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Method Article
在这里,我们提出了一个协议,以利用最新版本的美国环境保护署序列比对来预测跨物种敏感性(SeqAPASS)工具。该协议演示了在线工具的应用,以快速分析蛋白质保存,并提供可定制且易于解释的跨物种化学敏感性预测。
美国环境保护署跨物种敏感性预测序列比对(SeqAPASS)工具是一种快速,免费提供的在线筛选应用程序,允许研究人员和监管机构推断跨物种的毒性信息。对于模型系统中的生物靶标,如人类细胞、小鼠、大鼠和斑马鱼,可以使用各种化学物质的毒性数据。通过评估蛋白质靶标保守性,该工具可用于将从此类模型系统生成的数据外推到数千种缺乏毒性数据的其他物种,从而预测相对内在化学敏感性。该工具的最新版本(版本 2.0-6.1)包含新功能,允许快速合成、解释和使用数据以进行发布以及演示质量的图形。
这些功能包括可定制的数据可视化和全面的摘要报告,旨在汇总SeqAPASS数据,以便于解释。本文描述了指导用户提交作业、浏览各种级别的蛋白质序列比较以及解释和显示结果数据的协议。重点介绍了 SeqAPASS v2.0-6.0 的新功能。此外,还描述了使用此工具专注于转甲状腺素蛋白和阿片受体蛋白质保存的两个用例。最后,讨论了SeqAPASS的优势和局限性,以定义该工具的适用范围,并强调跨物种外推的不同应用。
传统上,毒理学领域严重依赖使用全动物测试来提供化学安全评估所需的数据。此类方法通常成本高昂且需要大量资源。然而,由于目前使用的化学品数量众多,新化学品的开发速度很快,全球范围内都认识到需要更有效的化学品筛选方法1,2。这种需求以及由此产生的从动物试验的范式转变导致了许多新方法的开发,包括高通量筛选测定、高通量转录组学、二代测序和计算建模,这些都是有前途的替代测试策略3,4。
评估可能受化学品暴露影响的物种多样性的化学安全性一直是一个持久的挑战,不仅要进行传统的毒性测试,还要使用新的方法。比较和预测毒理学的进步为理解不同物种的相对敏感性提供了框架,计算方法的技术进步继续提高这些方法的适用性。在过去的十年中,已经讨论了几种策略,这些策略利用现有的基因和蛋白质序列数据库以及特定化学分子靶点的知识,以支持跨物种外推的预测方法,并增强典型模式生物以外的化学安全性评估5,6,7,8。
为了将科学转化为行动,在这些预测毒理学基础研究的基础上,优先考虑化学测试工作并支持决策,创建了美国环境保护署序列比对以预测跨物种敏感性(SeqAPASS)工具。该工具是一个公共且免费提供的基于Web的应用程序,它使用不断扩展的蛋白质序列信息的公共存储库来预测物种多样性的化学敏感性9。基于可以通过评估该化学品的已知蛋白质靶标的保守性来确定物种对特定化学物质的相对内在敏感性的原理,该工具可快速比较具有已知敏感性的物种的蛋白质氨基酸序列与具有现有蛋白质序列数据的所有物种。该评估通过三个级别的分析完成,包括(1)伯爵氨基酸序列,(2)功能结构域和(3)关键氨基酸残基比较,每个级别都需要更深入地了解化学 - 蛋白质相互作用,并在敏感性预测中提供更高的分类分辨率。SeqAPASS的一个主要优势是,用户可以根据感兴趣的化学-蛋白质或蛋白质-蛋白质相互作用的可用信息量,通过添加额外的证据线来定制和完善他们的评估。
第一个版本于2016年发布,允许用户以简化的方式评估伯代氨基酸序列和功能结构域,以预测化学敏感性,并且包含最少的数据可视化功能(表1)。个体氨基酸差异已被证明是化学 - 蛋白质相互作用跨物种差异的重要决定因素,这会影响物种的化学敏感性10,11,12。因此,开发了后续版本以考虑对直接化学相互作用很重要的关键氨基酸13。为了响应利益相关者和用户的反馈,该工具每年发布一次版本,增加了新功能,旨在满足研究人员和监管界应对跨物种外推挑战的需求(表1)。2020 年推出的 SeqAPASS 5.0 版本带来了以用户为中心的功能,这些功能包括数据可视化和数据合成选项、外部链接、汇总表和报告选项以及图形功能。总体而言,该版本的新属性和功能改进了数据合成、外部数据库之间的互操作性以及预测跨物种敏感性的数据解释的便利性。
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1. 入门
注意:此处介绍的协议侧重于工具实用程序和关键功能。有关方法、特性和组件的详细说明,请参见网站上的综合用户指南(表1)。
表 1:SeqAPASS 工具的演变。 从初始部署添加到 SeqAPASS 工具的功能和更新列表。缩写:seqAPASS = 序列比对以预测跨物种敏感性;ECOTOX = 生态毒素学知识库。 请按此下载此表格。
图 1:SeqAPASS 问题表述:成功分析所需的初步信息的示意图。缩写:seqAPASS = 序列比对以预测跨物种敏感性;LBD = 配体结合结构域。请点击此处查看此图的大图。
图 2:跨数据库的 SeqAPASS 互操作性。 集成到SeqAPASS中的外部工具,数据库和资源的示意图。缩写:seqAPASS = 序列比对以预测跨物种敏感性;AOP = 不良结局途径;NCBI = 国家生物技术信息中心;ECOTOX = 生态毒素学知识库。 请点击此处查看此图的大图。
表 2:集成到 SeqAPASS 工具中的链接、资源和工具。 SeqAPASS 工具中利用的各种数据源、链接和资源的列表。缩写:seqAPASS = 序列比对,用于预测跨物种的敏感性。 请按此下载此表格。
2. 开发和运行 SeqAPASS 查询:级别 1
注意:在 1 级分析中,将查询蛋白的整个主要氨基酸序列与具有可用序列信息的所有物种的主要氨基酸序列进行比较。该工具使用算法来挖掘、收集和编译公开可用的数据,以快速对齐和比较跨物种的氨基酸序列。后端存储来自国家生物技术信息中心(NCBI)数据库的信息,并战略性地利用蛋白质基本局部比对搜索工具(BLASTp)54 和基于约束的多重比对工具(COBALT)55的独立版本。
3. 开发和运行 SeqAPASS 查询:级别 2
注意:由于整个蛋白质序列不直接参与化学相互作用,因此2级分析仅比较功能域的氨基酸序列,以在较低的分类学等级(例如,类,目,科)下进行敏感性预测。
4. 访问和理解数据:SeqAPASS 级别 1 和级别 2
5. 操作数据设置:SeqAPASS 级别 1 和级别 2
注意:在1级和2级分析中,假设蛋白质相似性越大,化学物质以与查询物种/蛋白质类似的方式与蛋白质相互作用的可能性就越大,使它们容易受到具有该分子靶标的化学物质的潜在影响。由于这些数据的相似性,理解1级和2级数据的步骤一起概述在一个协议中。
6. 可视化数据:序列APASS 级别 1 和级别 2
7. 开发和运行 SeqAPASS 分析:级别 3
注意:3级分析评估查询蛋白质中用户鉴定的氨基酸残基,并快速比较不同物种这些残基的保存情况。假设这些残基保守的物种更有可能以与模板物种/蛋白质类似的方式与化学品相互作用。由于 Level 3 侧重于单个氨基酸,因此只有在对化学-蛋白质或蛋白质-蛋白质相互作用至关重要的氨基酸残基有详细的了解时,才能进行分析。
8. 使用鉴定的文献鉴定关键氨基酸残基
9. 可视化 3 级 SeqAPASS 数据
注意:与以前的级别一样,提供主要和完整报告。除了与 1 级和 2 级数据相同的数据外,主要报告还显示氨基酸位置、缩写以及与模板预测相似的是/否 (Y/N) 敏感性。同样,完整报告包含有关氨基酸侧链分类和分子量的信息。
10. SeqAPASS结果的解释:蛋白质保存的证据线
注意:为了便于解释,此工具包括一个 决策摘要 报告(DS报告),旨在整合跨级别的数据。DS报告包含用户选择的结果(即数据表和/或可视化),并允许同时快速评估多个物种的多个级别的敏感性预测。
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为了演示SeqAPASS工具的应用并突出新功能,描述了两个案例研究,代表了蛋白质保守预测不同物种(人甲状腺素转运蛋白)的化学敏感性存在差异并且没有差异(μ阿片受体[MOR])的情况。这些例子中的第一个涉及蛋白质序列/结构比较,以预测不良结果途径的适用性领域(AOP,定义见 表2 ),而第二个则侧重于开发与废水中存在的阿片类药物的跨物种敏感性相关的研究假设。这些案例?...
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人们普遍认识到,对足够的物种进行经验测试以捕获可能暴露于毒理学相关化学物质的生物体的基因组、表型、生理和行为多样性是不可行的。SeqAPASS的目标是最大限度地利用现有和不断扩展的蛋白质序列和结构数据,通过分子水平的比较,帮助和告知从测试生物体到数百或数千种其他物种的化学毒性数据/知识的外推。SeqAPASS工具旨在通过简化和快速的分析来降低科学家,风险评估人员和监管机?...
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作者没有利益冲突需要披露。
作者感谢Daniel L. Villeneuve博士(美国环保署计算毒理学和暴露中心)和Jon A. Doering博士(路易斯安那州立大学环境科学系)对手稿的早期草稿提供评论。这项工作得到了美国环境保护署的支持。本文中表达的观点是作者的观点,不一定反映美国环境保护署的观点或政策,提及的商品名称或商业产品也不表示联邦政府的认可。
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Name | Company | Catalog Number | Comments |
Spreadsheet program | N/A | N/A | Any program that can be used to view and work with csv files (e.g. Microsoft Excel, OpenOffice Calc, Google Docs) can be used to access data export files. |
Basic computing setup and internet access | N/A | N/A | SeqAPASS is a free, online tool that can be easily used via an internet connection. No software downloads are required. |
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