La bioformatría se trata de usar computadoras para resolver preguntas en biología. La glicoinformática se trata de usar computadoras para resolver preguntas en biología glicométrica. Con la glicoinformática, desarrollamos bases de datos que almacenan datos de glicómica o glicoproteómica que se pueden navegar o buscar, y también desarrollamos herramientas para visualizar y comparar estos datos.
El papel de los glicanos es cada vez más reconocido como importante en la salud y la enfermedad, y la glicoinformática está tratando de adelantar eso también. Catherine Hayes está capacitada en biología glicométrica y trabaja como científica de datos. Julien Mariethoz está capacitado en ciencias de la computación y coordina el desarrollo de bases de datos y herramientas.
Vaya al sitio web glycoproteome.expasy. org/glycomics-expasy y en el menú de la izquierda, marque la casilla de glicoproteínas. El gráfico de burbujas de la derecha ampliará la burbuja que coincida con esa categoría, luego haga clic en la burbuja GlyConnect para abrir la página de inicio de GlyConnect en una nueva pestaña.
Seleccione el botón de proteína y, en la página de vista de proteína, escriba próstata en la ventana de búsqueda. Haga clic en 790 correspondiente a la isoforma común del antígeno prostático específico o PSA. A continuación, en la barra multicolor superior, haga clic en el botón de origen en verde para mostrar los tipos de muestra a partir de los cuales se procesaron los datos publicados.
Haga clic en el botón de enfermedad para verificar el contenido relacionado con la salud de la base de datos. Luego haga clic en el botón de estructura para ver la lista completa de 135 estructuras asociadas con PSA a partir de datos glucómicos. Haga clic en el botón de composición para ver las 78 composiciones asociadas determinadas por experimentos de glicoproteómica.
Haga clic en cualquier estructura o composición para obtener más detalles. Para reducir la ambigüedad de las composiciones, haga clic en la estructura sugerida debajo de una composición seleccionada. Se hace una sugerencia cada vez que el recuento de monosacáridos coincide con el de una estructura listada.
Para explorar completamente la página de proteínas, vea más detalles en el lado derecho de la página. Vaya a la página de inicio de Octopus para confirmar la presencia de rasgos estructurales comunes en la diversidad de glicanos adjuntos a PSA, mantenga la pestaña N-Linked seleccionada de forma predeterminada, vaya a la subpestaña de núcleos y haga clic en el icono híbrido. Luego vaya a la subpestaña de propiedades, seleccione el icono sialilado y haga clic en el botón de búsqueda verde.
En el gráfico de relaciones mostrado, coloque el cursor sobre H6N4F1S1 para resaltar los enlaces a siete proteínas en tres estructuras. Contrasta esto flotando sobre H6N4F2S1 que destaca las dos isoformas de PSA. Coloque el cursor sobre el ID de la estructura para mostrar su representación SNFG y haga clic en él para abrir la página correspondiente.
Cambie los ganglios centrales a tejidos y luego coloque el cursor en la orina o el líquido seminal en el centro del gráfico para ver diferentes asociaciones. Cambie los ganglios centrales a enfermedad para mostrar 13 opciones, una de las cuales es el cáncer de próstata. La única proteína asociada es el PSA.
A continuación, haga clic en el botón Borrar para actualizar la búsqueda. Vaya a la subpestaña de propiedades y haga clic en el icono de biantenea. Luego vaya a la subpestaña de determinantes, seleccione el icono de tipo dos 3-sialyl-LN y haga clic en el botón de búsqueda verde.
Compruebe las asociaciones recuperadas por Octopus con glicanos biantelares que contienen un motivo terminal 3-sialyl-LN tipo dos. Cambie los nodos centrales a tejidos para facilitar la lectura y pase el cursor sobre KLK3_human para conectar directamente el líquido seminal con la isoforma común de PSA y siete estructuras. Vuelva a la página de proteínas, en este caso PSA, para realizar el escaneo de las relaciones potenciales entre cada composición en una lista de las mismas.
En el lado derecho de la página de entrada de PSA, haga clic en el enlace Compozitor. Asegúrese de que los campos de búsqueda de Compozitor estén rellenados previamente con los detalles de la entrada ID 790 en la ficha de proteínas. Haga clic en el botón Agregar a la selección para recuperar datos de la base de datos.
Anule la selección de la opción incluir nodos virtuales y luego haga clic en el botón de gráfico de cómputo para mostrar un gráfico que muestra un conjunto bien conectado de 78 composiciones que representan el PSA N-glicoma y un gráfico de barras que muestra las principales características de los glicanos. Permanezca en la pestaña principal de proteínas y seleccione la isoforma de pi alta del antígeno prostático específico en el campo de proteínas. Haga clic en el botón Agregar a la selección para recuperar datos de la base de datos que ascienden a 57 composiciones.
Haga clic en el botón de gráfico de cómputo para generar los gráficos superpuestos de ambas isoformas y evaluar las diferencias en los glicomas de las dos isoformas de PSA. Vaya al sitio web www.unilectin. eu y haga clic en el botón UniLectin3D.
Haga clic en el botón de búsqueda de glicanos, luego haga clic en el diamante púrpura que representa un ácido siálico que solicita la visualización de todos los motivos de unión a glicanos que terminan con un ácido siálico almacenado en la base de datos. Haga clic en el motivo 3-sialyl-LN tipo dos para solicitar la visualización de todas las lectinas para las que se conoce una estructura 3D que confirma la interacción con 3-sialyl-LN tipo dos. La opción de búsqueda por campo.
En el campo de las especies, tipo Homo sapiens. Haga clic en el botón Explorar estructuras de rayos X para filtrar la lista original. Solo queda una entrada, que es la galectina-8 humana.
Haga clic en la vista de la estructura 3D y el botón de información para mostrar información detallada de la galectina-8 humana que interactúa con 3-sialyl-LN tipo dos. Acceda a la información estructural sobre la galectina-8 humana que se muestra en la página con dos visores diferentes. Sostenga el ratón para darle la vuelta a la molécula y ponga el ligando en primer plano con el software LiteMol.
Pase el ratón sobre las interacciones enumeradas a la izquierda para actualizar la vista a la derecha y localizar dónde actúa esa interacción en particular en la estructura con el software PLIP. Explore el conjunto de datos de HGI desde la página de inicio de GlyConnect yendo directamente al artículo al que se hace referencia en esta página. Haga clic en el enlace Compozitor en el lado derecho de la página de entrada de referencia para evaluar la consistencia del conjunto de datos.
El campo de búsqueda ya estará lleno con referencias iguales al número DOI en la pestaña avanzada de la herramienta. Escriba glycan_type=O-linked después del número DOI para reducir la búsqueda a O-linked glycans. Luego haga clic en el botón Agregar a la selección para recuperar los datos de la base de datos.
Mantenga seleccionada la opción incluir nodos virtuales y haga clic en el botón de gráfico de cómputo para mostrar el gráfico de composiciones conectadas. Vaya a la pestaña de proteínas de GlyConnect Compozitor y, en la lista de proteínas, seleccione H4 del inhibidor de tripsina interaltripsina. Asegúrese de que la selección de especies sea Homo sapiens por defecto. Anule la selección de N-Linked en el tipo de glicano.
Seleccione solo THR 725 en la lista de sitios y haga clic en el botón Agregar a la selección. Luego haga clic en el botón de gráfico de cómputo para mostrar el gráfico de composiciones conectadas. Para dar sentido a los nodos virtuales, haga clic en el botón de exportación debajo del gráfico.
Solo seleccione virtual y haga clic en el icono del portapapeles para copiar la selección de ocho composiciones. Pegue la selección en la ventana de consulta de la pestaña personalizada de Compozitor. Establezca la etiqueta de selección en el campo de composiciones, seleccione O-Linked en el campo de tipo de glicano y haga clic en el botón Agregar a la selección.
Finalmente, haga clic en el botón del gráfico de cómputo. Las asociaciones dependientes de tejidos entre proteínas y glicanos se muestran en esta salida de GlyConnect Octopus. Todas las proteínas humanas que transportan estructuras de glicanos híbridos y sialilados con los tejidos en los que se expresan se muestran en esta salida.
Se destacan las asociaciones con la orina mostrando dos proteínas, la coriogonadotropina o GLHA humana y la isoforma común PSA o KLK3 humana, conectadas a las estructuras dispersas de glicanos. Del mismo modo, se destacan las asociaciones con el líquido seminal mostrando dos isoformas proteicas de PSA conectadas a las estructuras de glicanos agrupados. Los N-glicomas superpuestos de las dos isoformas de PSA se muestran en la salida de GlyConnect Compozitor.
Los nodos azules representan los glicanos asociados con la isoforma común y los de la isoforma Pi alta se representan como nodos rojos. La superposición entre glicomas se muestra como ganglios magenta. Los números dentro de los nodos representan el número de estructuras de glicanos que coinciden con la composición etiquetada de acuerdo con el contenido de la base de datos GlyConnect con respecto a PSA.
Se demostró que el glicoma PSA mostrado en GlyConnect se correlaciona con la galectina-8 mostrada en UniLectin3D a través del epítopo terminal tipo dos 3-sialyl-LN. Esto proporciona un escenario probable pero no garantizado para las interacciones proteína-proteína mediadas por glicanos. Se examinó un conjunto de alta calidad de composiciones de O-glicanos asociadas con el suero humano y se comparó con el contenido de la base de datos GlyConnect, ofreciendo así la opción de personalizar un archivo de composición de glicanos para la identificación refinada de los glicopéptidos.
Podría basarse en el conjunto mínimo de 20 composiciones disponibles de un conjunto de datos o mejorarse con 23 a 26 elementos recopilados racionalmente en GlyConnect para fortalecer la consistencia del conjunto. A partir de este protocolo, es importante recordar que un glicoma no puede limitarse a una lista de elementos. Y es que precisamente con las herramientas de glicoinformática, se pueden mostrar las dependencias entre estos elementos que en última instancia explicarán su función.
