Быстрый и количественный метод для столб-поступательные изменения и вариант включено сопоставление пептидов в геномов
22 мая 2018 г.
Здесь мы представляем средство proteogenomic PoGo и протоколы для быстрого, количественных, столб-поступательные изменения и вариант включено сопоставление пептидов, выявленных с помощью масс-спектрометрии на ссылку геномов. Этот инструмент имеет для интеграции и визуализации proteogenomic и личных протеомических исследований взаимодействия с данными ортогональных геномики.
Общая цель этого программного протокола состоит в том, чтобы продемонстрировать использование PoGo для картирования пептидов с соответствующими посттрансляционными модификациями и количественной информацией из экспериментов по масс-спектрометрии для референсных геномов, а также обеспечить интеграцию и визуализацию с данными ортогональной геномики. Этот инструмент может помочь добавить геномную информацию в списки пептидов, сгенерированные в результате масс-спектрометрического протеомного поиска, чтобы облегчить интеграцию с данными секвенирования РНК. Основное преимущество этого инструмента заключается в том, что он прост в использовании, быстр и поддерживает дополнительную информацию, такую как посттрансляционные модификации, количественное определение и вариация аминокислот.
Для начала загрузите и установите программное обеспечение, показанное в этом видео, как описано в сопроводительном текстовом протоколе. После установки перейдите в папку исполняемых файлов PoGo GUI и запустите программу, дважды щелкнув значок PoGo GUI. Используйте кнопку выбора рядом с исполняемым файлом PoGo.
Затем перейдите в папке исполняемых файлов в соответствующую подпапку операционной системы и выберите исполняемый файл PoGo. Подтвердите его выбор, нажав кнопку открыть. Затем выберите эталонный входной файл для последовательностей белков, нажав кнопку Выбрать.
Перейдите в папку с данными и выберите файл быстрого дня перевода. Подтвердите его выбор, нажав кнопку «Открыть». Выберите файл аннотации к расшифровке с помощью кнопки выбора.
Затем перейдите в папку с данными, выберите файл аннотации GTF и нажмите кнопку «Открыть». Добавьте файл идентификации пептида с помощью кнопки «Добавить» рядом с файлами пептидов. Здесь выберите файл в поддерживаемом формате MZ Tab, MZ Ident ML или MZ ID или в формате четырех столбцов, разделенных табуляцией.
Кроме того, снимите флажки рядом с BED NGTF в окне выбора формата вывода. Оставляйте проверенными только PTM BED и GCT. Затем выберите подходящий вид для данных из выпадающего списка и начните картографирование, нажав кнопку «Пуск».
Сначала загрузите выходной файл PoGo, заканчивающийся на _ptm. bed, в средство просмотра интегративной геномики. Повторите эти действия, чтобы также загрузить файл, заканчивающийся на _noptm.bed.
Этот файл содержит все найденные пептиды без каких-либо модификаций. Изменяйте порядок треков, перетаскивая их в нужное место в списке. Каждый файл будет отображаться в виде отдельных дорожек с именем файла, идентифицирующим дорожку.
Каждый трек изначально показан в свернутом виде. Чтобы развернуть их, щелкните правой кнопкой мыши по названию трека и выберите «Развернуто» для полного просмотра пептидов, включая последовательности. Теперь загрузите файл, заканчивающийся на gct.
Этот файл содержит информацию о количественном отношении пептида. В отличие от ранее загруженных файлов, каждый аннотированный образец будет загружен как отдельная дорожка. При необходимости реорганизуйте образцы с помощью операций перетаскивания.
Перемещайтесь по геному, выбирая хромосому в выпадающем меню, щелкая и удерживая участок хромосомы для увеличения, или вводя геномные координаты. Сопоставление PoGo может быть выполнено с помощью графического пользовательского интерфейса или через интерфейс командной строки. В этой части протокола интерфейс командной строки используется для выделения взаимозаменяемости.
Чтобы сопоставить пептиды вариантов, полученные на предыдущих этапах текстового протокола, с референсным геномом, откройте командную строку и перейдите в папку исполняемых файлов PoGo. Затем введите команду, показанную здесь. Подтвердите выполнение, нажав клавишу Enter, и дождитесь завершения выполнения, прежде чем двигаться дальше.
Визуализируйте пептиды, картированные без несоответствия и с несоответствием в просмотрщике интегративной геномики. В программном обеспечении с графическим интерфейсом пользователя PoGo добавьте файлы идентификации пептидов с помощью кнопки «Добавить» рядом с файлами пептидов и выберите один или несколько файлов, а также перетащите их в пустое поле под файлами пептидов. Затем снимите флажки рядом с PTM BED, GTF и GCT в разделе формата вывода и оставьте отмеченным только BED.
Кроме того, выберите опцию «Объединять несколько входных файлов в один выходной». В результате получится единый выходной файл, объединяющий все пептиды входных файлов. Если оставить эту опцию невыбранной, это приведет к последовательному выполнению программы для каждого входного файла отдельно.
Затем выберите соответствующие виды для данных из раскрывающегося списка, которые согласуются с файлами NGTF для быстрого дня. После выбора запустите сопоставление, нажав кнопку «Пуск». Чтобы создать трековый хаб из картированных пептидов, откройте окно терминала и введите следующую команду в командную строку.
Подтвердите выполнение, нажав клавишу ввода. Выполнение займет совсем немного времени. После этого перенесите сгенерированный хаб треков со всем его содержимым на веб-сервер FTP или GitHub.
В веб-браузере перейдите в браузер генома UCSC и выберите My Data Track Hubs. Затем нажмите на вкладку «Мои хабы». Скопируйте URL-адрес концентратора трека в текстовое поле, а затем загрузите концентратор трека, нажав кнопку Добавить концентратор.
Наконец, выберите браузер генома, чтобы перейти в режим браузера. Пользовательский хаб трека будет отображаться в верхней части списка. Если основой для концентратора дорожки является несколько файлов BED, каждый из файлов будет представлен в виде отдельной дорожки в концентраторе.
Здесь сравниваются PoGo и два других инструмента протеогеномного картирования по их общему использованию памяти и времени аналитического выполнения. PoGo значительно превосходит другие инструменты как по скорости, так и по памяти, и он способен отображать посттрансляционные модификации и количественную информацию, связанную с пептидами, на геном. PoGo использует опцию раскрашивания, чтобы обеспечить простую визуальную помощь в отношении уникальности пептидного картирования в геноме.
Сопоставления красным цветом указывают на уникальность одного транскрипта, в то время как блочные выделения указывают на сопоставление с одним геном. Серые карты показывают пептиды, общие для нескольких генов. Опция PTM BED в PoGo переопределяет цветовой код для учета различных типов посттрансляционных модификаций, указывая местоположение модификации толстым блоком на остатке модифицированной аминокислоты.
В показанных здесь данных протеома, представляющих колоректальный рак, были идентифицированы только два пептида, каждый из которых демонстрировал одно фосфорилирование. Информация в выходном файле GCT содержит количественные значения для областей генома, покрытых пептидами. Пептиды, проходящие через сплайс-соединения, делятся на свои части, не соединяясь.
Для получения более полной информации о сплайсинге дополнительно требуется выходной файл GTF. После загрузки и настройки последовательностей референсных белков и аннотаций тысячи пептидов могут быть отображены по геномным координатам менее чем за пять минут, при этом не допускаются несоответствия последовательностей. При попытке картирования пептидов на референсные геномы с помощью PoGo важно помнить об использовании транслируемых последовательностей транскриптов, кодирующих белки, и связанных с ними аннотаций транскриптов.
После просмотра этого видео вы должны хорошо понять, как использовать PoGo и PoGo GUI для отображения пептидов из протеомных масс-спектрометрических экспериментов с связанной информацией с эталонными геномами и их визуализации.
Обзор
В этой статье представлен PoGo, протеогеномный инструмент, разработанный для быстрого и количественного сопоставления пептидов, выявленных с помощью масс-спектрометрии, насчет ссылок на геномы. Он облегчает интеграцию и визуализацию протеогеномных данных вместе с ортоgonalyными геномными данными.
Ключевые компоненты исследования
Область науки
- Протеогеномика
- Масс-спектрометрия
- Интеграция геномных данных
Фон
- PoGo позволяет сопоставление пептидов с послетрансляционными модификациями.
- Он поддерживает интеграцию с данными РНК-секвенирования.
- Инструмент разработан для простоты использования и скорости.
- Он принимает дополнительную информацию, такую как количественная оценка и варианты аминокислот.
Цель исследования
- Демонстрация использования PoGo для сопоставления пептидов.
- Для облегчения интеграции протеомных и геномных данных.
- Для предоставления удобного интерфейса для исследователей.
Используемые методы
- Установка и настройка программного обеспечения PoGo.
- Сопоставление пептидов с ссылками на геномы с помощью пользовательского интерфейса и командной строки.
- Визуализация данных о пептидах в интегративном геномном просмотрщике.
- Сравнение PoGo с другими протеогеномными инструментами.
Основные результаты
- PoGo превосходит другие инструменты по скорости и использованию памяти.
- Он эффективно сопоставляет послетрансляционные модификации и количественные данные.
- Инструмент предоставляет визуальные вспомогательные средства для уникальности сопоставления пептидов.
- Различные коды цветов указывают на различные характеристики сопоставления.
Выводы
- PoGo является ценным инструментом для протеогеномных исследований.
- Он улучшает интеграцию данных масс-спектрометрии с геномной информацией.
- Эффективность и удобный дизайн программного обеспечения делают его доступным для исследователей.
Часто задаваемые вопросы
Executive Industry Relevance
Integrating quantitative proteomics with genomic annotation is critical for advancing target validation and mechanistic de-risking in biopharma R&D. PoGo enables rapid, scalable mapping of peptides—including post-translational modifications and sequence variants—onto reference genomes, supporting high-confidence data integration across discovery and translational workflows. This capability enhances predictive confidence and portfolio decision-making by bridging proteomic and genomic insights at scale.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables mapping of peptide-level evidence to genomic loci for functional target validation.
- Supports identification of post-translational modifications relevant to pathway interrogation.
- Facilitates mechanistic de-risking by integrating proteomic and transcriptomic data.
- Improves predictive confidence in target selection through variant-enabled mapping.
Screening & Assay Development
- Prepares validated peptide datasets for downstream quantitative and modification-specific assays.
- Standardizes mapping outputs for reproducibility and cross-study comparability.
- Enables scalable processing of large proteomics datasets for screening readiness.
- Supports robust assay development by capturing quantitative and variant information.
Translational & Preclinical Research
- Aligns proteomic findings with genomic coordinates for disease-relevant system studies.
- Enables continuity from discovery through preclinical validation by integrating omics data.
- Supports translational biomarker identification through quantitative mapping outputs.
- Facilitates risk-adjusted advancement decisions by providing comprehensive molecular context.
Pipeline & Workflow Integration
PoGo positions peptide mapping as a bridge between mass spectrometry-based proteomics and genome annotation, supporting workflows from early discovery through translational research.
- Discovery Biology: Integrates peptide-level data with genomic annotation for hypothesis testing and pathway clarification.
- Screening: Delivers standardized, quantitative outputs for assay development and compound evaluation.
- Analytics: Provides quantitative and modification-specific readouts for comparative analysis across conditions.
- Translational Research: Enables mapping of proteomic data to disease-relevant genomic regions for biomarker alignment.
- Enterprise Reuse: Offers scalable, reusable mapping infrastructure for large-scale and multi-study applications.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in target validation.
- Operational Value: Delivers rapid, standardized, and reproducible mapping of millions of peptides.
- Strategic Value: Supports informed go/no-go decisions and capital efficiency by integrating multi-omics data.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization and advancement of discovery programs.
Implementation Considerations
- Requires expertise in proteomics, genomics, and data integration workflows.
- Needs access to mass spectrometry data, reference genome annotations, and compatible computational infrastructure.
- Demands cross-team standardization of input formats and mapping parameters.
- Supports adaptation across multiple species and model systems via Ensembl annotation compatibility.
- Dependent on accurate annotation and input data quality for optimal mapping fidelity.
Biopharma FAQs
Chapters in this video
0:05
Title
0:51
Mapping of Peptides using PoGoGUI
2:36
Visualizing in the Integrative Genomics Viewer
3:57
Mapping Peptides Identified Through a Custom Variant Database to a Reference Genome
4:44
Mapping Peptides from Multiple Files Using PoGoGUI
5:48
Generating a Track Hub from Mapped Peptides and Visualizing a Track Hub in the UCSC Genome Browser
6:50
Results: Post-translational Modification and Varient Enabled Mapping of Peptides to Genomes
8:21
Conclusion
