Questo metodo utilizza la potenza di Jupyter Notebook per fornire report informativi e visivamente accattivanti, consentendo agli utenti di estendere e personalizzare il report in modo riproducibile e tracciabile. Questa tecnica flessibile consente di catturare tutte le modifiche dell'utente in un dettaglio sufficiente per essere riprodotte in un lasso di tempo successivo o da un utente diverso. Sebbene questo metodo sia generalmente applicabile in qualsiasi campo di ricerca, è progettato principalmente per le scienze della vita Mucor, un'area di ricerca in grado di produrre dati complessi.
Prima di iniziare l'analisi, aprire il sito Web di spettrometria di massa cross-linking mirato. Durante la navigazione al sito Web, verrà visualizzata una schermata di benvenuto che fornisce una descrizione di alto livello del servizio TX MS.web. Nella scheda tutorial è possibile osservare una descrizione dettagliata dei servizi forniti, comprese le informazioni su come utilizzare il servizio e su come analizzare i risultati.
Nella scheda download è possibile scaricare software e risorse. Tutto il software è disponibile sotto una licenza open source. Nella scheda Licenza, la licenza BSD a 3 clausole rende esplicitamente il software il più ampiamente utilizzabile possibile.
La scheda Contatto fornisce le informazioni di contatto per l'invio di domande o commenti. Per inviare un'e-mail che richiede le credenziali utente, tornare alla scheda Cheetah e fare clic sul collegamento ipertestuale dell'indirizzo e-mail nella parte inferiore della pagina. Inserisci le informazioni pertinenti nella riga dell'oggetto nel corpo dell'e-mail.
Una risposta verrà inviata il più rapidamente possibile. Dopo aver ricevuto un'e-mail di conferma con le credenziali dell'utente, accedere e caricare i dati della spettrometria di massa sul sito web. Fare clic su Invia flusso di lavoro e immettere un titolo e una descrizione.
Quindi fare clic su Visualizza flusso di lavoro e selezionare il flusso di lavoro Cheetah. Dopo aver seguito la procedura guidata, utilizzare il visualizzatore online per ispezionare Jupyter Notebook. Per installare JupyterHub installare docker come indicato e scaricare il contenitore Docker JupyterHub con l'estensione Jupyter openBIS.
Dopo aver avviato il Docker eseguire P8171:8000 malmstroem/jove:latest container. Passare all'indirizzo Web indicato e accedere con il nome utente e la password Utente. Per scaricare il report fare clic su nuovo in Python 3 per aprire una nuova scheda con un blocco appunti senza titolo.
Fare clic su Configura connessioni openBIS nel menu degli strumenti Jupyter e immettere TX MS per il nome, l'indirizzo Web TX MS per l'URL, Guest per l'utente e G-U-E-S-T-P-A-S-S-W-D per la password. Selezionare la nuova connessione e fare clic su Scegli connessione per cercare il report. Quindi fare clic, scaricare nella cella ed eseguire tutto per restituire il report.
Per estendere il report, fare clic sulla cella e inserirla di seguito per aggiungere una nuova cella in basso. Quindi fare clic su codice e premere Maiusc e invio per eseguire la cella. Per caricare il report, fare clic sul pulsante carica per creare un nuovo set di dati.
Una struttura rappresentativa di M1 e albumina con reticoli superiori mappati sulla struttura sono mostrati qui. Tutti i collegamenti incrociati sono stati ottenuti mediante spettrometria di massa crosslinking mirata dopo aver analizzato dati MS1 ad alta risoluzione dipendenti e dati di acquisizione indipendenti e i modelli computazionali sono stati forniti dal protocollo RosettaDock. È importante ricordare che le interazioni proteiche sono diverse in termini di stabilità.
Quindi, i risultati possono variare. La metodologia attuale è limitata alle interazioni binarie e quindi non può essere applicata a strutture quaternarie proteiche più complesse. Tuttavia, la modellazione di singole coppie può fornire una buona base per costruire strutture più complesse.
I dettagli sull'interfaccia di legame possono essere utili in molti modi, ad esempio, per suggerire mutazioni che possono stabilizzare o destabilizzare le interazioni proteiche. Quindi, questo può essere utile per capire meglio il ruolo delle interazioni proteina-proteina.
