Name: jumpn: a streamlined application for protein co-expression clustering and network analysis in proteomics
Uploaded: 2021-10-19T13:30:00
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美国国立卫生研究院（NIH）（R01AG047928，R01AG053987，RF1AG064909，RF1AG068581和U54NS110435）和ALSAC（美国黎巴嫩叙利亚联合慈善机构）提供了资金支持。MS分析在圣裘德儿童研究医院的蛋白质组学和代谢组学中心进行，该中心由NIH癌症中心支持补助金（P30CA021765）部分支持。内容完全由作者负责，并不一定代表美国国立卫生研究院的官方观点。

注意：在该协议中，JUMPn的使用通过利用由TMT等压标记试剂27定量的B细胞分化期间全蛋白质组分析的已发表数据集来说明。
1. JUMPn 软件的设置
注：为设置 JUMPn 软件提供了两个选项：（i） 在本地计算机上安装以供个人使用;（ii） 在本地计算机上安装以供个人使用;（iii） 在本地计算机上安装以供个人使用;（ii）在远程闪亮服务器上为多个...

在这里，我们介绍了我们的JUMPn软件及其协议，它们已应用于多个项目中，使用深度定量蛋白质组学数据25，26，27，30，64解剖分子机制。JUMPn软件和实验方案已经过全面优化，包括考虑用于共表达网络分析的DE蛋白，综合和高质量PPI网络的汇编，严格的统计分析（例如，通过?...

基于质谱的鸟枪鱼蛋白质组学已成为分析复杂样品蛋白质组多样性的关键方法1。随着质谱仪器2，3，色谱4，5，离子淌度检测6，采集方法（与数据无关的7和数据依赖的采集8），定量方法（多重等压肽标记方法，例如TMT9，10和无标记定量11，12）和数据分析策略的最新进展/软件开发13，14，15，16，17，18，整个蛋白质组（例如，超过10，000个蛋白质）的定量现在是常规的19，20，21。然而，如何从如此深入的定量数据集中获得机械洞察力仍然是一个挑战22。研究这些数据集的最初尝试主要依赖于对数据中各个元素的注释，独立处理每个组分（蛋白质）。然而，生物系统及其行为不能仅仅通过检查单个组分23来解释。因此，将量化的生物分子置于相互作用网络背景下的系统方法对于理解复杂系统和相关过程（例如胚胎发生，免疫反应和人类疾病的发病机制）至关重要24。
基于网络的系统生物学已成为分析大规模定量蛋白质组学数据25，26，27，28，29，30，31，32，33的强大范式。从概念上讲，诸如哺乳动物细胞之类的复杂系统可以建模为分层网络34，35，其中整个系统以层表示：首先由许多大型组件表示，然后由较小的子系统迭代建模。从技术上讲，蛋白质组动力学的结构可以通过共表达蛋白质簇的相互连接的网络（因为共表达的基因/蛋白质通常具有相似的生物学功能或调节机制36）和物理相互作用的PPI模块37来呈现。作为最近的示例25，我们在T细胞活化过程中生成了整个蛋白质组和磷酸蛋白质组的时间谱，并使用具有PPI的整合共表达网络来鉴定介导T细胞静止退出的功能模块。突出了多个生物能量相关模块并进行了实验验证（例如，线粒体和复合IV模块25，以及单碳模块38）。在另一个示例26中，我们进一步扩展了我们的方法来研究阿尔茨海默病的发病机制，并成功地优先考虑与疾病进展相关的蛋白质模块和分子。重要的是，我们的许多无偏倚发现都得到了独立患者队列26，29和/或疾病小鼠模型26的验证。这些例子说明了系统生物学方法在通过定量蛋白质组学和其他组学整合来解剖分子机制方面的力量。
在这里，我们介绍 JUMPn，这是一款简化的软件，它使用基于网络的系统生物学方法探索定量蛋白质组学数据。JUMPn作为已建立的JUMP蛋白质组学软件套件13，14，39的下游组件，旨在使用系统生物学方法填补从单个蛋白质定量到生物学上有意义的途径和蛋白质模块的空白。通过以差异表达（或最可变）蛋白质的定量基质作为输入，JUMPn旨在将蛋白质组组织成跨样品和密集连接的PPI模块（例如，蛋白质复合物）共表达的蛋白质簇的分层层次结构，这些模块通过过度表示（或富集）分析进一步注释公共途径数据库（图1）。JUMPn与R/Shiny平台40 一起开发，具有用户友好的界面，并集成了三个主要功能模块：共表达聚类分析，途径富集分析和PPI网络分析（图1）。每次分析后，结果都会自动可视化，并可通过R / shiny小部件功能进行调整，并可轻松下载为Microsoft Excel格式的发布表。在以下实验方案中，我们使用定量全蛋白质组数据作为示例，并描述使用JUMPn的主要步骤，包括安装JUMPn软件，定义差异表达的蛋白质或（dys）调节的蛋白质组，共表达网络分析和PPI模块分析，结果可视化和解释以及故障排除。JUMPn 软件在 GitHub41 上免费提供。

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>MacBook Pro with a 2.3 GHz Quad-Core Processor running OS 10.15.7.</td>
			<td>Apple Inc.</td>
			<td>MacBook Pro 13&#39;&#39;</td>
			<td>Hardware used for software development and testing</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Anoconda</td>
			<td>Anaconda, Inc.</td>
			<td>version 4.9.2</td>
			<td>https://docs.anaconda.com/anaconda/install/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>miniconda</td>
			<td>Anaconda, Inc.</td>
			<td>version 4.9.2</td>
			<td>https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>RStudio</td>
			<td>RStudio Public-benefit corporation</td>
			<td>version 4.0.3</td>
			<td>https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Shiny Server</td>
			<td>RStudio Public-benefit corporation</td>
			<td></td>
			<td>https://shiny.rstudio.com/articles/shinyapps.html</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

jumpn: a streamlined application for protein co-expression clustering and network analysis in proteomics

随着基于质谱的蛋白质组学技术的最新进展，对数百个蛋白质组进行深度分析变得越来越可行。然而，从这些有价值的数据集中获取生物学见解是具有挑战性的。在这里，我们介绍了一个基于生物学的系统软件JUMPn及其相关协议，以将蛋白质组组织成跨样品的蛋白质共表达簇和由模块连接的蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络（例如，蛋白质复合物）。使用R/Shiny平台，JUMPn软件通过集成的数据可视化和用户友好的界面，简化了共表达聚类、通路富集和PPI模块检测的分析。该协议的主要步骤包括安装JUMPn软件，定义差异表达的蛋白质或（dys）调节的蛋白质组，确定有意义的共表达簇和PPI模块，以及结果可视化。虽然该方案使用基于等压标记的蛋白质组谱进行演示，但JUMPn通常适用于广泛的定量数据集（例如，无标记蛋白质组学）。因此，JUMPn软件和协议为定量蛋白质组学中的生物学解释提供了强大的工具。

我们使用已发布的深度蛋白质组学数据集25、26、27、30 （图 5 和 图 6）以及数据模拟57 （表 1）来优化和评估 JUMPn 性能。对于通过WGCNA进行的共表达蛋白聚类分析，我们建议使用样品之间显着变化的蛋白质作为输入（例如，通...

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JUMPn: A Streamlined Application for Protein Co-Expression Clustering and Network Analysis in Proteomics

我们提出了一个系统生物学工具JUMPn，用于执行和可视化定量蛋白质组学数据的网络分析，其详细的方案包括数据预处理，共表达聚类，途径富集和蛋白质 - 蛋白质相互作用网络分析。

JUMPn：蛋白质共表达聚类和网络分析在蛋白质组学中的简化应用

With recent advances in mass spectrometry-based proteomics technologies, deep profiling of hundreds of proteomes has become increasingly feasible. ...

JUMPn软件的协议旨在促进定量蛋白质组学数据的生物学解释。该软件能够将整个蛋白质组织成共表达簇和蛋白质相互作用模块的层级层次结构。值得注意的是，JUMPn软件简化了共表达聚类、通路富集和PPI模块检测的分析。它提供了一个用户友好的界面以及数据和网络的交互式可视化。虽然我们成功地证明了JUMPn在整个蛋白质组数据分析中的应用，但该方法很容易扩展到其他数据类型，包括磷酸蛋白质组学分析和来自亲和纯化质谱的相互作用组数据。要设置 JUMPn 软件，请从网站下载源代码，然后在命令行终端上安装软件。要启动 JUMPn 软件，请在终端上键入 cd execution“，将当前目录更改为执行文件夹，然后在终端上输入文本以在 Web 浏览器上启动 JUMPn。在 JUMPn 主页上，单击“开始分析”按钮开始 JUMPn 分析，然后在“开始分析”页面的左下角，单击“上传演示 B 细胞蛋白质组学数据”按钮，查看数据上传成功的通知。在页面右下角，单击“提交 JUMPn 分析”按钮，使用默认参数启动演示运行。进度条将表示分析过程。等到进度条完成。演示运行完成后，将出现一个对话框，其中包含成功运行消息和结果文件夹的绝对路径，然后单击“继续到结果”选项卡。当网页通过WCCNA算法引导共表达聚类结果时，单击对话窗口中的“查看结果”以继续。在结果第1页WGCNA输出页面的左侧，找到蛋白质共表达模式，并使用“选择表达格式”在两种图形格式之间导航。默认情况下，箱线图将处于选中状态。选择趋势“选项卡以显示趋势图，每条线代表样品中的单个蛋白质丰度。每行的颜色表示表达式模式与共表达聚类共识的接近程度。在WGCNA输出页面的右侧，可以查看“路径本体富集热图”。在热图中，每个聚类的高度丰富的路径将一起显示。接下来，向下滚动网页以查看单个蛋白质的表达模式。使用下拉框，选择共表达簇以检查每个簇中的蛋白质，然后在表格中选择特定蛋白质，表格下方的条形图将自动更新以反映其蛋白质丰度。对于特定的蛋白质名称，请使用表格右侧的“搜索”框。稍后，通过单击顶部的结果页面2 PPI输出“来查看蛋白质 - 蛋白质相互作用或PPI结果。要获取特定共表达式聚类的结果，请单击“选择共表达式聚类”选项卡。所有图形面板的显示将针对新选择的群集进行更新。在左侧的图面板上，使用按组选择下拉框并突出显示网络中的各个 PPI 模块，查看所选共表达式聚类的 PPI 网络，然后转到所选网络布局格式框以更改网络布局。使用鼠标和触控板放大或缩小PPI网络，查看网络中每个节点的基因名称。放大后，选择并单击某个蛋白质以突出显示该蛋白质及其网络邻居。在网络中，拖动某个节点以更改其在布局中的位置并重新组织网络布局。在 PPI 结果页面的右侧面板上，研究有助于解释 PPI 结果的共表达聚类水平信息。默认情况下，所选聚类上的共表达式模式可视为箱线图。选择趋势“以显示共表达模式的趋势图，然后选择通路条图以显示具有通路圆图的共表达聚类的显著富集的通路，在圆图格式中查看共表达聚类的显著富集通路。若要查看单个 PPI 模块级别的结果，请将结果页向下滚动到 PPI 输出网页，然后展开“选择模块”下拉框以选择要显示的特定 PPI 模块。查看左侧面板上的PPI模块，如前所述操作网络显示。在右侧面板上，查看通路本体富集结果，然后使用“选择通路注释样式”下拉框和勾选条形图选项卡以显示有关所选 PPI 模块显著富集通路的更多信息和显示。刻度圆图以圆图的格式显示所选PPI模块的显着富集途径，并使用热图显示显着富集的途径和相关基因名称。转到表格“选项卡以显示详细的途径富集结果，包括途径名称，本体术语，基因名称和Fisher精确测试的P值。按照结果页面顶部打印的绝对路径，找到出版物电子表格表。JUMPn是使用R闪亮平台开发的，具有用户友好的界面，并集成了三个主要的功能模块。共表达聚类分析、通路富集分析和 PPI 网络分析。每次分析后，结果都会通过R闪亮的小部件功能在我们的可调中自动可视化，并可轻松下载为发布表和Microsoft Excel格式。对于PPI网络分析，通过结合STRING，BioPlex和Web IM数据库来编译复合PPI网络。最终合并的PPI网络覆盖了20， 000多个具有1， 100， 000个边缘的人类基因。这个全面的相互作用单元包含在一起，并与 JUMPn 软件捆绑发布，用于敏感的 PPI 分析。利用共表达和蛋白质相互作用网络的基于网络的方法可以用作推断转录因子和激酶活性的附加方法。

Research

JoVE Journal

Biochemistry

Method for Identifying Small Molecule Inhibitors of the Protein-protein Interaction Between HCN1 and TRIP8b

方法确定HCN1和TRIP8b之间蛋白 - 蛋白相互作用的小分子抑制剂

Hyperpolarization-activated cyclic nucleotide-gated (HCN) channels are expressed ubiquitously throughout the brain, where they function to regulate the ...

科研

生物化学

Lipid Droplet Isolation for Quantitative Mass Spectrometry Analysis

脂滴隔离定量质谱分析

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 ...

Extracellular Protein Microarray Technology for High Throughput Detection of Low Affinity Receptor-Ligand Interactions

低亲和力受体-配体相互作用的细胞外蛋白微阵列技术

Secreted factors, membrane-tethered receptors, and their interacting partners are main regulators of cellular communication and initiation of signaling ...

Preparation of Chloroplast Sub-compartments from Arabidopsis for the Analysis of Protein Localization by Immunoblotting or Proteomics

拟南芥叶绿体子隔层的制备及免疫印迹蛋白质组化分析

Chloroplasts are major components of plant cells. Such plastids fulfill many crucial functions, such as assimilation of carbon, sulfur and nitrogen as ...

Analysis of Protein Folding, Transport, and Degradation in Living Cells by Radioactive Pulse Chase

放射性脉冲追逐对活细胞蛋白质折叠、迁移和降解的分析

Radioactive pulse-chase labeling is a powerful tool for studying the conformational maturation, the transport to their functional cellular location, and ...

Detection of Protein Ubiquitination Sites by Peptide Enrichment and Mass Spectrometry

通过肽浓缩和质谱检测蛋白质泛化位点检测

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

Application of Biolayer Interferometry (BLI) for Studying Protein-Protein Interactions in Transcription

Application of Biolayer Interferometry BLI for Studying Protein-Protein Interactions in Transcription

生物层干涉测量(BLI)在转录中研究蛋白质-蛋白质相互作用的应用

A transcription factor&#160;(TF) is a protein that regulates gene expression by interacting with the RNA polymerase, another TF, and/or template DNA. GrgA ...

Quantification of Protein Interaction Network Dynamics using Multiplexed Co-Immunoprecipitation

使用多路复用共免疫沉淀对蛋白质相互作用网络动力学进行量化

Dynamic protein-protein interactions control cellular behavior, from motility to DNA replication to signal transduction. However, monitoring dynamic ...

PeptiQuick, a One-Step Incorporation of Membrane Proteins into Biotinylated Peptidiscs for Streamlined Protein Binding Assays

PeptiQuick，将膜蛋白一步进生物仿入肽，用于简化蛋白质结合测定

Membrane proteins, including transporters, channels, and receptors, constitute nearly one-fourth of the cellular proteome and over half of current drug ...

TMT Sample Preparation for Proteomics Facility Submission and Subsequent Data Analysis

蛋白质组学设施提交和后续数据分析的TMT样品制备

Proteomic technologies are powerful methodologies that can aid our understanding of mechanisms of action in biological systems by providing a global view ...