Name: bioinformatics resources for the study of glycan-mediated protein interactions
Uploaded: 2022-01-20T14:00:00
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L'autore riconosce calorosamente i membri passati e presenti del Proteome Informatics Group coinvolti nello sviluppo delle risorse utilizzate in questo tutorial, in particolare, Julien Mariethoz e Catherine Hayes per GlyConnect, François Bonnardel per UniLectin, Davide Alocci e Frederic Nikitin per Octopus e Thibault Robin per Compozitor e tocco finale su Octopus.
Lo sviluppo del progetto glyco@Expasy è sostenuto dalla Confederazione attraverso la Segreteria di Stato per la formazione, la ricerca e l'innovazione (SEFRI) ed è attualmente integrato dal Fondo nazionale svizzero per la ricerca scientifica (FNS: 31003A_179249). ExPASy è gestito dall'Istituto Svizzero di Bioinformatica e ospitato presso il Vital-IT Competency Center. L'autore riconosce anche Anne Imberty per l'eccezionale cooperazione sulla piattaforma UniLectin sostenuta congiuntamente da 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).

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1. Da una proteina N-glicoma in GlyConnect a una lectina di UniLectin
<ol><li>Accesso alle risorse da Glyco@Expasy NOTA: La procedura qui descritta è quella di accedere a GlyConnect ma può essere applicata all'accesso a qualsiasi risorsa ...

<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 come strumento per rivelare correlazioni inaspettate GlyConnect Octopus è stato originariamente progettato per interrogare il database con una definizione libera di glicani. Infatti, la letteratura riporta spesso le principali caratteristiche dei glicani in un glicoma come essere fucosilati o sializzati, essere fatti di due o più antenne, ecc. Inoltre, i glicani, sia N- che O-linked, sono classificati in nuclei, come dettagliato nel manuale di riferimento Essentials of <sup class=...

I glicani, le proteine a cui sono attaccati (glicoproteine) e le proteine a cui si legano (lectine o proteine leganti i carboidrati) sono i principali attori molecolari sulla superficie cellulare1. Nonostante questo ruolo centrale nella comunicazione cellula-cellula, gli studi su larga scala, compresi i dati glicemici, glicoproteomici o glicano-interamici sono ancora scarsi rispetto alla loro controparte in genomica e proteomica.
Fino a poco tempo fa, non erano stati sviluppati metodi per caratterizzare le strutture ramificate dei carboidrati complessi mentre erano ancora coniugati alla proteina vettore. La biosintesi delle glicoproteine è un processo non-template-driven in cui i donatori di monosaccaridi, i substrati glicoproteici accettanti e le glicosiltransferasi e le glicosidasi svolgono un ruolo interattivo. Le glicoproteine risultanti possono portare strutture complesse con più punti di ramificazione in cui ogni componente monosaccaride può essere uno dei diversi tipi presenti in natura1. Il processo non basato su modelli impone l'analisi biochimica come unica opzione per generare dati strutturali oligosaccaridi. Il processo analitico delle strutture glicaniche associate a una proteina nativa è spesso impegnativo in quanto richiede tecnologie sensibili, quantitative e robuste per determinare la composizione dei monosaccaridi, i collegamenti e le sequenze ramificate2.
In questo contesto, la spettrometria di massa (MS) è la tecnica più utilizzata negli esperimenti di glicomica e glicoproteomica. Con il passare del tempo, questi vengono eseguiti in impostazioni di throughput più elevate e i dati si accumulano ora nei database. Le strutture glicaniche in vari formati3, popolano GlyTouCan4, il repository universale di dati sul glicano in cui ogni struttura è associata a un identificatore stabile indipendentemente dal livello di precisione con cui il glicano è definito (ad esempio, possibile tipo di collegamento mancante o composizione ambigua). Vengono raccolte strutture molto simili, ma le loro piccole differenze sono chiaramente riportate. Le glicoproteine sono descritte e curate in GlyConnect5 e GlyGen6, due database che si incrociano a vicenda. I dati sulla SM a supporto di elementi strutturali di prova sono sempre più memorizzati in GlycoPOST7. Per una più ampia copertura delle risorse online, il capitolo 52 del manuale di riferimento, Essentials of Glycobiology, è dedicato alla glicoinformatica8. È interessante notare che il software di identificazione dei glicopeptidi è proliferato negli ultimi anni9,10 anche se non a vantaggio della riproducibilità. Quest'ultima preoccupazione ha spinto i leader della HUPO GlycoProteomics Initiative (HGI) a lanciare una sfida software nel 2019. I dati ms ottenuti dall'elaborazione di miscele complesse di proteine sieriche umane N- e O-glicosilate in modalità di frammentazione CID, ETD ed EThcD, sono stati messi a disposizione dei concorrenti, siano essi utenti di software o sviluppatori. Il rapporto completo sui risultati di questa sfida11 è solo delineato qui. Per cominciare, è stata osservata una diffusione di identificazioni. È stato principalmente interpretato come causato dalla diversità dei metodi implementati nei motori di ricerca, delle loro impostazioni e del modo in cui gli output sono stati filtrati e il peptide "contato". Il progetto sperimentale potrebbe anche aver messo alcuni software e approcci a un (dis)vantaggio. È importante sottolineare che i partecipanti che utilizzano lo stesso software hanno riportato risultati incoerenti, evidenziando così gravi problemi di riproducibilità. Si è concluso confrontando diversi contributi che alcune soluzioni software funzionano meglio di altre e alcune strategie di ricerca producono risultati migliori. È probabile che questo feedback guidi il miglioramento dei metodi automatizzati di analisi dei dati sui glicopeptidi e, a sua volta, avrà un impatto sul contenuto del database.
L'espansione della glicoinformatica ha portato alla creazione di portali web che forniscono informazioni e accesso a più risorse simili o complementari. I più recenti e aggiornati sono descritti in un capitolo della serie di libri Comprehensive Glycoscience12 e attraverso la cooperazione, una soluzione per la condivisione dei dati e lo scambio di informazioni è offerta in una modalità di accesso aperto. Uno di questi portali è stato sviluppato che è stato originariamente chiamato Glycomics@ExPASy 13 e ribattezzato Glyco@Expasy, a seguito della grande revisione della piattaforma Expasy14 che ha ospitato una vasta collezione di strumenti e database utilizzati in diversi -omics per decenni, l'elemento più popolare è UniProt15-la knowledge base proteica universale. Glyco@Expasy offre una scoperta didattica dello scopo e dell'utilizzo di database e strumenti, basata su una categorizzazione visiva e una visualizzazione delle loro interdipendenze. Il seguente protocollo illustra le procedure per esplorare i dati glicemici e glicoproteomici con una selezione di risorse da questo portale che rende esplicita la connessione tra glicoproteomica e glicano-interamitomica tramite glicomico. Così com'è, gli esperimenti glicemici producono strutture in cui i monosaccaridi sono completamente definiti e i collegamenti parzialmente o completamente determinati, ma il loro attaccamento al sito proteico è scarsamente, se non del tutto, caratterizzato. Al contrario, gli esperimenti di glicoproteomica generano informazioni precise sull'attaccamento al sito ma con una scarsa risoluzione delle strutture glicaniche, spesso limitata alle composizioni monosaccaridiche. Queste informazioni sono raggruppate nel database GlyConnect. Inoltre, gli strumenti di ricerca in GlyConnect possono essere utilizzati per rilevare potenziali ligandi glicani che sono descritti insieme alle proteine che li riconoscono in UniLectin16, collegato a GlyConnect tramite glicani. Il protocollo qui presentato è diviso in due sezioni per coprire domande specifiche per glicani e glicoproteine legati a N e O.

<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

L'iniziativa Glyco@Expasy è stata lanciata come una raccolta di database e strumenti interdipendenti che coprono diversi aspetti della conoscenza della glicobiologia. In particolare, mira a evidenziare le interazioni tra glicoproteine (come i recettori della superficie cellulare) e proteine leganti i carboidrati mediate dai glicani. Qui, le principali risorse della collezione sono introdotte attraverso due esempi illustrativi centrati sull'N-glicoma dell'antigene prostatico specifico umano (PSA) e sull'O-glicoma delle proteine sieriche umane. Attraverso diverse query di database e con l'aiuto di strumenti di visualizzazione, questo articolo mostra come esplorare e confrontare il contenuto in un continuum per raccogliere e correlare informazioni altrimenti sparse. I dati raccolti sono destinati ad alimentare scenari più elaborati della funzione glicanica. La glicoinformatica qui introdotta è, quindi, proposta come mezzo per rafforzare, modellare o confutare le ipotesi sulla specificità di un glicoma proteico in un determinato contesto.

La prima parte del protocollo (sezione 1) ha mostrato come indagare la specificità o la comunanza di N-glicani attaccati su Asn-69 dell'antigene prostatico specifico umano (PSA) utilizzando la piattaforma GlyConnect. Le variazioni dipendenti dai tessuti (urina e liquido seminale), così come le variazioni isoforme-dipendenti (normale e ad alto pI) nell'espressione del glicano, sono state enfatizzate utilizzando due strumenti di visualizzazione (Figura 4 e <strong class="xfi...

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Bioinformatics Resources for the Study of Glycan-Mediated Protein Interactions

Questo protocollo illustra come esplorare, confrontare e interpretare i glicomi proteici umani con risorse online.

Risorse bioinformatiche per lo studio delle interazioni proteiche glicano-mediate

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

La bioformatica riguarda l'uso dei computer per risolvere domande in biologia. La glicoinformatica riguarda l'uso dei computer per risolvere domande in glicobiologia. Con la glicoinformatica, sviluppiamo database che memorizzano dati glicemici o glicoproteomici che possono essere sfogliati o cercati, e sviluppiamo anche strumenti per visualizzare e confrontare questi dati.Il ruolo dei glicani è sempre più riconosciuto come importante per la salute e la malattia, e la glicoinformatica sta cercando di portare avanti anche questo. Catherine Hayes è formata in glicobiologia e lavora come data scientist. Julien Mariethoz è formato in informatica e coordina gli sviluppi di database e strumenti.Vai al sito glycoproteome.expasy. org/glycomics-expasy e nel menu più a sinistra, seleziona la casella glycoproteins. Il grafico a bolle a destra ingrandirà la bolla corrispondente a quella categoria, quindi fare clic sulla bolla GlyConnect per aprire la home page di GlyConnect in una nuova scheda.Seleziona il pulsante della proteina e nella pagina di visualizzazione delle proteine, digita la prostata nella finestra di ricerca. Fare clic su 790 corrispondente all'isoforma comune dell'antigene prostatico specifico o PSA. Successivamente, nella barra multicolore in alto, fare clic sul pulsante sorgente in verde per visualizzare i tipi di campione da cui sono stati elaborati i dati pubblicati.Fare clic sul pulsante della malattia per verificare il contenuto relativo alla salute del database. Quindi fare clic sul pulsante struttura per visualizzare l'elenco completo di 135 strutture associate a PSA dai dati glicemici. Fare clic sul pulsante di composizione per le 78 composizioni associate determinate da esperimenti di glicoproteomica.Clicca su qualsiasi struttura o composizione per ottenere ulteriori dettagli. Per ridurre l'ambiguità delle composizioni, fare clic sulla struttura suggerita sotto una composizione selezionata. Un suggerimento viene fatto ogni volta che la conta dei monosaccaridi coincide con quella di una struttura elencata.Per esplorare completamente la pagina delle proteine, visualizza ulteriori dettagli sul lato destro della pagina. Vai alla homepage di Octopus per confermare la presenza di tratti strutturali comuni nella diversità dei glicani collegati al PSA, mantieni selezionata la scheda N-Linked per impostazione predefinita, passa alla sottoscheda dei core e fai clic sull'icona ibrida. Quindi passare alla sottoscheda proprietà, selezionare l'icona sialylated e fare clic sul pulsante di ricerca verde.Nel grafico delle relazioni visualizzato, passare il puntatore del mouse su H6N4F1S1 per evidenziare i collegamenti a sette proteine in tre strutture. Confronta questo passando il mouse su H6N4F2S1 che individua le due isoforme di PSA. Passa il mouse sopra l'ID della struttura per mostrare la sua rappresentazione SNFG e fai clic su di esso per aprire la pagina corrispondente.Cambia i nodi centrali in tessuti e quindi posiziona il cursore sull'urina o sul liquido seminale al centro del grafico per visualizzare diverse associazioni. Cambia i nodi centrali in malattia per visualizzare 13 opzioni, una delle quali è il cancro alla prostata. L'unica proteina associata è il PSA.Quindi, fai clic sul pulsante Cancella per aggiornare la ricerca. Passare alla sottoscheda delle proprietà e fare clic sull'icona bi-antenna. Quindi passare alla sottoscheda determinanti, selezionare l'icona 3-sialyl-LN digitare due e fare clic sul pulsante di ricerca verde.Controllare le associazioni recuperate dal polpo con glicani bi-antennari contenenti un motivo terminale 3-silil-LN di tipo due. Cambia i nodi centrali in tessuti per una lettura più facile e passa il mouse su KLK3_human per collegare direttamente il liquido seminale con l'isoforma comune del PSA e sette strutture. Torna alla pagina delle proteine, in questo caso PSA, per eseguire la scansione delle potenziali relazioni tra ciascuna composizione in un elenco di esse.Sul lato destro della pagina di ingresso PSA, fare clic sul collegamento Compozitor. Assicurarsi che i campi di ricerca di Compozitor siano precompilati con i dettagli della voce ID 790 nella scheda proteina. Fare clic sul pulsante Aggiungi alla selezione per recuperare i dati dal database.Deseleziona l'opzione includi nodi virtuali e quindi fai clic sul pulsante calcola grafico per visualizzare un grafico che mostra un insieme ben collegato di 78 composizioni che rappresentano il PSA N-glicoma e un grafico a barre che mostra le principali caratteristiche dei glicani. Rimanere nella scheda proteica principale e selezionare l'antigene prostatico specifico ad alta isoforma Pi nel campo proteico. Fare clic sul pulsante Aggiungi alla selezione per recuperare i dati dal database che ammontano a 57 composizioni.Fare clic sul pulsante calcola grafico per generare i grafici sovrapposti di entrambe le isoforme e valutare le differenze nei glicomi delle due isoforme psa. Vai al sito www.unilectin. eu e clicca sul pulsante UniLectin3D.Fare clic sul pulsante di ricerca del glicano, quindi fare clic sul diamante viola che rappresenta un acido sialico che richiede la visualizzazione di tutti i motivi leganti il glicano che terminano con un acido sialico memorizzato nel database. Fare clic sul motivo 3-sialyl-LN di tipo due per richiedere la visualizzazione di tutte le lectine per le quali è nota una struttura 3D che conferma l'interazione con 3-sialyl-LN di tipo due. Opzione di ricerca per campo.Nel campo delle specie, tipo Homo sapiens. Fare clic sul pulsante Esplora strutture a raggi X per filtrare l'elenco originale. Rimane solo una voce, cioè la galectina-8 umana.Fare clic sul pulsante Visualizza la struttura e le informazioni 3D per visualizzare informazioni dettagliate sulla galectina-8 umana che interagisce con 3-sialyl-LN di tipo due. Accedi alle informazioni strutturali sulla galectina-8 umana visualizzate sulla pagina con due diversi spettatori. Tenere il mouse per girare la molecola e portare il ligando alla ribalta con il software LiteMol.Passa il mouse sulle interazioni elencate a sinistra per aggiornare la vista a destra e individuare dove quella particolare interazione agisce nella struttura con il software PLIP. Sfoglia il set di dati HGI dalla home page di GlyConnect andando direttamente all'articolo di riferimento in questa pagina. Fare clic sul collegamento Compozitor sul lato destro della pagina di immissione di riferimento per valutare la coerenza del set di dati.Il campo di ricerca sarà già riempito con riferimento uguale al numero DOI nella scheda avanzata dello strumento. Digitare glycan_type=O-linked dopo il numero DOI per restringere la ricerca ai glicani legati all'O. Quindi fare clic sul pulsante Aggiungi alla selezione per recuperare i dati dal database.Mantieni selezionata l'opzione includi nodi virtuali e fai clic sul pulsante Calcola grafico per visualizzare il grafico delle composizioni connesse. Vai alla scheda delle proteine di GlyConnect Compozitor e dall'elenco delle proteine, seleziona l'inibitore della tripsina inter-alfa H4. Assicurarsi che la selezione delle specie sia Homo sapiens per impostazione predefinita. Deselezionare N-Linked nel tipo di glicano.Selezionare solo THR 725 nell'elenco dei siti e fare clic sul pulsante Aggiungi alla selezione. Quindi fare clic sul pulsante calcola grafico per visualizzare il grafico delle composizioni collegate. Per dare un senso ai nodi virtuali, fai clic sul pulsante di esportazione sotto il grafico.Seleziona solo virtuale e fai clic sull'icona degli appunti per copiare la selezione di otto composizioni. Incolla la selezione nella finestra di query della scheda personalizzata di Compozitor. Imposta l'etichetta di selezione nel campo composizioni, seleziona O-Linked nel campo tipo glicano e fai clic sul pulsante Aggiungi alla selezione.Infine, fai clic sul pulsante calcola grafico. Le associazioni tessuto-dipendenti tra proteine e glicani sono mostrate in questa produzione di GlyConnect Octopus. Tutte le proteine umane che trasportano strutture glicane ibride e sialilate con i tessuti in cui sono espresse sono visualizzate in questo output.Le associazioni con l'urina sono evidenziate mostrando due proteine, coriogonadotropina o GLHA umana e PSA isoforma comune o KLK3 umano, collegate alle strutture glicani sparse. Allo stesso modo, le associazioni con il liquido seminale sono evidenziate mostrando due isoforme proteiche di PSA collegate alle strutture glicaniche raggruppate. Gli N-glicomi sovrapposti delle due isoforme di PSA sono mostrati nell'output di GlyConnect Compozitor.I nodi blu rappresentano i glicani associati all'isoforma comune e quelli dell'isoforma pi alta sono rappresentati come nodi rossi. La sovrapposizione tra glicomi è mostrata come nodi magenta. I numeri all'interno dei nodi rappresentano il numero di strutture glicaniche che corrispondono alla composizione etichettata in base al contenuto del database GlyConnect relativo al PSA.Il glicoma PSA visualizzato in GlyConnect ha dimostrato di essere correlato alla galectina-8 visualizzata in UniLectin3D tramite l'epitopo terminale a due tipi 3-sialyl-LN. Ciò fornisce uno scenario probabile ma non garantito per le interazioni proteina-proteina mediate dai glicani. Un set di alta qualità di composizioni di O-glicano associate al siero umano è stato esaminato e confrontato con il contenuto del database GlyConnect, offrendo così la possibilità di personalizzare un file di composizione glicano per l'identificazione raffinata dei glicopeptidi.Potrebbe fare affidamento sul set minimo di 20 composizioni disponibili da un set di dati o essere migliorato con 23-26 elementi raccolti razionalmente in GlyConnect per rafforzare la coerenza del set. Da questo protocollo, è importante ricordare che un glicoma non può essere limitato a un elenco di elementi. E che proprio con gli strumenti glicoinformatici, puoi mostrare le dipendenze tra questi elementi che alla fine spiegheranno la loro funzione.

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