Моделирование четвертичной структуры с помощью химической поперечной масс-спектрометрии: расширение отчетов TX-MS Jupyter
20 октября 2021 г.
Целевая сшивающая масс-спектрометрия создает четвертичные модели структуры белка с использованием данных масс-спектрометрии, полученных с использованием до трех различных протоколов сбора. При выполнении в виде упрощенного рабочего процесса на веб-сервере Cheetah-MS результаты отображаются в записной книжке Jupyter. Здесь мы демонстрируем технические аспекты того, как Jupyter Notebook может быть расширен для более глубокого анализа.
Этот метод использует возможности Jupyter Notebook для предоставления информативных и визуально привлекательных отчетов, позволяя пользователям расширять и настраивать отчет воспроизводимым и отслеживаемым образом. Этот гибкий метод позволяет фиксировать все пользовательские модификации в достаточной детализации для воспроизведения в более поздние сроки или другим пользователем. Хотя этот метод обычно применим в любой области исследований, он в первую очередь предназначен для наук о жизни Mucor, области исследований, которая может производить сложные данные.
Перед началом анализа откройте целевой сайт масс-спектрометрии с перекрестными ссылками. При переходе на веб-сайт появится экран приветствия с высокоуровневым описанием сервиса TX MS.web. На вкладке учебника можно увидеть подробное описание предоставляемых услуг, включая информацию о том, как пользоваться сервисом и как анализировать результаты.
На вкладке загрузки можно загрузить программное обеспечение и ресурсы. Все программное обеспечение доступно под лицензией с открытым исходным кодом. На вкладке «Лицензия» лицензия BSD 3 явно делает программное обеспечение максимально доступным для использования.
Вкладка Контакты содержит контактную информацию для отправки вопросов или комментариев. Чтобы отправить электронное письмо с запросом учетных данных пользователя, вернитесь на вкладку Cheetah и щелкните гиперссылку адреса электронной почты в нижней части страницы. Введите соответствующую информацию в строку темы в теле письма.
Ответ будет отправлен как можно быстрее. После получения электронного письма с подтверждением с учетными данными пользователя войдите в систему и загрузите данные масс-спектрометрии на веб-сайт. Щелкните Отправить рабочий процесс и введите заголовок и описание.
Затем щелкните Просмотреть рабочий процесс и выберите рабочий процесс Cheetah. После выполнения работы мастера используйте интерактивное средство просмотра для проверки записной книжки Jupyter. Чтобы установить JupyterHub, установите Docker в соответствии с инструкциями и загрузите контейнер JupyterHub Docker с расширением Jupyter openBIS.
После запуска Docker запустите контейнер P8171:8000 malmstroem/jove:latest. Перейдите по указанному веб-адресу и авторизуйтесь с именем пользователя и паролем Пользователя. Чтобы загрузить отчет, нажмите кнопку Создать в Python 3, чтобы открыть новую вкладку с записной книжкой без названия.
Щелкните Настроить подключения openBIS в меню инструментов Jupyter и введите TX MS в качестве имени, веб-адрес TX MS для URL-адреса, Guest для пользователя и G-U-E-S-T-P-A-S-S-W-D для пароля. Выберите новое подключение и нажмите кнопку Выбрать подключение, чтобы найти отчет. Затем щелкните, загрузите в ячейку и запустите все, чтобы вернуть отчет.
Чтобы расширить отчет, щелкните ячейку и вставьте ниже, чтобы добавить новую ячейку внизу. Затем щелкните код, нажмите shift и enter, чтобы выполнить ячейку. Чтобы отправить отчет, нажмите кнопку отправки, чтобы создать новый набор данных.
Репрезентативная структура М1 и альбумина с верхними поперечными связями, нанесенными на структуру, показана здесь. Все сшивки были получены с помощью целевой масс-спектрометрии сшивания после анализа данных MS1 высокого разрешения и независимых данных сбора, а вычислительные модели были предоставлены протоколом RosettaDock. Важно помнить, что белковые взаимодействия разнообразны с точки зрения их стабильности.
Таким образом, ваши результаты могут отличаться. Нынешняя методология ограничена бинарными взаимодействиями и поэтому не может быть применена к более сложным белковым четвертичным структурам. Тем не менее, моделирование отдельных пар может обеспечить хорошую основу для построения более сложных структур.
Подробная информация об интерфейсе связывания может быть полезна во многих отношениях, например, для предположения мутаций, которые могут либо стабилизировать, либо дестабилизировать белковые взаимодействия. Таким образом, это может быть полезно для лучшего понимания роли белково-белковых взаимодействий.
Обзор
В данной статье рассматривается метод создания моделей четвертичной структуры белков с использованием таргетной масс-спектрометрии с химическим сшиванием. Рабочий процесс выполняется на веб-сервере Cheetah-MS, а результаты представляются в настраиваемом Jupyter Notebook.
Основные компоненты исследования
Область науки
- Масс-спектрометрия
- Анализ структуры белков
- Вычислительная биология
Теоретическая часть
- Таргетная масс-спектрометрия с химической сшивкой — это метод изучения белковых взаимодействий.
- Данный метод предназначен для комплексного анализа данных в науках о жизни.
- Jupyter Notebooks предоставляют гибкую платформу для анализа и представления данных.
- Программное обеспечение с открытым исходным кодом повышает доступность метода для исследователей.
Цель исследования
- Продемонстрировать упрощенный рабочий процесс моделирования структуры белка.
- Показать возможности Jupyter Notebooks для составления научных отчетов.
- Предложить воспроизводимый метод анализа данных масс-спектрометрии.
Используемые методы
- Использование веб-сервера Cheetah-MS для отправки данных.
- Интеграция Jupyter Notebook для генерации отчетов.
- Применение протокола RosettaDock для компьютерного моделирования.
- Подробные инструкции для пользователя по установке программного обеспечения и анализу данных.
Основные результаты
- Успешное моделирование структур белков с картированием сшивок.
- Демонстрация применимости метода к бинарным белковым взаимодействиям.
- Получение данных о белок-белковых взаимодействиях и их стабильности.
- Возможность предложения мутаций для влияния на белковые взаимодействия.
Выводы
- Данная методология эффективна для анализа бинарных белковых взаимодействий.
- Результаты могут варьироваться в силу разнообразия природы белковых взаимодействий.
- Дальнейшая разработка может улучшить моделирование сложных структур.
Часто задаваемые вопросы
Значимость для промышленности
Моделирование четвертичной структуры с помощью таргетной масс-спектрометрии с химической сшивкой (TX-MS) позволяет с высокой степенью достоверности картировать белок-белковые взаимодействия непосредственно в сложных биологических образцах, исключая необходимость в масштабной очистке. Интеграция TX-MS с настраиваемыми отчетами в Jupyter Notebook обеспечивает воспроизводимый, прослеживаемый и расширяемый анализ, повышая прогностическую уверенность на ранних этапах поиска и в рабочих процессах структурной биологии. Данная возможность имеет стратегическое значение для отделов исследований и разработок (R&D) биофармацевтических компаний, стремящихся снизить риски при валидации мишеней и ускорить разработку лекарственных средств на основе структурного анализа.
Стратегическое применение в биофармацевтических исследованиях и разработках
Ранние этапы поиска и валидация мишени
- Обеспечивает возможность прямого анализа интерфейсов белок-белковых взаимодействий в условиях, близких к нативным.
- Поддерживает функциональную валидацию мишеней путем картирования сшивок на структурные модели.
- Способствует снижению механистических рисков за счет уточнения поверхностей взаимодействия и стабильности.
- Повышает прогностическую достоверность для последующего дизайна на основе структуры.
Скрининг и разработка анализа
- Подготавливает валидированные структурные модели для использования в рабочих процессах скрининга и разработки анализов.
- Стандартизирует отчетность и анализ с помощью воспроизводимых результатов в Jupyter Notebook.
- Обеспечивает количественную оценку данных кросс-линкинга для оптимизации анализа.
- Поддерживает надежную оценку влияния соединений на белковые взаимодействия.
Трансляционные и доклинические исследования
- Сопоставляет структурные данные со стратегиями трансляционных биомаркеров при картировании комплексов, имеющих значение для заболевания.
- Обеспечивает преемственность от этапа поиска и картирования взаимодействий до валидации на доклинических моделях.
- Снижает риски при принятии решений о дальнейшем продвижении разработки за счет уточнения молекулярных механизмов действия.
Интеграция конвейеров и рабочих процессов
TX-MS с отчетностью на базе Jupyter интегрируется в непрерывный процесс поиска — от ранней валидации мишеней до идентификации соединений-лидеров и доклинических исследований, обеспечивая итеративную проверку гипотез и уточнение моделей.
- Открывающая биология: позволяет осуществлять картирование интерфейсов белков и сетей их взаимодействия на основе выдвинутых гипотез.
- Скрининг: предоставляет стандартизированные количественные данные о кросс-линкинге для обеспечения готовности анализа.
- Аналитика: обеспечивает прослеживаемые и расширяемые отчеты для сравнительного анализа и поддержки принятия решений.
- Трансляционные исследования: связывает структурные данные с системами, имеющими значение для заболеваний, при наличии картированных комплексов.
- Корпоративное повторное использование: предлагает многоразовую платформу с открытым исходным кодом для непрерывных исследований структуры и взаимодействий.
Операционное и корпоративное воздействие
- Научная ценность: повышает прогностическую достоверность и снижает неопределенность при валидации мишеней.
- Операционная ценность: способствует воспроизводимости, прослеживаемости и масштабируемости за счет стандартизированных цифровых рабочих процессов.
- Стратегическая ценность: позволяет принимать обоснованные решения о продолжении или прекращении разработки (go/no-go) и эффективно управлять портфелем с точки зрения затрат капитала.
- Влияние на портфель: обеспечивает приоритезацию с учетом рисков и продвижение структурно валидированных мишеней.
Особенности реализации
- Требуется опыт работы в области масс-спектрометрии, структурного моделирования и компьютерного анализа.
- Необходим доступ к масс-спектрометрическому оборудованию и вычислительной инфраструктуре для обработки и визуализации данных.
- Требуется стандартизация форматов данных и методов отчетности между исследовательскими группами.
- Возможности адаптации метода для более сложных (небинарных) белковых комплексов в настоящее время ограничены.
- Практические ограничения включают вариабельность стабильности белковых взаимодействий и возможность обобщения моделей.
Часто задаваемые вопросы по биофармацевтике
Chapters in this video
0:04
Introduction
0:47
Targeted Cross-Linking Mass Spectrometry (TX-MS)
2:21
JupyterHub Installation
2:51
Report Download
3:30
Report Extension and Uploading
3:50
Results: Representative Structural Model of Streptococcus Pyogenes Protein M1 and Human Albumin with XLs Mapped on the Structure
4:18
Conclusion
