Name: Analitik yöntemlerin aranabilir bir yapı veritabanını geliştirmek için keminformatiği uygulamak (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-06-06T15:15:00.000+00:00
Duration: 5 min 34 s
Description: Keşfedin AMOS web tabanlı veritabanı ile keminformatikte analitik yöntemleri ve spektral veri erişimini. Araştırmacılar için kullanıcı dostu bir platform sunar ve işbirliğini kolaylaştırır.

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

<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>Aptal</td><td>YOK</td><td>https://git-scm.com/</td><td>Açık kaynaklı sürüm kontrol sistemi.</td></tr><tr><td>JavaScript</td><td>YOK</td><td>https://ecma-international.org/publications-and-standards/standards/ecma-262/</td><td>Programlama dili.&nbsp; ECMA International standartlarına göre tanımlanmıştır.</td></tr><tr><td>PostgreSQL</td><td>PostgreSQL Küresel Geliştirme Grubu</td><td>https://postgresql.org/about/licence</td><td>Açık kaynaklı veritabanı yönetim sistemi.</td></tr><tr><td>Piton</td><td>Python Yazılım Vakfı</td><td>https://www.python.org/</td><td>Açık kaynaklı programlama dili.</td></tr></tbody></table>

analitik yöntemlerin aranabilir bir yapı veritabanını geliştirmek için keminformatiği uygulamak

Applying Cheminformatics to Develop a Structure Searchable Database of Analytical Methods

Yukarıda gösterilen AMOS'un ekran görüntüleri, hem ilgilenilen maddeler için hem de spektrumlar, bilgi formları ve yöntemler arasında yapılan aramalar dahil olmak üzere, uygulamadaki bireysel aramalardan elde edilen tipik sonuçları göstermektedir. Veritabanını sorgulamanın çeşitli yolları, veriler ve ilgili oldukları maddeler hakkında daha derin bir araştırmaya izin verecek şekilde en olası ve en yararlı arama türlerini kapsamayı amaçlamaktadır.
Bir kullanıcının aramasına yardımcı olmak için, işlevlerin çoğu, mevcut verilerin daha derin bir şekilde incelenmesini desteklemeyi amaçlayan yollarla birbirine bağlanır. Örnek bir iş akışı olarak, işlevsel kullanım sınıflandırması görselleştirmesi, söz konusu işlevsel sınıfla ilgili yöntemlerin ve bilgi formlarının görünümlerine bağlanır, bu öğelerden madde listeleri çıkarılabilir ve toplu aramaya beslenebilir veya tek tek belgeler incelenebilir ve bu belgelerdeki tek tek maddeler daha fazla araştırılabilir. Yöntemlerdeki birçok madde de veritabanında deneysel kütle spektrumlarına sahip olduğundan, bu, bir araştırmacının bir madde kategorisinden, belirli bir maddenin varlığını test edebilen bir dizi yöntem ve spektruma hızlı bir şekilde geçmesine izin verebilir (bkz. Şekil 9).
Sonuçlar büyük ölçüde neyin arandığına ve hangi aramanın veya aramaların çalıştırıldığına bağlı olacağından, tüm uygulama için temsili sonuçların tanımlanması zordur. Genel olarak, bir "başarı"yı kullanıcı deneyimi açısından tanımlamak daha doğru olabilir; Bu durumda, aşağıdakilerin genel olarak geçerli olacağı umulmaktadır: Arama ve filtreleme yöntemlerinin (ve farklı aramalar ve filtreler arasında geçiş yapma yeteneğinin) bir kullanıcının hangi bilgi alt kümelerini istediğini belirlemede etkili olduğu; kullanıcının bulduğu sonuçların doğru ve yararlı olması. Şekil 10'da , AMOS işlevlerini gösteren örnek bir iş akışı gösterilmektedir.
<img alt="Figure 10" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/68194/68194fig10.jpg"> 
Şekil 10: AMOS işlevlerini gösteren örnek iş akışı. İş akışı, fonksiyonel kullanım sınıflandırması (solunum ilaçları) ile başlar, kandaki solunum ilaçları ile ilgili yöntemleri filtreler, belirli bir yöntemi inceler ve bu yönteme dahil edilen bir madde için spektrumları tanımlar. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/68194/68194fig10large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>

Analitik yöntemlerin aranabilir bir yapı veritabanını geliştirmek için keminformatiği uygulamak

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

EPA bilim adamlarının dağıtılmış kaynaklardan analitik yöntemler bulmaları için kolay bir yol oluşturmak istiyoruz, böylece bilim adamlarımız interneti taramak için daha az zaman harcayabilir ve bunun yerine mevcut kimyasal bilişim sistemimize entegre edilmiş küratörlü bir kaynağa sahip olabilirler. Oluşturduğumuz şey, esasen bu belgeleri çıkarılan kimyasal maddelerle eşleştiren hafif bir belge yönetim sistemidir. Sonuç olarak, bu kimyasalları tespit etmek için halihazırda uygulanmış olan yöntemleri bulmak için farklı kimyasal tanımlayıcılar kullanılarak binlerce analitik yöntem aranabilir. Topluluğun, bir kimyasal için mevcut bir referans analitik yöntemi veya belirli bir yöntem için iyi bir başlangıç koşulları seti elde etmek için arama yapabileceği başka bir ücretsiz çevrimiçi analitik yöntem veritabanı yoktur. Bu protokol, okuyucuya yöntem geliştirme çalışmalarını desteklemek için yararlı verileri toplamak için AMOS'u nasıl kullanacağını öğretir. Analitik yöntem verilerinin nasıl toplanacağı ve veritabanımıza ve uygulamamıza nasıl entegre edileceği hakkında çok şey öğrendik. Bu binlerce belgeyi bir araya getirerek ve bunlarla ilişkili kimyasal maddelerle eşleştirerek, artık bu belgelerin kullanımını keşfetmek ve bilim adamlarının sorgulayabileceği geniş bir dil yapay zeka modelini geliştirmek için mükemmel bir veri setine sahibiz.[Anlatıcı] Başlamak için gezinme çubuğunun sol üst köşesindeki metin alanına veya ön sayfadaki arama alanına gidin ve bir Madde Adı, CAS Kayıt Numarası, InChIKey veya DSSTox Madde Tanımlayıcısı girin. Aramayı yürütmek için Enter tuşuna basın veya Ara'ya tıklayın. İlişkili kaydı sayfanın sağ tarafında görüntülemek için sonuçta elde edilen tabloda bir satır seçin. Toplu arama yapmak için, giriş verileri alanına DSSTox Madde Tanımlayıcılarının bir listesini girin ve her satıra bir tanımlayıcı yerleştirin. Sonuçları filtrelemek veya kayıtlara ek bilgi eklemek için Arama seçenekleri altındaki onay kutularını kullanın. Belirli bir madde listesiyle ilişkili veritabanındaki tüm kayıtlara ilişkin bilgileri listeleyen bir elektronik tablo dosyası oluşturmak ve indirmek için sayfanın altındaki aramaya tıklayın. Arama tamamlandığında, Ek Aramalar'a ve ardından Benzerlik Yapısı Araması'na tıklayın. Madde Tanımlayıcıyı girin, filtre minimum madde benzerliğini 0,8 olarak ayarlayın ve bir sekme tablosu elde etmek için Ara'ya tıklayın. Ardından, aranan madde ile tablodan seçilen madde arasında yapısal bir karşılaştırma görüntülemek için tabloda bir satır seçin. Sınıflandırıcı araması gerçekleştirmek için sayfanın üst kısmındaki alanı kullanarak ilk sınıflandırma düzeyini seçin. Ardından, bir sonraki seviye için sınıflandırma listesini görüntülemek için alanın altındaki düğmeyi tıklayın. Bu işlemi ikinci ve üçüncü seviyeler için tekrarlayın, her seferinde bir sınıflandırma seçin ve devam etmek için düğmeye tıklayın. Dördüncü seviyeyi seçtikten sonra, aramayı çalıştırmak ve sınıflandırıcı sınıflandırmasının seçilen dört seviyesine ait tüm maddeleri listelemek için aşağıdaki düğmeye tıklayın. Bir yöntem listesi ve bilgi sayfası araması gerçekleştirerek tüm bilgi formları ve yöntemler için veritabanında arama yapın. Sonuç tablosu yüklendikten sonra, verileri belirli alanlara göre filtrelemek için her sütunun üst kısmındaki giriş alanlarını kullanın. Kütle spektrumu araması yapmak için, hedef madde için Dalton cinsinden bir kütle aralığı ve Dalton veya milyonda parça cinsinden bir hata payı girin. Tepe benzerliği için pencere değerini 0,05 Dalton olarak ayarlayın. Gaz kromatografisi-kütle spektrometrisi veya sıvı kromatografisi-kütle spektrometrisi gibi bir metodoloji seçin. Kütle spektrumunu kütle-yük ve yoğunluk çiftlerinin bir listesi olarak girin. Tüm alanları doldurduktan sonra, kullanıcı tarafından sağlanan spektruma dayalı olarak veritabanından kütle spektrumu eşleşmelerinin bir listesini almak için Ara düğmesine tıklayın. Spektral görüntü için ortaya çıkan tabloda bir satır seçin. Şimdi, işlevsel kullanım sınıflandırmasını görselleştirmek için, işlevsel kullanım sınıfları listesinde arama yapmak üzere Sınıfları Ara alanını kullanın. Grafikte ilgili düğümü vurgulamak için listedeki bir sınıf adının üzerine gelin. Grafiği doğrudan keşfediyorsanız, sınıfın kısa bir açıklamasını görüntülemek için bir düğümün üzerine gelin ve bu düğüm için doğrudan üst veya alt sınıfları vurgulayın. Kil, balçık ve kumlu balçık gibi etiketli bölgelere sahip kil, silt ve kum oranlarına göre doku türlerini sınıflandıran üçlü bir toprak grafiği burada sunulmaktadır. Bu sınıflandırma aracı, AMOS kullanıcılarının toprak dokusu türlerini ilgili bilgi formlarına, analitik yöntemlere ve deneysel spektrumlara bağlamasına olanak tanıyarak, bileşim verilerinden fonksiyonel sınıflandırmalara dayalı hedeflenen madde aramalarına kadar verimli iş akışlarını kolaylaştırdı.

applying-cheminformatics-to-develop-structure-searchable-database

Research

JoVE Journal

Chemistry

Kimya

Bio3D-web kullanılarak protein dizisi-yapı-dinamikleri ilişkilerinin çevrimiçi incelenmesi için bir protokol sunulmuştur.

Bio3D-web ile Protein Dizisi-yapı-dinamikleri İlişkilerinin İncelenmesi

Protein kompleksleri onların fonksiyonu için temel bir mimaridir. Çeşitli kitle spektrometrik teknikleri birleştirerek kendi derleme çalışması için güçlü olduğunu kanıtladı. Biz kimyasal cross-linking ve yerel kütle spektrometresi protokolleri sağlamak ve nasıl çoklu alt birim protein derlemeler mimarisini aydınlatmak için tamamlayıcı bu teknikleri yardımcı göstermek.

Kimyasal Cross-linking ve çoklu alt birim Protein derlemeler mimarlık okumak için olduğu gibi Protein kompleksleri kütle spektrometresi birleştirme

Burada, kütle spektrometresi tarafından bir protokol sıralı hedeflenen miktar ve sigara hedefli çözümleme fluor bileşikleri su mevcut. Bu metodoloji bilinen fluorochemical bileşikler nicel düzeyleri sağlar ve onların bereket yarı kantitatif tahminler ile ilgili örnekleri bilinmeyen kimyasallar tanımlar.

Ücret belirlenmesi- ve Polyfluorinated kimyasal türler ile kombine hedef ve hedef tarama olmayan yüksek çözünürlüklü kütle spektrometresi iş akışı

Hedeflenen çapraz bağlama kütle spektrometresi, üç farklı edinme protokolü kullanılarak elde edilen kütle spektrometresi verilerini kullanarak kuaterner protein yapı modelleri oluşturur. Cheetah-MS web sunucusunda basitleştirilmiş bir iş akışı olarak yürütüldüğünde, sonuçlar bir Jupyter Not Defterinde raporlanır. Burada, Jupyter Notebook daha derinlemesine bir analiz için nasıl genişletilebileceğinin teknik yönlerini gösteriyoruz.

Kimyasal Çapraz Bağlama Kütle Spektrometrisi ile Kuaterner Yapı Modellemesi: TX-MS Jupyter Raporlarının Genişletilmesi

Doğal ürünler, yeni ilaçların ve terapötik ajanların gelişimi için umut verici başlangıç noktalarını temsil eder. Bununla birlikte, yüksek kimyasal çeşitlilik nedeniyle, bitkilerden yeni terapötik bileşikler bulmak zor ve zaman alıcı bir iştir. Bitki özlerinden ve fraksiyonlarından antimikrobiyal ve antibiyofilm moleküllerini tanımlamak için basitleştirilmiş bir yaklaşım tanımlıyoruz.

Diş Çürüklerini Önlemek İçin Bitkilerin Özlerinden ve Fraksiyonlarından Yeni Antimikrobiyal ve Antibiyofilm Moleküllerini Tanımlamak için Sistematik Yaklaşım

Açık arama, daha önce bilinmeyen glikan bileşimleriyle süslenmiş glikopeptidlerin tanımlanmasını sağlar. Bu makalede, Acinetobacter baumannii'yi model olarak kullanan bakteriyel örnekler için açık arama ve müteakip glikan odaklı glikopeptid aramaları yapmak için kolaylaştırılmış bir yaklaşım sunulmuştur.

Acinetobacter baumannii O-bağlantılı Glikopeptitlerlerin Tanımlanması için Açık Arama Tabanlı Yaklaşımların Uygulanması

Bu protokolün amacı, açık kaynaklı yazılım kullanarak küçük moleküllü yapı kütüphanelerini verimli bir şekilde oluşturmak ve küratörlüğünü yapmaktır.

Alfa-Amino Asitlerle Gösterilen Hesaplamalı Kimyasal Kütüphanelerin Kürasyonu

Bu çalışma, Numaralandırılmış Etravirin'i HIV için umut verici bir terapötik ajan olarak tanımlamak için in silico stratejiler kullanmıştır. Moleküler etkileşimler ve dinamikler hakkındaki bulgularımız, olası HIV tedavi alternatifleri olarak yeni NNRTI'lerin rasyonel tasarımını desteklemektedir.

Nükleotid Olmayan Ters Transkriptaz İnhibitörlerinin Kantitatif Yapı-Aktivite İlişkisi, Aktivite Tahmini ve Moleküler Dinamiği

Protein tasarımı, amino asit dizilerinin inşasını ve fonksiyonel varyantlar oluşturmak için belirli motiflerin dahil edilmesini içerir. Bu yaklaşım, antibiyotiğe dirençli patojenlerle savaşmak için antimikrobiyal peptitlerin (AMP'ler) geliştirilmesi için kritik öneme sahiptir. Bu makale, çeşitli biyoinformatik araçları kullanılarak protein yapımı için bir prosedür sunmaktadır.

Proteinlerin De Novo ve In Silico Tasarımı için I TASSER, trRosetta, UCSF Chimera, HADDOCK sunucusu ve HEX loria uygulaması

Bu multiplekslenmiş mikroküre bazlı antikor dizileri kullanılarak, tükürük proteinlerini profil için bir prosedür tarif eder. Monoklonal antikorlar, kovalent karbodiimid kimyası kullanılarak floresan boya ile kodlanmış 4,5 um polimer mikro bağlanmıştı. Modifiye mikroküreler floresan sandviç immunoassay'ler kullanılarak tükürük protein seviyelerini ölçmek için fiber-optik mikro oyuk birikmiştir.

Polimer Microspheres ve Fiber-optik Paketler kullanma İnsan Tükürük Protein Analiz için çoklu Floresan Microarray

Keşfedin AMOS web tabanlı veritabanı ile keminformatikte analitik yöntemleri ve spektral veri erişimini. Araştırmacılar için kullanıcı dostu bir platform sunar ve işbirliğini kolaylaştırır.

Analitik yöntemlerin aranabilir bir yapı veritabanını geliştirmek için keminformatiği uygulamak

Daha fazla video keşfet