IDBac empareja datos de especificaciones de masa de regiones proteicas y de metabolitos especializados de aislados bacterianos desconocidos para discriminar rápidamente entre los aislados en función tanto de su identidad como de su función ambiental potencial. Nuestro software de origen de oficina amplía la utilidad de las estrategias de identificación microbiana basadas en MALDI TOF existentes. Esta extensión incluye el análisis del metabolismo especializado como una forma adicional de diferenciar entre colonias con fenotipos similares.
Un desafío importante en la caracterización de microorganismos desconocidos es distinguir los aislados estrechamente relacionados. IDBac proporciona a los investigadores una manera fácil y rápida de caracterizar los aislados a través del perfil de proteínas y moléculas pequeñas. IDBac proporciona una comparación visual de la producción especializada de metabolitos dentro de una muestra bacteriana y puede proporcionar información sobre una amplia gama de temas de investigación, desde estudios ecológicos hasta el descubrimiento de plomo de fármacos.
Hay muchas maneras en que los datos MALDI se pueden guardar entre y entre los instrumentos. Si tiene problemas para conseguir que los archivos funcionen con IDBac, envíe un problema a GitHub de IDBac. Usando un palillo de dientes estéril, transfiera una pequeña porción de una colonia bacteriana al lugar apropiado en una placa MALDI limpia.
Esparce la colonia bacteriana uniformemente sobre el punto para que el punto aparezca lo más plano posible. Superponga un microlitro de 70%ácido fórmico grado de espectrometría de masas en los puntos de control de la muestra y la matriz y permita que el ácido se seque al aire en una campana de humo química. A continuación, agregue un microlitro de solución de matriz MALDI previamente preparada a los puntos de control de medios de muestra y matriz y deje secar completamente al aire.
Después de configurar el espectrómetro de masas MALDI TOF, adquiera los espectros. Guarde los espectros de proteínas en una carpeta y los espectros de metabolitos especializados en una segunda carpeta separada. Para comenzar este procedimiento, descargue el software IDBac.
Haga doble clic en el install_idbac descargado para iniciar el instalador. A continuación, haga doble clic en el acceso directo del escritorio IDBac para iniciar IDBac que se abrirá en la pestaña de introducción de forma predeterminada. Haga clic en la pestaña Inicio con datos sin procesar y elija en el menú Crear un experimento IDBac el tipo de datos que se utilizarán con IDBac.
Al configurar la conversión y el procesamiento de archivos de datos, introduzca un nombre descriptivo para el experimento en el que se le solicite y haga clic en la carpeta de datos sin procesar y seleccione la carpeta adecuada. A continuación, haga clic en Procesar datos. Después de convertir los archivos y procesarlos con IDBac, vaya a la página de trabajo con experimentos anteriores y seleccione un experimento con el que trabajar.
Agregue información sobre ejemplos utilizando el menú, haga clic aquí para modificar el experimento seleccionado. Introduzca información en la hoja de cálculo rellenada automáticamente y pulse Guardar. Cuando esté listo para comenzar el análisis, asegúrese de que el experimento con el que trabajar está seleccionado.
A continuación, seleccione el análisis de datos de proteínas. En la página de análisis de datos de proteínas, elija la configuración de pico máximo y evalúe los espectros de proteínas de las muestras a través de las gráficas de espejo mostradas. Ajuste el porcentaje de réplicas en las que debe estar presente un pico para que se incluya para el análisis.
Usando las gráficas de espejo como guía visual, ajuste la señal al corte de ruido que conserva los picos más genuinos y el menor ruido teniendo en cuenta que más réplicas en un valor de presencia pico de mayor porcentaje permitirán la selección de una señal más baja al corte de ruido. Después de esto, especifique la masa inferior y superior para cargar los límites que dictan el rango de valores de masa dentro de cada espectro que IDBac utilizará en el análisis posterior. En la página de análisis de datos de proteínas, seleccione la pestaña Dendrograma para permitir agrupar muestras en un dendrograma según las medidas de distancia seleccionadas por el usuario y los algoritmos de agrupación en clústeres.
Haga clic en Seleccionar muestras en el menú y siga las instrucciones para seleccionar las muestras que desea incluir en el análisis. Solo se mostrarán las muestras que contengan espectros de proteínas en la caja de muestras disponibles. Utilice los valores predeterminados para los algoritmos de distancia y agrupación en clústeres y seleccione las intensidades como entrada.
Para mostrar los valores de arranque en el dendrograma, escriba un número entre dos y 1.000 en bootstraps. Para comenzar a personalizar el dendrograma, abra el menú ajustar el dendrograma. Para colorear las líneas del dendrograma, seleccione haga clic para modificar las líneas y seleccione las opciones deseadas.
Para trazar información de la hoja de cálculo junto al dendrograma, seleccione el botón incorporar información sobre muestras. Esto abrirá un panel donde una categoría se autore rellenará en función de los valores introducidos. Para insertar muestras de otro experimento, seleccione el botón de menú para insertar muestras de otro experimento y siga las instrucciones del panel recién abierto.
Proceda a la página de análisis de datos de moléculas pequeñas para permitir la visualización de datos por análisis de componentes principales y redes de asociación metabólica que utilizan redes bipartitos para mostrar la correlación de masa de moléculas pequeñas para cargar valores con muestras. Haga clic y arrastre el dendrograma para resaltar las muestras seleccionadas de interés que se analizarán. Si no se resalta ninguna muestra o no se ha creado ningún dendrograma de proteínas, aparecerá una red de asociación de metabolitos de un subconjunto aleatorio o de todas las muestras, respectivamente.
Para restar un espacio en blanco de medios de matriz en la red de asociación de metabolitos, abra el menú seleccione una muestra para restar y elija la muestra adecuada para utilizarla como espacio en blanco. Abra el menú mostrar/ocultar la configuración de MAN para seleccionar los valores deseados para un porcentaje de presencia y réplica de pico, señal a ruido y cortes de masa superior e inferior. Utilice las gráficas de espejo de molécula pequeña para guiar la selección de estos ajustes.
Para informar de los resultados, copie el texto dentro de las sugerencias para informar del párrafo de análisis DE MAN para proporcionar la configuración definida por el usuario utilizada para generar la red de asociación metabólica creada. Seis cepas de Micromonospora chokoriensis y dos manchas de Bacillus subtilis fueron analizadas utilizando datos en el software IDBac. Siguiendo las instrucciones en la pestaña de inicio con datos sin procesar, se seleccionó la opción haga clic aquí para convertir archivos Bruker y se siguieron las instrucciones proporcionadas por IDBac para cada conjunto de datos.
Para los pasos de pico de recuperación y preprocesamiento automatizados, se creó un experimento IDBac combinado mediante la transferencia de muestras de Bacillus y Micromonospora de los dos experimentos a un solo experimento. El análisis resultante implicó comparar espectros de proteínas utilizando gráficas de espejo que fueron útiles para evaluar la calidad de los espectros y ajustar los ajustes de pico de pico. Aquí se muestra una captura de pantalla de los resultados de agrupación de proteínas con la configuración predeterminada seleccionada.
El dendrograma se coloreó ajustando el umbral en la gráfica. Cabe destacar la clara separación entre géneros con M.chokoriensis y B.subtilis aislados agrupados por separado. Al hacer clic y arrastrar a través del dendrograma de proteínas, fue posible crear rápidamente redes de asociación metabólica para comparar sólo las cepas de B.subtilis, sólo las cepas M.chokoriensis, y todas las cepas simultáneamente.
La función principal de estas redes es proporcionar a los investigadores una visión general del grado de superposición de metabolitos especializados entre bacterias. Cuando trabaje con nuevos datos, utilice las gráficas de espejo de IDBac para asegurarse de que sus datos tengan sentido y que los espectros sean de alta calidad. Evalúe críticamente su diseño experimental y sus resultados en cada paso.
IDBac permite a los investigadores construir pequeñas y diversas bibliotecas de microorganismos para una investigación posterior. Esto reduce en gran medida los costos asociados con bibliotecas microbianas tradicionalmente grandes y redundantes. Dado que IDBac le permite visualizar la superposición de metabolitos especializados dentro de grupos filogenéticos muy similares, se puede utilizar para generar preguntas de investigación e hipótesis que vinculan dos campos típicamente desconectados.
El ácido fórmico es cáustico y debe manipularse en una campana química. Algunos aislados ambientales pueden suponer riesgos potenciales para la salud y todas las cepas deben tratarse como niveles de bioseguridad dos.
