Navegando nos dados proteômicos baseados em espectrometria de massa usando ferramentas computacionais gratuitas
19 de agosto de 2025
Os dados proteômicos baseados em espectrometria de massa estão disponíveis em bancos de dados abertos e acessíveis por meio de ferramentas gratuitas. Dada a complexidade das pesquisas e descrições de bancos de dados, muitos biólogos não têm conhecimento para utilizar esses conjuntos de dados. Aqui, fornecemos um guia sobre o uso de ferramentas gratuitas para pesquisas básicas de dados proteômicos.
Nosso trabalho fornece um guia para os biólogos analisarem dados proteômicos complexos usando ferramentas gratuitas. Nosso objetivo é capacitá-los a validar descobertas e explorar conjuntos de dados públicos. Muitos biólogos não podem usar dados públicos de proteoma devido à falta de um guia claro.
Nosso trabalho faz a ponte entre isso, permitindo a validação sem novos experimentos com a vida selvagem. Nosso trabalho utiliza software gratuito de última geração que é independente de fornecedor. Essas ferramentas são mais rápidas, mais sensíveis e fornecem uma descoberta de proteoma mais precisa do que muitas ferramentas tradicionais.
Para começar, baixe o arquivo FASTA do proteoma de referência do banco de dados UniProt. Clique no botão adicionar FASTA para carregar o arquivo de proteoma de referência no software DIA-NN. Selecione as duas opções, resumo FASTA para geração de biblioteca de pesquisa gratuita e previsão de espectros, RTs e IMs baseados em aprendizado profundo na seção de geração de íons precursores.
Em seguida, clique no botão executar para gerar uma biblioteca espectral prevista. Desmarque as duas opções na seção de geração de íons precursores. Clique no botão de tipo que corresponde ao formato do arquivo na seção de entrada para carregar os dados do DIA.
Agora, defina a precisão de massa e a precisão do MS1 para zero partes por milhão na seção de algoritmo. Ajuste as configurações de faixa de massa do precursor e do fragmento na seção de geração de íons precursores de acordo com a configuração experimental. Mantenha as outras configurações de software inalteradas.
Em seguida, clique no botão executar. Aguardar até terminar é exibido na interface de operação, indicando que a análise foi concluída. Clique no ícone do tubo de fragmentação localizado na pasta bin após a instalação.
Navegue até a guia de configuração para visualizar todas as configurações dependentes. Verifique se os módulos MSFragger, IonQuant, diaTracer, DIA-NN e Python estão disponíveis em seu sistema. Se algum módulo estiver faltando, clique em baixar atualização ou baixar para recuperá-lo.
Agora, mude para a guia do fluxo de trabalho. Selecione padrão no menu suspenso do fluxo de trabalho e clique em carregar fluxo de trabalho. Em seguida, clique em adicionar arquivos para inserir os caminhos do arquivo.
Atribua o nome do experimento e o número da réplica biológica em atribuir arquivos ou deixe-o em branco. Em seguida, clique na guia do banco de dados para alternar para ele. Carregue um arquivo FASTA do disco ou baixe um que corresponda à espécie de amostra.
Durante o download, selecione apenas as opções de sequências revisadas, adicione iscas e adicione contaminantes comuns para uma execução simples. Clique na guia MSFragger para alterar a exibição. Selecione a configuração padrão de pesquisa fechada e clique em carregar.
Em configurações de correspondência de pico, mantenha todos os valores padrão. Para calibração e otimização, selecione nenhum para reduzir o tempo de processamento. Para a digestão de proteínas, ajuste os parâmetros com base nos requisitos do experimento e mantenha as configurações padrão restantes.
Agora, mude para a guia de validação. Desmarque prever RT e prever espectros, pois essas opções são destinadas a fluxos de trabalho de aquisição independentes de dados. Clique na guia quant MS1.
Selecione executar quant MS1 e clique em padrões de quant de carga. Escolha Ion quant e deixe todas as outras configurações com os valores padrão. Por fim, clique na guia de execução para prosseguir.
Selecione o diretório de saída desejado e clique em executar para começar a analisar os dados. Em pacientes com adenocarcinoma ductal pancreático, ou PDAC, SERPINA5 e HPSE mostraram expressão significativamente reduzida, enquanto FGB exibiu expressão aumentada no soro em comparação com indivíduos normais. Nas amostras de tumor de carcinoma hepatocelular, ENO3, PLS3, MTAP, SERPINB9 e ITPR2 mostraram expressão reduzida em relação aos tecidos pareados, enquanto ME1, CYP27A1, RPS16 e ATP5PF foram significativamente aumentados.
A visualização do mapa de calor revelou expressão proteica consistentemente elevada no soro de pacientes com PDAC em comparação com indivíduos normais. A análise de enriquecimento de ontologias gênicas do soro de PDAC revelou uma regulação positiva significativa de processos relacionados à coagulação e hemostasia. A análise GO de tumores de carcinoma hepatocelular identificou enriquecimento em nucleotídeos e processos metabólicos, incluindo o metabolismo de nucleotídeos de purina e vias metabólicas de NAD.
A análise do enriquecimento da via KEGG do soro PDAC revelou ativação significativa da via das cascatas do complemento e da coagulação, juntamente com a degradação do glicosaminoglicano. A análise de KEG em amostras de tumor de carcinoma hepatocelular identificou enriquecimento na sinalização PPAR, metabolismo do carbono e vias de doenças neurodegenerativas, embora com menor significância estatística. A rede de interação proteína-proteína para proteínas séricas PDAC reguladas positivamente revelou um cluster central envolvendo fator de coagulação 11, cadeia beta de fibrinogênio e inibidor de serina protease plasmática, bem como várias proteínas isoladas, incluindo HPSE, CD5 antigen-like e CRISP3.
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Visão Geral
Este estudo fornece um guia abrangente para biólogos analisarem dados proteômicos complexos usando ferramentas gratuitas e de última geração.
Principais Componentes do Estudo
Área de Pesquisa
- Proteômica
- Análise de dados
- Validação biológica
Fundamentos
- Desafios enfrentados pelos biólogos ao usar dados de proteoma público devido à complexidade.
- A necessidade de diretrizes simples para capacitar a validação e exploração de dados.
- Importância de utilizar ferramentas de software eficientes e independentes de fornecedor para análise proteômica.
Métodos Utilizados
- Análise de dados proteômicos baseada em espectrometria de massa.
- Uso de software como DIA-NN e MSFragger para processamento de dados.
- Diretrizes para carregar e analisar conjuntos de dados, incluindo configurações para geração de biblioteca espectral.
Principais Resultados
- Identificação de mudanças significativas na expressão gênica em adenocarcinoma ductal pancreático e carcinoma hepatocelular.
- Visualizações de mapa de calor revelam perfis de expressão protéica distintos.
- Análises GO e KEGG destacam vias ativadas no contexto dos cânceres estudados.
Conclusões
- O estudo demonstra a eficácia do software gratuito no avanço da análise proteômica.
- Os resultados são relevantes para pesquisas em andamento em biologia do câncer e proteômica.
Perguntas Frequentes
Executive Industry Relevance
Mass spectrometry-based proteomics is increasingly central to early discovery and translational research, yet data complexity and lack of accessible workflows limit its broader adoption in biopharma R&D. This article demonstrates how free, vendor-agnostic computational tools enable robust interrogation and validation of public proteomic datasets, supporting hypothesis-driven research without new experimental burden. Streamlined data analysis workflows enhance predictive confidence and facilitate cross-study comparisons, directly impacting target validation and biomarker discovery pipelines.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables interrogation of proteomic datasets for functional target validation and pathway analysis.
- Supports biological de-risking by revealing protein expression changes in disease-relevant samples.
- Facilitates portfolio triage through quantitative identification of dysregulated proteins.
Screening & Assay Development
- Prepares validated protein lists and quantitative outputs for downstream assay development.
- Standardizes data processing using reproducible, open-source computational workflows.
- Enables scalable screening readiness by leveraging public datasets and automated analysis pipelines.
Translational & Preclinical Research
- Aligns proteomic findings with disease biology and pathway enrichment for translational biomarker exploration.
- Supports continuity from discovery to preclinical validation by integrating public and proprietary datasets.
- Provides mechanistic de-risking through pathway and network analysis of dysregulated proteins.
Pipeline & Workflow Integration
This workflow positions mass spectrometry data analysis from early discovery through lead identification and translational research, leveraging public repositories and free computational tools.
- Discovery Biology: Empowers hypothesis testing and pathway clarification using curated proteomic datasets.
- Screening: Delivers reproducible, quantitative protein expression outputs for assay development.
- Analytics: Generates volcano plots, heat maps, and pathway enrichment statistics for comparative analysis.
- Translational Research: Connects protein-level changes to disease mechanisms and biomarker candidates.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable, scalable workflow for ongoing proteomic data mining and validation.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in target and biomarker validation.
- Operational Value: Promotes standardization, reproducibility, and scalability across R&D teams.
- Strategic Value: Enables informed go/no-go decisions and capital-efficient portfolio advancement.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted prioritization and cross-functional data integration.
Implementation Considerations
- Requires expertise in proteomics data analysis and familiarity with open-source computational tools.
- Needs access to appropriate computational infrastructure and software dependencies.
- Demands cross-team standardization of data formats and analysis parameters.
- Adaptation may be needed for different species or experimental designs via appropriate FASTA files.
- Dependent on quality and completeness of public or in-house proteomic datasets.
