Name: bioinformatics resources for the study of glycan-mediated protein interactions
Uploaded: 2022-01-20T14:00:00
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Der Autor dankt den ehemaligen und gegenwärtigen Mitgliedern der Proteome Informatics Group, die an der Entwicklung der in diesem Tutorial verwendeten Ressourcen beteiligt waren, insbesondere Julien Mariethoz und Catherine Hayes für GlyConnect, François Bonnardel für UniLectin, Davide Alocci und Frederic Nikitin für den Octopus und Thibault Robin für Compozitor und den letzten Schliff an Octopus.
Die Entwicklung des Projekts glyco@Expasy wird vom Bund über das Staatssekretariat für Bildung, Forschung und Innovation (SBFI) unterstützt und wird derzeit durch den Schweizerischen Nationalfonds (SNF: 31003A_179249) ergänzt. ExPASy wird vom Schweizerischen Institut für Bioinformatik betreut und im Kompetenzzentrum Vital-IT gehostet. Die Autorin würdigt Anne Imberty auch für die hervorragende Zusammenarbeit auf der UniLectin-Plattform, die gemeinsam von ANR PIA Glyco@Alps (ANR-15-IDEX-02), Alliance Campus Rhodanien Co-funds (http://campusrhodanien.unige-cofunds.ch) Labex Arcane/CBH-EUR-GS (ANR-17-EURE-0003) unterstützt wird.

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1. Von einem Protein-N-Glycome in GlyConnect zu einem Lektin von UniLectin
<ol><li>Zugreifen auf Ressourcen von Glyco@Expasy aus HINWEIS: Das hier beschriebene Verfahren ist der Zugriff auf GlyConnect, kann jedoch auf den Zu...

<ol>
	<li>Spring Harbor Laboratory Press. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Essentials of Glycobiology. , (2015).</li><li>Gray, C. 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=Advancing+solutions+to+the+carbohydrate+sequencing+challenge.">Advancing solutions to the carbohydrate sequencing challenge.</a> Journal of the American Chemical Society. 141 (37), 14463-14479 (2019).</li><li>Tsuchiya, S., Yamada, I., Aoki-Kinoshita, K. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=GlycanFormatConverter:+a+conversion+tool+for+translating+the+complexities+of+glycans.">GlycanFormatConverter: a conversion tool for translating the complexities of glycans.</a> Bioinformatics. 35 (14), 2434-2440 (2018).</li><li>Fujita, 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=The+international+glycan+repository+GlyTouCan+version+3.0.">The international glycan repository GlyTouCan version 3.0.</a> Nucleic Acids Research. 49, 1529-1533 (2021).</li><li>Alocci, 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=GlyConnect:+glycoproteomics+goes+visual,+interactive,+and+analytical.">GlyConnect: glycoproteomics goes visual, interactive, and analytical.</a> Journal of Proteome Research. 18 (2), 664-677 (2019).</li><li>York, W. 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=GlyGen:+computational+and+informatics+resources+for+glycoscience.">GlyGen: computational and informatics resources for glycoscience.</a> Glycobiology. 30 (2), 72-73 (2020).</li><li>Watanabe, Y., Aoki-Kinoshita, K. F., Ishihama, Y., Okuda, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=GlycoPOST+realizes+FAIR+principles+for+glycomics+mass+spectrometry+data.">GlycoPOST realizes FAIR principles for glycomics mass spectrometry data.</a> Nucleic Acids Research. 49, 1523-1528 (2020).</li><li>Campbell, M. P., Aoki-Kinoshita, K. F., Lisacek, F., York, W. S., Packer, N. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Glycoinformatics.">Glycoinformatics.</a> Essentials of Glycobiology. , (2015).</li><li>Cao, W., 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=Recent+advances+in+software+tools+for+more+generic+and+precise+intact+glycopeptide+analysis.">Recent advances in software tools for more generic and precise intact glycopeptide analysis.</a> Molecular &amp; Cellular Proteomics. 20, 100060 (2021).</li><li>Mariethoz, J., Hayes, C., Lisacek, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Glycan+compositions+with+Compozitor+to+enhance+glycopeptide+identification.">Glycan compositions with Compozitor to enhance glycopeptide identification.</a> Proteomics Data Analysis. 2361, 109-127 (2021).</li><li>Kawahara, 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=Communityevaluation+of+glycoproteomics+informatics+solutions+reveals+high-performance+search+strategies+of+serum+glycopeptide+analysis.">Communityevaluation of glycoproteomics informatics solutions reveals high-performance search strategies of serum glycopeptide analysis.</a> Nature Methods. 18, 1304-1316 (2021).</li><li>Lisacek, F., Aoki-Kinoshita, K. F., Vora, J. K., Mazumder, R., Tiemeyer, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Glycoinformatics+resources+integrated+through+the+GlySpace+Alliance.">Glycoinformatics resources integrated through the GlySpace Alliance.</a> Comprehensive Glycoscience. 1, 507-521 (2021).</li><li>Mariethoz, 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=Glycomics@ExPASy:+bridging+the+gap.">Glycomics@ExPASy: bridging the gap.</a> Molecular &amp; Cellular Proteomics. 17 (11), 2164-2176 (2018).</li><li>Duvaud, 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=Expasy,+the+swiss+bioinformatics+resource+portal,+as+designed+by+its+users.">Expasy, the swiss bioinformatics resource portal, as designed by its users.</a> Nucleic Acids Research. 49, 216-227 (2021).</li><li>The UniProt Consortium 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=UniProt:+the+universal+protein+knowledgebase+in+2021.">UniProt: the universal protein knowledgebase in 2021.</a> Nucleic Acids Research. 49, 480-489 (2021).</li><li>Bonnardel, F., Perez, S., Lisacek, F., Imberty, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Structural+database+for+lectins+and+the+UniLectin+web+platform.">Structural database for lectins and the UniLectin web platform.</a> Lectin Purification and Analysis. 2132, 1-14 (2020).</li><li>Neelamegham, 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=Updates+to+the+symbol+nomenclature+for+glycans+guidelines.">Updates to the symbol nomenclature for glycans guidelines.</a> Glycobiology. 29 (9), 620-624 (2019).</li><li>Sharon, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=IUPAC-IUB+Joint+Commission+on+Biochemical+Nomenclature+(JCBN).+Nomenclature+of+glycoproteins,+glycopeptides+and+peptidoglycans:+JCBN+recommendations+1985.">IUPAC-IUB Joint Commission on Biochemical Nomenclature (JCBN). Nomenclature of glycoproteins, glycopeptides and peptidoglycans: JCBN recommendations 1985.</a> Glycoconjugate Journal. 3 (2), 123-133 (1986).</li><li>Harvey, D. 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=Proposal+for+a+standard+system+for+drawing+structural+diagrams+of+N-+and+O-linked+carbohydrates+and+related+compounds.">Proposal for a standard system for drawing structural diagrams of N- and O-linked carbohydrates and related compounds.</a> Proteomics. 9 (15), 3796-3801 (2009).</li><li>Song, E., Mayampurath, A., Yu, C. -. Y., Tang, H., Mechref, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Glycoproteomics:+identifying+the+glycosylation+of+prostate+specific+antigen+at+normal+and+high+isoelectric+points+by+LC-MS/MS.">Glycoproteomics: identifying the glycosylation of prostate specific antigen at normal and high isoelectric points by LC-MS/MS.</a> Journal of Proteome Research. 13 (12), 5570-5580 (2014).</li><li>Moran, A. 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=Profiling+the+proteoforms+of+urinary+prostate-specific+antigen+by+capillary+electrophoresis+-+mass+spectrometry.">Profiling the proteoforms of urinary prostate-specific antigen by capillary electrophoresis - mass spectrometry.</a> Journal of Proteomics. 238, 104148 (2021).</li><li>Wang, W., 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=High-throughput+glycopeptide+profiling+of+prostate-specific+antigen+from+seminal+plasma+by+MALDI-MS.">High-throughput glycopeptide profiling of prostate-specific antigen from seminal plasma by MALDI-MS.</a> Talanta. 222, 121495 (2021).</li><li>wwPDB consortium metal. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Protein+Data+Bank:+the+single+global+archive+for+3D+macromolecular+structure+data.">Protein Data Bank: the single global archive for 3D macromolecular structure data.</a> Nucleic Acids Research. 47, 520-528 (2019).</li><li>Sehnal, D., Grant, O. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Rapidly+display+glycan+symbols+in+3D+structures:+3D-SNFG+in+LiteMol.">Rapidly display glycan symbols in 3D structures: 3D-SNFG in LiteMol.</a> Journal of Proteome Research. 18 (2), 770-774 (2019).</li><li>Bonnardel, 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=UniLectin3D,+a+database+of+carbohydrate+binding+proteins+with+curated+information+on+3D+structures+and+interacting+ligands.">UniLectin3D, a database of carbohydrate binding proteins with curated information on 3D structures and interacting ligands.</a> Nucleic Acids Research. 47, 1236-1244 (2019).</li><li>Sehnal, 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=LiteMol+suite:+interactive+web-based+visualization+of+large-scale+macromolecular+structure+data.">LiteMol suite: interactive web-based visualization of large-scale macromolecular structure data.</a> Nature Methods. 14 (12), 1121-1122 (2017).</li><li>Salentin, S., Schreiber, S., Haupt, V. J., Adasme, M. F., Schroeder, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=PLIP:+fully+automated+protein-ligand+interaction+profiler.">PLIP: fully automated protein-ligand interaction profiler.</a> Nucleic Acids Research. 43, 443-447 (2015).</li><li>Robin, T., Mariethoz, J., Lisacek, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Examining+and+fine-tuning+the+selection+of+glycan+compositions+with+GlyConnect+Compozitor.">Examining and fine-tuning the selection of glycan compositions with GlyConnect Compozitor.</a> Molecular &amp; Cellular Proteomics. 19 (10), 1602-1618 (2020).</li><li>Compagno, 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=Glycans+and+galectins+in+prostate+cancer+biology,+angiogenesis+and+metastasis.">Glycans and galectins in prostate cancer biology, angiogenesis and metastasis.</a> Glycobiology. 24 (10), 899-906 (2014).</li><li>Gentilini, L. 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=Stable+and+high+expression+of+Galectin-8+tightly+controls+metastatic+progression+of+prostate+cancer.">Stable and high expression of Galectin-8 tightly controls metastatic progression of prostate cancer.</a> Oncotarget. 8 (27), 44654-44668 (2017).</li><li>Schw&#228;mmle, V., Verano-Braga, T., Roepstorff, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Computational+and+statistical+methods+for+high-throughput+analysis+of+post-translational+modifications+of+proteins.">Computational and statistical methods for high-throughput analysis of post-translational modifications of proteins.</a> Journal of Proteomics. 129, 3-15 (2015).</li><li>Khatri, K., Klein, J. A., Zaia, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Use+of+an+informed+search+space+maximizes+confidence+of+site-specific+assignment+of+glycoprotein+glycosylation.">Use of an informed search space maximizes confidence of site-specific assignment of glycoprotein glycosylation.</a> Analytical and Bioanalytical Chemistry. 409 (2), 607-618 (2017).</li><li>Sztain, 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=A+glycan+gate+controls+opening+of+the+SARS-CoV-2+spike+protein.">A glycan gate controls opening of the SARS-CoV-2 spike protein.</a> Nature Chemistry. 13, 963-968 (2021).</li></ol>

GlyConnect Octopus als Werkzeug zur Aufdeckung unerwarteter Korrelationen GlyConnect Octopus wurde ursprünglich entwickelt, um die Datenbank mit einer losen Definition von Glykanen abzufragen. In der Tat berichtet die Literatur oft über die Hauptmerkmale von Glykanen in einem Glykom, wie z.B. fucosyliert oder sialyliert, aus zwei oder mehr Antennen bestehend usw. Darüber hinaus werden Glykane, ob N- oder O-verknüpft, in Kerne eingeteilt, wie im Referenzhandbuch Essentials of Glyc...

Glykane, Proteine, an die sie gebunden sind (Glykoproteine) und Proteine, an die sie binden (Lektine oder kohlenhydratbindende Proteine), sind die wichtigsten molekularen Akteure an der Zelloberfläche1. Trotz dieser zentralen Rolle in der Zell-Zell-Kommunikation sind groß angelegte Studien, einschließlich Glykomik, Glykoproteomik oder Glykan-Interactomie-Daten, im Vergleich zu ihrem Gegenstück in der Genomik und Proteomik immer noch knapp.
Bis vor kurzem wurden keine Methoden entwickelt, um die Verzweigungsstrukturen komplexer Kohlenhydrate zu charakterisieren, während sie noch mit dem Trägerprotein konjugiert sind. Die Biosynthese von Glykoproteinen ist ein nicht vorlagengetriebener Prozess, bei dem die Monosaccharidspender, die akzeptierenden Glykoproteinsubstrate sowie die Glykosyltransferasen und Glykosidasen eine interaktive Rolle spielen. Die resultierenden Glykoproteine können komplexe Strukturen mit mehreren Verzweigungspunkten tragen, wobei jede Monosaccharidkomponente eine der verschiedenen in der Natur vorkommenden Typen sein kann1. Der nicht vorlagengesteuerte Prozess erzwingt die biochemische Analyse als einzige Möglichkeit zur Generierung von Oligosaccharid-Strukturdaten. Der analytische Prozess von Glykanstrukturen, die an ein natives Protein gebunden sind, ist oft eine Herausforderung, da er empfindliche, quantitative und robuste Technologien zur Bestimmung der Monosaccharidzusammensetzung, -verknüpfungen und -verzweigungssequenzen erfordert2.
In diesem Zusammenhang ist die Massenspektrometrie (MS) die am weitesten verbreitete Technik in Glykomik- und Glykoproteomik-Experimenten. Im Laufe der Zeit werden diese in höheren Durchsatzeinstellungen durchgeführt und Daten sammeln sich nun in Datenbanken an. Glykanstrukturen in verschiedenen Formaten3, füllen GlyTouCan4, das universelle Glykan-Datenrepository, in dem jede Struktur mit einem stabilen Identifikator verknüpft ist, unabhängig von der Genauigkeit, mit der das Glykan definiert ist (z. B. möglicherweise fehlender Verknüpfungstyp oder mehrdeutige Zusammensetzung). Sehr ähnliche Strukturen werden gesammelt, aber ihre geringfügigen Unterschiede werden deutlich berichtet. Glykoproteine werden in GlyConnect5 und GlyGen6 beschrieben und kuratiert, zwei Datenbanken, die sich gegenseitig referenzieren. MS-Daten, die strukturelle Beweismittel unterstützen, werden zunehmend in GlycoPOST7 gespeichert. Für eine breitere Abdeckung von Online-Ressourcen ist Kapitel 52 des Referenzhandbuchs Essentials of Glycobiology der Glykoinformatik8 gewidmet. Interessanterweise hat sich die Glykopeptid-Identifizierungssoftware in den letzten Jahren stark ausgebreitet9,10, wenn auch nicht zum Vorteil der Reproduzierbarkeit. Die letztgenannte Sorge veranlasste die Leiter der HUPO GlycoProteomics Initiative (HGI), 2019 eine Software-Herausforderung zu stellen. Die MS-Daten, die aus der Verarbeitung komplexer Mischungen von N- und O-glykosylierten humanen Serumproteinen in CID-, ETD- und EThcD-Fragmentierungsmodi gewonnen wurden, wurden Wettbewerbern, ob Softwareanwendern oder Entwicklern, zur Verfügung gestellt. Der vollständige Bericht über die Ergebnisse dieser Herausforderung11 wird hier nur skizziert. Zunächst wurde eine Ausbreitung von Identifikationen beobachtet. Es wurde hauptsächlich so interpretiert, dass es durch die Vielfalt der in Suchmaschinen implementierten Methoden, ihrer Einstellungen und der Art und Weise, wie Ausgaben gefiltert und Peptide "gezählt" wurden, verursacht wurde. Das experimentelle Design könnte auch einige Software und Ansätze in einen (Nachteil) gebracht haben. Wichtig ist, dass Teilnehmer, die dieselbe Software verwendeten, inkonsistente Ergebnisse meldeten und dadurch schwerwiegende Reproduzierbarkeitsprobleme hervorhoben. Durch den Vergleich verschiedener Einreichungen wurde festgestellt, dass einige Softwarelösungen besser abschneiden als andere und einige Suchstrategien bessere Ergebnisse liefern. Dieses Feedback wird wahrscheinlich zur Verbesserung automatisierter Glykopeptid-Datenanalysemethoden führen und sich wiederum auf den Datenbankinhalt auswirken.
Die Expansion der Glykoinformatik führte zur Schaffung von Webportalen, die Informationen und Zugang zu mehreren ähnlichen oder sich ergänzenden Ressourcen bieten. Die neuesten und aktuellsten werden in einem Kapitel der Comprehensive Glycoscience Buchreihe12 beschrieben und durch die Zusammenarbeit wird eine Lösung für den Datenaustausch und Informationsaustausch im Open-Access-Modus angeboten. Ein solches Portal wurde entwickelt, das ursprünglich Glycomics@ExPASy 13 hieß und in Glyco@Expasy umbenannt wurde, nach der Generalüberholung der Expasy-Plattform14, die seit Jahrzehnten eine große Sammlung von Tools und Datenbanken beherbergt, die in mehreren -omics verwendet werden, wobei das beliebteste Element UniProt15 ist - die universelle Protein-Wissensdatenbank. Glyco@Expasy bietet eine didaktische Entdeckung des Zwecks und der Nutzung von Datenbanken und Werkzeugen, basierend auf einer visuellen Kategorisierung und einer Darstellung ihrer Interdependenzen. Das folgende Protokoll veranschaulicht Verfahren zum Untersuchen von Glykomik- und Glykoproteomik-Daten mit einer Auswahl von Ressourcen aus diesem Portal, die die Verbindung zwischen Glykoproteomik und Glykan-Interactomics über Glykomik explizit machen. So wie es ist, erzeugen Glykomik-Experimente Strukturen, in denen Monosaccharide vollständig definiert und Verknüpfungen teilweise oder vollständig bestimmt sind, aber ihre Protein-Site-Bindung ist schlecht, wenn überhaupt, charakterisiert. Im Gegensatz dazu erzeugen Glykoproteomik-Experimente präzise Standortbindungsinformationen, jedoch mit einer schlechten Auflösung von Glykanstrukturen, die oft auf Monosaccharidzusammensetzungen beschränkt sind. Diese Informationen werden in der GlyConnect-Datenbank zusammengefasst. Darüber hinaus können Suchwerkzeuge in GlyConnect verwendet werden, um potenzielle Glykanliganden aufzuspüren, die zusammen mit den Proteinen, die sie in UniLectin16 erkennen, beschrieben werden, die über Glykane mit GlyConnect verbunden sind. Das hier vorgestellte Protokoll ist in zwei Abschnitte unterteilt, um spezifische Fragen zu N-verknüpften und O-verknüpften Glykanen und Glykoproteinen zu behandeln.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>internet connection</td>
			<td>user&#39;s choice</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>recent version of web browser</td>
			<td>user&#39;s choice</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

bioinformatics resources for the study of glycan-mediated protein interactions

Die Glyco@Expasy Initiative wurde als eine Sammlung von voneinander abhängigen Datenbanken und Werkzeugen ins Leben gerufen, die verschiedene Aspekte des Wissens in der Glykobiologie abdecken. Insbesondere zielt es darauf ab, Wechselwirkungen zwischen Glykoproteinen (wie Zelloberflächenrezeptoren) und kohlenhydratbindenden Proteinen, die durch Glykane vermittelt werden, hervorzuheben. Hier werden die wichtigsten Ressourcen der Sammlung anhand von zwei illustrativen Beispielen vorgestellt, die sich auf das N-Glycome des menschlichen Prostata-spezifischen Antigens (PSA) und das O-Glycome menschlicher Serumproteine konzentrieren. Durch verschiedene Datenbankabfragen und mit Hilfe von Visualisierungswerkzeugen zeigt dieser Artikel, wie man Inhalte in einem Kontinuum erforscht und vergleicht, um ansonsten verstreute Informationen zu sammeln und zu korrelieren. Die gesammelten Daten sind dazu bestimmt, ausgefeiltere Szenarien der Glykanfunktion zu füttern. Die hier eingeführte Glycoinformatics wird daher als Mittel vorgeschlagen, um Annahmen über die Spezifität eines Proteinglykoms in einem bestimmten Kontext entweder zu stärken, zu formen oder zu widerlegen.

Der erste Teil des Protokolls (Abschnitt 1) zeigte, wie die Spezifität oder die Gemeinsamkeit von N-Glykanen, die an Asn-69 des humanen Prostata-spezifischen Antigens (PSA) gebunden sind, mithilfe der GlyConnect-Plattform untersucht werden kann. Gewebeabhängige (Urin und Samenflüssigkeit) sowie isoformabhängige (normale und hohe pI) Variationen in der Glykanexpression wurden mit zwei Visualisierungswerkzeugen hervorgehoben (Abbildung 4 und Abbildung ...

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Bioinformatics Resources for the Study of Glycan-Mediated Protein Interactions

Dieses Protokoll veranschaulicht, wie man menschliche Proteinglycomes mit Online-Ressourcen erforscht, vergleicht und interpretiert.

Bioinformatik-Ressourcen zur Untersuchung von Glykan-vermittelten Proteininteraktionen

The Glyco@Expasy initiative was launched as a collection of interdependent databases and tools spanning several aspects of knowledge in glycobiology. In ...

In der Bioinformatik geht es darum, mit Hilfe von Computern Fragen in der Biologie zu lösen. Bei Glycoinformatics geht es darum, mit Computern Fragen in der Glykobiologie zu lösen. Mit Glykoinformatik entwickeln wir Datenbanken, die Glykomik oder Glykoproteomik-Daten speichern, die durchsucht oder durchsucht werden können, und wir entwickeln auch Werkzeuge, um diese Daten zu visualisieren und zu vergleichen.Die Rolle von Glykanen wird zunehmend als wichtig für Gesundheit und Krankheit anerkannt, und die Glykoinformatik versucht, dies ebenfalls voranzubringen. Catherine Hayes ist ausgebildet in Glykobiologie und arbeitet als Data Scientist. Julien Mariethoz ist ausgebildeter Informatiker und koordiniert die Entwicklung von Datenbanken und Tools.Gehen Sie auf die Website glycoproteome.expasy. org/glycomics-expasy und aktivieren Sie im Menü ganz links das Kontrollkästchen Glykoproteine. Das Blasendiagramm auf der rechten Seite zoomt in die Blase, die dieser Kategorie entspricht, und klickt dann auf die GlyConnect-Blase, um die GlyConnect-Startseite in einem neuen Tab zu öffnen.Wählen Sie die Proteinschaltfläche aus und geben Sie auf der Proteinansichtsseite Prostata in das Suchfenster ein. Klicken Sie auf 790, das der gemeinsamen Isoform des prostataspezifischen Antigens oder PSA entspricht. Klicken Sie anschließend in der oberen mehrfarbigen Leiste auf die Quellschaltfläche in Grün, um die Beispieltypen anzuzeigen, aus denen die veröffentlichten Daten verarbeitet wurden.Klicken Sie auf die Schaltfläche Krankheit, um den gesundheitsbezogenen Inhalt der Datenbank zu überprüfen. Klicken Sie dann auf die Strukturschaltfläche, um die vollständige Liste der 135 Strukturen anzuzeigen, die mit PSA aus Glycomics-Daten verknüpft sind. Klicken Sie auf die Kompositionsschaltfläche für die zugehörigen 78 Zusammensetzungen, die durch Glykoproteomik-Experimente bestimmt wurden.Klicken Sie auf eine beliebige Struktur oder Komposition, um weitere Details zu erhalten. Um die Mehrdeutigkeit von Kompositionen zu reduzieren, klicken Sie auf vorgeschlagene Struktur unter einer ausgewählten Komposition. Ein Vorschlag wird jedes Mal gemacht, wenn die Monosaccharidzahl mit der einer gelisteten Struktur übereinstimmt.Um die Proteinseite vollständig zu erkunden, sehen Sie sich weitere Details auf der rechten Seite der Seite an. Gehen Sie auf die Octopus-Homepage, um das Vorhandensein gemeinsamer struktureller Merkmale in der Vielfalt der an PSA gebundenen Glykane zu bestätigen, halten Sie die Registerkarte N-Linked standardmäßig ausgewählt, wechseln Sie zur Unterregisterkarte Kerne und klicken Sie auf das Hybridsymbol. Gehen Sie dann zur Unterregisterkarte Eigenschaften, wählen Sie das sialylierte Symbol aus und klicken Sie auf die grüne Suchschaltfläche.Bewegen Sie im angezeigten Diagramm der Beziehungen den Mauszeiger über H6N4F1S1, um Verbindungen zu sieben Proteinen in drei Strukturen hervorzuheben. Vergleichen Sie dies, indem Sie mit der Maus über H6N4F2S1 fahren, das die beiden Isoformen von PSA hervorhebt. Bewegen Sie den Mauszeiger über die Struktur-ID, um ihre SNFG-Darstellung anzuzeigen, und klicken Sie darauf, um die entsprechende Seite zu öffnen.Ändern Sie die mittleren Knoten in Gewebe und platzieren Sie dann den Cursor auf Urin oder Samenflüssigkeit in der Mitte des Diagramms, um verschiedene Assoziationen anzuzeigen. Ändern Sie die mittleren Knoten in Krankheit, um 13 Optionen anzuzeigen, von denen eine Prostatakrebs ist. Das einzige assoziierte Protein ist PSA.Klicken Sie anschließend auf die Schaltfläche Löschen, um die Suche zu aktualisieren. Wechseln Sie zur Unterregisterkarte Eigenschaften und klicken Sie auf das Symbol für zwei Antennen. Gehen Sie dann zur Unterregisterkarte Determinanten, wählen Sie das 3-Sialyl-LN-Symbol vom Typ zwei aus und klicken Sie auf die grüne Suchschaltfläche.Überprüfen Sie die vom Oktopus gewonnenen Assoziationen mit Bi-Antennen-Glykanen, die ein terminales 3-Sialyl-LN-Typ-Zwei-Motiv enthalten. Ändern Sie die mittleren Knoten in Gewebe, um das Lesen zu erleichtern, und bewegen Sie den Mauszeiger über KLK3_human, um die Samenflüssigkeit direkt mit der gemeinsamen PSA-Isoform und sieben Strukturen zu verbinden. Gehen Sie zurück zur Proteinseite, in diesem Fall PSA, um den Scan potenzieller Beziehungen zwischen jeder Zusammensetzung in einer Liste davon durchzuführen.Klicken Sie auf der rechten Seite der PSA-Einstiegsseite auf den Compozitor-Link. Stellen Sie sicher, dass die Compozitor-Suchfelder mit den Details des ID 790-Eintrags auf der Registerkarte "Protein" vorausgefüllt sind. Klicken Sie auf die Schaltfläche Zur Auswahl hinzufügen, um Daten aus der Datenbank abzurufen.Deaktivieren Sie die Option Virtuelle Knoten einschließen und klicken Sie dann auf die Schaltfläche Diagramm berechnen, um ein Diagramm anzuzeigen, das einen gut verbundenen Satz von 78 Kompositionen zeigt, die das PSA-N-Glykomm darstellen, und ein Balkendiagramm, das die Hauptmerkmale der Glykane zeigt. Verbleiben Sie in der Hauptproteinregisterkarte und wählen Sie die prostataspezifische Antigen-High-Pi-Isoform im Proteinfeld aus. Klicken Sie auf die Schaltfläche Zur Auswahl hinzufügen, um Daten aus der Datenbank abzurufen, die sich auf 57 Kompositionen beläuft.Klicken Sie auf die Schaltfläche Diagramm berechnen, um die überlagerten Graphen beider Isoformen zu generieren und die Unterschiede in den Glycome der beiden PSA-Isoformen zu bewerten. Besuchen Sie die Website www.unilectin. eu und klicken Sie auf die Schaltfläche UniLectin3D.Klicken Sie auf die Glykan-Suchschaltfläche und dann auf den violetten Diamanten, der eine Sialinsäure darstellt, die zur Anzeige aller Glykanbindungsmotive aufruft, die mit einer in der Datenbank gespeicherten Sialinsäure enden. Klicken Sie auf das 3-Sialyl-LN-Typ-Zwei-Motiv, um die Anzeige aller Lektine aufzufordern, für die eine 3D-Struktur bekannt ist, die die Interaktion mit 3-Sialyl-LN Typ zwei bestätigt. Die Option "Suche nach Feld".Im Artenbereich Typ Homo sapiens. Klicken Sie auf die Schaltfläche Röntgenstrukturen erkunden, um die ursprüngliche Liste herauszufiltern. Es bleibt nur ein Eintrag übrig, nämlich das menschliche Galectin-8.Klicken Sie auf die Schaltfläche 3D-Struktur und Informationen, um detaillierte Informationen über menschliches Galectin-8 anzuzeigen, das mit 3-Sialyl-LN Typ zwei interagiert. Greifen Sie mit zwei verschiedenen Zuschauern auf die Strukturinformationen zu menschlichem Galectin-8 zu, die auf der Seite angezeigt werden. Halten Sie die Maus, um das Molekül umzudrehen und den Liganden mit der LiteMol-Software in den Vordergrund zu rücken.Bewegen Sie den Mauszeiger über die aufgelisteten Interaktionen auf der linken Seite, um die Ansicht auf der rechten Seite zu aktualisieren und zu lokalisieren, wo diese bestimmte Interaktion in der Struktur mit der PLIP-Software wirkt. Durchsuchen Sie den HGI-Datensatz von der GlyConnect-Homepage aus, indem Sie direkt zu dem referenzierten Artikel auf dieser Seite gelangen. Klicken Sie auf den Compozitor-Link auf der rechten Seite der Referenzeintragsseite, um die Konsistenz des Datensatzes zu bewerten.Das Suchfeld wird bereits mit einem Verweis auf die DOI-Nummer auf der Registerkarte "Erweitert" des Tools ausgefüllt. Geben Sie glycan_type=O-linked nach der DOI-Nummer ein, um die Suche auf O-verknüpfte Glykane einzugrenzen. Klicken Sie dann auf die Schaltfläche Zur Auswahl hinzufügen, um die Daten aus der Datenbank abzurufen.Lassen Sie die Option Virtuelle Knoten einschließen ausgewählt und klicken Sie auf die Schaltfläche Diagramm berechnen, um das Diagramm der verbundenen Kompositionen anzuzeigen. Gehen Sie zum Protein-Tab von GlyConnect Compozitor und wählen Sie aus der Proteinliste Inter-Alpha-Trypsin-Inhibitor-Schwerketten-H4 aus. Stellen Sie sicher, dass die Artenauswahl standardmäßig Homo sapiens ist. Deaktivieren Sie N-Linked im Glykantyp.Wählen Sie in der Site-Liste nur THR 725 aus und klicken Sie auf die Schaltfläche Zur Auswahl hinzufügen. Klicken Sie dann auf die Schaltfläche Diagramm berechnen, um das Diagramm der verbundenen Kompositionen anzuzeigen. Um die virtuellen Knoten zu verstehen, klicken Sie auf die Exportschaltfläche unter dem Diagramm.Wählen Sie nur virtuell aus und klicken Sie auf das Zwischenablagesymbol, um die Auswahl von acht Kompositionen zu kopieren. Fügen Sie die Auswahl in das Abfragefenster der benutzerdefinierten Registerkarte von Compozitor ein. Legen Sie die Auswahlbeschriftung im Feld Zusammensetzungen fest, wählen Sie O-Linked im Feld Glykantyp und klicken Sie auf die Schaltfläche Zur Auswahl hinzufügen.Klicken Sie abschließend auf die Schaltfläche Diagramm berechnen. Die gewebeabhängigen Assoziationen zwischen Proteinen und Glykanen werden in dieser Ausgabe von GlyConnect Octopus gezeigt. Alle menschlichen Proteine, die hybride und sialylierte Glykanstrukturen mit den Geweben tragen, in denen sie exprimiert werden, werden in dieser Ausgabe angezeigt.Die Assoziationen mit Urin werden hervorgehoben und zeigen zwei Proteine, Choriogonadotropin oder GLHA human und PSA gemeinsame Isoform oder KLK3 human, die mit den verstreuten Glykanstrukturen verbunden sind. In ähnlicher Weise werden die Assoziationen mit Samenflüssigkeit hervorgehoben, die zwei Proteinisoformen von PSA zeigen, die mit den gruppierten Glykanstrukturen verbunden sind. Die überlagerten N-Glycomes der beiden Isoformen von PSA sind in der Ausgabe von GlyConnect Compozitor dargestellt.Blaue Knoten stellen die Glykane dar, die mit der gemeinsamen Isoform assoziiert sind, und die der hohen Pi-Isoform werden als rote Knoten dargestellt. Die Überlappung zwischen Glycomes wird als Magenta-Knoten dargestellt. Zahlen innerhalb der Knoten stellen die Anzahl der Glykanstrukturen dar, die der markierten Zusammensetzung gemäß dem Inhalt der GlyConnect-Datenbank in Bezug auf PSA entsprechen.Es wurde gezeigt, dass das in GlyConnect gezeigte PSA-Glycome über das 3-Sialyl-LN-Typ-Zwei-Terminal-Epitop mit Galectin-8 in UniLectin3D korreliert. Dies bietet ein wahrscheinliches, aber nicht garantiertes Szenario für Protein-Protein-Interaktionen, die durch Glykane vermittelt werden. Ein hochwertiger Satz von O-Glykan-Zusammensetzungen, die mit menschlichem Serum assoziiert sind, wurde untersucht und mit dem GlyConnect-Datenbankinhalt verglichen, wodurch die Möglichkeit bestand, eine Glykanzusammensetzungsdatei für die verfeinerte Identifizierung der Glykopeptide anzupassen.Es könnte sich auf den minimalen Satz von 20 Kompositionen stützen, die aus einem Datensatz verfügbar sind, oder mit 23 bis 26 Elementen erweitert werden, die rational in GlyConnect gesammelt wurden, um die Konsistenz des Satzes zu stärken. Aus diesem Protokoll ist es wichtig, sich daran zu erinnern, dass ein Glycome nicht auf eine Liste von Elementen beschränkt werden kann. Und genau mit Glykoinformatik-Tools können Sie die Abhängigkeiten zwischen diesen Elementen aufzeigen, die letztendlich ihre Funktion erklären.

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