Name: quaternary structure modeling through chemical cross-linking mass spectrometry: extending tx-ms jupyter reports
Uploaded: 2021-10-20T13:00:00
Duration: 5 min 18 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about Quaternary Structure Modeling Through Chemical Cross-Linking Mass Spectrometry: Extending TX-MS Jupyter Reports at JoVE.com

इस काम को फाउंडेशन ऑफ नट और एलिस वालेनबर्ग (अनुदान संख्या 2016.0023) और स्विस नेशनल साइंस फाउंडेशन (अनुदान संख्या 2016.0023) द्वारा समर्थित किया गया था। P2ZHP3_191289)। इसके अलावा, हम S3IT, ज्यूरिख विश्वविद्यालय, अपने कम्प्यूटेशनल बुनियादी ढांचे और तकनीकी समर्थन के लिए धन्यवाद देते हैं।

1. https://txms.org पर वर्कफ़्लो सबमिट करें.
<ol><li>https://txms.org पर जाएं और "चीता-एमएस का उपयोग करें" पर क्लिक करें।</li>
	<li>वर्कफ़्लो सबमिट करने के लिए, आपको दो PDB फ़ाइलें और एक MS/MS MzML या MGF फ़ाइल प्रदान करने की आवश्यकता है. आप वर्कफ़्लो के डेमो संस्करण को देखने के लिए "लोड नमूना डेटा" पर भी क्लिक कर सकते हैं. नोट:: कृपया एक नौकरी सबमिट करने के तरीके के बारे में विस्तृत जानकारी के लिए webserver के मैन्युअल पृष्ठ को देखें। वेब सर्वर विभिन्न गैर-क्लीवेबल क्रॉस-लिंकर एजेंटों का समर्थन करता है, 12 पोस्ट-ट्रांसलेशनल संशोधनों (पीटीएम), कम्प्यूटेशनल मॉडलिंग और एमएस डेटा विश्लेषण से संबंधित विकल्पों तक। प्रत्येक विकल्प के बारे में अधिक जानकारी दिखाने के लिए सबमिट पृष्ठ पर छोटे सहायता बटन भी डिज़ाइन किए गए हैं।</li>
</ol>2. चीता-एमएस भागो.
नोट:: विक्रेता-विशिष्ट स्वरूपों mzML या MGF के लिए ProteoWizard MSConvert सॉफ़्टवेयर19 का उपयोग कर कनवर्ट करें।
<ol><li>https://txms.org करने के लिए MS डेटा अपलोड करें। फिर, "फ़ाइल चुनें" पर क्लिक करें और एमएस डेटा का चयन करें, जो mzML / MGF डेटाप्रारूपों 18 में होना चाहिए। नोट:: उदाहरण डेटा https://txms.org पर उपलब्ध हैं। ये डेटा zenodo.org, DOI 10.5281/zenodo.3361621 के माध्यम से सीधे सुलभ हैं।</li>
	<li>https://txms.org करने के लिए दो PDB फ़ाइलें अपलोड करें। "फ़ाइल चुनें" पर क्लिक करें और अपलोड करने के लिए पीडीबी फ़ाइलों का चयन करें। नोट: यदि कोई प्रयोगात्मक संरचना मौजूद नहीं है, तो उदाहरण के लिए, स्विस-मॉडल20 का उपयोग करके मॉडल बनाएँ यदि होमोलॉग संरचनाएं उपलब्ध हैं, या डी नोवो संरचना भविष्यवाणियों के लिए trRosetta 21,22 या Robetta 23,24 वेब सर्वर।</li>
	<li>कोई नया वर्कफ़्लो सबमिट करें. नौकरी पहचानकर्ता टैग प्राप्त करने के लिए "सबमिट करें" पर क्लिक करें। उसके बाद, इस टैग का उपयोग कर परिणाम अनुभाग के लिए प्रपत्र का पालन करें। नोट:: परिणाम की गणना करने में समय लगता है, इसलिए कृपया वर्कफ़्लो के समाप्त होने तक प्रतीक्षा करें, और परिणाम पृष्ठ पर वापस जाने के लिए कार्य पहचानकर्ता टैग संग्रहीत करें. गणना दूरस्थ कम्प्यूटेशनल बुनियादी ढांचे पर की जाती है। यदि आप स्थानीय रूप से TX-MS चलाना चाहते हैं, तो कृपया Hauri et al.10 देखें।</li>
	<li>ऑनलाइन व्यूअर का उपयोग कर Jupyter नोटबुक रिपोर्ट का निरीक्षण करें। उसके बाद, कार्य पहचानकर्ता टैग का उपयोग कर परिणाम अनुभाग में "रिपोर्ट" करने के लिए नीचे स्क्रॉल करें।</li>
</ol>3. JupyterHub स्थापित करें.
<ol><li>https://docs.docker.com/install/ पर निर्देश के रूप में डॉकर स्थापित करें।</li>
	<li>JupyterHub डॉकर कंटेनर Jupyter openBIS25 एक्सटेंशन के साथ डाउनलोड करें। सामान्य कमांड "डॉकर पुल मालमस्ट्रोम / जोव: नवीनतम" है, लेकिन अन्य प्लेटफार्मों पर भिन्न हो सकता है। नोट:: कंटेनर डाउनलोड करने के तरीके पर एक सामान्य चर्चा के लिए, कृपया https://www.docker.com/get-started को देखें। zenodo.org, DOI 10.5281/zenodo.3361621 से कंटेनर डाउनलोड करना भी संभव है। नोट:: Jupyter openBIS एक्सटेंशन स्रोत कोड यहाँ उपलब्ध है: https://pypi.org/project/jupyter-openbis-extension/।</li>
	<li>डॉकर कंटेनर शुरू करें: डॉकर रन -पी 8178: 8000 मालमस्ट्रोम / नोट:: पोर्ट JupyterHub डिफ़ॉल्ट रूप से उपयोग करता है जो 8000 है। यह पोर्ट कॉन्फ़िगर करने योग्य है, और यदि परिवर्तित किया जाता है तो उपरोक्त आदेशों को तदनुसार समायोजित करने की आवश्यकता होती है। पोर्ट 8178 एक मनमाना विकल्प है और इसे बदला जा सकता है। नीचे दिए गए उदाहरण यूआरएल को तदनुसार समायोजित करने की आवश्यकता है।</li>
	<li>निम्न पते पर जाएँ: http://127.0.0.1:8178. उपयोगकर्ता नाम "उपयोगकर्ता" और पासवर्ड "उपयोगकर्ता" का उपयोग करके लॉग इन करें. नोट:: पता http://127.0.0.1 का तात्पर्य है कि डॉकर संग्राहक स्थानीय कंप्यूटर पर चल रहा है। यदि डॉकर संग्राहक किसी सर्वर पर चलाया जाता है, तो सर्वर के IP पते या URL का उपयोग करें (जैसे, https://example.com). डॉकर कंटेनर उबंटू बायोनिक 18.04, जुपीटरहब 0.9.6 और जुपीटर ओपनबीआईएस एक्सटेंशन 0.2 पर आधारित है। इसे अन्य ऑपरेटिंग सिस्टम में स्थापित करना संभव है, लेकिन इसका परीक्षण नहीं किया गया था।</li>
</ol>4. रिपोर्ट डाउनलोड करें.
<ol><li>नया क्लिक करके कोई नई नोटबुक बनाएँ | पायथन 3 पृष्ठ के शीर्ष दाएं भाग के पास स्थित मेनू का उपयोग करके। यह एक नोटबुक के साथ एक नया टैब खोलेगा जिसे अनटाइटल्ड (या कुछ ऐसा ही) कहा जाता है।</li>
	<li>Jupyter उपकरण मेनू में "OpenBIS कनेक्शन कॉन्फ़िगर करें" क्लिक करें.</li>
	<li>नाम भरें: txms; URL: https://txms.org; उपयोगकर्ता: अतिथि; पासवर्ड: guestpasswd.</li>
	<li>"कनेक्ट करें" पर क्लिक करें.</li>
	<li>नया कनेक्शन चुनें और "कनेक्शन चुनें" पर क्लिक करें.</li>
	<li>रिपोर्ट टेम्पलेट के लिए खोजें (उदाहरण के लिए, /CHEETAH/WF70) और डाउनलोड करें क्लिक करें. नोट:: आप परिणामों के आधार पर रिपोर्ट टेम्पलेट को समायोजित करने और चीता-MS वेब सर्वर पर अपना कार्य चलाने से प्राप्त रिपोर्ट करने की आवश्यकता है।</li>
	<li>कक्ष | क्लिक करके रिपोर्ट पुन: चलाएँ सभी चलाएँ.</li>
</ol>5. रिपोर्ट का विस्तार करें.
<ol><li>नीचे एक नया कक्ष जोड़ें: कक्ष | नीचे सम्मिलित करें.</li>
	<li>वांछित कोड में टाइप करें। उदाहरण के लिए, कृपया नीचे प्रतिनिधि परिणाम अनुभाग देखें.</li>
	<li>"Shift-Enter" दबाकर कक्ष निष्पादित करें.</li>
</ol>

<ol>
	<li>Berman, H. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Protein+Data+Bank.">The Protein Data Bank.</a> Acta Crystallographica Section D: Biological Crystallography. 58 (6), 899-907 (2002).</li><li>Herzog, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Structural+Probing+of+a+Protein+Phosphatase+2A+Network+by+Chemical+Cross-Linking+and+Mass+Spectrometry.">Structural Probing of a Protein Phosphatase 2A Network by Chemical Cross-Linking and Mass Spectrometry.</a> Science. 337 (6100), 1348-1352 (2012).</li><li>Hoopmann, M. R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Kojak:+efficient+analysis+of+chemically+cross-linked+protein+complexes.">Kojak: efficient analysis of chemically cross-linked protein complexes.</a> Journal of Proteome Research. 14 (5), 2190-2198 (2015).</li><li>Seebacher, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Protein+cross-linking+analysis+using+mass+spectrometry,+isotope-coded+cross-linkers,+and+integrated+computational+data+processing.">Protein cross-linking analysis using mass spectrometry, isotope-coded cross-linkers, and integrated computational data processing.</a> Journal of Proteome Research. 5 (9), 2270-2282 (2006).</li><li>Rinner, O., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Identification+of+cross-linked+peptides+from+large+sequence+databases.">Identification of cross-linked peptides from large sequence databases.</a> Nature Methods. 5 (4), 315-318 (2008).</li><li>Walzthoeni, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=False+discovery+rate+estimation+for+cross-linked+peptides+identified+by+mass+spectrometry.">False discovery rate estimation for cross-linked peptides identified by mass spectrometry.</a> Nature Methods. 9 (9), 901-903 (2012).</li><li>Yang, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Identification+of+cross-linked+peptides+from+complex+samples.">Identification of cross-linked peptides from complex samples.</a> Nature Methods. 9 (9), 904-906 (2012).</li><li>Chu, F., Baker, P. R., Burlingame, A. L., Chalkley, R. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Finding+Chimeras:+a+Bioinformatics+Strategy+for+Identification+of+Cross-linked+Peptides.">Finding Chimeras: a Bioinformatics Strategy for Identification of Cross-linked Peptides.</a> Molecular &amp; Cellular Proteomics. 9 (1), 25-31 (2010).</li><li>Holding, A. N., Lamers, M. H., Stephens, E., Skehel, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Hekate:+Software+Suite+for+the+Mass+Spectrometric+Analysis+and+Three-Dimensional+Visualization+of+Cross-Linked+Protein+Samples.">Hekate: Software Suite for the Mass Spectrometric Analysis and Three-Dimensional Visualization of Cross-Linked Protein Samples.</a> Journal of Proteome Research. 12 (12), 5923-5933 (2013).</li><li>Hauri, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Rapid+determination+of+quaternary+protein+structures+in+complex+biological+samples.">Rapid determination of quaternary protein structures in complex biological samples.</a> Nature Communications. 10 (1), 192 (2019).</li><li>R&#246;st, H. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=OpenSWATH+enables+automated,+targeted+analysis+of+data-independent+acquisition+MS+data.">OpenSWATH enables automated, targeted analysis of data-independent acquisition MS data.</a> Nature Biotechnology. 32 (3), 219-223 (2014).</li><li>R&#246;st, H. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=OpenMS:+a+flexible+open-source+software+platform+for+mass+spectrometry+data+analysis.">OpenMS: a flexible open-source software platform for mass spectrometry data analysis.</a> Nature Methods. 13 (9), 741-748 (2016).</li><li>Quandt, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Using+synthetic+peptides+to+benchmark+peptide+identification+software+and+search+parameters+for+MS/MS+data+analysis.">Using synthetic peptides to benchmark peptide identification software and search parameters for MS/MS data analysis.</a> EuPA Open Proteomics. 5, 21-31 (2014).</li><li>Bradley, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Free+modeling+with+Rosetta+in+CASP6.">Free modeling with Rosetta in CASP6.</a> Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics. 61 (S7), 128-134 (2005).</li><li>Gray, J. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=High-resolution+protein-protein+docking.">High-resolution protein-protein docking.</a> Current Opinion in Structural Biology. 16 (2), 183-193 (2006).</li><li>Khakzad, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Cheetah-MS:+a+web+server+to+model+protein+complexes+using+tandem+cross-linking+mass+spectrometry+data.">Cheetah-MS: a web server to model protein complexes using tandem cross-linking mass spectrometry data.</a> Bioinformatics. , (2021).</li><li>Malmstr&#246;m, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Chapter+15:+Computational+Proteomics+with+Jupyter+and+Python.">Chapter 15: Computational Proteomics with Jupyter and Python.</a> Methods in Molecular Biology. 15, 237-248 (1977).</li><li>Martens, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=mzML--a+community+standard+for+mass+spectrometry+data.">mzML--a community standard for mass spectrometry data.</a> Molecular &amp; Cellular Proteomics. 10 (1), (2011).</li><li>Chambers, M. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+cross-platform+toolkit+for+mass+spectrometry+and+proteomics.">A cross-platform toolkit for mass spectrometry and proteomics.</a> Nature Biotechnology. 30 (10), 918-920 (2012).</li><li>Waterhouse, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=SWISS-MODEL:+homology+modelling+of+protein+structures+and+complexes.">SWISS-MODEL: homology modelling of protein structures and complexes.</a> Nucleic Acids Research. 46 (W1), W296-W303 (2018).</li><li>Yang, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Improved+protein+structure+prediction+using+predicted+interresidue+orientations.">Improved protein structure prediction using predicted interresidue orientations.</a> Proceedings of the National Academy of Sciences. 117 (3), 1496-1503 (2020).</li><li>Koehler Leman, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Macromolecular+modeling+and+design+in+Rosetta:+recent+methods+and+frameworks.">Macromolecular modeling and design in Rosetta: recent methods and frameworks.</a> Nature Methods. 17 (7), 665-680 (2020).</li><li>Chivian, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Prediction+of+CASP6+structures+using+automated+Robetta+protocols.">Prediction of CASP6 structures using automated Robetta protocols.</a> Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics. 61 (S7), 157-166 (2005).</li><li>Chivian, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automated+prediction+of+CASP-5+structures+using+the+Robetta+server.">Automated prediction of CASP-5 structures using the Robetta server.</a> Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics. 53 (S6), 524-533 (2003).</li><li>Bauch, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=openBIS:+a+flexible+framework+for+managing+and+analyzing+complex+data+in+biology+research.">openBIS: a flexible framework for managing and analyzing complex data in biology research.</a> BMC Bioinformatics. 12, 468 (2011).</li><li>Lima, D. B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=SIM-XL:+A+powerful+and+user-friendly+tool+for+peptide+cross-linking+analysis.">SIM-XL: A powerful and user-friendly tool for peptide cross-linking analysis.</a> Journal of Proteomics. 129, 51-55 (2015).</li><li>Happonen, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+quantitative+Streptococcus+pyogenes-human+protein-protein+interaction+map+reveals+localization+of+opsonizing+antibodies.">A quantitative Streptococcus pyogenes-human protein-protein interaction map reveals localization of opsonizing antibodies.</a> Nature Communications. 10, 2727 (2019).</li><li>Khakzad, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Structural+determination+of+Streptococcus+pyogenes+M1+protein+interactions+with+human+immunoglobulin+G+using+integrative+structural+biology.">Structural determination of Streptococcus pyogenes M1 protein interactions with human immunoglobulin G using integrative structural biology.</a> PLOS Computational Biology. 17 (1), E1008169 (2021).</li><li>Khakzad, H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=In+vivo+cross-linking+MS+of+the+complement+system+MAC+assembled+on+live+Gram-positive+bacteria.">In vivo cross-linking MS of the complement system MAC assembled on live Gram-positive bacteria.</a> Frontiers in Genetics. 11, (2020).</li></ol>

लेखकों के पास खुलासा करने के लिए कुछ भी नहीं है।

आधुनिक कम्प्यूटेशनल वर्कफ़्लो अक्सर जटिल होते हैं, जिसमें कई अलग-अलग विक्रेताओं, जटिल परस्पर निर्भरताओं, उच्च डेटा वॉल्यूम और बहुआयामी परिणामों से कई उपकरण होते हैं। नतीजतन, परिणाम प्राप्त करने के लिए आवश्यक सभी चरणों को सटीक रूप से दस्तावेज करना मुश्किल है, जिससे दिए गए परिणाम को पुन: पेश करना मुश्किल हो जाता है। यहां, हम एक सामान्य रणनीति का प्रदर्शन करते हैं जो स्वचालन और एक स्वचालित वर्कफ़्लो की आसानी को जोड़ती है जो एक सामान्य रिपोर्ट का उत्पादन करती है, जिसमें रिपोर्ट को प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य फैशन में अनुकूलित करने के लिए लचीलापन होता है।
काम करने के लिए प्रोटोकॉल के लिए तीन आवश्यकताओं को पूरा करने की आवश्यकता है: सबसे पहले, विश्लेषण के लिए चुने गए प्रोटीन को इस तरह से बातचीत करने की आवश्यकता होती है कि रासायनिक क्रॉस-लिंकिंग प्रयोग बड़े पैमाने पर स्पेक्ट्रोमीटर द्वारा पता लगाने के लिए पर्याप्त रूप से उच्च एकाग्रता पर क्रॉस-लिंक्ड प्रजातियों का उत्पादन कर सकता है; विभिन्न द्रव्यमान स्पेक्ट्रोमीटर का पता लगाने के विभिन्न स्तर होते हैं और अधिग्रहण प्रोटोकॉल के साथ-साथ क्रॉस-लिंकिंग अभिकर्मक की पसंद पर भी निर्भर होते हैं। TX-MS प्रोटोकॉल का वर्तमान संस्करण केवल DSS, एक लाइसिन-लाइसिन होमोबाइफंक्शनल क्रॉस-लिंकिंग अभिकर्मक के लिए अनुमति देता है। फिर भी, यह सीमा मुख्य रूप से इस संभावना के कारण है कि मशीन सीखने के चरण को अन्य अभिकर्मकों के लिए समायोजित करने की आवश्यकता होगी। चीता-एमएस वेब सर्वर में इस सीमा में सुधार किया गया है क्योंकि दो और क्रॉस-लिंकिंग अभिकर्मकों पर विचार किया जा सकता है, लेकिन तीनों गैर-क्लीवेबल अभिकर्मक हैं। दूसरा, दो प्रोटीनों को या तो एक प्रयोगात्मक रूप से निर्धारित संरचना की आवश्यकता होती है या तुलनात्मक मॉडलिंग तकनीकों या डी नोवो तकनीकों का उपयोग करके मॉडलिंग की जाती है। सभी प्रोटीनों को मॉडलिंग नहीं किया जा सकता है, लेकिन बेहतर सॉफ़्टवेयर का एक संयोजन और पीडीबी में प्रयोगात्मक संरचनाओं का निरंतर जमाव प्रोटीन की संख्या का विस्तार करता है जिसे मॉडलिंग किया जा सकता है। तीसरा, बातचीत करने वाले प्रोटीन को अपने बाध्य और अनबाउंड राज्यों में पर्याप्त रूप से समान रहना चाहिए ताकि टीएक्स-एमएस और चीता-एमएस द्वारा उपयोग किए जाने वाले डॉकिंग एल्गोरिदम स्कोरिंग को सक्षम करने के लिए पर्याप्त गुणवत्ता की चतुर्भुज संरचनाएं बना सकें। यह आवश्यकता अपेक्षाकृत अस्पष्ट है, क्योंकि स्वीकार्य गुणवत्ता अत्यधिक प्रणाली-निर्भर है, जहां ज्ञात संरचना के छोटे प्रोटीन आमतौर पर अज्ञात संरचना के बड़े प्रोटीन की तुलना में तुलना करना आसान होता है।
नकारात्मक परिणाम के मामले में, पहले जांचें कि TX-MS को इंट्रा-लिंक, अवशेषों के बीच क्रॉस-लिंक मिला जो एक ही पॉलीपेप्टाइड श्रृंखला का हिस्सा हैं। यदि कोई भी नहीं खोजा जाता है, तो सबसे अधिक संभावना स्पष्टीकरण यह है कि नमूना तैयारी या डेटा अधिग्रहण के साथ कुछ गलत हो गया है। यदि एकाधिक दूरी की बाधाएं मॉडल का समर्थन नहीं करती हैं, तो यह सुनिश्चित करने के लिए मॉडल का नेत्रहीन निरीक्षण करें कि संरचना क्रॉस-लिंक्ड अवशेषों द्वारा समर्थित है। कम से कम एक क्रॉस-लिंक को बाधित किए बिना इंटरैक्टर्स में से एक को धुरी बनाने का कोई स्पष्ट तरीका नहीं है। यदि दिए गए क्रॉस-लिंकिंग अभिकर्मक के लिए अनुमत दूरी से अधिक समय तक क्रॉस-लिंक हैं, तो क्रॉस-लिंकिंग डेटा को शामिल करके इंटरैक्टर्स के मॉडलिंग में सुधार करने का प्रयास करें।
समतुल्य परिणामों को पूरा करने के लिए वैकल्पिक सॉफ़्टवेयर अनुप्रयोगों का उपयोग करना संभव है बशर्ते कि चुने गए सॉफ़्टवेयर की संवेदनशीलता TX-MS की संवेदनशीलता के बराबर हो। उदाहरण के लिए, RosettaDock, HADDOCK, और अन्य के ऑनलाइन संस्करण हैं। xQuest/xProphet 5,6, plink7, और SIM-XL 26 के माध्यम से रासायनिक क्रॉस-लिंकिंग डेटा का विश्लेषण करना भी संभव है।
हम लगातार27,28,29 नई परियोजनाओं के लिए TX-MS और चीता-MS लागू कर रहे हैं, जिससे इन दृष्टिकोणों द्वारा उत्पादित रिपोर्टों में सुधार हो रहा है ताकि रिपोर्टों को बड़ा किए बिना परिणामों के अधिक विस्तृत विश्लेषण की अनुमति मिल सके।

प्रोटीन-प्रोटीन इंटरैक्शन जैविक प्रणालियों की संरचना और कार्य को रेखांकित करते हैं। प्रोटीन की चतुर्भुज संरचनाओं तक पहुंच होने से अंतर्दृष्टि प्रदान की जा सकती है कि दो या दो से अधिक प्रोटीन उच्च-क्रम संरचनाओं को बनाने के लिए कैसे बातचीत करते हैं। दुर्भाग्य से, चतुष्कोणीय संरचनाओं को प्राप्त करना चुनौतीपूर्ण बना हुआ है; यह प्रोटीन DataBank (PDB) प्रविष्टियों की तुलनात्मक रूप से छोटी संख्या में परिलक्षित होता है1 जिसमें एक से अधिक पॉलीपेप्टाइड होते हैं। प्रोटीन-प्रोटीन इंटरैक्शन का अध्ययन एक्स-रे क्रिस्टलोग्राफी, एनएमआर और क्रायो-ईएम जैसी प्रौद्योगिकियों के साथ किया जा सकता है, लेकिन उन स्थितियों के तहत पर्याप्त मात्रा में शुद्ध प्रोटीन प्राप्त करना जहां तरीकों को लागू किया जा सकता है, समय लेने वाला हो सकता है।
रासायनिक क्रॉस-लिंकिंग मास स्पेक्ट्रोमेट्री को नमूना तैयारी पर कम प्रतिबंधों के साथ प्रोटीन-प्रोटीन इंटरैक्शन पर प्रयोगात्मक डेटा प्राप्त करने के लिए विकसित किया गया था क्योंकि मास स्पेक्ट्रोमेट्री का उपयोग मनमाने ढंग से जटिल नमूनों पर डेटा प्राप्त करने के लिए किया जा सकताहै 2,3,4,5,6,7,8,9 . हालांकि, डेटा विश्लेषण की संयुक्त प्रकृति और क्रॉस-लिंक्ड पेप्टाइड्स की अपेक्षाकृत कम संख्या के लिए आवश्यक है कि नमूनों को विश्लेषण से पहले भिन्न किया जाए। इस कमी को दूर करने के लिए, हमने TX-MS विकसित किया, एक विधि जो रासायनिक क्रॉस-लिंकिंग मास स्पेक्ट्रोमेट्री10 के साथ कम्प्यूटेशनल मॉडलिंग को जोड़ती है। TX-MS का उपयोग मनमाने ढंग से जटिल नमूनों पर किया जा सकता है और पिछले तरीकोंकी तुलना में काफी अधिक संवेदनशील है। यह प्रत्येक एमएस स्पेक्ट्रम को स्वतंत्र रूप से व्याख्या करने के बजाय एक सेट के रूप में दिए गए प्रोटीन-प्रोटीन इंटरैक्शन से जुड़े सभी डेटा को स्कोर करके इसे पूरा करता है। TX-MS तीन अलग-अलग एमएस अधिग्रहण प्रोटोकॉल का भी उपयोग करता है: उच्च-रिज़ॉल्यूशन MS1 (hrMS1), डेटा-निर्भर अधिग्रहण (DDA), और डेटा-स्वतंत्र अधिग्रहण (DIA), आगे कई टिप्पणियों के संयोजन से क्रॉस-लिंक्ड पेप्टाइड की पहचान करने के अवसर प्रदान करते हैं। TX-MS कम्प्यूटेशनल वर्कफ़्लो कई कारणों से जटिल है। सबसे पहले, यह प्रोटीन संरचना मॉडल14,15 बनाने के लिए कई एमएस विश्लेषण सॉफ्टवेयर प्रोग्राम 11,12,13 पर निर्भर करता है। दूसरा, डेटा की मात्रा काफी हो सकती है। तीसरा, मॉडलिंग चरण कंप्यूटर प्रोसेसिंग पावर की महत्वपूर्ण मात्रा का उपभोग कर सकता है।
नतीजतन, TX-MS का उपयोग चीता-एमएस वेब सर्वर16 के माध्यम से एक स्वचालित, सरलीकृत कम्प्यूटेशनल वर्कफ़्लो के रूप में किया जाता है जो कंप्यूटर क्लाउड या क्लस्टर जैसे बड़े कम्प्यूटेशनल बुनियादी ढांचे पर चलता है। परिणामों की व्याख्या को सुविधाजनक बनाने के लिए, हमने एक इंटरैक्टिव जुपिटर नोटबुक17 का उत्पादन किया। यहां, हम प्रदर्शित करते हैं कि किसी दिए गए परिणाम का अधिक गहराई से विश्लेषण करने के लिए जुपीटर नोटबुक रिपोर्ट को कैसे बढ़ाया जा सकता है।

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Two Protein DataBank files of the proteins of interest.</td>
			<td>N/A</td>
			<td>N/A</td>
			<td>Example files available on txms.org and zenodo.org, DOI 10.5281/zenodo.3361621</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>An mzML data file acquired on a sample where the proteins of interest were crosslinked.</td>
			<td>N/A</td>
			<td>N/A</td>
			<td>Example files available on txms.org or zenodo.org, DOI 10.5281/zenodo.3361621</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

quaternary structure modeling through chemical cross-linking mass spectrometry: extending tx-ms jupyter reports

प्रोटीन-प्रोटीन इंटरैक्शन का अध्ययन करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है, फिर भी जैविक प्रणालियों के कार्य करने के तरीके में अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। लक्षित क्रॉस-लिंकिंग मास स्पेक्ट्रोमेट्री (टीएक्स-एमएस), चतुर्भुज प्रोटीन संरचना मॉडलिंग और रासायनिक क्रॉस-लिंकिंग मास स्पेक्ट्रोमेट्री के संयोजन की एक विधि, जटिल, अविभाजित नमूनों से प्राप्त डेटा का उपयोग करके उच्च-सटीकता संरचना मॉडल बनाती है। यह प्रोटीन जटिल संरचना विश्लेषण के लिए प्रमुख बाधाओं में से एक को हटा देता है क्योंकि ब्याज के प्रोटीन को अब बड़ी मात्रा में शुद्ध करने की आवश्यकता नहीं है। चीता-एमएस वेब सर्वर को प्रोटोकॉल के सरलीकृत संस्करण को समुदाय के लिए अधिक सुलभ बनाने के लिए विकसित किया गया था। अग्रानुक्रम एमएस / एमएस डेटा को ध्यान में रखते हुए, चीता-एमएस एक जुपिटर नोटबुक उत्पन्न करता है, एक ग्राफिकल रिपोर्ट जो सबसे महत्वपूर्ण विश्लेषण परिणामों को सारांशित करती है। Jupyter नोटबुक का विस्तार करने से अधिक गहराई से अंतर्दृष्टि प्राप्त हो सकती है और मॉडल और इसका समर्थन करने वाले मास स्पेक्ट्रोमेट्री डेटा को बेहतर ढंग से समझा जा सकता है। यहां प्रस्तुत तकनीकी प्रोटोकॉल कुछ सबसे आम एक्सटेंशन को दर्शाता है और बताता है कि कौन सी जानकारी प्राप्त की जा सकती है। इसमें अग्रानुक्रम एमएस / एमएस अधिग्रहण डेटा का विश्लेषण करने में मदद करने के लिए ब्लॉक शामिल हैं और रिपोर्ट किए गए चतुर्भुज मॉडल पर पता लगाए गए एक्सएल के समग्र प्रभाव। इस तरह के विश्लेषण का परिणाम संरचनात्मक मॉडल पर लागू किया जा सकता है जो NGLView का उपयोग करके नोटबुक में एम्बेडेड हैं।

TX-MS MS-व्युत्पन्न प्रयोगात्मक बाधाओं द्वारा समर्थित संरचनात्मक आउटपुट प्रदान करता है। यह कम्प्यूटेशनल मॉडलिंग के साथ विभिन्न एमएस डेटा अधिग्रहण प्रकारों के संयोजन से काम करता है। इसलिए, प्रत्येक एमएस डेटा को अलग से पार्स करना और आउटपुट संरचना का विज़ुअलाइज़ेशन प्रदान करना सहायक है। अनुपूरक डेटा 1 में एक उदाहरण नोटबुक है जो TX-MS आउटपुट के रूप में उत्पादित DDA और DIA डेटा को पार्स कर सकती है. उपयोगकर्ता ब्याज के XL का चयन कर सकते हैं। नोटबुक को चलाने से, उस एक्सएल के एमएस 2 स्पेक्ट्रम को दिखाया जाएगा जहां विभिन्न रंग पहले पेप्टाइड, दूसरे पेप्टाइड और मिश्रित टुकड़ा आयनों से संबंधित टुकड़ों के बीच भेदभाव करने में मदद करते हैं। XL भी एक Jupyter नोटबुक में एम्बेडेड NGLView विजेट का उपयोग कर संरचना के लिए मैप किया जा सकता है.
इस नोटबुक का कोई अन्य कक्ष उपयोगकर्ताओं को DIA डेटा को पार्स और विज़ुअलाइज़ करने में मदद कर सकता है. हालांकि, DIA डेटा विज़ुअलाइज़ करना अधिक कठिन है क्योंकि विश्लेषण किए गए डेटा को सही प्रारूप में तैयार करने की आवश्यकता है।
चित्र 1 संरचना पर मैप किए गए शीर्ष XLs के साथ M1 और एल्ब्यूमिन की एक उदाहरण संरचना दिखाता है। TX-MS ने hrMS1, DDA और DIA डेटा को पार्स करने के बाद सभी XLs प्राप्त किए, और RosettaDock प्रोटोकॉल ने कम्प्यूटेशनल मॉडल प्रदान किए।
चूंकि यह रिपोर्ट एक Jupyter नोटबुक है, इसलिए किसी भी मान्य पायथन कोड को नए नोटबुक कक्षों में जोड़ा जा सकता है। उदाहरण के लिए, नीचे दिया गया कोड MS2 गिनती पर एक हिस्टोग्राम बनाएगा, यह दर्शाता है कि अंतर्निहित डेटा द्वारा प्रत्येक क्रॉस-लिंक कितनी अच्छी तरह से समर्थित है। sns के रूप में seaborn आयात sns.distplot (ms2 ['count']);
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60311/60311fig01.jpg"> चित्रा 1: स्ट्रेप्टोकोकस pyogenes एम1 प्रोटीन और संरचना पर मैप किए गए XLs के साथ मानव एल्ब्यूमिन के संरचनात्मक मॉडल। एम 1 प्रोटीन ग्रे में दिखाया गया है और एक होमोडिमर का गठन करता है। छह एल्ब्यूमिन अणुओं को नीले रंग के विभिन्न रंगों में जोड़े के रूप में प्रस्तुत किया जाता है। क्रॉस-लिंक और दूरी काले पाठ के साथ लाल रंग में दी गई हैं। <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60311/60311fig01large.jpg" target="_blank">कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.</a>
अनुपूरक फ़ाइल. Jupyter नोटबुक डेटा. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60311/Supplementary%20Data%201.ipynb" target="_blank">कृपया इस फ़ाइल को डाउनलोड करने के लिए यहाँ क्लिक करें।</a>

Watch this Scientific Journal Video about Quaternary Structure Modeling Through Chemical Cross-Linking Mass Spectrometry: Extending TX-MS Jupyter Reports at JoVE.com

Quaternary Structure Modeling Through Chemical Cross-Linking Mass Spectrometry: Extending TX-MS Jupyter Reports

लक्षित क्रॉस-लिंकिंग मास स्पेक्ट्रोमेट्री तीन अलग-अलग अधिग्रहण प्रोटोकॉल तक का उपयोग करके प्राप्त मास स्पेक्ट्रोमेट्री डेटा का उपयोग करके चतुर्भुज प्रोटीन संरचना मॉडल बनाता है। चीता-MS वेब सर्वर पर एक सरलीकृत वर्कफ़्लो के रूप में निष्पादित करते हैं, तो परिणाम एक Jupyter नोटबुक में रिपोर्ट किए जाते हैं। यहां, हम तकनीकी पहलुओं को प्रदर्शित करते हैं कि कैसे जुपिटर नोटबुक को अधिक गहराई से विश्लेषण के लिए बढ़ाया जा सकता है।

रासायनिक क्रॉस-लिंकिंग मास स्पेक्ट्रोमेट्री के माध्यम से चतुर्भुज संरचना मॉडलिंग: TX-MS Jupyter रिपोर्ट का विस्तार

Protein-protein interactions can be challenging to study yet provide insights into how biological systems function. Targeted cross-linking mass ...

यह विधि जानकारीपूर्ण और नेत्रहीन रूप से आकर्षक रिपोर्ट प्रदान करने के लिए Jupyter नोटबुक की शक्ति का उपयोग करती है, जबकि उपयोगकर्ताओं को एक पुनरुत्पादक और ट्रेस करने योग्य तरीके से रिपोर्ट का विस्तार और अनुकूलित करने की अनुमति देती है। यह लचीली तकनीक सभी उपयोगकर्ता संशोधनों को बाद की समय सीमा में या विभिन्न उपयोगकर्ताओं द्वारा पुन: पेश करने के लिए पर्याप्त विस्तार में कैप्चर करने की अनुमति देती है। हालांकि यह विधि आम तौर पर किसी भी शोध क्षेत्र में लागू होती है, यह मुख्य रूप से म्यूकोर जीवन विज्ञान के लिए डिज़ाइन की गई है, जो अनुसंधान का एक क्षेत्र है जो जटिल डेटा का उत्पादन कर सकता है।विश्लेषण शुरू करने से पहले, लक्षित क्रॉस-लिंकिंग मास स्पेक्ट्रोमेट्री वेबसाइट खोलें। वेबसाइट पर नेविगेशन पर, TX MS.web सेवा का एक उच्च स्तरीय विवरण प्रदान करने वाली एक स्वागत स्क्रीन दिखाई देगी। ट्यूटोरियल टैब के तहत सेवा का उपयोग करने के तरीके और परिणामों का विश्लेषण करने के तरीके के बारे में जानकारी सहित प्रदान की गई सेवाओं का एक विस्तृत विवरण देखा जा सकता है।डाउनलोड टैब के तहत, सॉफ़्टवेयर और संसाधन डाउनलोड किए जा सकते हैं। सभी सॉफ़्टवेयर एक ओपन सोर्स लाइसेंस के तहत उपलब्ध हैं। लाइसेंस टैब के तहत, BSD 3-क्लॉज लाइसेंस स्पष्ट रूप से सॉफ़्टवेयर को यथासंभव व्यापक रूप से उपयोग करने योग्य बनाता है।संपर्क टैब प्रश्न या टिप्पणियाँ सबमिट करने के लिए संपर्क जानकारी प्रदान करता है. उपयोगकर्ता क्रेडेंशियल्स का अनुरोध करने वाला ईमेल सबमिट करने के लिए, चीता टैब पर वापस जाएं और पृष्ठ के निचले भाग में स्थित ईमेल पता हाइपरलिंक पर क्लिक करें। ईमेल के मुख्य भाग में विषय पंक्ति में प्रासंगिक जानकारी दर्ज करें।जितनी जल्दी हो सके एक जवाब भेजा जाएगा। उपयोगकर्ता क्रेडेंशियल्स के साथ एक पुष्टिकरण ईमेल प्राप्त करने के बाद, लॉग इन करें और वेबसाइट पर मास स्पेक्ट्रोमेट्री डेटा अपलोड करें। वर्कफ़्लो सबमिट करें क्लिक करें और कोई शीर्षक और वर्णन दर्ज करें.फिर वर्कफ़्लो देखें पर क्लिक करें और चीता वर्कफ़्लो का चयन करें. विज़ार्ड का अनुसरण करने के बाद, Jupyter नोटबुक का निरीक्षण करने के लिए ऑनलाइन व्यूअर का उपयोग करें। JupyterHub स्थापित करने के लिए निर्देश के रूप में डॉकर स्थापित करें और Jupyter openBIS एक्सटेंशन के साथ JupyterHub Docker कंटेनर डाउनलोड करें।डॉकर चलाने के बाद P8171:8000 malmstroem/ संकेतित वेब पते पर नेविगेट करें और उपयोगकर्ता नाम और पासवर्ड उपयोगकर्ता के साथ लॉग इन करें। रिपोर्ट डाउनलोड करने के लिए एक अनाम नोटबुक के साथ एक नया टैब खोलने के लिए Python 3 में नया क्लिक करें.Jupyter उपकरण मेनू में openBIS कनेक्शन कॉन्फ़िगर करें क्लिक करें और नाम के लिए TX MS दर्ज करें, URL के लिए TX MS वेब पता, उपयोगकर्ता के लिए अतिथि और पासवर्ड के लिए G-U-E-S-T-P-A-S-S-W-D. नए कनेक्शन का चयन करें और रिपोर्ट खोजने के लिए कनेक्शन चुनें पर क्लिक करें. फिर क्लिक करें, कक्ष में डाउनलोड करें और रिपोर्ट वापस करने के लिए सभी चलाएँ।रिपोर्ट का विस्तार करने के लिए, कक्ष क्लिक करें और नीचे कोई नया कक्ष जोड़ने के लिए नीचे सम्मिलित करें. फिर कोड पर क्लिक करें और शिफ्ट दबाएं और सेल को निष्पादित करने के लिए दर्ज करें। रिपोर्ट अपलोड करने के लिए, कोई नया डेटा सेट बनाने के लिए अपलोड बटन क्लिक करें.संरचना पर मैप किए गए शीर्ष क्रॉसलिंक के साथ एम 1 और एल्ब्यूमिन की एक प्रतिनिधि संरचना यहां दिखाई गई है। क्रॉसलिंक के सभी उच्च संकल्प MS1 डेटा निर्भर और स्वतंत्र अधिग्रहण डेटा पार्सिंग के बाद लक्षित crosslinking मास स्पेक्ट्रोमेट्री द्वारा प्राप्त किए गए थे और कम्प्यूटेशनल मॉडल RosettaDock प्रोटोकॉल द्वारा प्रदान किए गए थे। यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि प्रोटीन प्रोटीन इंटरैक्शन उनकी स्थिरता के संदर्भ में विविध हैं।इसलिए, आपके परिणाम अलग-अलग हो सकते हैं। वर्तमान पद्धति बाइनरी इंटरैक्शन तक सीमित है और इसलिए इसे अधिक जटिल प्रोटीन चतुर्भुज संरचनाओं पर लागू नहीं किया जा सकता है। हालांकि, मॉडलिंग व्यक्तिगत जोड़े अधिक जटिल संरचनाओं के निर्माण के लिए एक अच्छा आधार प्रदान कर सकते हैं।बाध्यकारी इंटरफ़ेस के बारे में विवरण कई मायनों में उपयोगी हो सकता है, उदाहरण के लिए, उत्परिवर्तन का सुझाव देने के लिए जो प्रोटीन इंटरैक्शन को स्थिर या अस्थिर कर सकते हैं। इसलिए, यह प्रोटीन-प्रोटीन इंटरैक्शन की भूमिका को बेहतर ढंग से समझने में सहायक हो सकता है।

Research

JoVE Journal

Biochemistry

Time-resolved ElectroSpray Ionization Hydrogen-deuterium Exchange Mass Spectrometry for Studying Protein Structure and Dynamics

प्रोटीन संरचना और गतिशीलता के अध्ययन के लिए समय का समाधान electrospray ionization हाइड्रोजन-ड्यूटेरियम एक्सचेंज मास स्पेक्ट्रोमेट्री

Intrinsically disordered proteins (IDPs) have long been a challenge to structural biologists due to their lack of stable secondary structure elements. ...

Resolving Affinity Purified Protein Complexes by Blue Native PAGE and Protein Correlation Profiling

ब्लू मूल निवासी पृष्ठ और प्रोटीन सहसंबंध रूपरेखा द्वारा समानता शुद्ध प्रोटीन परिसरों का समाधान करना

Most proteins act in association with others; hence, it is crucial to characterize these functional units in order to fully understand biological ...

Lipid Droplet Isolation for Quantitative Mass Spectrometry Analysis

मात्रात्मक मास स्पेक्ट्रोमेट्री विश्लेषण के लिए लिपिड बूंद अलगाव

Lipid droplets are vital to the replication of a variety of different pathogens, most prominently the Hepatitis C Virus (HCV), as the putative site of ...

Sample Preparation for Mass Spectrometry-based Identification of RNA-binding Regions

आरएनए-बाइंडिंग क्षेत्रों की सामूहिक स्पेक्ट्रोमेट्री-आधारित पहचान के लिए नमूना तैयारी

Noncoding RNAs play important roles in several nuclear processes, including regulating gene expression, chromatin structure, and DNA repair. In most ...

Optimal Preparation of Formalin Fixed Samples for Peptide Based Matrix Assisted Laser Desorption/Ionization Mass Spectrometry Imaging Workflows

Formalin की इष्टतम तैयारी के लिए निर्धारित नमूनों पेप्टाइड आधारित मैट्रिक्स असिस्टेड लेजर Desorption/Ionization मास स्पेक्ट्रोमेट्री इमेजिंग वर्कफ़्लोज़

The use of matrix-assisted laser desorption/ionization, mass spectrometry imaging (MALDI MSI) has rapidly expanded, since this technique analyzes a host ...

Detection of Protein Ubiquitination Sites by Peptide Enrichment and Mass Spectrometry

पेप्टाइड संवर्धन और मास स्पेक्ट्रोमेट्री द्वारा प्रोटीन सर्वव्यापकता साइटों का पता लगाना

The posttranslational modification of proteins by the small protein ubiquitin is involved in many cellular events. After tryptic digestion of ...

Nitropeptide Profiling and Identification Illustrated by Angiotensin II

Nitropeptide प्रोफ़ेशनल और पहचान एंजियोटेन्सिन द्वितीय द्वारा सचित्र

Protein nitration is one of the most important post-translational modifications (PTM) on tyrosine residues and it can be induced by chemical actions of ...

A Plasma Sample Preparation for Mass Spectrometry using an Automated Workstation

एक स्वचालित वर्कस्टेशन का उपयोग करके मास स्पेक्ट्रोमेट्री के लिए प्लाज्मा नमूना तैयारी

Sample preparation for mass spectrometry analysis in proteomics requires enzymatic cleavage of proteins into a peptide mixture. This process involves ...

Sample Preparation for Probe Electrospray Ionization Mass Spectrometry

जांच इलेक्ट्रोस्प्रे आयनीकरण मास स्पेक्ट्रोमेट्री के लिए नमूना तैयारी

Mass spectrometry (MS) is a powerful tool in analytical chemistry because it provides very accurate information about molecules, such as mass-to-charge ...

Absolute Quantification of Cell-Free Protein Synthesis Metabolism by Reversed-Phase Liquid Chromatography-Mass Spectrometry

उलट-चरण तरल क्रोमैटोग्राफी-मास स्पेक्ट्रोमेट्री द्वारा सेल मुक्त प्रोटीन संश्लेषण चयापचय का निरपेक्ष क्वांटिफिकेशन

Cell-free protein synthesis (CFPS) is an emerging technology in systems and synthetic biology for the in vitro production of proteins. However, if CFPS is ...