expasy i w menu po lewej stronie zaznacz pole glikoproteiny. Wykres bąbelkowy po prawej stronie powiększy bąbelek pasujący do tej kategorii, a następnie kliknij bąbelek GlyConnect, aby otworzyć stronę główną GlyConnect w nowej karcie.Wybierz przycisk białka i na stronie widoku białka wpisz prostatę w oknie wyszukiwania. Kliknij 790 odpowiadające powszechnej izoformie antygenu swoistego dla prostaty lub PSA. Następnie, na górnym wielokolorowym pasku, kliknij w przycisk source w kolorze zielonym, aby wyświetlić typy próbek, z których zostały przetworzone opublikowane dane.Kliknij przycisk choroby, aby sprawdzić zawartość bazy danych związaną ze zdrowiem. Następnie kliknij na przycisk struktury, aby wyświetlić pełną listę 135 struktur powiązanych z PSA na podstawie danych glycomics. Kliknij przycisk kompozycji, aby wyświetlić powiązane 78 kompozycji określonych za pomocą eksperymentów glikoproteomicznych.Kliknij dowolną strukturę lub kompozycję, aby uzyskać więcej szczegółów. Aby zmniejszyć niejednoznaczność kompozycji, kliknij na sugerowaną strukturę pod wybraną kompozycją. Sugestia jest podawana za każdym razem, gdy liczba monosacharydów pokrywa się z liczbą wymienionej struktury.Aby w pełni zapoznać się ze stroną poświęconą białkowi, zapoznaj się z dalszymi szczegółami w prawej części strony. Przejdź do strony głównej Octopus, aby potwierdzić obecność wspólnych cech strukturalnych w różnorodności glikanów przyłączonych do PSA, pozostaw domyślnie wybraną zakładkę N-Linked, przejdź do podzakładki rdzeni i kliknij ikonę hybrydy. Następnie przejdź do podzakładki właściwości, wybierz ikonę sialylated i kliknij zielony przycisk wyszukiwania.Na wyświetlonym wykresie relacji najedź kursorem na H6N4F1S1, aby podświetlić powiązania z siedmioma białkami w trzech strukturach. Porównaj to, najeżdżając na H6N4F2S1, która wyróżnia dwie izoformy PSA. Najedź kursorem na identyfikator struktury, aby wyświetlić jej reprezentację SNFG i kliknij go, aby otworzyć odpowiednią stronę.Zmień węzły środkowe na tkanki, a następnie umieść kursor na moczu lub płynie nasiennym na środku wykresu, aby wyświetlić różne powiązania. Zmień węzły środkowe na chorobę, aby wyświetlić 13 opcji, z których jedną jest rak prostaty. Jedynym związanym z nim białkiem jest PSA.Następnie kliknij przycisk wyczyść, aby odświeżyć wyszukiwanie. Przejdź do podzakładki właściwości i kliknij ikonę dwuantenowości. Następnie przejdź do podzakładki determinanty, wybierz ikonę 3-sialyl-LN typu dwa i kliknij w zielony przycisk wyszukiwania.Sprawdź powiązania odzyskane przez ośmiornice z glikanami dwuantenowymi zawierającymi końcowy motyw 3-sialyl-LN typu dwa. Zmień węzły środkowe na tkanki, aby ułatwić odczytanie i najedź na KLK3_human, aby bezpośrednio połączyć płyn nasienny z powszechną izoformą PSA i siedmioma strukturami. Wróć do strony białka, w tym przypadku PSA, aby wykonać skanowanie potencjalnych relacji między każdą kompozycją na jej liście.Po prawej stronie strony zgłoszeniowej PSA kliknij link Compozitor. Upewnij się, że pola wyszukiwania Compozitor są wstępnie wypełnione szczegółami wpisu ID 790 w zakładce białko. Kliknij przycisk Dodaj do wyboru, aby pobrać dane z bazy danych.Usuń zaznaczenie opcji uwzględnij węzły wirtualne, a następnie kliknij przycisk wykresu obliczeniowego, aby wyświetlić wykres przedstawiający dobrze połączony zestaw 78 kompozycji reprezentujących N-glicome PSA oraz wykres słupkowy przedstawiający główne cechy glikanów. Pozostań w głównej zakładce białkowej i wybierz antygen specyficzny dla prostaty o wysokiej izoformie Pi w polu białkowym. Kliknij przycisk dodaj do zaznaczenia, aby pobrać dane z bazy danych, która wynosi 57 kompozycji.Kliknij przycisk wykresu obliczeniowego, aby wygenerować nałożone wykresy obu izoform i ocenić różnice w glikach dwóch izoform PSA. Wejdź na stronę internetową www.unilectin. eu i kliknij przycisk UniLectin3D.Kliknij przycisk wyszukiwania glikanów, a następnie kliknij fioletowy diament reprezentujący kwas sjalowy, który powoduje wyświetlenie wszystkich motywów wiążących glikany, kończących się kwasem sjalowym przechowywanym w bazie danych. Kliknij na motyw 3-sialyl-LN typu drugiego, aby wyświetlić wszystkie lektyny, dla których znana jest struktura 3D potwierdzająca oddziaływanie z 3-sialyl-LN typu drugiego. Opcja wyszukiwania według pola.W polu gatunków wpisz Homo sapiens. Kliknij przycisk eksploruj struktury rentgenowskie, aby odfiltrować oryginalną listę. Pozostał tylko jeden wpis, czyli ludzka galektyna-8.Kliknij przycisk wyświetl strukturę 3D i informacje, aby wyświetlić szczegółowe informacje o interakcji ludzkiej galektyny-8 z 3-sialyl-LN typu drugiego. Uzyskaj dostęp do informacji strukturalnych o ludzkiej galektynie-8 wyświetlanych na stronie za pomocą dwóch różnych przeglądarek. Przytrzymaj mysz, aby obrócić cząsteczkę i wysunąć ligand na pierwszy plan za pomocą oprogramowania LiteMol.Najedź kursorem na interakcje wymienione po lewej stronie, aby zaktualizować widok po prawej stronie i zlokalizować miejsce, w którym ta konkretna interakcja działa w strukturze za pomocą oprogramowania BLIP. Przeglądaj zestaw danych HGI ze strony głównej GlyConnect, przechodząc bezpośrednio do przywoływanego artykułu na tej stronie. Kliknij link Compozitor po prawej stronie wprowadzania referencyjnego, aby ocenić spójność zestawu danych.Pole wyszukiwania będzie już wypełnione odnośnikiem równym numerowi DOI w zakładce zaawansowane narzędzia. Wpisz glycan_type=O-linked po numerze DOI, aby zawęzić wyszukiwanie do glikanów połączonych z O. Następnie kliknij przycisk dodaj do wyboru, aby pobrać dane z bazy danych.Pozostaw zaznaczoną opcję uwzględnij węzły wirtualne i kliknij przycisk wykresu obliczeniowego, aby wyświetlić wykres połączonych kompozycji. Przejdź do zakładki białko w GlyConnect Compozitor i z listy białek wybierz inhibitor inter-alfa trypsyny łańcuch ciężki H4. Upewnij się, że wybór gatunku to domyślnie Homo sapiens. Usuń zaznaczenie opcji N-Linked w typie glikanu.Wybierz tylko THR 725 z listy witryn i kliknij przycisk dodaj do wyboru. Następnie kliknij przycisk wykresu obliczeniowego, aby wyświetlić wykres połączonych kompozycji. Aby zrozumieć węzły wirtualne, kliknij przycisk eksportu pod wykresem.Wybierz tylko wirtualną i kliknij ikonę schowka, aby skopiować wybór ośmiu kompozycji. Wklej zaznaczenie w oknie zapytania na karcie niestandardowej Compozitor. Ustaw etykietę wyboru w polu kompozycji, wybierz O-Linked w polu typu glikanu i kliknij przycisk dodaj do wyboru.Na koniec kliknij przycisk wykresu obliczeniowego. Zależne od tkanek powiązania między białkami a glikanami są pokazane w tym wyjściu GlyConnect Octopus. Wszystkie ludzkie białka przenoszące hybrydowe i sjalowane struktury glikanowe z tkankami, w których ulegają ekspresji, są wyświetlane w tym wyjściu.Podkreślono powiązania z moczem, wskazując na dwa białka, choriogonadotropinę lub ludzką GLHA i powszechną izoformę PSA lub ludzką KLK3, połączone z rozproszonymi strukturami glikanów. Podobnie podkreślono powiązania z płynem nasiennym, pokazując dwie izoformy białkowe PSA połączone ze zgrupowanymi strukturami glikanów. Nałożone na siebie N-gligimy dwóch izoform PSA są pokazane na wyjściu GlyConnect Compozitor.Niebieskie węzły reprezentują glikany związane ze wspólną izoformą, a te z izoformy o wysokiej liczbie Pi są reprezentowane jako czerwone węzły. Nakładanie się glicomes jest pokazane jako węzły w kolorze magenta. Liczby wewnątrz węzłów reprezentują liczbę struktur glikanowych pasujących do oznaczonego składu zgodnie z zawartością bazy danych GlyConnect dotyczącej PSA.Wykazano, że glicome PSA wyświetlany w GlyConnect koreluje z galektyną-8 wyświetlaną w UniLectin3D za pośrednictwem dwukońcowego epitopu typu 3-sialyl-LN. Daje to prawdopodobny, ale nie gwarantowany scenariusz interakcji białko-białko, w których pośredniczą glikany. Zbadano wysokiej jakości zestaw kompozycji O-glikanów związanych z surowicą ludzką i porównano go z zawartością bazy danych GlyConnect, oferując w ten sposób możliwość dostosowania pliku składu glikanów w celu dokładniejszej identyfikacji glikopeptydów.Może opierać się na minimalnym zestawie 20 kompozycji dostępnych z jednego zbioru danych lub być wzbogacony o 23 do 26 elementów racjonalnie zebranych w GlyConnect, aby wzmocnić spójność zestawu. Z tego protokołu należy pamiętać, że glycome nie może być ograniczony do listy pozycji. I to właśnie za pomocą narzędzi glicoinformatics można pokazać zależności między tymi elementami, co ostatecznie wyjaśni ich funkcję.

bioinformatics-resources-for-study-glycan-mediated-protein

Research

JoVE Journal

Biology

Biologia

Użycie specyficznych glikozydaz do usuwania cukrów z glikoprotein, a następnie przeprowadzenie elektroforezy SDS-PAGE, jest cenną metodą wykrywania modyfikacji glikanowych w próbkach białek i stanowi dobry wybór do wstępnych badań z zakresu glikobiologii. Zmiany występujące po deglikozylacji można wykryć jako przesunięcia w mobilności w żelu lub poprzez barwienie odczynnikami wrażliwymi na glikany.

Identyfikacja i charakterystyka glikozylacji białek przy użyciu specyficznych endo- i egzoglikozydaz

Ten artykuł przedstawia ulepszoną formę nowatorskiej techniki glikomicznej od dołu do góry, przeznaczonej do analizy zbiorczego profilu składu glikanów w niefrakcjonowanych biopłynach poprzez chemiczny rozkład glikanów na ich składowe specyficzne dla wiązania monosacharydy do wykrycia przez GC-MS. Potencjalne zastosowania obejmują wczesne wykrywanie raka i innych zaburzeń glikanowo-afektywnych.

Analiza węzłów glikanowych: oddolne podejście do glikomiksu

Test mikromacierzy sialoglycan może być używany do oceny przeciwciał anty-Neu5Gc w surowicach ludzkich, co czyni go potencjalnym wysokoprzepustowym testem diagnostycznym dla raka i innych przewlekłych chorób ludzkich, w których pośredniczy stan zapalny.

Profilowanie IgG anty-Neu5Gc w surowicach ludzkich za pomocą testu mikromacierzy sialoglikanu

Ta praca pokazuje potencjał technologii drukowanych tablic glikanowych (PGA) do analizy krążących przeciwciał antywęglowodanowych u małych zwierząt.

Drukowana matryca glikanów: czuła technika analizy repertuaru krążących przeciwciał antywęglowodanowych u małych zwierząt

Otwarte wyszukiwanie umożliwia identyfikację glikopeptydów ozdobionych nieznanymi wcześniej kompozycjami glikanów. W tym artykule przedstawiono uproszczone podejście do podejmowania otwartych poszukiwań i późniejszych poszukiwań glikopeptydów skoncentrowanych na glikanie dla próbek bakteryjnych na przykładzie Acinetobacter baumannii.

Zastosowanie otwartych podejść opartych na poszukiwaniach do identyfikacji glikopeptydów Acinetobacter baumannii sprzężonych z O

Tutaj prezentujemy protokół szczegółowo opisujący pozyskiwanie, przetwarzanie i analizę serii eksperymentów NMR mających na celu scharakteryzowanie interakcji białko-glikan w roztworze. Przedstawiono najpopularniejsze metodologie oparte na ligandach i białkach, które niewątpliwie przyczyniają się do rozwoju glikobiologii strukturalnej i badań nad rozpoznawaniem molekularnym.

Rozplątywanie oddziaływań glikan-białko: magnetyczny rezonans jądrowy (NMR) na ratunek

Ten protokół szczegółowo opisuje metodę glikoproteomiki sterowaną przez glikomikę, zintegrowaną technologię omiczną, która oferuje wszechstronny wgląd w heterogeniczny glikoproteom w złożonych mikrośrodowiskach nowotworowych, niezbędny do lepszego zrozumienia glikobiologii nowotworów.

Glikoproteomika sterowana glikomiką ułatwia kompleksowe profilowanie glikoproteomu w złożonych mikrośrodowiskach nowotworowych

Ten protokół oparty na NMR bada słabe interakcje białko-glikan przy użyciu cyjanowiryny-N i D-mannozy. Łącząc metody wykrywania ligandów i białek, mapuje miejsca wiązania, wykrywa efekty allosteryczne i identyfikuje kompleksy spotkań. Podejście to obejmuje przygotowanie próbek i analizę danych, oferując strukturalne i dynamiczne spostrzeżenia cenne dla mechanizmów diagnostyki i rozpoznawania specyficznych dla glikanów.

Badanie interakcji białko-glikan: postępy w magnetycznym rezonansie jądrowym

Testowanie wrażliwości wizualnej u jaszczurek przy operant paradygmat klimatyzacji, która zatrudnia odtwarzania wideo losowych punktów, kinematograms i generowanych komputerowo bezkręgowców.

Badania wizualne Wrażliwość na prędkość i kierunek ruchu w Jaszczurki

Bodźce wygenerowane komputerowo z wykorzystaniem smoka Jacky jako modelu.

Komputerowo generowane bodźce dla modeli zwierzęcych

Poznaj narzędzia glikoinformatyczne do analizy ludzkich glikomów białkowych z wykorzystaniem baz danych i metod wizualizacji. Dowiedz się, jak badania te pomagają zrozumieć rolę glikanów w zdrowiu i chorobach.

Zasoby bioinformatyczne do badania oddziaływań białek za pośrednictwem glikanów

Przeglądaj więcej filmów