Протокол программного обеспечения JUMPn направлен на облегчение биологической интерпретации количественных данных протеомики. Программа способна организовать весь белок в иерархию уровней кластеров коэкспрессии и модулей белкового взаимодействия. Примечательно, что программное обеспечение JUMPn упрощает анализ кластеризации коэкспрессии, обогащения путей и обнаружения модулей PPI.
Он обеспечивает удобный интерфейс и интерактивную визуализацию данных и сетей. Хотя мы успешно продемонстрировали применение JUMPn в анализе данных всего протеома, метод легко распространяется на другие типы данных, включая анализ фосфопротеомики и данные интерактома из масс-спектрометрии аффинной очистки. Чтобы настроить программное обеспечение JUMPn, загрузите исходный код с веб-сайта и установите программное обеспечение на терминал командной строки.
Чтобы запустить программное обеспечение JUMPn, измените текущий каталог на папку выполнения, введя cd execution" на терминале, а затем введите текст на терминале, чтобы запустить JUMPn в веб-браузере. На домашней странице JUMPn нажмите кнопку «Начать анализ», чтобы начать анализ JUMPn, затем в левом нижнем углу страницы «Начать анализ» нажмите кнопку «Загрузить демонстрационные протеомные данные B-cell», чтобы просмотреть уведомление об успешной загрузке данных. В правом нижнем углу страницы нажмите на кнопку «Отправить анализ JUMPn», чтобы начать демонстрационный запуск с использованием параметров по умолчанию.
Индикатор выполнения будет обозначать ход анализа. Дождитесь выполнения индикатора выполнения. Как только демонстрационный запуск будет завершен, появится диалоговое окно с сообщением об успешном запуске и абсолютным путем к папке результатов, затем нажмите на вкладку «Продолжить к результатам».
Поскольку веб-страница ведет к результатам кластера со-выражений алгоритма WGCNA, нажмите «Просмотреть результаты» в диалоговом окне, чтобы продолжить. В левой части страницы результатов 1 WGCNA Output найдите шаблоны совместной экспрессии белка и используйте команду Выбрать формат выражения для навигации между двумя форматами рисунков. Рисунок Boxplot будет выбран по умолчанию.
Выберите «Тенденции», чтобы отобразить график тенденций, где каждая строка представляет индивидуальное содержание белка в разных образцах. Цвет каждой строки показывает, насколько близок шаблон выражения к консенсусу кластера со-выражений. Справа от выходной страницы WGCNA можно просмотреть тепловую карту обогащения онтологии Pathway Ontology.
В тепловой карте наиболее обогащенные пути для каждого кластера будут отображаться вместе. Затем прокрутите веб-страницу вниз, чтобы просмотреть шаблон выражения для отдельных белков. Используйте раскрывающийся список, выберите кластер коэкспрессии для изучения белков из каждого кластера, затем выберите конкретный белок в таблице, на котором график под таблицей будет автоматически обновлен, чтобы отразить его содержание белка.
Для конкретных названий белков используйте поле Поиск в правой части таблицы. Позже посмотрите на белково-белковое взаимодействие или результаты PPI, нажав на странице результатов 2 PPI Output» вверху. Чтобы получить результаты для определенного кластера соэкспрессий, перейдите на вкладку «Выбрать кластер совместного выражения».
Отображение всех фигурных панелей будет обновлено для вновь выбранного кластера. На панели рисунков слева просмотрите сети PPI для выбранного кластера совместного выражения, используя раскрывающийся список Выбор по группам и выделив отдельные модули PPI в сети, а затем перейдите к выбранному формату макета сети, чтобы изменить макет сети. Используя мышь и трекпад, увеличьте или уменьшите масштаб сети PPI для просмотра имен генов каждого узла в сети.
При увеличении масштаба выберите и щелкните определенный белок, чтобы выделить белок и его сетевых соседей. В сети перетащите определенный узел, чтобы изменить его положение в макете и реорганизовать макет сети. На правой панели страницы результатов PPI изучите информацию на уровне кластера коэкспрессии, которая помогает интерпретировать результаты PPI.
Шаблон совместного выражения в выбранном кластере по умолчанию можно рассматривать как boxplot. Выбрать тенденции», чтобы показать график тенденций для шаблона совместного выражения, а затем выбрать график полосы пути, чтобы показать значительно обогащенные пути для кластера коэкспрессии с графиком круга пути, просмотреть значительно обогащенные пути для кластера коэкспрессии в формате кругового графика. Чтобы просмотреть результаты на уровне отдельного модуля PPI, прокрутите страницу результатов вниз до веб-страницы вывода PPI и разверните раскрывающийся список Выберите модуль, чтобы выбрать конкретный модуль PPI для отображения.
Просмотрите модуль PPI на левой панели, манипулируйте сетевым дисплеем, как описано выше. На правой панели просмотрите результаты обогащения онтологии пути, затем используйте раскрывающийся список Выберите стиль аннотации Pathway и отметьте вкладку barplot, чтобы отобразить дополнительную информацию и отображение о значительно обогащенных путях для выбранного модуля PPI. График круга тиков для отображения значительно обогащенных путей для выбранного модуля PPI в формате кругового графика и использования тепловой карты для отображения значительно обогащенных путей и связанных с ними названий генов.
Перейдите на вкладку «Таблица», чтобы отобразить подробные результаты обогащения путей, включая названия путей, термины онтологии, имена генов и значение P по точному тесту Фишера. Следуйте абсолютному пути, напечатанному в верхней части страниц результатов, и найдите таблицу электронной таблицы публикации. JUMPn разработан на платформе R shiny для удобного интерфейса и объединяет три основных функциональных модуля.
Кластерный анализ коэкспрессии, анализ обогащения путей и сетевой анализ PPI. После каждого анализа результаты автоматически визуализируются в наших настраиваемых с помощью функций блестящего виджета R и легко загружаются в виде таблиц публикации и формата Microsoft Excel. Для сетевого анализа PPI была скомпилирована составная сеть PPI путем объединения баз данных STRING, BioPlex и в веб-базах обмена мгновенными сообщениями.
Окончательная объединенная сеть PPI охватывает более 20 000 человеческих генов с 1 100 000 ребер. Этот комплексный интерактом включен и опубликован в комплекте с программным обеспечением JUMPn для чувствительного анализа PPI. Сетевые подходы, которые используют как коэкспрессию, так и сети белкового взаимодействия, могут быть использованы в качестве дополнительного метода для вывода активности в транскрипционных факторах и киназах.
