Name: İnsan Hastalığının Altında Yatan Konak-Mikrobiyom Etkileşimlerini Analiz Etmek için Galaxy Biyoinformatik Platformunda Uygulanan Bir Klinik Metaproteomik İş Akışı (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-01-10T14:45:00.000+00:00
Duration: 9 min 52 s
Description: Keşfedin klinik metaproteomik analiz yöntemlerini Galaxy platformunda uygulayarak. Bu biyoinformatik iş akışı, kistik fibrozis ve COVID-19 gibi hastalıklarda mikrobiyal proteinleri tanımlamak için veritabanı azaltma ve çoklu arama algoritmaları kullanır.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

<meta charset="utf8"></head><body>Galaksi Etkin Metaproteomik: Konak-Mikrobiyom Etkileşimine İlişkin Öngörüler

<table><tbody><tr><td>Koleksiyonu Daralt</td><td>GalaxyP</td><td>Galaxy Sürüm 5.1.1</td><td>Bir veri kümesi listesi koleksiyonunu tek bir dosyada birleştirir (liste sırasına göre)</td></tr><tr><td>Veri kümelerini birleştirin</td><td>GalaxyP</td><td>Galaxy Sürüm 0.1.1</td><td>Dosyaları kuyruktan başa</td></tr><tr><td>birleştirin GalaxyP</td><td></td><td>Galaxy Sürüm 1.0.2</td> Bir <td>dosyadan belirtilen sütunları kesin (seçin)</td></tr><tr><td>FASTA Dosyaları Birleştirin ve Benzersiz Dizileri Filtreleyin</td><td>GalaxyP</td><td>Galaxy Sürüm 1.2.0</td><td>FASTA veritabanı dosyalarını birleştirin</td></tr><tr><td>FastaCLI</td><td>GalaxyP</td><td>Galaxy Sürüm 4.0.41+galaxy1</td><td>FASTA dosyalarına sahte diziler ekler</td></tr><tr><td>FASTA'dan Tablular'a</td><td>GalaxyP</td><td>Galaxy Sürüm 1.1.0</td><td>MOSTA biçimli dizileri SEKME ile ayrılmış biçime dönüştürme</td></tr><tr><td>Filtrele</td><td>GalaxyP</td><td>Galaxy Sürüm 1.1.1</td> Basit <td>ifadeler kullanarak sütunları filtreleme</td></tr><tr><td>Tablo</td><td>GalaxyP Galaxy</td><td>Sürüm 3.3.0'ı</td><td>filtreleyin Tablo dosyasını satır filtreleri aracılığıyla filtreleme</td></tr><tr><td>Galaxy Avrupa (AB) sunucusu</td><td>GalaxyP</td><td></td><td>https://usegalaxy.eu/</td></tr> <tr><td>Grubu</td><td>GalaxyP</td><td>Galaxy Sürüm 2.1.4</td><td>Bir dosyayı belirli bir sütuna göre gruplandırın ve toplu işlevleri gerçekleştirin</td></tr><tr><td>Tanımlama Parametreleri</td><td>GalaxyP</td><td>Galaxy Sürüm 4.0.41 + galaxy1</td><td>SearchGUI/PeptideShaker Öğrenme Yolu için tanımlama parametrelerini ayarlayın</td></tr>: Galaxy GalaxyP <tr><td></td><td></td><td>https://training.galaxyproject.org/training-material/learning-pathways/clinical-metaproteomics.html</td>MaxQuant GalaxyP Galaxy Sürüm 2.0.3.0+galaxy0 (Keşif modülü)<td>içindeki klinik metaproteomik iş akışları</td></tr><tr><td></td><td></td><td>; Galaxy Sürüm 1.6.17.0+galaxy4 (Niceleme modülü)</td><td>Büyük kütle spektrometrik veri dosyalarının analizi için kantitatif proteomik yazılım paketi</td></tr><tr><td>MetaNovo</td><td>GalaxyP</td><td>Galaxy Sürüm 1.9.4+galaxy4</td><td>Kütle spektrometresi analizi için hedeflenen bir veritabanı (eşleşen proteinlerden) oluşturmak için MS/MS verilerini bir FASTA veritabanına (bilinen proteinlerden) karşı arayın</td></tr><tr><td>msconvert</td><td>GalaxyP</td><td>Galaxy Sürüm 3.0.20287.2</td><td>Kütle spektrometresi dosyalarını dönüştürün ve/veya filtreleyin</td></tr><tr><td>MSstatsTMT</td><td>GalaxyP</td><td>Galaxy Sürüm 2.0.0+galaxy1</td><td>Tandem kütle etiketi (TMT) etiketlemesi kullanılarak av tüfeği kütle spektrometresi tabanlı proteomik deneylerde diferansiyel olarak bol proteinlerin tespiti için R tabanlı paket</td></tr><tr><td>PepQuery2</td><td>GalaxyP</td><td>Galaxy Sürüm 2.0.2+galaxy0</td><td>İlgilenilen bilinen ve yeni peptitleri tanımlamak ve/veya doğrulamak için peptit merkezli arama motoru</td></tr><tr><td>PeptideShaker</td><td>GalaxyP Galaxy</td><td>Sürüm 2.0.33 + galaxy1</td><td>Protein tanımlaması için SearchGUI'den gelen sonuçları yorumlayın</td></tr><tr><td>Protein Veritabanı İndirici</td><td>GalaxyP</td><td>Galaxy Sürüm 0.3.4</td><td>Belirtilen protein dizilerini bir FASTA dosyası olarak indirin</td></tr><tr><td>Sorgu Tablosu</td><td>GalaxyP</td><td>Galaxy Sürüm 3.3.0</td><td>Tablo dosyalarını şuraya yükleyin&nbsp; SQLite veritabanı</td></tr><tr><td>Başlangıç</td><td>GalaxyP</td><td>Galaxy Sürüm 1.0.0'ı</td><td>kaldır Bir dosyadan belirtilen sayıda (başlık) satırı kaldırın</td></tr><tr><td>SearchGUI</td><td>GalaxyP</td><td>Galaxy Sürüm 4.0.41 + galaxy1</td><td>Arama motorlarını MGF tepe listelerinde çalıştırın ve sonuçları Peptide Shaker'a giriş için hazırlayın</td></tr><tr><td>GalaxyP</td><td>Galaxy Sürüm 1.0.4'ü</td><td>seçin</td> Bir <td>ifadeyle eşleşen satırları seçme</td></tr><tr><td>Unipept</td><td>GalaxyP</td><td>Galaxy Sürüm 4.5.1</td><td>Triptik peptitler için UniProt girişlerini ve taksonomik bilgileri alın</td></tr><tr><td>UniProt</td><td>GalaxyP</td><td>Galaxy Sürüm 2.3.0</td><td>Protomu UniProtKB'den XML (UniProtXML) veya FASTA dosyası olarak indirin</td></tr></tbody></table>

İnsan hastalığının altında yatan konak-mikrobiyom etkileşimlerini analiz etmek için galaxy biyoinformatik platformunda uygulanan bir klinik metaproteomik İş akışı

A Clinical Metaproteomics Workflow Implemented within Galaxy Bioinformatics Platform to Analyze Host-Microbiome Interactions Underlying Human Disease

Burada açıklanan genel protokol, PTF örneklerinin21 bir alt kümesinden elde edilen MS/MS dosyalarında gösterilmiştir. Do ve ark.21, Boylan ve ark.29ve Afiuni-Zadel ve ark.30 tarafından açıklanan prosedürleri takiben toplanan PTF örneklerinden dört MS/MS dosyasını analiz etti. Bu iş akışı, mikrobiyal proteinlere öncelik verir, ancak mikrobiyal proteinlere paralel olarak insan proteinlerinin karakterizasyonu için esneklik sunar<...

İnsan Hastalığının Altında Yatan Konak-Mikrobiyom Etkileşimlerini Analiz Etmek için Galaxy Biyoinformatik Platformunda Uygulanan Bir Klinik Metaproteomik İş Akışı

Clinical metaproteomics reveals host-microbiome interactions underlying diseases. However, challenges to this approach exist. In particular, the ...

a-clinical-metaproteomics-workflow-implemented-within-galaxy

Research

JoVE Journal

Immunology and Infection

İmmünoloji ve Enfeksiyon

Bu protokol, deniz suyundan toplanan mikrobiyal biyokütleden protein ve DNA'nın ekstraksiyonu ve konsantrasyonu ve ardından tandem kütle spektrometresi tabanlı proteomik analiz için uygun triptik peptitlerin üretilmesi içindir.

Bir Aquatic Mikrobiyal Metaproteomics İş Akışı: Tandem Kütle Spektrometre tabanlı analiz için uygun Triptik Peptitler için Hücreleri itibaren

Bu iletişim kuralı tek bir üretim için doğal organik madde ve mikrobiyal proteomik farklı ekosistemleri içinde tam olarak eşleştirilmiş karakterizasyonu sonuçlanan tamamlayıcı analitik ve omics teknikleri açıklar. Bu yaklaşım sağlam karşılaştırmalar metabolik yollar ve sera gazı üretim tanımlamak ve çevresel değişimin yanıt tahmin için önemli dönüşümleri tanımlamak için izin verir.

Karmaşık doğal organik madde karışımları karakterize için tek işlem hacmi tamamlayıcı yüksek çözünürlüklü analitik teknikler

OpenProt polycistronic manken ökaryotik genleri zorlar serbestçe erişilebilir bir veritabanıdır. Burada, bir protokol OpenProt veritabanları kullanımı için kütle spektrometresi veri kümeleri sorguya zaman mevcut. OpenProt kullanarak proteomik deneyler çözümleme için veritabanına roman ve önceden belirlenemeyen proteinler için izin verir.

Kütle spektrometresi tabanlı proteomik analizleri roman proteinler açıklayacak OpenProt veritabanı kullanarak kanonik olmayan açık okuma çerçevesi tercüme

Burada açıklanan serbestçe kullanılabilir araçları kullanarak 16S rRNA metagenomik sıralama ve analiz kullanarak mikrobiyom profilleme için basitleştirilmiş bir standart işletim prosedürüdür. Bu protokol mikrobiyom alanında yeni araştırmacılar yanı sıra daha yüksek bir çözünürlükte bakteriyel profilleme elde etmek için yöntemler güncellemeleri gerektiren yardımcı olacaktır.

İki adımlı PCR ve Yeni Nesil 16S rRNA Gen Sıralaması Kullanarak Mikrobiyota Analizi

Burada, kitle spektrometresi bazlı proteomik enfeksiyon sırasında konak ve patojen arasındaki etkileşimin profilini çıkarmak için bir protokol sunuyoruz. Bu protokol, tek bir deneyde hem konakçının (örneğin, makrofajlar) hem de patojenin (örneğin Cryptococcus neoformans)protein bolluğundaki değişiklikleri ölçmek için etiketsiz niceleme kullanır.

Keşif Odaklı Konak-Patojen Etkileşimleri için Etiketsiz Nicel Proteomik İş Akışı

Burada sunulan protokol, RNA dizilimi transkriptom verilerini ham okumalardan fonksiyonel analize analiz etmek için kalite kontrolü ve gelişmiş istatistiksel analitik yaklaşımlara yönelik ön işleme adımları da dahil olmak üzere eksiksiz bir işlem hattını açıklar.

Konak-Patojen Etkileşimlerini Araştırmak için Yüksek Verimli Transkriptom Analizi

Bir<em&gt; In vitro</emOkumak&gt; Co-enfeksiyon Modeli<em&gt; Plasmodium falciparum</emİnsan İlköğretim Monosit kökenli Bağışıklık Hücrelerde&gt;-HIV-1 Etkileşimleri

Virüsler veya hücre dışı veziküller, yüzey antijenlerini tanıyan antikorlara bağlı 15 nm manyetik nanopartiküller ile immüno-yakalandı. Yakalanan virionlar veya veziküller, diğer yüzey antijenlerine karşı floresan antikorlarla etiketlendi. Elde edilen kompleksler yüksek manyetik alanda ayrıldı ve floresan üzerinde tetiklenen geleneksel akış sitometreleri ile analiz edildi.

Virionlar antijenik Spectra ve ekstrasellüler veziküllerin Analiz Virometry Akış

Bu makalede, tanımlamak ve hücre içi boyama ile fare böbrek, aort ve lenf düğümleri içinde mevcut fonksiyonel T lenfosit alt grupları ölçmek ve akım sitometri ayrıntılı bir metodoloji sağlar. anjiotensin II hipertansiyon modeli açıklamak adım-adım, usul ve flow sitometri temel ilkelerine ve hücre içi boyama seçildi.

Hücre içi Boyama ve Sitometrisi Hipertansiyon Modelinde Fare Aort, Böbrek ve Lenf düğümleri içinde lenfosit alt tanımak

İnsan immün yetmezlik virüsü (HIV) ex vivo insan kurcalayarak enfeksiyon virüs Patogenez değerli bir 3D modeli sağlar. Burada, işlemek ve doku örnekleri insan bademcikler ve kadın genital mucosae HIV-1 enfekte ve kültür sıvı-AIR arabirimiyle, proje için bir protokol açıklayın.

Ex Vivo İnsan lenfoid doku ve erkek Genital mukoza insan immün yetmezlik virüsü 1 ve Histoculture ile enfeksiyonun

Keşfedin klinik metaproteomik analiz yöntemlerini Galaxy platformunda uygulayarak. Bu biyoinformatik iş akışı, kistik fibrozis ve COVID-19 gibi hastalıklarda mikrobiyal proteinleri tanımlamak için veritabanı azaltma ve çoklu arama algoritmaları kullanır.

İnsan Hastalığının Altında Yatan Konak-Mikrobiyom Etkileşimlerini Analiz Etmek için Galaxy Biyoinformatik Platformunda Uygulanan Bir Klinik Metaproteomik İş Akışı (Video) | JoVE Journal

İnsan Hastalığının Altında Yatan Konak-Mikrobiyom Etkileşimlerini Analiz Etmek için Galaxy Biyoinformatik Platformunda Uygulanan Bir Klinik Metaproteomik İş Akışı

Daha fazla video keşfet