Name: bioinformatics resources for the study of glycan-mediated protein interactions
Uploaded: 2022-01-20T14:00:00
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El autor reconoce calurosamente a los miembros pasados y presentes del Grupo de Informática Proteome involucrados en el desarrollo de los recursos utilizados en este tutorial, específicamente, Julien Mariethoz y Catherine Hayes para GlyConnect, François Bonnardel para UniLectin, Davide Alocci y Frederic Nikitin para Octopus, y Thibault Robin para Compozitor y el toque final sobre Octopus.
El desarrollo del proyecto glyco@Expasy cuenta con el apoyo del Gobierno Federal Suizo a través de la Secretaría de Estado de Educación, Investigación e Innovación (SERI) y actualmente se complementa con la Fundación Nacional Suiza para la Ciencia (SNSF: 31003A_179249). ExPASy es mantenido por el Instituto Suizo de Bioinformática y alojado en el Centro de Competencias Vital-IT. El autor también reconoce a Anne Imberty por su destacada cooperación en la plataforma UniLectin apoyada conjuntamente por 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. De una proteína N-glicoma en GlyConnect a una lectina de UniLectin
<ol><li>Acceso a recursos desde Glyco@Expasy NOTA: El procedimiento descrito aquí es acceder a GlyConnect, pero se puede aplicar para acceder a cualquier recurso registrado en la plata...

<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 herramienta para revelar correlaciones inesperadas GlyConnect Octopus fue diseñado originalmente para consultar la base de datos con una definición suelta de glicanos. De hecho, la literatura a menudo informa de las principales características de los glicanos en un glicoma, como ser fucosilado o sialilado, estar hecho de dos o más antenas, etc. Además, los glicanos, ya sean N u O, enlazados se clasifican en núcleos, como se detalla en el manual de referencia Essentials<su...

Los glicanos, proteínas a las que están unidos (glicoproteínas) y proteínas a las que se unen (lectinas o proteínas de unión a carbohidratos) son los principales actores moleculares en la superficie celular1. A pesar de este papel central en la comunicación célula-célula, los estudios a gran escala, incluidos los datos de glicómica, glicoproteómica o glicano-interactómica, siguen siendo escasos en comparación con su contraparte en genómica y proteómica.
Hasta hace poco, no se habían desarrollado métodos para caracterizar las estructuras ramificadas de los carbohidratos complejos sin dejar de conjugarse con la proteína portadora. La biosíntesis de glicoproteínas es un proceso no basado en plantillas en el que los donantes de monosacáridos, los sustratos de glicoproteínas que aceptan y las glicosiltransferasas y glucosidasas desempeñan un papel interactivo. Las glicoproteínas resultantes pueden soportar estructuras complejas con múltiples puntos de ramificación donde cada componente monosacárido puede ser uno de los varios tipos presentes en la naturaleza1. El proceso no basado en plantillas impone el análisis bioquímico como la única opción para generar datos estructurales de oligosacáridos. El proceso analítico de las estructuras de glicanos unidas a una proteína nativa a menudo es un desafío, ya que requiere tecnologías sensibles, cuantitativas y robustas para determinar la composición de monosacáridos, enlaces y secuencias de ramificación2.
En este contexto, la espectrometría de masas (EM) es la técnica más utilizada en experimentos de glucómica y glicoproteómica. A medida que pasa el tiempo, estos se llevan a cabo en configuraciones de mayor rendimiento y los datos ahora se acumulan en las bases de datos. Estructuras de glicanos en varios formatos3, rellenen GlyTouCan4, el repositorio universal de datos de glicanos donde cada estructura está asociada con un identificador estable independientemente del nivel de precisión con el que se defina el glicano (por ejemplo, posiblemente falta el tipo de enlace o la composición ambigua). Se recogen estructuras muy similares, pero sus pequeñas diferencias se informan claramente. Las glicoproteínas se describen y curan en GlyConnect5 y GlyGen6, dos bases de datos que se cruzan entre sí. Los datos de EM que respaldan las piezas estructurales de evidencia se almacenan cada vez más en GlycoPOST7. Para una cobertura más amplia de los recursos en línea, el capítulo 52 del manual de referencia, Essentials of Glycobiology, está dedicado a la glicoinformática8. Curiosamente, el software de identificación de glicopéptidos ha proliferado en los últimos años9,10 aunque no en beneficio de la reproducibilidad. Esta última preocupación llevó a los líderes de la Iniciativa de Glicoproteómica (HGI) de HUPO a establecer un desafío de software en 2019. Los datos de EM obtenidos del procesamiento de mezclas complejas de proteínas séricas humanas N- y O-glicosiladas en los modos de fragmentación CID, ETD y EThcD, se pusieron a disposición de los competidores, ya sean usuarios de software o desarrolladores. El informe completo sobre los resultados de este desafío11 solo se describe aquí. Para empezar, se observó una propagación de identificaciones. Se interpretó principalmente como causado por la diversidad de métodos implementados en los motores de búsqueda, de sus configuraciones y cómo se filtraron las salidas y se "contaron" los péptidos. El diseño experimental también puede haber puesto algunos software y enfoques en una (des)ventaja. Es importante destacar que los participantes que usaron el mismo software informaron resultados inconsistentes, destacando así graves problemas de reproducibilidad. Se concluyó comparando diferentes presentaciones que algunas soluciones de software funcionan mejor que otras y algunas estrategias de búsqueda producen mejores resultados. Es probable que esta retroalimentación guíe la mejora de los métodos automatizados de análisis de datos de glicopéptidos y, a su vez, afecte el contenido de la base de datos.
La expansión de la glicoinformática llevó a la creación de portales web que proporcionan información y acceso a múltiples recursos similares o complementarios. Los más recientes y actualizados se describen en un capítulo de la serie de libros Comprehensive Glycoscience12 y, a través de la cooperación, se ofrece una solución para el intercambio de datos y la información en un modo de acceso abierto. Se desarrolló uno de estos portales, que originalmente se llamó Glycomics@ExPASy 13 y pasó a llamarse Glyco@Expasy, tras la importante revisión de la plataforma Expasy14 que ha alojado una gran colección de herramientas y bases de datos utilizadas en varias ómicas durante décadas, siendo el elemento más popular UniProt15, la base de conocimiento universal de proteínas. Glyco@Expasy ofrece un descubrimiento didáctico del propósito y uso de bases de datos y herramientas, basado en una categorización visual y una visualización de sus interdependencias. El siguiente protocolo ilustra los procedimientos para explorar datos de glicómica y glicoproteómica con una selección de recursos de este portal que hace explícita la conexión entre la glicoproteómica y la glicano-interactómica a través de la glucómica. Tal como están las cosas, los experimentos glucómicos producen estructuras donde los monosacáridos están completamente definidos y los enlaces parcial o totalmente determinados, pero su unión al sitio de la proteína está mal caracterizada, si es que lo está. Por el contrario, los experimentos de glicoproteómica generan información precisa de unión al sitio, pero con una resolución deficiente de las estructuras de glicanos, a menudo limitadas a composiciones de monosacáridos. Esta información se reúne en la base de datos GlyConnect. Además, las herramientas de búsqueda en GlyConnect se pueden utilizar para detectar posibles ligandos de glicanos que se describen junto con las proteínas que los reconocen en UniLectin16, vinculados a GlyConnect a través de glicanos. El protocolo presentado aquí se divide en dos secciones para cubrir preguntas específicas de los glicanos y glicoproteínas ligados a N y 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

La iniciativa Glyco@Expasy se lanzó como una colección de bases de datos y herramientas interdependientes que abarcan varios aspectos del conocimiento en glicobiología. En particular, tiene como objetivo resaltar las interacciones entre las glicoproteínas (como los receptores de la superficie celular) y las proteínas de unión a carbohidratos mediadas por glicanos. Aquí, los principales recursos de la colección se presentan a través de dos ejemplos ilustrativos centrados en el N-glicoma del antígeno prostático específico (PSA) humano y el O-glicoma de las proteínas séricas humanas. A través de diferentes consultas de bases de datos y con la ayuda de herramientas de visualización, este artículo muestra cómo explorar y comparar contenido en un continuo para recopilar y correlacionar piezas de información dispersas. Los datos recopilados están destinados a alimentar escenarios más elaborados de la función del glicano. La glicoinformática introducida aquí se propone, por lo tanto, como un medio para fortalecer, dar forma o refutar las suposiciones sobre la especificidad de un glicoma proteico en un contexto dado.

La primera parte del protocolo (sección 1) mostró cómo investigar la especificidad o la similitud de los N-glicanos unidos en Asn-69 del antígeno prostático específico (PSA) humano utilizando la plataforma GlyConnect. Las variaciones dependientes de tejidos (orina y líquido seminal), así como las variaciones dependientes de isoformas (pI normal y alta) en la expresión de glicanos, se enfatizaron utilizando dos herramientas de visualización (Figura 4 y <strong class...

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Bioinformatics Resources for the Study of Glycan-Mediated Protein Interactions

Este protocolo ilustra cómo explorar, comparar e interpretar los glicomas de proteínas humanas con recursos en línea.

Recursos bioinformáticos para el estudio de las interacciones de proteínas 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 ...

La bioformatría se trata de usar computadoras para resolver preguntas en biología. La glicoinformática se trata de usar computadoras para resolver preguntas en biología glicométrica. Con la glicoinformática, desarrollamos bases de datos que almacenan datos de glicómica o glicoproteómica que se pueden navegar o buscar, y también desarrollamos herramientas para visualizar y comparar estos datos.El papel de los glicanos es cada vez más reconocido como importante en la salud y la enfermedad, y la glicoinformática está tratando de adelantar eso también. Catherine Hayes está capacitada en biología glicométrica y trabaja como científica de datos. Julien Mariethoz está capacitado en ciencias de la computación y coordina el desarrollo de bases de datos y herramientas.Vaya al sitio web glycoproteome.expasy. org/glycomics-expasy y en el menú de la izquierda, marque la casilla de glicoproteínas. El gráfico de burbujas de la derecha ampliará la burbuja que coincida con esa categoría, luego haga clic en la burbuja GlyConnect para abrir la página de inicio de GlyConnect en una nueva pestaña.Seleccione el botón de proteína y, en la página de vista de proteína, escriba próstata en la ventana de búsqueda. Haga clic en 790 correspondiente a la isoforma común del antígeno prostático específico o PSA. A continuación, en la barra multicolor superior, haga clic en el botón de origen en verde para mostrar los tipos de muestra a partir de los cuales se procesaron los datos publicados.Haga clic en el botón de enfermedad para verificar el contenido relacionado con la salud de la base de datos. Luego haga clic en el botón de estructura para ver la lista completa de 135 estructuras asociadas con PSA a partir de datos glucómicos. Haga clic en el botón de composición para ver las 78 composiciones asociadas determinadas por experimentos de glicoproteómica.Haga clic en cualquier estructura o composición para obtener más detalles. Para reducir la ambigüedad de las composiciones, haga clic en la estructura sugerida debajo de una composición seleccionada. Se hace una sugerencia cada vez que el recuento de monosacáridos coincide con el de una estructura listada.Para explorar completamente la página de proteínas, vea más detalles en el lado derecho de la página. Vaya a la página de inicio de Octopus para confirmar la presencia de rasgos estructurales comunes en la diversidad de glicanos adjuntos a PSA, mantenga la pestaña N-Linked seleccionada de forma predeterminada, vaya a la subpestaña de núcleos y haga clic en el icono híbrido. Luego vaya a la subpestaña de propiedades, seleccione el icono sialilado y haga clic en el botón de búsqueda verde.En el gráfico de relaciones mostrado, coloque el cursor sobre H6N4F1S1 para resaltar los enlaces a siete proteínas en tres estructuras. Contrasta esto flotando sobre H6N4F2S1 que destaca las dos isoformas de PSA. Coloque el cursor sobre el ID de la estructura para mostrar su representación SNFG y haga clic en él para abrir la página correspondiente.Cambie los ganglios centrales a tejidos y luego coloque el cursor en la orina o el líquido seminal en el centro del gráfico para ver diferentes asociaciones. Cambie los ganglios centrales a enfermedad para mostrar 13 opciones, una de las cuales es el cáncer de próstata. La única proteína asociada es el PSA.A continuación, haga clic en el botón Borrar para actualizar la búsqueda. Vaya a la subpestaña de propiedades y haga clic en el icono de biantenea. Luego vaya a la subpestaña de determinantes, seleccione el icono de tipo dos 3-sialyl-LN y haga clic en el botón de búsqueda verde.Compruebe las asociaciones recuperadas por Octopus con glicanos biantelares que contienen un motivo terminal 3-sialyl-LN tipo dos. Cambie los nodos centrales a tejidos para facilitar la lectura y pase el cursor sobre KLK3_human para conectar directamente el líquido seminal con la isoforma común de PSA y siete estructuras. Vuelva a la página de proteínas, en este caso PSA, para realizar el escaneo de las relaciones potenciales entre cada composición en una lista de las mismas.En el lado derecho de la página de entrada de PSA, haga clic en el enlace Compozitor. Asegúrese de que los campos de búsqueda de Compozitor estén rellenados previamente con los detalles de la entrada ID 790 en la ficha de proteínas. Haga clic en el botón Agregar a la selección para recuperar datos de la base de datos.Anule la selección de la opción incluir nodos virtuales y luego haga clic en el botón de gráfico de cómputo para mostrar un gráfico que muestra un conjunto bien conectado de 78 composiciones que representan el PSA N-glicoma y un gráfico de barras que muestra las principales características de los glicanos. Permanezca en la pestaña principal de proteínas y seleccione la isoforma de pi alta del antígeno prostático específico en el campo de proteínas. Haga clic en el botón Agregar a la selección para recuperar datos de la base de datos que ascienden a 57 composiciones.Haga clic en el botón de gráfico de cómputo para generar los gráficos superpuestos de ambas isoformas y evaluar las diferencias en los glicomas de las dos isoformas de PSA. Vaya al sitio web www.unilectin. eu y haga clic en el botón UniLectin3D.Haga clic en el botón de búsqueda de glicanos, luego haga clic en el diamante púrpura que representa un ácido siálico que solicita la visualización de todos los motivos de unión a glicanos que terminan con un ácido siálico almacenado en la base de datos. Haga clic en el motivo 3-sialyl-LN tipo dos para solicitar la visualización de todas las lectinas para las que se conoce una estructura 3D que confirma la interacción con 3-sialyl-LN tipo dos. La opción de búsqueda por campo.En el campo de las especies, tipo Homo sapiens. Haga clic en el botón Explorar estructuras de rayos X para filtrar la lista original. Solo queda una entrada, que es la galectina-8 humana.Haga clic en la vista de la estructura 3D y el botón de información para mostrar información detallada de la galectina-8 humana que interactúa con 3-sialyl-LN tipo dos. Acceda a la información estructural sobre la galectina-8 humana que se muestra en la página con dos visores diferentes. Sostenga el ratón para darle la vuelta a la molécula y ponga el ligando en primer plano con el software LiteMol.Pase el ratón sobre las interacciones enumeradas a la izquierda para actualizar la vista a la derecha y localizar dónde actúa esa interacción en particular en la estructura con el software PLIP. Explore el conjunto de datos de HGI desde la página de inicio de GlyConnect yendo directamente al artículo al que se hace referencia en esta página. Haga clic en el enlace Compozitor en el lado derecho de la página de entrada de referencia para evaluar la consistencia del conjunto de datos.El campo de búsqueda ya estará lleno con referencias iguales al número DOI en la pestaña avanzada de la herramienta. Escriba glycan_type=O-linked después del número DOI para reducir la búsqueda a O-linked glycans. Luego haga clic en el botón Agregar a la selección para recuperar los datos de la base de datos.Mantenga seleccionada la opción incluir nodos virtuales y haga clic en el botón de gráfico de cómputo para mostrar el gráfico de composiciones conectadas. Vaya a la pestaña de proteínas de GlyConnect Compozitor y, en la lista de proteínas, seleccione H4 del inhibidor de tripsina interaltripsina. Asegúrese de que la selección de especies sea Homo sapiens por defecto. Anule la selección de N-Linked en el tipo de glicano.Seleccione solo THR 725 en la lista de sitios y haga clic en el botón Agregar a la selección. Luego haga clic en el botón de gráfico de cómputo para mostrar el gráfico de composiciones conectadas. Para dar sentido a los nodos virtuales, haga clic en el botón de exportación debajo del gráfico.Solo seleccione virtual y haga clic en el icono del portapapeles para copiar la selección de ocho composiciones. Pegue la selección en la ventana de consulta de la pestaña personalizada de Compozitor. Establezca la etiqueta de selección en el campo de composiciones, seleccione O-Linked en el campo de tipo de glicano y haga clic en el botón Agregar a la selección.Finalmente, haga clic en el botón del gráfico de cómputo. Las asociaciones dependientes de tejidos entre proteínas y glicanos se muestran en esta salida de GlyConnect Octopus. Todas las proteínas humanas que transportan estructuras de glicanos híbridos y sialilados con los tejidos en los que se expresan se muestran en esta salida.Se destacan las asociaciones con la orina mostrando dos proteínas, la coriogonadotropina o GLHA humana y la isoforma común PSA o KLK3 humana, conectadas a las estructuras dispersas de glicanos. Del mismo modo, se destacan las asociaciones con el líquido seminal mostrando dos isoformas proteicas de PSA conectadas a las estructuras de glicanos agrupados. Los N-glicomas superpuestos de las dos isoformas de PSA se muestran en la salida de GlyConnect Compozitor.Los nodos azules representan los glicanos asociados con la isoforma común y los de la isoforma Pi alta se representan como nodos rojos. La superposición entre glicomas se muestra como ganglios magenta. Los números dentro de los nodos representan el número de estructuras de glicanos que coinciden con la composición etiquetada de acuerdo con el contenido de la base de datos GlyConnect con respecto a PSA.Se demostró que el glicoma PSA mostrado en GlyConnect se correlaciona con la galectina-8 mostrada en UniLectin3D a través del epítopo terminal tipo dos 3-sialyl-LN. Esto proporciona un escenario probable pero no garantizado para las interacciones proteína-proteína mediadas por glicanos. Se examinó un conjunto de alta calidad de composiciones de O-glicanos asociadas con el suero humano y se comparó con el contenido de la base de datos GlyConnect, ofreciendo así la opción de personalizar un archivo de composición de glicanos para la identificación refinada de los glicopéptidos.Podría basarse en el conjunto mínimo de 20 composiciones disponibles de un conjunto de datos o mejorarse con 23 a 26 elementos recopilados racionalmente en GlyConnect para fortalecer la consistencia del conjunto. A partir de este protocolo, es importante recordar que un glicoma no puede limitarse a una lista de elementos. Y es que precisamente con las herramientas de glicoinformática, se pueden mostrar las dependencias entre estos elementos que en última instancia explicarán su función.

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