O protocolo do software JUMPn visa facilitar a interpretação biológica dos dados quantitativos de proteômica. O software é capaz de organizar toda a proteína em hierarquia de nível de clusters de co-expressão e os módulos de interação proteica. Notavelmente, o software JUMPn simplifica a análise do clustering de co-expressão, enriquecimento de vias e detecção de módulos PPI.
Ele fornece uma interface fácil de usar e visualização interativa dos dados e das redes. Embora tenhamos demonstrado com sucesso a aplicação do JUMPn em toda a análise de dados proteome, o método é facilmente estendido a outros tipos de dados, incluindo análise fosfoproteômica e dados interactome da espectrometria de massa de purificação de afinidade. Para configurar o software JUMPn, baixe o código-fonte do site e instale o software no terminal da linha de comando.
Para iniciar o software JUMPn, altere o diretório atual para a pasta de execução digitando a execução de CD"no terminal e, em seguida, digite o texto no terminal para iniciar o JUMPn no navegador da Web. Na página inicial do JUMPn, clique no botão Iniciar Análise para iniciar a análise JUMPn e, em seguida, no canto inferior esquerdo da página Análise de Início, clique no botão Upload Demo B-Cell Proteomic Data" para visualizar uma notificação do sucesso do upload de dados. No canto inferior direito da página, clique no botão Enviar análise JUMPn para iniciar a execução da demonstração usando parâmetros padrão.
Uma barra de progresso denotará o curso da análise. Espere até que a barra de progresso seja cumprida. Uma vez terminado a execução da demonstração, uma caixa de diálogo aparecerá com a mensagem de execução de sucesso e o caminho absoluto para a pasta de resultado e, em seguida, clique na guia Continuar para Resultados".
Como a página da web orienta os resultados do cluster de co-expressão pelo algoritmo WGCNA, clique no Resultados de exibição"na janela de diálogo para continuar. À esquerda da página resultados página 1 WGCNA Output page, encontre os padrões de co-expressão de proteína e use o Select the Expression Format"para navegar entre dois formatos de figura. A figura do boxplot será selecionada por padrão.
Selecione a guia Tendências para exibir o plot de tendências, com cada linha representando abundância de proteínas individuais entre as amostras. A cor de cada linha representa o quão próximo o padrão de expressão está do consenso do cluster de co-expressão. À direita da página de saída do WGCNA, o Mapa de Enriquecimento de Ontologia pathway pode ser visto.
Em um mapa de calor, as vias mais enriquecidas para cada aglomerado serão exibidas juntas. Em seguida, role para baixo na página da web para visualizar o padrão de expressão para proteínas individuais. Use a caixa de gota para baixo, selecione o cluster de co-expressão para examinar proteínas de cada cluster e selecione uma proteína específica na tabela sobre a qual o gráfico da barra abaixo da tabela será automaticamente atualizado para refletir sua abundância de proteínas.
Para nomes de proteínas específicos, use a caixa "Pesquisa"no lado direito da tabela. Mais tarde, veja a interação proteína-proteína ou os resultados do PPI clicando na Página de Resultados 2 PPI Output"no topo. Para obter os resultados de um cluster específico de co-expressão, clique na guia Selecionar o cluster de co-expressão".
As exibições de todos os painéis de figuras serão atualizadas para o cluster recém-selecionado. No painel da figura esquerda, visualize as redes PPI para o cluster de co-expressão selecionado usando a caixa de dropdown do grupo e destacando módulos PPI individuais dentro da rede e, em seguida, vá para a caixa de formato de layout de rede selecionada para alterar o layout da rede. Usando mouse e trackpad, amplie ou amplie ou amplie a rede PPI para visualizar os nomes genéticos de cada nó na rede.
Quando ampliado, selecione e clique em uma determinada proteína para destacar a proteína e seus vizinhos de rede. Na rede, arraste um certo nó para alterar sua posição no layout e reorganizar o layout da rede. No painel direito da página de resultados do PPI, estude as informações de nível de cluster de co-expressão que auxiliam na interpretação dos resultados do PPI.
O padrão de co-expressão no cluster selecionado pode ser visto como boxplot por padrão. Selecione Tendências para mostrar o enredo de tendências para um padrão de co-expressão e, em seguida, optar pelo enredo da barra de caminho para mostrar caminhos significativamente enriquecidos para o cluster de co-expressão com o enredo do círculo de caminho, ver caminhos significativamente enriquecidos para o cluster de co-expressão no formato de enredo do círculo. Para exibir resultados no nível do módulo PPI individual, role a página de resultado para a página web de saída do PPI e expanda a caixa suspensa do módulo para selecionar um módulo PPI específico para exibição.
Visualize o módulo PPI no painel esquerdo, manipule o visor de rede como explicado anteriormente. No painel direito, visualize os resultados de enriquecimento da ontologia da via e use a caixa de dropdown estilo de anotação do caminho e a guia tick barplot para mostrar mais informações e exibir caminhos significativamente enriquecidos para o módulo PPI selecionado. O gráfico do círculo de carrapatos para mostrar caminhos significativamente enriquecidos para o módulo PPI selecionado no formato de um gráfico de círculo e usar o mapa de calor para mostrar caminhos significativamente enriquecidos e os nomes genéticos associados.
Vá para a guia Tabela para exibir os resultados detalhados de enriquecimento da via, incluindo o nome de caminhos, termos de ontologia, nomes de genes e o valor P pelo teste exato de Fisher. Siga o caminho absoluto impresso na parte superior das páginas de resultados e encontre a tabela da planilha de publicação. JUMPn é desenvolvido com a plataforma R brilhante para uma interface amigável e integra três grandes módulos funcionais.
Análise de agrupamento de co-expressão, análise de enriquecimento de caminhos e análise de rede do PPI. Após cada análise, os resultados são automaticamente visualizados em nossa ajustável através das funções de widget brilhantes R e prontamente para download como tabelas de publicação e formato Microsoft Excel. Para análise de rede PPI, uma rede PPI composta foi compilada combinando string, BioPlex e em bancos de dados web IM.
A rede PPI fundida final abrange mais de 20.000 genes humanos com 1.100.000 bordas. Este interactome abrangente é incluído e publicado em um pacote com o software JUMPn para análise sensível do PPI. Abordagens baseadas em rede que aproveitam redes de co-expressão e interação proteica podem ser usadas como um método adicional para a inferência da atividade em fatores de transcrição e quinases.
