Recursos bioinforáticos para o estudo de interações proteicas mediadas por glicanos
20 de janeiro de 2022
Este protocolo ilustra como explorar, comparar e interpretar as proteínas humanas com recursos on-line.
Bioformática é sobre o uso de computadores para resolver questões em biologia. Glicoinformatics é sobre o uso de computadores para resolver questões na biologia glico. Com a glicoinformática, desenvolvemos bancos de dados que armazenam dados glicómicos ou glicoproteomicos que podem ser pesquisados ou pesquisados, e também desenvolvemos ferramentas para visualizar e comparar esses dados.
O papel dos glicanos é cada vez mais reconhecido como importante na saúde e na doença, e a glicoinformática está tentando levar isso adiante também. Catherine Hayes é treinada em biologia glico e trabalha como cientista de dados. Julien Mariethoz é formado em ciência da computação e coordena os desenvolvimentos de bancos de dados e ferramentas.
Acesse o site glycoproteome.expasy. org/glycomics-expasy e no menu mais à esquerda, verifique a caixa de glicoproteínas. O gráfico de bolhas à direita aumentará o zoom na combinação de bolhas nessa categoria e, em seguida, clique na bolha GlyConnect para abrir a página inicial do GlyConnect em uma nova guia.
Selecione o botão de proteína e na página de visualização de proteínas, digite a próstata na janela de pesquisa. Clique em 790 correspondente ao isóforme comum de antígeno específico da próstata ou PSA. Em seguida, na barra multicolorida superior, clique no botão de origem em verde para exibir os tipos de amostra dos quais os dados publicados foram processados.
Clique no botão da doença para verificar o conteúdo relacionado à saúde do banco de dados. Em seguida, clique no botão da estrutura para ver a lista completa de 135 estruturas associadas ao PSA a partir de dados glicomics. Clique no botão de composição para as 78 composições associadas determinadas por experimentos de glicoproteomia.
Clique em qualquer estrutura ou composição para obter mais detalhes. Para reduzir a ambiguidade das composições, clique na estrutura sugerida abaixo de uma composição selecionada. Uma sugestão é feita cada vez que a contagem de monossacarídeos coincide com a de uma estrutura listada.
Para explorar completamente a página de proteínas, visualize mais detalhes no lado direito da página. Vá para a página inicial do Polvo para confirmar a presença de traços estruturais comuns na diversidade de gliccanos ligados ao PSA, mantenha a guia N-Linked selecionada por padrão, mova-se para os núcleos subtab e clique no ícone híbrido. Em seguida, mova-se para o subtabelecimento de propriedades, selecione o ícone sialylated e clique no botão de pesquisa verde.
No gráfico exibido de relacionamentos, paire sobre H6N4F1S1 para destacar links para sete proteínas em três estruturas. Contraste isso pairando sobre H6N4F2S1 que destaca os dois isoforms de PSA. Passe o mouse sobre o ID da estrutura para mostrar sua representação SNFG e clique nela para abrir a página correspondente.
Mude os nódulos centrais para tecidos e, em seguida, coloque o cursor na urina ou fluido seminal no meio do gráfico para ver diferentes associações. Mude os nódulos centrais para doenças para apresentar 13 opções, uma das quais é o câncer de próstata. A única proteína associada é a PSA.
Em seguida, clique no botão claro para atualizar a pesquisa. Mova-se para o subtabelecimento de propriedades e clique no ícone bi-antenas. Em seguida, mova-se para o subtabelecimento de determinantes, selecione o ícone tipo 3-sialyl-LN e clique no botão de pesquisa verde.
Verifique as associações recuperadas pelo Polvo com glicanos bi-antenas contendo um motivo terminal 3-sialyl-LN tipo dois. Mude os nódulos centrais para tecidos para facilitar a leitura e paire sobre KLK3_human para conectar diretamente fluido seminal com isoforme comum psa e sete estruturas. Volte para a página de proteínas, neste caso PSA, para realizar a varredura de relações potenciais entre cada composição em uma lista dela.
No lado direito da página de entrada do PSA, clique no link Compozitor. Certifique-se de que os campos de pesquisa Do Compozitor estejam pré-preenchidos com os detalhes da entrada do ID 790 na guia de proteínas. Clique no botão adicionar ao seleção para recuperar dados do banco de dados.
Desmarque a opção incluir nódulos virtuais e, em seguida, clique no botão gráfico de computação para exibir um gráfico mostrando um conjunto bem conectado de 78 composições representando o PSA N-glycome e um gráfico de barra mostrando as principais características dos glicanos. Permaneça na guia de proteína principal e selecione o antígeno específico da próstata alto pi isoform no campo da proteína. Clique no botão adicionar ao seleção para recuperar dados do banco de dados que equivalem a 57 composições.
Clique no botão gráfico de cálculo para gerar os gráficos sobrepostos de ambos os isoforms e avalie as diferenças nas glicéis dos dois isoformes psa. Acesse o site www.unilectin. eu e clique no botão UniLectin3D.
Clique no botão de pesquisa glicano e clique no diamante roxo representando um ácido sálico que solicita a exibição de todos os motivos de ligação glicano que terminam com um ácido sálico armazenado no banco de dados. Clique no motivo 3-sialyl-LN tipo dois para solicitar a exibição de todas as lectinas para as quais é conhecida uma estrutura 3D confirmando a interação com 3-sialyl-LN tipo dois. A opção de busca por campo.
No campo de espécies, digite Homo sapiens. Clique no botão explorar estruturas de raios-X para filtrar a lista original. Só resta uma entrada, que é a galectina humana-8.
Clique na visualização da estrutura 3D e do botão de informação para exibir informações detalhadas da galectina humana-8 interagindo com o 3-sialyl-LN tipo dois. Acesse as informações estruturais sobre galectina humana-8 exibidas na página com dois espectadores diferentes. Segure o mouse para virar a molécula e trazer o ligante à tona com o software LiteMol.
Mouse sobre as interações listadas à esquerda para atualizar a visualização à direita e localizar onde essa interação em particular age na estrutura com o software PLIP. Navegue pelo conjunto de dados HGI a partir da página inicial do GlyConnect indo diretamente para o artigo referenciado nesta página. Clique no link Compozitor no lado direito da página de entrada de referência para avaliar a consistência do conjunto de dados.
O campo de pesquisa já estará preenchido com referência igual ao número DOI na guia avançada da ferramenta. Digite glycan_type=O-ligado após o número DOI para reduzir a pesquisa a glícans ligados ao O. Em seguida, clique no botão adicionar ao seleção para recuperar os dados do banco de dados.
Mantenha a opção incluir nódulos virtuais selecionados e clique no botão gráfico de computação para exibir o gráfico de composições conectadas. Vá para a aba proteica do GlyConnect Compozitor e, da lista de proteínas, selecione inibidor inter-alfa trypsin pesado cadeia H4. Certifique-se de que a seleção da espécie é Homo sapiens por padrão. Desmarque N-Linked no tipo glicano.
Selecione apenas o THR 725 na lista do site e clique no botão adicionar ao seleção. Em seguida, clique no botão gráfico de cálculo para exibir o gráfico de composições conectadas. Para dar sentido aos nódulos virtuais, clique no botão de exportação abaixo do gráfico.
Selecione apenas virtual e clique no ícone da área de transferência para copiar a seleção de oito composições. Cole a seleção na janela de consulta da guia personalizada do Compozitor. Defina o rótulo de seleção no campo de composições, selecione O-Linked no campo do tipo glicano e clique no botão adicionar ao seleção.
Por fim, clique no botão gráfico de computação. As associações dependentes de tecidos entre proteínas e glicanos são mostradas nesta saída do Polvo GlyConnect. Todas as proteínas humanas que carregam estruturas glican híbridas e sialylated com os tecidos em que são expressas são exibidas nesta saída.
As associações com a urina são destacadas mostrando duas proteínas, a choriogonadotropina ou glha humana e psa humana comum ou KLK3 humana, conectada às estruturas glican dispersas. Da mesma forma, destacam-se as associações com fluido seminal mostrando duas isóformas proteicas de PSA conectadas às estruturas glican agrupadas. As n-glycomes sobrepostas dos dois isóformes de PSA são mostradas na saída do GlyConnect Compozitor.
Os nós azuis representam os glicanos associados à isoforme comum e os da alta isoforme pi são representados como nós vermelhos. A sobreposição entre os glycomes é mostrada como nós magenta. Os números dentro dos nódulos representam o número de estruturas glican que correspondem à composição rotulada de acordo com o conteúdo do banco de dados GlyConnect em relação ao PSA.
O glycome PSA exibido no GlyConnect foi mostrado para correlacionar-se com galectin-8 exibido em UniLectin3D através do epítope terminal 3-sialyl-LN tipo dois. Isso fornece um cenário provável, mas não garantido, para interações proteína-proteína mediadas por glicanos. Um conjunto de composições O-glycan de alta qualidade associadas ao soro humano foi examinado e comparado ao conteúdo do banco de dados GlyConnect, oferecendo assim a opção de personalizar um arquivo de composição glicano para a identificação refinada dos glycopeptídeos.
Ele poderia contar com o conjunto mínimo de 20 composições disponíveis a partir de um conjunto de dados ou ser aprimorado com 23 a 26 itens coletados racionalmente no GlyConnect para fortalecer a consistência do conjunto. A partir deste protocolo, é importante lembrar que uma glycome não pode se limitar a uma lista de itens. E que precisamente com ferramentas de glicoinformática, você pode mostrar as dependências entre esses itens que, em última análise, explicarão sua função.
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Visão Geral
Este protocolo ilustra o uso da glicoinformática para explorar e interpretar glicomas de proteínas humanas utilizando diversos recursos on-line. A integração de bancos de dados facilita a visualização e comparação de dados glicômicos para obter insights sobre o papel dos glicanos na saúde e na doença.
Componentes Principais do Estudo
Área de Pesquisa
- Glicoinformática
- Glicanos proteicos humanos
- Relevância dos glicanos na saúde e na doença
Contexto
- Importância dos glicanos na biologia
- Desenvolvimento de bancos de dados para glicômica/glicoproteômica
- Papel da tecnologia no avanço da glicobiologia
Métodos Utilizados
- Ferramentas e bancos de dados bioinformáticos
- Recursos online para visualização de dados glicômicos
- Métodos de análise comparativa
Resultados Principais
- Informações sobre estruturas de glicanos associadas a proteínas
- Dados que apoiam as conexões entre glicosilação e estados de doenças
- Ferramentas demonstradas para aprimorar a compreensão da glicobiologia
Conclusões
- Ferramentas de glicoinformática são essenciais para explorar os glicomas humanos.
- Essa abordagem facilita avanços na compreensão dos papéis biológicos dos glicanos.
Perguntas Frequentes
Relevância Executiva para a Indústria
A glicoinformática permite que equipes de biofármacos explorem e correlacionem sistematicamente interações glicano-proteína, apoiando a validação de alvos e a redução de riscos mecanicistas na descoberta de terapias. Ao integrar dados glicômicos com perfis proteicos associados a doenças, essa abordagem aumenta a confiança preditiva em mecanismos mediados por glicanos, relevantes para oncologia e desenvolvimento de biomarcadores. Este fluxo de trabalho posiciona a glicoinformática como uma capacidade reutilizável para refinar hipóteses sobre especificidade proteica e contexto funcional do glicoma na fase inicial de descoberta.
Aplicações Estratégicas em P&D de Biotecnologia Farmacêutica
Descoberta Inicial e Validação de Alvo
- Valor Científico: Investigar hipóteses terapêuticas por meio da associação de estruturas de glicanos a proteínas relacionadas a doenças, como o PSA no câncer de próstata.
- Valor Operacional: Utilizar consultas em bancos de dados para esclarecer o contexto biológico e reduzir a ambiguidade mecanicista nas interações mediadas por glicanos.
- Valor Preditivo: Fortalecer ou refutar suposições sobre a especificidade do glicoma proteico usando dados correlacionados do GlyConnect e do UniLectin3D.
Desenvolvimento de Ensaios e Triagem
- Valor Científico: Preparar conjuntos validados de composição de glicanos para triagem subsequente mediante a identificação de associações dependentes de tecido (por exemplo, fluido seminal, urina).
- Valor Operacional: Padronizar insumos de glicanos por meio do refinamento composicional utilizando conjuntos de dados de O-glicanos mínimos ou aprimorados provenientes de soro humano.
- Valor de Escalabilidade: Permitir a reutilização da plataforma exportando e personalizando arquivos de composição de glicanos para identificação consistente de glicopeptídeos.
Pesquisa Translacional e Pré-clínica
- Valor Translacional: Relacionar padrões de glicanos da fase de descoberta com estados patológicos por meio de associações observadas em tecidos de câncer de próstata e saudáveis.
- Alinhamento Pré-clínico: Apoiar o avanço ajustado ao risco ao correlacionar estruturas de glicanos com interações funcionais de lectinas (por exemplo, ligação da galectina-8).
- Redução de Riscos Mecanísticos: Utilizar a visualização estrutural tridimensional para validar os modos de ligação entre glicanos e lectinas antes de investir em ensaios funcionais.
Integração de Pipeline e Fluxo de Trabalho
A glicoinformática insere-se no continuum de descoberta, desde a hipótese do alvo até a identificação de compostos promissores, permitindo a priorização baseada em dados de mecanismos mediados por glicanos.
- Biologia Descoberta: Apoia a verificação de hipóteses por meio da correlação entre composições de glicanos e expressão proteica específica de doenças (por exemplo, isoformas de PSA no fluido seminal versus urina).
- Triagem: Aprimora a prontidão dos ensaios por meio de conjuntos reprodutíveis de composições de glicanos derivados de consultas ao banco de dados GlyConnect.
- Análise: Fornece saídas quantitativas estruturais de glicanos e mapas de interação que permitem comparação entre diferentes condições.
- Pesquisa Translacional: Relaciona padrões de glicanos com relevância para doenças por meio de mapeamento em nós de tecidos e doenças no GlyConnect Octopus.
- Reutilização Empresarial: Posiciona a caracterização do glicoma como uma capacidade modular aplicável a diferentes alvos de glicoproteínas além do PSA.
Impacto Operacional e Empresarial
- Valor Científico: Confiança preditiva em interações proteicas mediadas por glicanos e redução da ambiguidade mecanicista na interpretação do glicoma.
- Valor Operacional: Padronização, reprodutibilidade e escalabilidade da integração de dados de glicanos entre bancos de dados e ferramentas de visualização.
- Valor Estratégico: Melhoria nas decisões de avançar/não avançar na validação de alvos ao esclarecer a especificidade dos glicanos e suas associações com doenças.
- Impacto no Portfólio: Priorização ajustada ao risco de alvos com base na consistência do glicoma e na validação por ligação a lectinas.
Considerações de Implementação
- Expertise em glicobiologia e bioinformática para navegar interfaces de bancos de dados e interpretar estruturas de glicanos.
- Acesso a plataformas online de glicoinformática (GlyConnect, UniLectin3D, Compozitor, Octopus) e visualizadores estruturais (LiteMol, PLIP).
- Padronização dos insumos de composição de glicanos entre equipes para garantir comparações reprodutíveis.
- Considerações de adaptação ao aplicar fluxos de trabalho a diferentes alvos glicoproteicos ou tipos de glicanos (N-ligados versus O-ligados).
- As limitações incluem a dependência da completude dos bancos de dados e o caráter inferido, não garantido, das interações mediadas por glicanos.
Perguntas Frequentes sobre Biotecnologia Farmacêutica
Chapters in this video
0:05
Introduction
1:11
Accessing Resources from Glyco@Expasy and Exploring the Contextual Information of a Protein N-Glycome
2:43
Visualizing and Correlating the Contextual Information of a Protein N-Glycome
5:38
Glycan-Binding Information in UniLectin
6:59
Browsing the HGI Challenge High Confidence Dataset
7:45
Comparing the O-Glycome of a Selected Serum Protein in GlyConnect
8:47
Results: Combining Outputs of GlyConnect Octopus, GlyConnect Compozitor, and UniLectin
10:49
Conclusion
