Name: bioinformatics resources for the study of glycan-mediated protein interactions
Uploaded: 2022-01-20T14:00:00
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O autor reconhece calorosamente membros passados e atuais do Grupo de Informática Proteome envolvidos no desenvolvimento dos recursos utilizados neste tutorial, especificamente, Julien Mariethoz e Catherine Hayes para GlyConnect, François Bonnardel para UniLectin, Davide Alocci, e Frederic Nikitin para o Polvo, e Thibault Robin para Compozitor e toque final em Octopus.
O desenvolvimento do projeto glyco@Expasy é apoiado pelo Governo Federal suíço, por meio da Secretaria de Estado da Educação, Da Pesquisa e Inovação (SERI) e atualmente é complementado pela Fundação Nacional de Ciências da Suíça (SNSF: 31003A_179249). A ExPASy é mantida pelo Instituto Suíço de Bioinformática e hospedada no Vital-IT Competency Center. A autora também reconhece Anne Imberty pela excelente cooperação na plataforma UniLectin apoiada conjuntamente pela 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).

NOTA: Um dispositivo com conexão à Internet (tela maior preferida) e um navegador da Web atualizado, como Chrome ou Firefox, são necessários. O uso de Safari ou Edge pode não ser tão confiável.
1. De uma proteína N-glycome em GlyConnect a uma lectina de UniLectin
<ol><li>Acessando recursos de Glyco@Expasy NOTA: O procedimento descrito aqui é acessar o GlyConnect, mas pode ser aplicado ao acesso a qualquer recurso registrado na plataforma.<ol>
<li...

<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 como uma ferramenta para revelar correlações inesperadas O GlyConnect Octopus foi originalmente projetado para consultar o banco de dados com uma definição frouxa de glicocanos. De fato, a literatura frequentemente relata as principais características dos glicanos em uma glycome, como ser fucosylated ou sialylated, ser feito de duas ou mais antenas, etc. Além disso, os glicocanos, sejam N ou O-vinculados, são classificados em núcleos, conforme detalhado no manual de referên...

Os glicanos, proteínas a que estão ligados (glicoproteínas) e proteínas às quais se ligam (lectinas ou proteínas de ligação de carboidratos) são os principais atores moleculares na superfície celular1. Apesar desse papel central na comunicação celular, estudos em larga escala, incluindo glicomics, glicoproteomics ou dados de glicocano-interactômica ainda são escassos em comparação com sua contrapartida em genômica e proteômica.
Até recentemente, não haviam sido desenvolvidos métodos para caracterizar as estruturas ramificadas de carboidratos complexos, ainda conjugados à proteína portadora. A biossíntese das glicoproteínas é um processo não orientado por modelos no qual os doadores de monossacarídeos, os substratos de glicoproteína aceitadores e as glicosyltransferases e glicosidases desempenham um papel interativo. As glicoproteínas resultantes podem suportar estruturas complexas com múltiplos pontos de ramificação onde cada componente monossacarídeo pode ser um dos vários tipos presentes na natureza1. O processo não orientado por modelos impõe a análise bioquímica como a única opção para gerar dados estruturais de oligossacarídeos. O processo analítico das estruturas glicas ligadas a uma proteína nativa é muitas vezes desafiador, pois requer tecnologias sensíveis, quantitativas e robustas para determinar a composição de monossacarídeos, as ligações e sequências ramificadas2.
Neste contexto, a espectrometria de massa (MS) é a técnica mais utilizada em experimentos de glicoprotetomia e glicoproteômica. Com o passar do tempo, estes são realizados em configurações de rendimento mais elevado e os dados agora estão se acumulando em bancos de dados. Estruturas glíricas em vários formatos3, povoam o GlyTouCan4, o repositório universal de dados glicanos onde cada estrutura está associada a um identificador estável, independentemente do nível de precisão com que o glicano é definido (por exemplo, possivelmente faltando tipo de linkage ou composição ambígua). Estruturas muito semelhantes são coletadas, mas suas pequenas diferenças são claramente relatadas. Glicoproteínas são descritas e curadas em GlyConnect5 e GlyGen6, dois bancos de dados cruzando entre si. Os dados de MS que suportam evidências estruturais são cada vez mais armazenados no GlycoPOST7. Para uma cobertura mais ampla dos recursos on-line, o capítulo 52 do manual de referência, Essentials of Glicobiology, é dedicado à glicoinformática8. Curiosamente, o software de identificação de glicoptoptídeos proliferou nos últimos anos9,10, embora não em benefício da reprodutibilidade. Esta última preocupação levou os líderes da Hupo GlycoProteomics Initiative (HGI) a definir um desafio de software em 2019. Os dados de MS obtidos a partir do processamento de misturas complexas de proteínas de soro humano N e O-glicosylated nos modos de fragmentação CID, ETD e EThcD, foram disponibilizados aos concorrentes, sejam usuários de software ou desenvolvedores. O relatório completo sobre os resultados deste desafio11 é apenas descrito aqui. Para começar, observou-se uma disseminação de identificações. Foi interpretado principalmente como causado pela diversidade de métodos implementados nos mecanismos de busca, de suas configurações e como as saídas foram filtradas, e peptídeos "contados". O design experimental também pode ter colocado alguns softwares e abordagens em uma (des)vantagem. É importante ressaltar que os participantes que utilizam o mesmo software relataram resultados inconsistentes, destacando problemas sérios de reprodutibilidade. Concluiu-se comparando diferentes submissões que algumas soluções de software têm melhor desempenho do que outras e algumas estratégias de pesquisa produzem melhores resultados. Esse feedback provavelmente guiará a melhoria dos métodos automatizados de análise de dados de glycopeptide e, por sua vez, afetará o conteúdo do banco de dados.
A expansão da glicoinformática levou à criação de portais web que fornecem informações e acesso a múltiplos recursos similares ou complementares. Os mais recentes e atualizados são descritos em um capítulo da série de livros de Glicociência Abrangente12 e através da cooperação, uma solução para compartilhamento de dados e troca de informações é oferecida em um modo de acesso aberto. Um desses portais foi desenvolvido que foi originalmente chamado de Glycomics@ExPASy 13 e renomeado Glyco@Expasy, após a grande revisão da plataforma Expasy14 que hospedou uma grande coleção de ferramentas e bancos de dados usados em várias omics por décadas, sendo o item mais popular UniProt15-a base universal de conhecimentos proteicos. Glyco@Expasy oferece uma descoberta didática do propósito e uso de bancos de dados e ferramentas, com base em uma categorização visual e uma exibição de suas interdependências. O protocolo a seguir ilustra procedimentos para explorar dados de glicomics e glicoproteomics com uma seleção de recursos deste portal que torna explícita a conexão entre glicoproteomia e glicomica através de glicomics. Como é, experimentos de glicomics produzem estruturas onde monossacarídeos são totalmente definidos e ligações parcial ou totalmente determinadas, mas seu apego ao local de proteína é mal caracterizado, se em tudo. Em contraste, experimentos de glicoproteomia geram informações precisas de anexo do local, mas com uma resolução ruim de estruturas glicas, muitas vezes limitadas a composições de monossacarídeos. Essas informações são reunidas no banco de dados GlyConnect. Além disso, ferramentas de pesquisa no GlyConnect podem ser usadas para detectar potenciais ligantes glicanos que são descritos juntamente com as proteínas que as reconhecem no UniLectin16, ligada ao GlyConnect via glicocanos. O protocolo aqui apresentado é dividido em duas seções para cobrir questões específicas de glicocanos ligados a N e o-ligados a O e glicoproteínas.

<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

A iniciativa Glyco@Expasy foi lançada como uma coleção de bases de dados interdependentes e ferramentas que abrangem diversos aspectos do conhecimento em glicobiologia. Em particular, tem como objetivo destacar interações entre glicoproteínas (como receptores de superfície celular) e proteínas de ligação de carboidratos mediadas por glicanos. Aqui, os principais recursos da coleção são introduzidos através de dois exemplos ilustrativos centrados na N-glycome do antígeno específico da próstata humana (PSA) e na O-glycome das proteínas de soro humano. Por meio de diferentes consultas de banco de dados e com a ajuda de ferramentas de visualização, este artigo mostra como explorar e comparar conteúdo em um contínuo para coletar e correlacionar peças de informação dispersas. Os dados coletados são destinados a alimentar cenários mais elaborados da função glican. A glicoinformática introduzida aqui é, portanto, proposta como um meio de fortalecer, moldar ou refutar suposições sobre a especificidade de uma glycome proteica em um determinado contexto.

A primeira parte do protocolo (seção 1) mostrou como investigar a especificidade ou a comunalidade dos N-glicanos anexados no Asn-69 do antígeno específico da próstata humana (PSA) usando a plataforma GlyConnect. As variações dependentes de tecidos (urina e fluido seminal), bem como variações dependentes de isoforme (iB normal e alta) na expressão glica, foram enfatizadas utilizando duas ferramentas de visualização (Figura 4 e Figura 5</stron...

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Bioinformatics Resources for the Study of Glycan-Mediated Protein Interactions

Este protocolo ilustra como explorar, comparar e interpretar as proteínas humanas com recursos on-line.

Recursos bioinforáticos para o estudo de interações proteicas mediadas por glicanos

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

Bioformática é sobre o uso de computadores para resolver questões em biologia. Glicoinformatics é sobre o uso de computadores para resolver questões na biologia glico. Com a glicoinformática, desenvolvemos bancos de dados que armazenam dados glicómicos ou glicoproteomicos que podem ser pesquisados ou pesquisados, e também desenvolvemos ferramentas para visualizar e comparar esses dados.O papel dos glicanos é cada vez mais reconhecido como importante na saúde e na doença, e a glicoinformática está tentando levar isso adiante também. Catherine Hayes é treinada em biologia glico e trabalha como cientista de dados. Julien Mariethoz é formado em ciência da computação e coordena os desenvolvimentos de bancos de dados e ferramentas.Acesse o site glycoproteome.expasy. org/glycomics-expasy e no menu mais à esquerda, verifique a caixa de glicoproteínas. O gráfico de bolhas à direita aumentará o zoom na combinação de bolhas nessa categoria e, em seguida, clique na bolha GlyConnect para abrir a página inicial do GlyConnect em uma nova guia.Selecione o botão de proteína e na página de visualização de proteínas, digite a próstata na janela de pesquisa. Clique em 790 correspondente ao isóforme comum de antígeno específico da próstata ou PSA. Em seguida, na barra multicolorida superior, clique no botão de origem em verde para exibir os tipos de amostra dos quais os dados publicados foram processados.Clique no botão da doença para verificar o conteúdo relacionado à saúde do banco de dados. Em seguida, clique no botão da estrutura para ver a lista completa de 135 estruturas associadas ao PSA a partir de dados glicomics. Clique no botão de composição para as 78 composições associadas determinadas por experimentos de glicoproteomia.Clique em qualquer estrutura ou composição para obter mais detalhes. Para reduzir a ambiguidade das composições, clique na estrutura sugerida abaixo de uma composição selecionada. Uma sugestão é feita cada vez que a contagem de monossacarídeos coincide com a de uma estrutura listada.Para explorar completamente a página de proteínas, visualize mais detalhes no lado direito da página. Vá para a página inicial do Polvo para confirmar a presença de traços estruturais comuns na diversidade de gliccanos ligados ao PSA, mantenha a guia N-Linked selecionada por padrão, mova-se para os núcleos subtab e clique no ícone híbrido. Em seguida, mova-se para o subtabelecimento de propriedades, selecione o ícone sialylated e clique no botão de pesquisa verde.No gráfico exibido de relacionamentos, paire sobre H6N4F1S1 para destacar links para sete proteínas em três estruturas. Contraste isso pairando sobre H6N4F2S1 que destaca os dois isoforms de PSA. Passe o mouse sobre o ID da estrutura para mostrar sua representação SNFG e clique nela para abrir a página correspondente.Mude os nódulos centrais para tecidos e, em seguida, coloque o cursor na urina ou fluido seminal no meio do gráfico para ver diferentes associações. Mude os nódulos centrais para doenças para apresentar 13 opções, uma das quais é o câncer de próstata. A única proteína associada é a PSA.Em seguida, clique no botão claro para atualizar a pesquisa. Mova-se para o subtabelecimento de propriedades e clique no ícone bi-antenas. Em seguida, mova-se para o subtabelecimento de determinantes, selecione o ícone tipo 3-sialyl-LN e clique no botão de pesquisa verde.Verifique as associações recuperadas pelo Polvo com glicanos bi-antenas contendo um motivo terminal 3-sialyl-LN tipo dois. Mude os nódulos centrais para tecidos para facilitar a leitura e paire sobre KLK3_human para conectar diretamente fluido seminal com isoforme comum psa e sete estruturas. Volte para a página de proteínas, neste caso PSA, para realizar a varredura de relações potenciais entre cada composição em uma lista dela.No lado direito da página de entrada do PSA, clique no link Compozitor. Certifique-se de que os campos de pesquisa Do Compozitor estejam pré-preenchidos com os detalhes da entrada do ID 790 na guia de proteínas. Clique no botão adicionar ao seleção para recuperar dados do banco de dados.Desmarque a opção incluir nódulos virtuais e, em seguida, clique no botão gráfico de computação para exibir um gráfico mostrando um conjunto bem conectado de 78 composições representando o PSA N-glycome e um gráfico de barra mostrando as principais características dos glicanos. Permaneça na guia de proteína principal e selecione o antígeno específico da próstata alto pi isoform no campo da proteína. Clique no botão adicionar ao seleção para recuperar dados do banco de dados que equivalem a 57 composições.Clique no botão gráfico de cálculo para gerar os gráficos sobrepostos de ambos os isoforms e avalie as diferenças nas glicéis dos dois isoformes psa. Acesse o site www.unilectin. eu e clique no botão UniLectin3D.Clique no botão de pesquisa glicano e clique no diamante roxo representando um ácido sálico que solicita a exibição de todos os motivos de ligação glicano que terminam com um ácido sálico armazenado no banco de dados. Clique no motivo 3-sialyl-LN tipo dois para solicitar a exibição de todas as lectinas para as quais é conhecida uma estrutura 3D confirmando a interação com 3-sialyl-LN tipo dois. A opção de busca por campo.No campo de espécies, digite Homo sapiens. Clique no botão explorar estruturas de raios-X para filtrar a lista original. Só resta uma entrada, que é a galectina humana-8.Clique na visualização da estrutura 3D e do botão de informação para exibir informações detalhadas da galectina humana-8 interagindo com o 3-sialyl-LN tipo dois. Acesse as informações estruturais sobre galectina humana-8 exibidas na página com dois espectadores diferentes. Segure o mouse para virar a molécula e trazer o ligante à tona com o software LiteMol.Mouse sobre as interações listadas à esquerda para atualizar a visualização à direita e localizar onde essa interação em particular age na estrutura com o software PLIP. Navegue pelo conjunto de dados HGI a partir da página inicial do GlyConnect indo diretamente para o artigo referenciado nesta página. Clique no link Compozitor no lado direito da página de entrada de referência para avaliar a consistência do conjunto de dados.O campo de pesquisa já estará preenchido com referência igual ao número DOI na guia avançada da ferramenta. Digite glycan_type=O-ligado após o número DOI para reduzir a pesquisa a glícans ligados ao O. Em seguida, clique no botão adicionar ao seleção para recuperar os dados do banco de dados.Mantenha a opção incluir nódulos virtuais selecionados e clique no botão gráfico de computação para exibir o gráfico de composições conectadas. Vá para a aba proteica do GlyConnect Compozitor e, da lista de proteínas, selecione inibidor inter-alfa trypsin pesado cadeia H4. Certifique-se de que a seleção da espécie é Homo sapiens por padrão. Desmarque N-Linked no tipo glicano.Selecione apenas o THR 725 na lista do site e clique no botão adicionar ao seleção. Em seguida, clique no botão gráfico de cálculo para exibir o gráfico de composições conectadas. Para dar sentido aos nódulos virtuais, clique no botão de exportação abaixo do gráfico.Selecione apenas virtual e clique no ícone da área de transferência para copiar a seleção de oito composições. Cole a seleção na janela de consulta da guia personalizada do Compozitor. Defina o rótulo de seleção no campo de composições, selecione O-Linked no campo do tipo glicano e clique no botão adicionar ao seleção.Por fim, clique no botão gráfico de computação. As associações dependentes de tecidos entre proteínas e glicanos são mostradas nesta saída do Polvo GlyConnect. Todas as proteínas humanas que carregam estruturas glican híbridas e sialylated com os tecidos em que são expressas são exibidas nesta saída.As associações com a urina são destacadas mostrando duas proteínas, a choriogonadotropina ou glha humana e psa humana comum ou KLK3 humana, conectada às estruturas glican dispersas. Da mesma forma, destacam-se as associações com fluido seminal mostrando duas isóformas proteicas de PSA conectadas às estruturas glican agrupadas. As n-glycomes sobrepostas dos dois isóformes de PSA são mostradas na saída do GlyConnect Compozitor.Os nós azuis representam os glicanos associados à isoforme comum e os da alta isoforme pi são representados como nós vermelhos. A sobreposição entre os glycomes é mostrada como nós magenta. Os números dentro dos nódulos representam o número de estruturas glican que correspondem à composição rotulada de acordo com o conteúdo do banco de dados GlyConnect em relação ao PSA.O glycome PSA exibido no GlyConnect foi mostrado para correlacionar-se com galectin-8 exibido em UniLectin3D através do epítope terminal 3-sialyl-LN tipo dois. Isso fornece um cenário provável, mas não garantido, para interações proteína-proteína mediadas por glicanos. Um conjunto de composições O-glycan de alta qualidade associadas ao soro humano foi examinado e comparado ao conteúdo do banco de dados GlyConnect, oferecendo assim a opção de personalizar um arquivo de composição glicano para a identificação refinada dos glycopeptídeos.Ele poderia contar com o conjunto mínimo de 20 composições disponíveis a partir de um conjunto de dados ou ser aprimorado com 23 a 26 itens coletados racionalmente no GlyConnect para fortalecer a consistência do conjunto. A partir deste protocolo, é importante lembrar que uma glycome não pode se limitar a uma lista de itens. E que precisamente com ferramentas de glicoinformática, você pode mostrar as dependências entre esses itens que, em última análise, explicarão sua função.

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