Этот метод использует возможности Jupyter Notebook для предоставления информативных и визуально привлекательных отчетов, позволяя пользователям расширять и настраивать отчет воспроизводимым и отслеживаемым образом. Этот гибкий метод позволяет фиксировать все пользовательские модификации в достаточной детализации для воспроизведения в более поздние сроки или другим пользователем. Хотя этот метод обычно применим в любой области исследований, он в первую очередь предназначен для наук о жизни Mucor, области исследований, которая может производить сложные данные.
Перед началом анализа откройте целевой сайт масс-спектрометрии с перекрестными ссылками. При переходе на веб-сайт появится экран приветствия с высокоуровневым описанием сервиса TX MS.web. На вкладке учебника можно увидеть подробное описание предоставляемых услуг, включая информацию о том, как пользоваться сервисом и как анализировать результаты.
На вкладке загрузки можно загрузить программное обеспечение и ресурсы. Все программное обеспечение доступно под лицензией с открытым исходным кодом. На вкладке «Лицензия» лицензия BSD 3 явно делает программное обеспечение максимально доступным для использования.
Вкладка Контакты содержит контактную информацию для отправки вопросов или комментариев. Чтобы отправить электронное письмо с запросом учетных данных пользователя, вернитесь на вкладку Cheetah и щелкните гиперссылку адреса электронной почты в нижней части страницы. Введите соответствующую информацию в строку темы в теле письма.
Ответ будет отправлен как можно быстрее. После получения электронного письма с подтверждением с учетными данными пользователя войдите в систему и загрузите данные масс-спектрометрии на веб-сайт. Щелкните Отправить рабочий процесс и введите заголовок и описание.
Затем щелкните Просмотреть рабочий процесс и выберите рабочий процесс Cheetah. После выполнения работы мастера используйте интерактивное средство просмотра для проверки записной книжки Jupyter. Чтобы установить JupyterHub, установите Docker в соответствии с инструкциями и загрузите контейнер JupyterHub Docker с расширением Jupyter openBIS.
После запуска Docker запустите контейнер P8171:8000 malmstroem/jove:latest. Перейдите по указанному веб-адресу и авторизуйтесь с именем пользователя и паролем Пользователя. Чтобы загрузить отчет, нажмите кнопку Создать в Python 3, чтобы открыть новую вкладку с записной книжкой без названия.
Щелкните Настроить подключения openBIS в меню инструментов Jupyter и введите TX MS в качестве имени, веб-адрес TX MS для URL-адреса, Guest для пользователя и G-U-E-S-T-P-A-S-S-W-D для пароля. Выберите новое подключение и нажмите кнопку Выбрать подключение, чтобы найти отчет. Затем щелкните, загрузите в ячейку и запустите все, чтобы вернуть отчет.
Чтобы расширить отчет, щелкните ячейку и вставьте ниже, чтобы добавить новую ячейку внизу. Затем щелкните код, нажмите shift и enter, чтобы выполнить ячейку. Чтобы отправить отчет, нажмите кнопку отправки, чтобы создать новый набор данных.
Репрезентативная структура М1 и альбумина с верхними поперечными связями, нанесенными на структуру, показана здесь. Все сшивки были получены с помощью целевой масс-спектрометрии сшивания после анализа данных MS1 высокого разрешения и независимых данных сбора, а вычислительные модели были предоставлены протоколом RosettaDock. Важно помнить, что белковые взаимодействия разнообразны с точки зрения их стабильности.
Таким образом, ваши результаты могут отличаться. Нынешняя методология ограничена бинарными взаимодействиями и поэтому не может быть применена к более сложным белковым четвертичным структурам. Тем не менее, моделирование отдельных пар может обеспечить хорошую основу для построения более сложных структур.
Подробная информация об интерфейсе связывания может быть полезна во многих отношениях, например, для предположения мутаций, которые могут либо стабилизировать, либо дестабилизировать белковые взаимодействия. Таким образом, это может быть полезно для лучшего понимания роли белково-белковых взаимодействий.
