Name: mass spectrometry-guided genome mining as a tool to uncover novel natural products
Uploaded: 2020-03-12T13:00:00
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Die finanzielle Unterstützung für diese Studie wurde von der Forschungsstiftung von Sao Paulo - FAPESP (2019/10564-5, 2014/12727-5 und 2014/50249-8 bis L.G.O; 2013/12598-8 und 2015/01013-4 an R.S.; und 2019/08853-9 an C.F.F.A). B.S.P, C.F.F.A. und L.G.O. erhielten Stipendien des National Council for Scientific and Technological Development - CNPq (205729/2018-5, 162191/2015-4 und 313492/2017-4). L.G.O. ist auch dankbar für die Stipendienförderung durch das Programm For Women in Science (2008, Brazilian Edition). Alle Autoren würdigen CAPES (Coordination for the Improvement of Higher Education Personnel) für die Unterstützung der Post-Graduation-Programme in Brasilien.

1. Genomabbau für biosynthetische Gencluster
<ol><li>Führen Sie die gesamte Genomsequenzierung (WGS) als ersten Schritt zur Wahl eines biosynthetischen Genclusters (BCG) für den MS-geführten Genombergbau durch. Der gesamte Genomentwurf des Stammes von Interesse (Bakterien) kann durch Illumina MiSeq Technologie mit den folgenden mit hochwertigen genomischen DNA erhalten werden: Schrotflinte TruSeq PCR-Free Bibliothek Prep und Nextera Mate Pair Library Preparation Kit33. ANMERKUNG: Nach der...

Der stärkste Vorteil dieses Protokolls ist seine Fähigkeit, metabolische Profile schnell zu dereplizieren und genomische Informationen mit MS-Daten zu überbrücken, um die Strukturen neuer Moleküle, insbesondere struktureller Analoga2,aufzuklären. Auf der Grundlage genomischer Informationen können verschiedene natürliche Produkte- Chemotypen untersucht werden, wie Polyketide (PK), nichtribosomale Peptide (NRP) und glykosylierte Naturprodukte (BSP) sowie kryptische BGCs. Metamonomisches Scre...

Untersuchungen des Sekundärstoffwechsels bestehen häufig darin, Rohextrakte auf spezifische biologische Aktivitäten zu untersuchen, gefolgt von Reinigung, Identifizierung und Charakterisierung der Bestandteile aktiver Fraktionen. Dieser Prozess hat sich als effizient erwiesen und die Isolierung mehrerer chemischer Einheiten gefördert. Heutzutage wird dies jedoch als undurchführbar angesehen, vor allem aufgrund der hohen Wiederentdeckungsraten. Als die pharmazeutische Industrie revolutionierte, ohne die Rollen und Funktionen spezialisierter Metaboliten zu kennen, wurde ihre Identifizierung unter Laborbedingungen durchgeführt, die die Natur nicht genau darstellten1. Heute gibt es ein besseres Verständnis von natürlichen Signaleinflüssen, Sekretion und das Vorhandensein der meisten Ziele bei nicht nachweisbar niedrigen Konzentrationen. Darüber hinaus wird die Regulierung des Prozesses der akademischen Gemeinschaft und der pharmazeutischen Industrie helfen, dieses Wissen zu nutzen. Es wird auch der Forschung zugute kommen, die die direkte Isolierung von Metaboliten im Zusammenhang mit stillen biosynthetischen Genclustern (BGCs)2betrifft.
In diesem Zusammenhang haben Fortschritte bei der genomischen Sequenzierung das Interesse an screening-Mikroorganismenmetaboliten erneut geweckt. Dies liegt daran, dass die Analyse der genomischen Informationen von nicht entdeckten biosynthetischen Clustern Gene aufdecken kann, die neuartige Verbindungen kodieren, die nicht beobachtet oder unter Laborbedingungen produziert werden. Viele mikrobielle ganze Genomprojekte oder Entwürfe sind heute verfügbar, und die Zahl wächst jedes Jahr, was massive Aussichten für die Entdeckung neuer bioaktiver Moleküle durch Genomabbau3,4bietet.
Der Atlas der biosynthetischen Gencluster ist die derzeit größte Sammlung automatisch abgebauter Gencluster als Bestandteil der Integrated Microbial Genomes Platform des Joint Genome Institute (JGI IMG-ABC)2. Zuletzt hat die Standardisierungsinitiative Minimum Information for Biosynthetic Gene Clusters (MIBiG) die manuelle Reannotation von BGCs gefördert und einen hochgradig kuratierten Referenzdatensatz 5 zur Verfügunggestellt. Heutzutage stehen viele Werkzeuge zur Verfügung, um das rechnerische Mining genetischer Daten und deren Verbindung zu bekannten sekundären Metaboliten zu ermöglichen. Außerdem wurden verschiedene Strategien für den Zugang zu neuen bioaktiven Naturprodukten entwickelt (z. B. heterologe Expression, Zielgenlöschung, In-vitro-Rekonstitution, genomische Sequenz, isotopengeführtes Screening [genomisotopen Ansatz], Manipulation lokaler und globaler Regulierungsbehörden, resistenzzielbasierter Bergbau, kulturunabhängiger Bergbau und in jüngerer Zeit MS-geführte/code-Ansätze2,6,7,8,9, 10,11,12,13,14,15).
Genomabbau als einzigartige Strategie erfordert Anstrengungen, um eine einzelne oder kleine Gruppe von Molekülen zu kommentieren; So bleiben Lücken im Prozess, in denen neue Verbindungen für Isolation und Strukturaufklärung priorisiert werden. Im Prinzip zielen diese Ansätze nur auf einen biosynthetischen Pfad pro Experiment ab, was zu einer langsamen Entdeckungsrate führt. In diesem Sinne stellt die Verwendung von GM zusammen mit einem molekularen Vernetzungsansatz einen wichtigen Fortschritt für die Naturproduktforschungdar 14,15.
Die Vielseitigkeit, Genauigkeit und hohe Empfindlichkeit der Flüssigchromatographie-Massenspektrometrie (LC-MS) machen es zu einer guten Methode zur zusammengesetzten Identifizierung. Derzeit haben mehrere Plattformen Algorithmen und Software-Suiten für ungezielte Metabolomik16,17,18,19,20investiert. Der Kern dieser Programme umfasst die Feature-Erkennung (Peak Picking)21 und die Spitzenausrichtung, die die Übereinstimmung identischer Features über einen Stapel von Samples und die Suche nach Mustern ermöglicht. MS-Muster-basierte Algorithmen22,23 vergleichen charakteristische Fragmentierungsmuster und stimmen MS2-Ähnlichkeiten überein, die molekulare Familien mit strukturellen Merkmalen erzeugen. Diese Merkmale können dann hervorgehoben und gebündelt werden, was die Fähigkeit verleiht, bekannte und unbekannte Moleküle aus einem komplexen biologischen Extrakt durch Tandem MS2,24,25schnell zu entdecken. Daher ist Tandem MS eine vielseitige Methode, um strukturelle Informationen über mehrere Chemotypen zu erhalten, die in einer großen Datenmenge gleichzeitig enthalten sind.
Der Global Natural Products Social Molecular Networking (GNPS)26-Algorithmus verwendet die normalisierte Fragmentionen-Intensität, um multidimensionale Vektoren zu konstruieren, bei denen Ähnlichkeiten mit einer Kosinusfunktion verglichen werden. Die Beziehung zwischen verschiedenen übergeordneten Ionen wird in einer Diagrammdarstellung dargestellt, in der jede Fragmentierung als Knoten (Kreise) visualisiert wird und die Verwandtschaft jedes Knotens durch eine Kante (Linien) definiert wird. Die globale Visualisierung von Molekülen aus einer Hand wird als molekulares Netzwerk definiert. Strukturell divergierende Moleküle, die auf einzigartige Weise fragmentieren, bilden ihren eigenen spezifischen Cluster oder ihre eigene Konstellation, während sich verwandte Moleküle zusammenschließen. Clustering-Chemotypen ermöglichen die hypothetische Verbindung ähnlicher struktureller Merkmale mit ihren biosynthetischen Ursprüngen.
Die Kombination sowohl von Chemotyp-zu-Genotyp- als auch von Genotyp-zu-Chemotyp-Ansätzen ist eine starke Wirkung, wenn es darum geht, Bioinformatik-Verbindungen zwischen BGCs und ihren kleinen Molekülprodukten herzustellen27. Daher ist MS-geführter Genomabbau eine schnelle Methode und eine strategie mit geringem Materialverbrauch, und es hilft, Elternionen und biosynthetische Wege zu überbrücken, die von WGS einer oder mehrerer Stämme unter verschiedenen metabolischen und ökologischen Bedingungen aufgedeckt wurden.
Der Workflow dieses Protokolls (Abbildung 1) besteht darin, WGS-Daten in eine biosynthetische Gencluster-Anmerkungsplattform wie antiSMASH28,29,30einzuspeisen. Es hilft, die Vielfalt der Verbindungen und Klasse der Verbindungen durch das Genom kodiert zu schätzen. Es muss eine Strategie zur Zielart ierung eines biosynthetischen Genclusters angenommen werden, der für eine chemische Einheit von Interesse kodiert, und Kulturextrakte aus einem WildenStamm und/oder heterologen Stamm, der den BGC enthält, können analysiert werden, um clusterierte Ionen auf der Grundlage von Ähnlichkeiten mit GNPS26,31zu erzeugen. Folglich ist es möglich, neue Moleküle zu identifizieren, die mit dem zielgerichteten BGC assoziiert werden und in der Datenbank nicht verfügbar sind (hauptsächlich unbekannte Analoga, manchmal in niedrigen Tistern produziert). Es ist wichtig zu berücksichtigen, dass Benutzer zu diesen Plattformen beitragen können und dass die Verfügbarkeit von Bioinformatik und MS/MS-Daten rapide zunimmt, was zu einer ständigen Weiterentwicklung und Aktualisierung effektiver Rechenwerkzeuge und Algorithmen führt, um effiziente Verbindungen komplexer Extrakte mit Molekülen zu steuern.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60825/60825fig1b.jpg"> Abbildung 1: Übersicht über den gesamten Workflow. Gezeigt wird eine Illustration der bioinformatischen, klonenden und molekularen Vernetzungsschritte, die im beschriebenen MS-geführten Genom-Mining-Ansatz zur Identifizierung neuer Metaboliten beteiligt sind. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60825/60825fig1blarge.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.</a>
Dieses Protokoll beschreibt einen schnellen und effizienten Workflow, um Genom-Mining und molekulare Vernetzung als Ausgangspunkt für die Pipeline zur Entdeckung natürlicher Produkte zu kombinieren. Obwohl viele Anwendungen in der Lage sind, die Zusammensetzung und Verwandtheit von MS-detektierbaren Molekülen in einem Netzwerk zu visualisieren, werden hier mehrere verwendet, um strukturell ähnliche gruppierte Moleküle zu visualisieren. Mit dieser Strategie, neuartige Cyclodepsipeptid Produkte in metabolischen Extrakten von Streptomyces sp. CBMAI 2042 beobachtet werden erfolgreich identifiziert. Geleitet vom Genombergbau wird der gesamte biosynthetische Gencluster, der für Valinomycine kodiert, erkannt und in den Produzentenstamm Streptomyces coelicolor M1146 geklont. Schließlich korrelieren die von MS nachgewiesenen Moleküle nach einer MS-Muster-basierten molekularen Vernetzung mit BGCs, die für ihre Biogenese verantwortlich sind32.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Acetonitrile</td>
			<td>Tedia</td>
			<td>AA1120-048</td>
			<td>HPLC grade</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Agar</td>
			<td>Oxoid</td>
			<td>LP0011</td>
			<td>NA</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Apramycin</td>
			<td>Sigma Aldrich</td>
			<td>A2024</td>
			<td>NA</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Carbenicillin</td>
			<td>Sigma Aldrich</td>
			<td>C9231</td>
			<td>NA</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Centrifuge</td>
			<td>Eppendorf</td>
			<td>NA</td>
			<td>5804</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Chloramphenicol</td>
			<td>Sigma Aldrich</td>
			<td>C3175</td>
			<td>NA</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Column C18</td>
			<td>Agilent Technologies</td>
			<td>NA</td>
			<td>ZORBAX RRHD Extend-C18, 80&#197;, 2.1 x 50 mm, 1.8 &#181;m, 1200 bar pressure limit P/N 757700-902</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Kanamycin</td>
			<td>Sigma Aldrich</td>
			<td>K1377</td>
			<td>NA</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Manitol P.A.- A.C.S.</td>
			<td>Synth</td>
			<td>NA</td>
			<td>NA</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Microcentrifuge</td>
			<td>Eppendorf</td>
			<td>NA</td>
			<td>5418</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Nalidixic acid</td>
			<td>Sigma Aldrich</td>
			<td>N4382</td>
			<td>NA</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Phusion Flash High-Fidelity PCR Master Mix</td>
			<td>ThermoFisher Scientific</td>
			<td>F548S</td>
			<td>NA</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Q-TOF mass spectrometer</td>
			<td>Agilent technologies</td>
			<td>NA</td>
			<td>6550 iFunnel Q-TOF LC/MS</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Sacarose P.A.- A.C.S.</td>
			<td>Synth</td>
			<td>NA</td>
			<td>NA</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Shaker/Incubator</td>
			<td>Marconi</td>
			<td>MA420</td>
			<td>NA</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Sodium Chloride</td>
			<td>Synth</td>
			<td>NA</td>
			<td>P. A. - ACS</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Soy extract</td>
			<td>NA</td>
			<td>NA</td>
			<td>NA</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Sucrose</td>
			<td>Synth</td>
			<td>NA</td>
			<td>P. A. - ACS</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Thermal Cycles</td>
			<td>Eppendorf</td>
			<td>NA</td>
			<td>Mastercycler Nexus Gradient</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Thiostrepton</td>
			<td>Sigma Aldrich</td>
			<td>T8902</td>
			<td>NA</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Tryptone</td>
			<td>Oxoid</td>
			<td>LP0042</td>
			<td>NA</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Tryptone Soy Broth</td>
			<td>Oxoid</td>
			<td>CM0129</td>
			<td>NA</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>UPLC</td>
			<td>Agilent Technologies</td>
			<td>NA</td>
			<td>1290 Infinity LC System</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Yeast extract</td>
			<td>Oxoid</td>
			<td>LP0021</td>
			<td>NA</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

mass spectrometry-guided genome mining as a tool to uncover novel natural products

Der chemische Raum, der von natürlichen Produkten bedeckt wird, ist immens und weithin unerkannt. Daher sind bequeme Methoden zur umfassenden Bewertung ihrer Funktionen in der Natur und potenziellen menschlichen Nutzen (z. B. für Anwendungen zur Arzneimittelentdeckung) wünschenswert. Dieses Protokoll beschreibt die Kombination von Genom-Mining (GM) und molekularer Vernetzung (MN), zwei zeitgenössischen Ansätzen, die genclustercodierte Anmerkungen in der sequenziierten Gesamtheit des Genoms mit chemischen Struktursignaturen aus rohen metabolischen Extrakten abgleichen. Dies ist der erste Schritt zur Entdeckung neuer natürlicher Wesen. Diese Konzepte werden, wenn sie zusammen angewendet werden, hier als MS-geführter Genomabbau definiert. Bei dieser Methode sind die Hauptkomponenten zuvor (mit MN) gekennzeichnet, und strukturell verwandte neue Kandidaten werden mit Genomsequenzanmerkungen (mit GM) verknüpft. Die Kombination von GM und MN ist eine gewinnbringende Strategie, um neue Molekül-Rückgrate anzusprechen oder metabolische Profile zu ernten, um Analoga aus bereits bekannten Verbindungen zu identifizieren.

Das Protokoll wurde erfolgreich anhand einer Kombination aus Genom-Mining, heterologer Expression und MS-geführten/Code-Ansätzen für den Zugriff auf neue spezialisierte Valinomycin-Analogmoleküle veranschaulicht. Der Genom-zu-Molekül-Workflow für das Ziel, Valinomycin (VLM), ist in Abbildung 8dargestellt. Streptomyces sp. CBMAI 2042 Entwurf Genom wurde in Silico analysiert, und der VLM-Gen-Cluster wurde dann identifiziert und auf einen heterologen Wirt übertragen. Heterologe ...

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Mass Spectrometry-Guided Genome Mining as a Tool to Uncover Novel Natural Products

Hier wird ein Massenspektrometrie-geführtes Genom-Mining-Protokoll erstellt und beschrieben. Es basiert auf Genomsequenzinformationen und LC-MS/MS-Analysen und zielt darauf ab, die Identifizierung von Molekülen aus komplexen mikrobiellen und pflanzlichen Extrakten zu erleichtern.

Mass Spectrometrie-Guided Genome Mining als Werkzeug zur Aufdeckung neuartiger Naturprodukte

The chemical space covered by natural products is immense and widely unrecognized. Therefore, convenient methodologies to perform wide-ranging evaluation ...

Die gesamte Genomsequenzierung, der Genomabbau und die molekulare Vernetzung bilden die Grundlage für den Leitfaden für die Massenspektrometrie, das Genom-Mining-Protokoll, das wir hier beschreiben. Und sind der zeitgemäßesten Ansatz in der Entdeckung von Naturprodukten. Genomabbau und molekulare Vernetzung passen in Clustern zusammen, in kodierten Anmerkungen in der sequenziären Sequenzierung des gesamten Genoms mit chemischen Restruktursignaturen aus Rohextrakten, die massive Aussichten auf die Aufdeckung von Nabel durch aktive Moleküle bieten.Im Prinzip zielt der Genomabbau auf eine einzelne oder eine kleine Gruppe von Molekülen pro Experiment ab. Dadurch führt eine langsame Erkennungsrate. In diesem Sinne stellt die Verwendung des Genombergbaus zusammen mit molekularer Vernetzung einen wichtigen Fortschritt für die Naturprodukteforschung dar.Massenspektrometrie-Guide-Genom-Mining ist eine vielseitige Methode, die Informationen über mehrere Chemotypen strukturieren kann, die in der großen Datenmenge aus einem Rohextrakt gleichzeitig enthalten sind. Heute ist es High-Range-Methodik in der Lage, bakterielle, Pilz oder Pflanzen Sequenz zur Verfügung zu erforschen. Chemotyp zu Genotyp und Genotyp zu Chemotyp Bioinformatik Verbindungen zwischen biosynthetischen Clustern und sind kleine Moleküle Produkte.Das Hören des Protokolls wird gezeigt, um Nabelzyklus Tiefen Peptid-Produkte in metabolischen Extrakten von Streptomyces Arten beobachtet charakterisieren. Aber es gilt für Pilz und Pflanzen Sequenz und Extrakte sowie. Es ist sehr wichtig, schön kuratierte Genom-Datasets zu haben und heutzutage werden fragmentierte Entwurfssequenzen zunehmend durch nahezu fertige Sequenzdaten verdrängt.Außerdem wurden verschiedene Strategien entwickelt, um zugang zu neuen bioaktiven Naturprodukten zu erhalten und diese sicherlich mit dem MS-Guide-Ansatz zu kombinieren. Wir werden zu einer Verbesserung der Isolierung natürlicher Produkte und der Strukturaufklärung führen. Da wir hier den Genotyp mit dem Chemotyp-Ansatz verbinden, sind Bioinformatik-Verbindungen zwischen biosynthetischen Clustern und kleinen Molekülprodukten entscheidend.die Sorte und Klasse der Verbindungen zu schätzen und nach Genom zu kodieren. Das bedeutet die Replikation. Später kann Clustering basierend auf Ionenähnlichkeiten mithilfe von GNPS vorgeformt werden.Die Demonstration des Verfahrens wird Dr. Renata Sigrist und Professor Angolini meine Mitarbeiter in dieser Studie sein. Um in Silico Informationen über sekundäre Stoffwechsel-Gencluster zu erhalten, werden Anmerkungen aus einem vollständigen Sequenzgenom. Senden Sie die Sequenzdatei, Genbank E-M-B-L oder schnelleres Format, an eine Anti-Smash-Plattform.So wie die Gencluster von Interesse aus den Ausgabedaten auf der Grundlage der ähnlich bekannten Cluster. Basierend auf den DNA-Sequenzinformationen des BGC entwerfen Sie Primaries zwischen 20 und 25 Nukleotiden, die den Gencluster für Ecoli-Streptomycen flankieren. Künstliche Chromosomenbibliothek Screening.Nach Erhalt des rekombinanten heterologen Organismus nach dem Manuskript, impfen Sie ein 100. der Stämme Präkultur in geeigneten Fermentationsmedien. Wie flüssige ISP2-Medien. Platzieren Sie die Kultur sieben Tage lang auf einem Inkubator bei 30 Grad Celsius und 220 RPM.Zentrifugieren Sie die Kulturen nach der Impfung 10 Minuten lang bei 2200 mal G. Entsorgen Sie die Zellen und übertragen Sie den Überstand in einen Trenntrichter. Fügen Sie eins zu einem Volumen von Ethylacetat und schütteln.Warten Sie ein bis drei Minuten, bis sich die organischen und akzeptierten Schichten trennen. Und die organische Schicht in einem Erlenmeyerkolben sammeln. So erfassen Sie MS/MS-Daten.Programmieren Sie geeignete HPLC- und Massenspektrometrie-Methoden mit der Steuerungssoftware. Es wird darauf hingewiesen, dass MS/MS-Netzwerke das nachweisbare molekulare Netzwerk unter den gegebenen spektrometrischen Massenbedingungen sind. Konvertieren Sie Massenspektren im mzXML-Format mit MS Convert from protea Wizard.Passen Sie die Eingabeparameter für die Konvertierung an. Laden Sie die konvertierten LC-MS/MS-Dateien in die GNPS-Datenbank hoch. Es stehen zwei Optionen zur Verfügung.Verwenden eines Dateiübertragungsprotokolls oder direkt in einem Browser über die Online-Plattform. Melden Sie sich nach dem Erstellen eines Kontos in GNPS bei dem erstellten Konto an, und wählen Sie ein molekulares Netzwerk erstellen aus. Fügen Sie eine Stellenbezeichnung hinzu.So führen Sie grundlegende Optionen aus. Wählen Sie die mzXML-Dateien aus, um das molekulare Netzwerk auszuführen. Organisieren Sie sie in bis zu sechs Gruppen.So wie die Bibliotheken für die Dereplikationsroutine. Wählen Sie die Vorläufer-Ionen-Massentoleranz und -Fragment Da auf Massentoleranz von 0,02 Dalton bzw. 0,05 Dalton aus. Um erweiterte Netzwerkoptionen auszuführen, wählen Sie die Parameter aus, die die Größe und das Formular des Netzwerkclusters direkt beeinflusst haben.Erweiterte Parameter finden Sie in der GNPS-Dokumentation. Wählen Sie eine E-Mail-Adresse aus, um eine Benachrichtigung zu erhalten, wenn die Arbeit abgeschlossen ist, und senden Sie den Auftrag. So analysieren Sie die GNPS-Ergebnisse.Melden Sie sich bei GNPS an. Wählen Sie Aufträge aus, veröffentlichten Auftrag, der zum Öffnen eines Auftrags ausgeführt wurde. Eine Webseite wird geöffnet, auf der alle Ergebnisse aus der molekularen Vernetzung angezeigt werden.Wählen Sie Spektralfamilien in der Browsernetzwerkvisualisierung anzeigen, um alle Netzwerkcluster anzuzeigen. Eine Liste wird mit allen generierten molekularen Netzwerkclustern angezeigt. Die vorläufige molekulare Identifikation wird in allen IDs angezeigt.Wählen Sie anzeigen aus, um sie zu visualisieren. Um den molekularen Netzwerkcluster zu analysieren, wählen Sie Netzwerk visualisieren aus. Wählen Sie im Feld Knotenbeschriftungen die übergeordnete Masse aus.Wählen Sie im Feld Kantenbeschriftungen Co-Sign oder Delta Emz aus. So beobachten Sie Knotenähnlichkeit oder Massendifferenz zwischen Knoten. Klicken Sie bei der Analyse mehrerer Gruppen im Feld Knotenfärbung auf Kreisstriche zeichnen.So beobachten Sie die Häufigkeit, mit der jeder Knoten in jeder Gruppe angezeigt wird. Um alle Bibliotheken anzuzeigen, wählen Sie Ansicht, alle Bibliotheken, Treffer aus. Öffnen Sie die Fragmentierungsspektren direkt in der GNPS-Plattform.Oder in Original-Rohdateien, um Dereplikationsverbindungen und Strukturaufklärung verwandter Verbindungen manuell zu bestätigen. Das Protokoll wurde erfolgreich anhand einer Kombination aus Genom-Mining, heterologer Expression und MS-geführten Codeansätzen veranschaulicht. Zugang zu neuen spezialisierten Valinomycin- und analogen Molekülen.Der Genom-Molekül-Workflow für das Zielvalinomycin wird hier vorgestellt. Das Chromatogramm zeigte, dass Valinomycin, Montanastatin und fünf Analoga durch Valinomycin, biosynthetische Gencluster-Expression in einem heterologen Wirt, hergestellt wurden. Molekulare Vernetzungsionen entsprechend Valinomycin, einer bereits bekannten Verbindung mit den entsprechenden biosynthetischen Genclustern, die in Streptomyces-Arten mit Anmerkungen anmerkungiert werden, CBM AI zwei Null-vier-Zwei-Genome.Sind mit Ionen im Zusammenhang mit Analogen gruppiert, zuerst für Valinomycin biosynthetischegen Gencluster beschrieben. Die MS-Spektren und chemischen Strukturen für Valinomycin und verwandte Analoga sind hier dargestellt. Die Durchführung der gesamten Genomsequenzierung und die richtige Kuratierung von Datensätzen ist der erste Schritt zur Wahl eines biosynthetischen Clusters für MS-Guide the Genom mining.Das gesamte Verfahren kann mit den Wild-Typen String Rohextrakt durchgeführt werden, aber Sie können wählen Sie den Gen-Cluster von Ihrem Interesse und heterologe Expression fördern. Verschiedene Methoden werden beschrieben, um den gesamten biosynthetischen Gencluster aus einer DNA-Probe zu erfassen. Der größte Vorteil dieses Protokolls ist seine Fähigkeit, stoffwechselmetabolische Profile schnell zu replizieren und genomische Informationen mit MS-Daten zu züchten.Um diese wie neue Moleküle aufzuklären. Und der Massen-Guide-Genom-Bergbau wurde zunächst auf dem Gebiet der Peptidgenomik und Glykogenomik von Doris Chime und Kollegen beschrieben. Und nach der Einführung des NPS-Integrierten Metabolomics und Genom-Mining-Ansatzes sind die vielseitigsten Möglichkeiten geworden, molekulare Netzwerke mit biosynthetischen Fähigkeiten zu verbinden.

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