Ücretsiz Hesaplama Araçlarını Kullanarak Kütle Spektrometresi Tabanlı Proteomik Verilerde Gezinme
19 Ağustos 2025
Kütle spektrometresi tabanlı proteomik veriler açık veritabanlarında mevcuttur ve ücretsiz araçlar kullanılarak erişilebilir. Veritabanı aramalarının ve açıklamalarının karmaşıklığı göz önüne alındığında, birçok biyolog bu veri kümelerini kullanma bilgisinden yoksundur. Burada, temel proteomik veri aramaları için ücretsiz araçların kullanımına ilişkin bir kılavuz sunuyoruz.
Çalışmamız, biyologların ücretsiz araçlar kullanarak karmaşık proteomik verileri analiz etmeleri için bir rehber sağlar. Bulguları doğrulamaları ve kamuya açık veri kümelerini keşfetmeleri için onları güçlendirmeyi amaçlıyoruz. Birçok biyolog, net bir kılavuz eksikliği nedeniyle halka açık proteom verilerini kullanamaz.
Çalışmamız bu köprü kurarak herhangi bir yeni yaban hayatı deneyi olmadan doğrulamayı mümkün kılıyor. Çalışmamız, satıcıdan bağımsız olan ücretsiz son teknoloji ürünü yazılımları kullanır. Bu araçlar daha hızlı, daha hassastır ve birçok geleneksel araçtan daha hassas proteom keşfi sağlar.
Başlamak için, UniProt veritabanından referans proteom FASTA dosyasını indirin. Referans proteom dosyasını DIA-NN yazılımına yüklemek için FASTA ekle düğmesine tıklayın. Kitaplık ücretsiz arama kitaplığı oluşturma için FASTA özeti ve öncü iyon oluşturma bölümünün altındaki derin öğrenme tabanlı spektrumlar, RT'ler ve IM'ler tahmini olmak üzere iki seçeneği seçin.
Ardından, tahmin edilen bir spektral kitaplık oluşturmak için çalıştır düğmesine tıklayın. Öncü iyon oluşturma bölümünün altındaki iki seçeneğin işaretini kaldırın. DIA verilerini yüklemek için giriş bölümünün altındaki dosya formatına karşılık gelen tür düğmesine tıklayın.
Şimdi, algoritma bölümü altında hem kütle doğruluğunu hem de MS1 doğruluğunu milyonda sıfır parçaya ayarlayın. Deney düzeneğine göre öncü iyon üretimi bölümü altındaki öncü ve parça kütle aralığı ayarlarını yapın. Diğer yazılım ayarlarını değiştirmeden tutun.
Ardından, çalıştır düğmesine tıklayın. İşlem arayüzünde analizin tamamlandığını belirten Bitene kadar bekleyin mesajı görüntülenir. Kurulumdan sonra bin klasöründe bulunan frag borusu simgesine tıklayın.
Tüm bağımlı ayarları görüntülemek için yapılandırma sekmesine gidin. MSFragger, IonQuant, diaTracer, DIA-NN ve Python modüllerinin sisteminizde kullanılabilir olup olmadığını denetleyin. Herhangi bir modül eksikse, bunları almak için güncellemeyi indir'e veya indir'e tıklayın.
Şimdi iş akışı sekmesine geçin. İş akışı açılır menüsünden varsayılanı seçin ve iş akışını yükle'ye tıklayın. Ardından, dosya yollarını girmek için dosya ekle'ye tıklayın.
Dosyaları ata altında deney adını ve biyolojik kopya numarasını atayın veya boş bırakın. Ardından, geçiş yapmak için veritabanı sekmesine tıklayın. Diskten bir FASTA dosyası yükleyin veya örnek türlere karşılık gelen bir dosya indirin.
İndirme sırasında, yalnızca gözden geçirilen diziler seçeneklerini seçin, tuzaklar ekleyin ve basit bir çalıştırma için yaygın kirleticiler ekleyin. Görünümü değiştirmek için MSFragger sekmesine tıklayın. Kapalı arama varsayılan yapılandırmasını seçin ve yükle'ye tıklayın.
En yüksek eşleştirme ayarları altında, tüm varsayılan değerleri koruyun. Hem kalibrasyon hem de optimizasyon için, işlem süresini azaltmak için hiçbirini seçin. Protein sindirimi için parametreleri deneyinizin gereksinimlerine göre ayarlayın ve kalan varsayılan ayarları koruyun.
Şimdi doğrulama sekmesine geçin. RT'yi tahmin et ve spektrumları tahmin et seçeneğinin işaretini kaldırın, çünkü bu seçenekler veriden bağımsız alım iş akışları için tasarlanmıştır. Quant MS1 sekmesine tıklayın.
MS1 quant'ı çalıştır'ı seçin ve ardından quant varsayılanlarını yükle'ye tıklayın. İyon miktarını seçin ve diğer tüm ayarları varsayılan değerlerde bırakın. Son olarak, devam etmek için çalıştır sekmesine tıklayın.
İstediğiniz çıktı dizinini seçin ve verileri analiz etmeye başlamak için çalıştır'a tıklayın. Pankreas duktal adenokarsinomu veya PDAC'li hastalarda, SERPINA5 ve HPSE ekspresyonda önemli ölçüde azalma gösterirken, FGB normal bireylere kıyasla serumda artmış ekspresyon gösterdi. Hepatoselüler karsinom tümör örneklerinde, ENO3, PLS3, MTAP, SERPINB9 ve ITPR2, eşleştirilmiş dokulara göre azalmış ekspresyon gösterirken, ME1, CYP27A1, RPS16 ve ATP5PF önemli ölçüde artmıştır.
Isı haritası görselleştirmesi, PDAC hastalarının serumunda normal bireylere kıyasla sürekli olarak yüksek protein ekspresyonu ortaya çıkardı. PDAC serumunun gen ontolojisi zenginleştirme analizi, pıhtılaşma ve hemostaz ile ilgili süreçlerin önemli ölçüde yukarı regülasyonunu ortaya çıkardı. Hepatoselüler karsinom tümörlerinin GO analizi, pürin nükleotid metabolizması ve NAD metabolik yolları dahil olmak üzere nükleotid ve metabolik süreçlerde zenginleşmeyi tanımladı.
PDAC serumunun KEGG yolu zenginleştirme analizi, glikozaminoglikan bozunması ile birlikte kompleman ve pıhtılaşma kaskadları yolunun önemli aktivasyonunu ortaya çıkardı. Hepatoselüler karsinom tümör örneklerinde KEG analizi, daha düşük istatistiksel anlamlılıkla da olsa, PPAR sinyallemesinde, karbon metabolizmasında ve nörodejeneratif hastalık yollarında zenginleşme tanımladı. Yukarı regüle edilmiş PDAC serum proteinleri için protein-protein etkileşim ağı, pıhtılaşma faktörü 11, fibrinojen beta zinciri ve plazma serin proteaz inhibitörünün yanı sıra HPSE, CD5 antijen benzeri ve CRISP3 dahil olmak üzere birkaç izole proteini içeren merkezi bir küme ortaya çıkardı.
Tam transkripti görüntüleyin ve binlerce bilimsel videoya erişin
Genel Bakış
Bu çalışma, biyologların karmaşık proteomik verileri analiz etmek için ücretsiz, en son teknoloji araçları kullanmaları için kapsamlı bir rehber sunar.
Çalışmanın Temel Bileşenleri
Araştırma Alanı
- Proteomik
- Veri analizi
- Biyolojik doğrulama
Arka Plan
- Biyologların karmaşıklık nedeniyle kamuya açık proteom verilerini kullanırken karşılaştıkları zorluklar.
- Veri doğrulama ve keşfe güç sağlamak için basit yönergelerin gerekliliği.
- Proteomik analiz için satıcıdan bağımsız, verimli yazılım araçlarının kullanılmasının önemi.
Kullanılan Yöntemler
- Kütle spektrometrisine dayalı proteomik veri analizi.
- Veri işleme için DIA-NN ve MSFragger gibi yazılımların kullanımı.
- Veri setlerini yüklemek ve analiz etmek için yönergeler, spektral kütüphane oluşturma ayarları dahil.
Ana Sonuçlar
- Pankreatik duktal adenokarsinom ve hepatoselüler karsinomda önemli gen ekspresyonu değişikliklerinin tanımlanması.
- Isı haritası görselleştirmeleri, farklı protein ekspresyon profillerini ortaya koymaktadır.
- GO ve KEGG analizleri, incelenen kanserler bağlamında aktive olan yolları vurgulamaktadır.
Sonuçlar
- Çalışma, proteomik analizi ilerletmede ücretsiz yazılımın etkinliğini gösterir.
- Bulgular, kanser biyolojisi ve proteomik alanındaki devam eden araştırmalar için ilgilidir.
Sıkça Sorulan Sorular
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.
