Name: jumpn: a streamlined application for protein co-expression clustering and network analysis in proteomics
Uploaded: 2021-10-19T13:30:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about JUMPn: A Streamlined Application for Protein Co-Expression Clustering and Network Analysis in Proteomics at JoVE.com

기금 지원은 NIH (National Institutes of Health) (R01AG047928, R01AG053987, RF1AG064909, RF1AG068581 및 U54NS110435) 및 ALSAC (미국 레바논 시리아 관련 자선 단체)가 제공했습니다. MS 분석은 St. Jude Children's Research Hospital의 Proteomics and Metabolomics Center에서 수행되었으며, NIH Cancer Center Support Grant (P30CA021765)가 부분적으로 지원했습니다. 내용은 전적으로 저자의 책임이며 반드시 국립 보건원 (National Institutes of Health)의 공식 견해를 나타내는 것은 아닙니다.

참고: 이 프로토콜에서, JUMPn의 사용은 TMT 등압 라벨 시약(27)에 의해 정량화된 B 세포 분화 동안 전체 프로테옴 프로파일링의 공개된 데이터세트를 이용함으로써 예시된다.
1. JUMPn 소프트웨어 설정
참고: JUMPn 소프트웨어를 설정하기 위한 두 가지 옵션이 제공됩니다: (i) 개인적인 용도로 로컬 컴퓨터에 설치; (ii) 여러 사용자를 위해 원격 Shin...

여기서 우리는 JUMPn 소프트웨어와 그 프로토콜을 소개했는데, 이는 심층 정량적 단백체 데이터25,26,27,30,64를 사용하여 분자 메커니즘을 해부하기위한 여러 프로젝트에 적용되었습니다. JUMPn 소프트웨어 및 프로토콜은 공동 발현 네트워크 분석을 위한 DE 단백질의 고려, 포괄?...

질량 분광법 기반 산탄 총 프로테오믹스는 복잡한 샘플1의 프로테옴 다양성을 분석하기 위한 핵심 접근법이 되었다. 질량 분광법 계측2,3, 크로마토그래피4,5, 이온 이동성 검출6, 획득 방법(데이터 독립적7 및 데이터 의존적 획득8), 정량화 접근법(다중플렉스 등압 펩티드 라벨링 방법, 예를 들어, TMT9,10 및 무라벨 정량화11,12) 및 데이터 분석 전략의 최근 발전과 함께/ 소프트웨어 개발 13,14,15,16,17,18, 전체 프로테옴 (예를 들어, 10,000개 이상의 단백질)의 정량화는 이제19,20,21 루틴이다. 그러나 이러한 심층적 인 양적 데이터 세트에서 기계론적 통찰력을 얻는 방법은 여전히22에 도전적입니다. 이러한 데이터 세트를 조사하기위한 초기 시도는 주로 데이터의 개별 요소의 주석에 의존하여 각 구성 요소 (단백질)를 독립적으로 처리했습니다. 그러나, 생물학적 시스템 및 그들의 행동은 개별 구성요소(23)를 검사함으로써 단독으로 설명될 수 없다. 따라서, 정량화된 생체분자를 상호작용 네트워크의 맥락에 배치하는 시스템 접근법은 인간 질병의 배아 발생, 면역 반응 및 병인(24)과 같은 복잡한 시스템 및 연관된 과정의 이해를 위해 필수적이다.
네트워크 기반 시스템 생물학은 대규모 정량적 프로테오믹스 데이터 25,26,27,28,29,30,31,32,33을 분석하기 위한 강력한 패러다임으로 부상했다. 개념적으로, 포유동물 세포와 같은 복잡한 시스템은 계층적 네트워크(34,35)로서 모델링될 수 있는데, 여기서 전체 시스템은 계층으로 표현된다: 먼저 다수의 큰 컴포넌트들에 의해, 각각은 더 작은 서브시스템들에 의해 반복적으로 모델링된다. 기술적으로, 프로테옴 역학의 구조는 공동-발현된 단백질 클러스터의 상호 연결된 네트워크(공동-발현된 유전자/단백질이 종종 조절(36)의 유사한 생물학적 기능 또는 메카니즘을 공유하기 때문에) 및 물리적으로 상호작용하는 PPI 모듈(37)에 의해 제시될 수 있다. 최근의 예로서25로서, 우리는 T 세포 활성화 동안 전체 프로테옴 및 포스포프로테옴의 시간적 프로파일을 생성하고, T 세포 정지 종료를 매개하는 기능적 모듈을 확인하기 위해 PPI와 함께 통합적 공동발현 네트워크를 사용하였다. 다수의 생물에너지-관련 모듈들이 강조되고 실험적으로 검증되었다(예를 들어, 미토리보솜 및 복합 IV 모듈(25), 및 단일-탄소 모듈(38)). 또 다른 예26에서, 우리는 알츠하이머 병의 발병기전을 연구하기 위해 우리의 접근법을 더욱 확장하고, 질병 진행과 관련된 단백질 모듈 및 분자를 성공적으로 우선 순위화했다. 중요하게도, 우리의 편향되지 않은 발견들 중 다수는 독립적인 환자 코호트(26,29) 및/또는 질병 마우스 모델(26)에 의해 검증되었다. 이들 예는 정량적 프로테오믹스 및 다른 오믹스 통합으로 분자 메커니즘을 해부하기 위한 시스템 생물학 접근법의 힘을 예시하였다.
여기에서는 네트워크 기반 시스템 생물학 접근법을 사용하여 정량적 프로테오믹스 데이터를 탐구하는 간소화된 소프트웨어인 JUMPn을 소개합니다. JUMPn은 확립된 JUMP 프로테오믹스 소프트웨어 제품군(13,14,39)의 하류 구성 요소로서 기능하며, 시스템 생물학 접근법을 사용하여 개별 단백질 정량화에서 생물학적으로 의미있는 경로 및 단백질 모듈로의 격차를 메우는 것을 목표로 한다. JUMPn은 차등적으로 발현된(또는 가장 가변적인) 단백질의 정량화 매트릭스를 입력으로 취함으로써, 프로테옴을 샘플과 조밀하게 연결된 PPI 모듈(예를 들어, 단백질 복합체)에 걸쳐 공동발현되는 단백질 클러스터의 계층화된 계층으로 조직하는 것을 목표로 하며, 이는 과대표현(또는 농축) 분석에 의해 공개 경로 데이터베이스와 추가로 주석이 첨부된다(도 1). JUMPn은 사용자 친화적인 인터페이스를 위해 R/Shiny 플랫폼(40)과 함께 개발되었으며 세 가지 주요 기능 모듈, 즉 공발현 클러스터링 분석, 경로 농축 분석 및 PPI 네트워크 분석을 통합합니다(그림 1). 각 분석 후 결과는 자동으로 시각화되고 R/shiny 위젯 기능을 통해 조정할 수 있으며 Microsoft Excel 형식의 게시 테이블로 쉽게 다운로드할 수 있습니다. 다음 프로토콜에서는 정량적 전체 프로테옴 데이터를 예로 들어 JUMPn 소프트웨어 설치, 차등적으로 발현된 단백질 또는 (dys) 조절된 프로테옴의 정의, 공동 발현 네트워크 분석 및 PPI 모듈 분석, 결과 시각화 및 해석, 문제 해결 등을 포함하여 JUMPn을 사용하는 주요 단계를 설명합니다. JUMPn 소프트웨어는 GitHub41에서 무료로 사용할 수 있습니다.

<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

최근 질량 분광법 기반 프로테오믹스 기술이 발전함에 따라 수백 개의 프로테옴에 대한 심층 프로파일링이 점점 더 실현 가능해졌습니다. 그러나 이러한 귀중한 데이터 세트에서 생물학적 통찰력을 도출하는 것은 어렵습니다. 여기서 우리는 시스템 생물학 기반 소프트웨어 JUMPn 및 프로테옴을 모듈(예를 들어, 단백질 복합체)에 의해 연결된 샘플 및 단백질-단백질 상호작용(PPI) 네트워크에 걸쳐 단백질 공동발현 클러스터로 구성하기 위한 관련 프로토콜을 소개한다. R/Shiny 플랫폼을 사용하는 JUMPn 소프트웨어는 통합 데이터 시각화 및 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 공동 발현 클러스터링, 경로 농축 및 PPI 모듈 감지 분석을 간소화합니다. 프로토콜의 주요 단계는 JUMPn 소프트웨어의 설치, 차등적으로 발현된 단백질 또는 (dys) 조절된 프로테옴의 정의, 의미있는 공동발현 클러스터 및 PPI 모듈의 결정, 및 결과 시각화를 포함한다. 프로토콜이 등압 표지-기반 프로테옴 프로파일을 사용하여 입증되는 반면, JUMPn은 일반적으로 광범위한 정량적 데이터세트(예를 들어, 무표지 프로테오믹스)에 적용가능하다. 따라서 JUMPn 소프트웨어 및 프로토콜은 정량적 프로테오믹스에서 생물학적 해석을 용이하게 하는 강력한 도구를 제공합니다.

우리는 JUMPn 성능을 최적화하고 평가하기 위해 게시 된 심층 단백체 데이터 세트 25,26,27,30 (그림 5 및 그림 6)과 데이터 시뮬레이션 57 (표 1)을 사용했습니다. WGCNA를 통한 공동발현 단백질 클러스터링 분석의 경우, 시료 간에 ?...

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

우리는 데이터 전처리, 공동 발현 클러스터링, 경로 농축 및 단백질 - 단백질 상호 작용 네트워크 분석을 포함한 상세한 프로토콜과 함께 정량적 단백체학 데이터에 대한 네트워크 분석을 수행하고 시각화하는 시스템 생물학 도구 JUMPn을 제시합니다.

JUMPn: 프로테오믹스의 단백질 공동 발현 클러스터링 및 네트워크 분석을 위한 간소화된 응용 프로그램

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

JUMPn 소프트웨어의 프로토콜은 정량적 프로테오믹스 데이터의 생물학적 해석을 용이하게 하는 것을 목표로 한다. 이 소프트웨어는 전체 단백질을 공동 발현 클러스터 및 단백질 상호 작용 모듈의 계층 계층 구조로 구성 할 수 있습니다. 특히 JUMPn 소프트웨어는 공동 발현 클러스터링, 경로 농축 및 PPI 모듈 감지 분석을 간소화합니다.사용자 친화적 인 인터페이스와 데이터 및 네트워크의 대화 형 시각화를 제공합니다. 우리는 전체 프로테옴 데이터 분석에서 JUMPn의 적용을 성공적으로 입증했지만,이 방법은 친화성 정제 질량 분광법에서 포스포 프로테오믹스 분석 및 상호 작용 데이터를 포함한 다른 데이터 유형으로 쉽게 확장 할 수 있습니다. JUMPn 소프트웨어를 설정하려면 웹 사이트에서 소스 코드를 다운로드하고 명령 줄 터미널에 소프트웨어를 설치하십시오.JUMPn 소프트웨어를 시작하려면 터미널에 cd execution"을 입력하여 현재 디렉토리를 실행 폴더로 변경 한 다음 터미널의 텍스트를 입력하여 웹 브라우저에서 JUMPn을 시작하십시오. JUMPn 홈페이지에서 분석 시작"버튼을 클릭하여 JUMPn 분석을 시작한 다음 분석 시작"페이지의 왼쪽 하단에서 데모 B 셀 프로테오믹 데이터 업로드"버튼을 클릭하여 데이터 업로드 성공 알림을 봅니다. 페이지의 오른쪽 하단에서 JUMPn 분석 제출"버튼을 클릭하여 기본 매개 변수를 사용하여 데모 실행을 시작하십시오.진행률 표시줄은 분석 과정을 나타냅니다. 진행률 표시 줄이 완료 될 때까지 기다리십시오. 데모 실행이 완료되면 성공 실행 메시지와 결과 폴더의 절대 경로가있는 대화 상자가 나타난 다음 결과로 계속"탭을 클릭하십시오.웹 페이지가 WGCNA 알고리즘에 의한 공동 표현식 클러스터 결과를 안내할 때 대화 창에서 결과 보기"를 클릭하여 계속합니다. 결과 페이지 1 WGCNA 출력 페이지의 왼쪽에서 단백질 공동 발현 패턴을 찾고 발현 형식 선택"을 사용하여 두 그림 형식 사이를 탐색합니다. 상자 그림 그림이 기본적으로 선택됩니다.Trends"탭을 선택하여 추세 플롯을 표시하고, 각 줄은 샘플 간의 개별 단백질 풍부도를 나타냅니다. 각 줄의 색상은 표현식 패턴이 공동 표현 클러스터 합의에 얼마나 가까운지를 나타냅니다. WGCNA 출력 페이지 오른쪽에는 Pathway Ontology Enrichment Heatmap"을 볼 수 있습니다.히트맵에서는 각 클러스터에 대해 가장 보강된 경로가 함께 표시됩니다. 그런 다음 웹 페이지를 아래로 스크롤하여 개별 단백질의 발현 패턴을 봅니다. 드롭 다운 상자를 사용하여 공동 발현 클러스터를 선택하여 각 클러스터의 단백질을 검사 한 다음 표 아래의 막대 플롯이 단백질 풍부도를 반영하도록 자동으로 업데이트 될 테이블에서 특정 단백질을 선택하십시오.특정 단백질 이름의 경우 테이블 오른쪽에 있는 검색" 상자를 사용합니다. 나중에 상단의 결과 페이지 2 PPI 출력"을 클릭하여 단백질과 단백질 상호 작용 또는 PPI 결과를 살펴보십시오. 특정 공동 발현 클러스터에 대한 결과를 얻으려면 공동 발현 클러스터 선택"탭을 클릭하십시오.모든 그림 패널의 디스플레이가 새로 선택한 클러스터에 대해 업데이트됩니다. 왼쪽 그림 패널에서 그룹별 선택 드롭다운 상자를 사용하고 네트워크 내의 개별 PPI 모듈을 강조 표시하여 선택한 공동 표현식 클러스터의 PPI 네트워크를 본 다음 선택한 네트워크 레이아웃 형식 상자로 이동하여 네트워크 레이아웃을 변경합니다. 마우스와 트랙패드를 사용하여 PPI 네트워크를 확대 또는 축소하여 네트워크에 있는 각 노드의 유전자 이름을 확인합니다.확대할 때 특정 단백질을 선택하고 클릭하여 단백질과 네트워크 이웃을 강조 표시합니다. 네트워크에서 특정 노드를 드래그하여 레이아웃에서 위치를 변경하고 네트워크 레이아웃을 재구성합니다. PPI 결과 페이지의 오른쪽 패널에서 PPI 결과의 해석을 지원하는 공동 발현 클러스터 수준 정보를 연구합니다.선택한 클러스터의 공동 표현식 패턴은 기본적으로 상자 그림으로 볼 수 있습니다. 추세"를 선택하여 공동 발현 패턴에 대한 추세 플롯을 표시한 다음 경로 막대 플롯을 선택하여 경로 원 플롯과 공동 발현 클러스터에 대해 상당히 풍부한 경로를 표시하고, 원형 플롯 형식으로 공동 발현 클러스터에 대해 상당히 풍부해진 경로를 봅니다. 개별 PPI 모듈 수준에서 결과를 보려면 결과 페이지를 아래로 스크롤하여 PPI 출력 웹 페이지로 이동하고 모듈 선택 드롭다운 상자를 확장하여 표시할 특정 PPI 모듈을 선택합니다.왼쪽 패널에서 PPI 모듈을보고 이전에 설명한대로 네트워크 디스플레이를 조작하십시오. 오른쪽 패널에서 경로 온톨로지 보강 결과를 본 다음 경로 주석 스타일 선택" 드롭다운 상자 및 막대 그림 탭을 사용하여 선택한 PPI 모듈에 대해 상당히 보강된 경로에 대한 자세한 정보와 표시를 표시합니다. 틱 서클 플롯은 선택된 PPI 모듈에 대해 상당히 풍부한 경로를 원 플롯의 형식으로 표시하고 히트 맵을 사용하여 상당히 풍부한 경로 및 관련 유전자 이름을 표시합니다.Table"탭으로 이동하여 경로의 이름, 온톨로지 용어, 유전자 이름 및 피셔의 정확한 테스트에 의한 P 값을 포함한 자세한 경로 농축 결과를 표시합니다. 결과 페이지 상단에 인쇄된 절대 경로를 따라 출판 스프레드시트 테이블을 찾습니다. JUMPn은 사용자 친화적 인 인터페이스를위한 R shiny 플랫폼으로 개발되었으며 세 가지 주요 기능 모듈을 통합합니다.공동발현 클러스터링 분석, 경로 농축 분석 및 PPI 네트워크 분석. 각 분석 결과가 자동으로 R shiny 위젯 기능을 통해 조정 가능한 상태로 시각화되고 출판 테이블 및 Microsoft Excel 형식으로 쉽게 다운로드 할 수 있습니다. PPI 네트워크 분석을 위해, 복합 PPI 네트워크는 STRING, BioPlex 및 웹 IM 데이터베이스를 결합하여 컴파일되었다.최종 병합 된 PPI 네트워크는 1, 100, 000 개의 가장자리를 가진 20, 000 개 이상의 인간 유전자를 포함합니다. 이 포괄적 인 상호 작용은 민감한 PPI 분석을 위해 JUMPn 소프트웨어와 함께 번들로 포함되고 게시됩니다. 공동발현 및 단백질 상호작용 네트워크 둘 다를 활용하는 네트워크 기반 접근법은 전사 인자 및 키나아제에서의 활성의 추론을 위한 추가의 방법으로서 사용될 수 있다.

Research

JoVE Journal

Biochemistry

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

방법 및 HCN1 TRIP8b 간의 단백질 - 단백질 상호 작용의 작은 분자 억제제 식별

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

연구

생화학

Lipid Droplet Isolation for Quantitative Mass Spectrometry Analysis

양적 질량 분광법 분석을위한 지질 물방울 절연

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

세포 외 단백질 Microarray 기술은 낮은 친 화력 수용 체 Ligand 상호 작용의 높은 처리량 검색

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

단백질 지 방화 Immunoblotting 또는 단백질의 분석에 대 한 애기에서 엽록체 하위 구획의 준비

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

단백질 폴딩, 전송, 및 방사성 펄스 체이스 하 여 살아있는 세포의 저하의 분석

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

펩타이드 농축 및 질량 분광법에 의한 단백질 유비퀴틴화 부위 검출

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

전사에서 단백질-단백질 상호 작용을 연구하기 위한 생체층 간섭측정기(BLI) 적용

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

멀티플렉스 동시 면역 침전을 이용한 단백질 상호 작용 네트워크 역학의 정량화

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, 간소화 된 단백질 결합 검정을 위한 생체 면역 펩티디스크에 막 단백질의 한 단계 통합

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

프로테오믹스 시설 제출 및 후속 데이터 분석을 위한 TMT 샘플 준비

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