Name: Aplicando a Quimioinformática para Desenvolver um Banco de Dados Pesquisável de Estrutura de Métodos Analíticos (Vídeo) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-06-06T15:15:00.000+00:00
Duration: 5 min 34 s
Description: Aprenda a usar a quimioinformática para desenvolver o banco de dados AMOS, que oferece acesso a métodos analíticos e dados espectrais. Esta ferramenta web facilita a colaboração entre pesquisadores.

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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>Git</td><td>N/A</td><td>https://git-scm.com/</td><td>Sistema de controle de versão de código aberto.</td></tr><tr><td>JavaScript</td><td>N/A</td><td>https://ecma-international.org/publications-and-standards/standards/ecma-262/</td><td>Linguagem de programação.&nbsp; Definido pelos padrões internacionais da ECMA.</td></tr><tr><td>PostgreSQL</td><td>Grupo de Desenvolvimento Global do PostgreSQL</td><td>https://postgresql.org/about/licence</td><td>Sistema de gerenciamento de banco de dados de código aberto.</td></tr><tr><td>Pitão</td><td>Fundação de Software Python</td><td>https://www.python.org/</td><td>Linguagem de programação de código aberto.</td></tr></tbody></table>

aplicando a quimioinformática para desenvolver um banco de dados pesquisável de estrutura de métodos analíticos

Applying Cheminformatics to Develop a Structure Searchable Database of Analytical Methods

As capturas de tela do AMOS mostradas acima mostram resultados típicos das pesquisas individuais no aplicativo, incluindo pesquisas por substâncias de interesse e entre espectros, fichas técnicas e métodos. A variedade de maneiras de interrogar o banco de dados destina-se a cobrir os tipos de pesquisas mais prováveis e úteis de maneiras que permitam uma investigação mais profunda dos dados e das substâncias a que se referem.
Para auxiliar a pesquisa de um usuário, grande parte da funcionalidade é interconectada de maneiras destinadas a dar suporte a um exame mais profundo dos dados disponíveis. Como exemplo de fluxo de trabalho, a visualização de classificação de uso funcional é vinculada a exibições dos métodos e fichas técnicas relacionadas a essa classe funcional, a partir das quais listas de substâncias podem ser extraídas e inseridas na pesquisa em lote, ou documentos individuais podem ser examinados e substâncias individuais nesses documentos podem ser investigadas mais detalhadamente. Como muitas substâncias em métodos também têm espectros de massa experimentais no banco de dados, isso pode permitir que um pesquisador passe rapidamente de uma categoria de substâncias para um conjunto de métodos e espectros que podem testar a presença de uma substância específica (ver Figura 9).
Como os resultados dependerão muito do que está sendo pesquisado e de qual pesquisa ou pesquisas são executadas, os resultados representativos de todo o aplicativo são difíceis de definir. No geral, pode ser mais preciso descrever um "sucesso" em termos de experiência do usuário; nesse caso, espera-se que o seguinte seja geralmente verdadeiro: Que os métodos de pesquisa e filtragem (e a capacidade de se mover entre diferentes pesquisas e filtros) sejam eficazes na identificação de quais subconjuntos de informações um usuário deseja; que os resultados que o usuário encontra são precisos e úteis. A Figura 10 mostra um exemplo de fluxo de trabalho demonstrando as funcionalidades do AMOS.
<img alt="Figure 10" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68194/68194fig10.jpg"> 
Figura 10: Exemplo de fluxo de trabalho demonstrando as funcionalidades do AMOS. O fluxo de trabalho começa com uma classificação de uso funcional (medicamentos respiratórios), filtra métodos relacionados a medicamentos respiratórios no sangue, examina um método específico e identifica espectros para uma substância incluída nesse método. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68194/68194fig10large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a>

Aplicando a Quimioinformática para Desenvolver um Banco de Dados Pesquisável de Estrutura de Métodos Analíticos

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

Queremos criar uma maneira fácil para os cientistas da EPA encontrarem métodos analíticos em recursos distribuídos, para que nossos cientistas possam gastar menos tempo vasculhando a Internet e, em vez disso, ter um recurso com curadoria integrado ao nosso sistema de informática química existente. O que construímos é essencialmente um sistema leve de gerenciamento de documentos que mapeia esses documentos para substâncias químicas extraídas. Como resultado, milhares de métodos analíticos podem ser pesquisados usando diferentes identificadores químicos para encontrar métodos já aplicados para detectar esses produtos químicos. Não existe outro banco de dados on-line gratuito de métodos analíticos para a comunidade pesquisar para obter um método analítico de referência existente para um produto químico ou um bom conjunto de condições iniciais para um método específico. Este protocolo ensina o leitor a usar o AMOS para coletar dados úteis para apoiar seu trabalho de desenvolvimento de métodos. Aprendemos muito sobre como coletar e integrar dados de métodos analíticos em nosso banco de dados e aplicativo. Ao agregar esses milhares de documentos e mapear suas substâncias químicas associadas, agora temos um excelente conjunto de dados para explorar o uso desses documentos e aumentar um grande modelo de IA de linguagem que os cientistas podem consultar.[Narrador] Para começar, vá para o campo de texto no canto superior esquerdo da barra de navegação ou para o campo de pesquisa na página inicial e insira um Nome da Substância, Número de Registro CAS, InChIKey ou Identificador de Substância DSSTox. Pressione Enter ou clique em Pesquisar para executar a pesquisa. Selecione uma linha na tabela resultante para exibir o registro associado no lado direito da página. Para realizar uma pesquisa em lote, insira uma lista de identificadores de substância DSSTox no campo de dados de entrada, colocando um identificador por linha. Use as caixas de seleção em Opções de pesquisa para filtrar resultados ou adicionar informações adicionais aos registros. Clique em pesquisar na parte inferior da página para gerar e baixar um arquivo de planilha que lista informações sobre todos os registros no banco de dados associados a uma determinada lista de substâncias. Quando a pesquisa estiver concluída, clique em Pesquisas adicionais, seguido de Pesquisa de estrutura de similaridade. Insira o Identificador de Substância, defina a similaridade mínima de substância do filtro para 0,8 e clique em Pesquisar para obter uma tabela de guias. Em seguida, selecione uma linha na tabela para exibir uma comparação estrutural entre a substância pesquisada e a selecionada na tabela. Para executar uma pesquisa de classificador, selecione o primeiro nível de classificação usando o campo na parte superior da página. Em seguida, clique no botão abaixo do campo para exibir a lista de classificações para o próximo nível. Repita esse processo para o segundo e terceiro níveis, sempre selecionando uma classificação e clicando no botão para continuar. Após selecionar o quarto nível, clique no botão abaixo para executar a pesquisa e listar todas as substâncias que pertencem aos quatro níveis selecionados da classificação do classificador. Pesquise no banco de dados todas as fichas técnicas e métodos executando uma lista de métodos e uma pesquisa de ficha técnica. Depois que a tabela de resultados for carregada, use os campos de entrada na parte superior de cada coluna para filtrar os dados por campos específicos. Para realizar uma pesquisa de espectro de massa, insira uma faixa de massa para a substância alvo em Daltons, juntamente com uma margem de erro em Daltons ou partes por milhão. Defina o valor da janela para similaridade de pico como 0,05 Dalton. Selecione uma metodologia, cromatografia gasosa-espectrometria de massa ou cromatografia líquida-espectrometria de massa. Insira o espectro de massa como uma lista de pares massa-carga e intensidade. Depois de preencher todos os campos, clique no botão Pesquisar para recuperar uma lista de correspondências de espectro de massa do banco de dados com base no espectro fornecido pelo usuário. Selecione uma linha na tabela resultante para a exibição espectral. Agora, para visualizar a classificação de uso funcional, use o campo Classes de pesquisa para pesquisar a lista de classes de uso funcional. Passe o mouse sobre o nome de uma classe na lista para realçar o nó correspondente no gráfico. Se estiver explorando o gráfico diretamente, passe o mouse sobre um nó para exibir uma breve descrição da classe e realçar todas as classes pai ou filho diretas desse nó. Uma parcela ternária do solo classificando os tipos de textura com base nas proporções de argila, silte e areia com zonas rotuladas, como argila, argila e argila arenosa, é apresentada aqui. Essa ferramenta de classificação permitiu que os usuários do AMOS vinculassem tipos de textura do solo a fichas técnicas, métodos analíticos e espectros experimentais relevantes, facilitando fluxos de trabalho eficientes de dados de composição para pesquisas de substâncias direcionadas com base em classificações funcionais.

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Research

JoVE Journal

Chemistry

Química

É apresentado um protocolo para a investigação on-line sobre a relação proteína-estrutura-dinâmica usando Bio3D-web.

Investigando a Seqüência de Proteínas - Estrutura-dinâmica Relacionamentos com Bio3D-web

A arquitetura de complexos de proteínas é essencial para a sua função. Combinar várias técnicas de espectrometria de massa provou poderosa para estudar seu assembly. Nós fornecemos protocolos para cross-linking química e espectrometria de massa nativa e mostrar como essas técnicas complementares ajudam a elucidar a arquitetura de assemblies multi o subunit da proteína.

Combinando reticulação química e espectrometria de massa de complexos de proteínas intactas para estudar a arquitetura de montagens de proteínas com multi- subunidades

Aqui, apresentamos um protocolo para a quantificação de alvo sequencial e não específico de análise de compostos fluorados na água por espectrometria de massa. Esta metodologia proporciona níveis quantitativos de compostos conhecidos fluorochemical e identifica produtos químicos desconhecidos em amostras relacionadas com estimativas semi-quantitativa de sua abundância.

Identificação por- e espécies químicas perfluorados com um fluxo de trabalho combinada alvo e não alvo-triagem de alta resolução de espectrometria de massa

Espectrometria de massa cruzada direcionada cria modelos de estrutura de proteína quaternária usando dados de espectrometria de massa adquiridos usando até três protocolos de aquisição diferentes. Quando executados como um fluxo de trabalho simplificado no servidor web Cheetah-MS, os resultados são relatados em um Notebook Jupyter. Aqui, demonstramos os aspectos técnicos de como o Caderno Jupyter pode ser estendido para uma análise mais aprofundada.

Modelagem da estrutura quaternária através da espectrometria de massa transversal química: estendendo os relatórios de Jupyter TX-MS

Os produtos naturais representam pontos de partida promissores para o desenvolvimento de novas drogas e agentes terapêuticos. No entanto, devido à alta diversidade química, encontrar novos compostos terapêuticos das plantas é uma tarefa desafiadora e demorada. Descrevemos uma abordagem simplificada para identificar moléculas antimicrobianas e antibiofilmes a partir de extratos e frações vegetais.

Abordagem Sistemática para Identificar Novas Moléculas antimicrobianas e antibiofilmes de extratos e frações de plantas para prevenir cárie dentária

A busca aberta permite identificar glycopeptídeos decorados com composições glican até então desconhecidas. Dentro deste artigo, uma abordagem simplificada para realizar buscas abertas e subsequentes pesquisas de gliocopeptídio focadas em glycan são apresentadas para amostras bacterianas usando Acinetobacter baumannii como modelo.

A aplicação de abordagens baseadas em pesquisa aberta para a identificação de Glycopeptides ligados ao Acinetobacter baumannii O

O objetivo deste protocolo é gerar e curadoria eficientemente de bibliotecas de estruturas de pequenas moléculas usando software de código aberto.

Curadoria de Bibliotecas Químicas Computacionais Demonstradas com alfa-aminoácidos

Este estudo utilizou estratégias in-silico para identificar a Etravirina Enumerada como um agente terapêutico promissor para o HIV. Nossas descobertas sobre interações e dinâmicas moleculares apóiam o design racional de novos NNRTIs como possíveis alternativas de tratamento do HIV.

Relação Quantitativa Estrutura-Atividade, Predição de Atividade e Dinâmica Molecular de Inibidores da Transcriptase Reversa Não Nucleotídica

O design de proteínas envolve a construção de sequências de aminoácidos e a incorporação de motivos específicos para criar variantes funcionais. Essa abordagem é fundamental para o desenvolvimento de peptídeos antimicrobianos (AMPs) para combater patógenos resistentes a antibióticos. Este artigo apresenta um procedimento para construção de proteínas usando várias ferramentas de bioinformática.

Aplicação de I TASSER, trRosetta, UCSF Chimera, servidor HADDOCK e HEX loria para design de proteínas De Novo e In Silico

Nós descrevemos um procedimento para perfilar proteínas salivares usando multiplexados matrizes à base de microesferas de anticorpos. Os anticorpos monoclonais foram covalentemente ligados para 4,5 mM microesferas fluorescentes polímero codificado-dye usando química carbodiimida. As microesferas modificadas foram depositados em micropoços de fibra óptica para medir os níveis de proteína na saliva usando imunoensaios sanduíche de fluorescência.

Multiplexado fluorescente Microarray para análise de proteína salivar humana Usando Polymer Microesferas e Pacotes de fibra óptica

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