El protocolo del software JUMPn tiene como objetivo facilitar la interpretación biológica de los datos proteómicos cuantitativos. El software es capaz de organizar toda la proteína en una jerarquía de niveles de grupos de coexpresión y los módulos de interacción de proteínas. En particular, el software JUMPn agiliza el análisis de agrupamiento de coexpresión, enriquecimiento de vías y detección de módulos PPI.
Proporciona una interfaz fácil de usar y una visualización interactiva de los datos y las redes. Si bien demostramos con éxito la aplicación de JUMPn en el análisis de datos de proteoma completo, el método es fácilmente extensible a otros tipos de datos, incluido el análisis de fosfoproteómica y los datos de interactomas de la espectrometría de masas de purificación de afinidad. Para configurar el software JUMPn, descargue el código fuente del sitio web e instale el software en el terminal de línea de comandos.
Para iniciar el software JUMPn, cambie el directorio actual a la carpeta de ejecución escribiendo cd execution"en el terminal y, a continuación, escriba el texto en el terminal para iniciar el JUMPn en el navegador web. En la página de inicio de JUMPn, haga clic en el botón "Comenzar análisis" para iniciar el análisis de JUMPn, luego en la esquina inferior izquierda de la página "Comenzar análisis", haga clic en el botón Cargar datos proteómicos de células B de demostración para ver una notificación del éxito de la carga de datos. En la esquina inferior derecha de la página, haga clic en el botón Enviar análisis JUMPn para iniciar la ejecución de la demostración utilizando los parámetros predeterminados.
Una barra de progreso denotará el curso del análisis. Espere hasta que se cumpla la barra de progreso. Una vez finalizada la ejecución de la demostración, aparecerá un cuadro de diálogo con el mensaje de ejecución correcta y la ruta absoluta a la carpeta de resultados, luego haga clic en la pestaña Continuar a resultados.
A medida que la página web guía los resultados del clúster de coexpresión mediante el algoritmo WGCNA, haga clic en Ver resultados en la ventana de diálogo para continuar. A la izquierda de la página Resultados página 1 WGCNA Output, busque los patrones de coexpresión de proteínas y use "Seleccionar el formato de expresión" para navegar entre dos formatos de figura. La figura de Boxplot se seleccionará de forma predeterminada.
Seleccione la pestaña Tendencias para mostrar la gráfica de tendencias, con cada línea representando la abundancia de proteínas individuales en todas las muestras. El color de cada línea representa qué tan cerca está el patrón de expresión del consenso del clúster de coexpresión. A la derecha de la página de salida de WGCNA, se puede ver el mapa de calor de enriquecimiento de ontología de la vía.
En un mapa de calor, las vías más enriquecidas para cada clúster se mostrarán juntas. A continuación, desplácese hacia abajo en la página web para ver el patrón de expresión de proteínas individuales. Utilice el cuadro desplegable, seleccione el grupo de coexpresión para examinar las proteínas de cada grupo y, a continuación, seleccione una proteína específica en la tabla en la que se actualizará automáticamente el gráfico de barras debajo de la tabla para reflejar su abundancia de proteínas.
Para nombres de proteínas específicos, use el cuadro Buscar en el lado derecho de la tabla. Más tarde, observe la interacción proteína-proteína o los resultados del IBP haciendo clic en la página de resultados 2 Salida de PPI"en la parte superior. Para obtener los resultados de un clúster de coexpresión específico, haga clic en la pestaña "Seleccionar el clúster de coexpresión".
Las pantallas de todos los paneles de figuras se actualizarán para el clúster recién seleccionado. En el panel de figuras de la izquierda, vea las redes PPI para el clúster de coexpresión seleccionado mediante el cuadro desplegable seleccionar por grupo y resalte módulos PPI individuales dentro de la red, luego vaya al cuadro de formato de diseño de red seleccionado para cambiar el diseño de red. Usando el mouse y el trackpad, acerque o aleje la red PPI para ver los nombres genéticos de cada nodo de la red.
Cuando se amplíe, seleccione y haga clic en una determinada proteína para resaltar la proteína y sus vecinos de red. En la red, arrastre un determinado nodo para cambiar su posición en el diseño y reorganizar el diseño de la red. En el panel derecho de la página de resultados del IPP, estudie la información a nivel de clúster de coexpresión que ayuda a la interpretación de los resultados del IBP.
El patrón de coexpresión en el clúster seleccionado se puede ver como diagrama de caja de forma predeterminada. Seleccione Tendencias"para mostrar la gráfica de tendencias para el patrón de coexpresión y, a continuación, optar por la gráfica de barra de vía para mostrar vías significativamente enriquecidas para el clúster de coexpresión con la gráfica de círculo de vía, vea vías significativamente enriquecidas para el clúster de coexpresión en el formato de gráfica de círculo. Para ver los resultados en el nivel de módulo PPI individual, desplácese hacia abajo en la página de resultados hasta la página web de salida PPI y expanda el cuadro desplegable Seleccionar el módulo para seleccionar un módulo PPI específico para su visualización.
Vea el módulo PPI en el panel izquierdo, manipule la pantalla de red como se explicó anteriormente. En el panel derecho, vea los resultados del enriquecimiento de la ontología de la vía, luego use la casilla desplegable Seleccionar el estilo de anotación de la ruta y marque la pestaña de gráfico de barras para mostrar más información y muestra sobre las rutas significativamente enriquecidas para el módulo PPI seleccionado. Trazar un círculo de tick para mostrar vías significativamente enriquecidas para el módulo PPI seleccionado en el formato de un diagrama de círculo y usar el mapa de calor para mostrar vías significativamente enriquecidas y los nombres de genes asociados.
Vaya a la pestaña "Tabla" para mostrar los resultados detallados del enriquecimiento de la vía, incluido el nombre de las vías, los términos de ontología, los nombres de los genes y el valor P según la prueba exacta de Fisher. Siga la ruta absoluta impresa en la parte superior de las páginas de resultados y busque la tabla de hoja de cálculo de publicación. JUMPn está desarrollado con la plataforma R shiny para una interfaz fácil de usar e integra tres módulos funcionales principales.
Análisis de agrupamiento de coexpresión, análisis de enriquecimiento de vías y análisis de red PPI. Después de cada análisis, los resultados se visualizan automáticamente en nuestro ajustable a través de las funciones de widget R shiny y se pueden descargar fácilmente como tablas de publicación y formato Microsoft Excel. Para el análisis de red PPI, se compiló una red PPI compuesta combinando STRING, BioPlex y en bases de datos de mensajería instantánea web.
La red PPI final fusionada cubre más de 20, 000 genes humanos con 1, 100, 000 bordes. Este interactoma completo se incluye y publica en un paquete con el software JUMPn para el análisis PPI sensible. Los enfoques basados en redes que aprovechan tanto la coexpresión como las redes de interacción de proteínas se pueden utilizar como un método adicional para la inferencia de la actividad en factores de transcripción y quinasas.
