JoVE Journal > Genetics
Summary
Abstract
Introduction
Protocol
Risultati
Discussion
Divulgazioni
Acknowledgements
Materials
Riferimenti
Traduzione automatica
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.
Genetica

عرض توضيحي لمحاذاة التسلسل للتنبؤ عبر الأنواع أداة الحساسية للتقييم السريع لحفظ البروتين

Published: February 10, 2023
doi:
10.3791/63970
, , , , , , , ,
1Office of Research and Development, Center for Computational Toxicology and Exposure, Scientific Computing and Data Curation Division,U.S. Environmental Protection Agency, 2Oak Ridge Institute for Science and Education, 3Swenson College of Science and Engineering, Department of Biology,University of Minnesota Duluth, 4University of Wisconsin-Madison Aquatic Sciences Center, 5General Dynamics Information Technology,Research Triangle Park, 6Office of Research and Development, Center for Computational Toxicology and Exposure, Great Lakes Toxicology and Ecology Division,U.S. Environmental Protection Agency

Summary

هنا ، نقدم بروتوكولا لاستخدام أحدث إصدار من أداة محاذاة تسلسل وكالة حماية البيئة الأمريكية للتنبؤ عبر قابلية الأنواع (SeqAPASS). يوضح هذا البروتوكول تطبيق الأداة عبر الإنترنت لتحليل حفظ البروتين بسرعة وتوفير تنبؤات قابلة للتخصيص وقابلة للتفسير بسهولة للحساسية الكيميائية عبر الأنواع.

Abstract

أداة محاذاة التسلسل لوكالة حماية البيئة الأمريكية للتنبؤ عبر قابلية الأنواع (SeqAPASS) هي تطبيق فحص سريع ومتاح مجانا عبر الإنترنت يسمح للباحثين والمنظمين باستقراء معلومات السمية عبر الأنواع. بالنسبة للأهداف البيولوجية في الأنظمة النموذجية مثل الخلايا البشرية والفئران والجرذان وسمك الزرد ، تتوفر بيانات السمية لمجموعة متنوعة من المواد الكيميائية. من خلال تقييم حفظ البروتين المستهدف ، يمكن استخدام هذه الأداة لاستقراء البيانات الناتجة عن هذه الأنظمة النموذجية لآلاف الأنواع الأخرى التي تفتقر إلى بيانات السمية ، مما يؤدي إلى تنبؤات بالحساسية الكيميائية الجوهرية النسبية. تضمنت أحدث إصدارات الأداة (الإصدارات 2.0-6.1) ميزات جديدة تسمح بالتوليف السريع وتفسير واستخدام البيانات للنشر بالإضافة إلى رسومات بجودة العرض.

من بين هذه الميزات تصورات البيانات القابلة للتخصيص وتقرير موجز شامل مصمم لتلخيص بيانات SeqAPASS لسهولة التفسير. تصف هذه الورقة البروتوكول لتوجيه المستخدمين من خلال تقديم الوظائف ، والتنقل في المستويات المختلفة لمقارنات تسلسل البروتين ، وتفسير وعرض البيانات الناتجة. يتم تسليط الضوء على الميزات الجديدة ل SeqAPASS v2.0-6.0. علاوة على ذلك ، تم وصف حالتي استخدام تركزان على الحفاظ على بروتين ترانسثيريتين ومستقبلات المواد الأفيونية باستخدام هذه الأداة. أخيرا ، تمت مناقشة نقاط القوة والقيود في SeqAPAS لتحديد مجال قابلية التطبيق للأداة وتسليط الضوء على التطبيقات المختلفة للاستقراء عبر الأنواع.

Introduction

تقليديا ، اعتمد مجال علم السموم بشكل كبير على استخدام الاختبارات الحيوانية الكاملة لتوفير البيانات اللازمة لتقييم السلامة الكيميائية. وعادة ما تكون هذه الأساليب مكلفة وكثيفة الاستخدام للموارد. ومع ذلك ، نظرا للعدد الكبير من المواد الكيميائية المستخدمة حاليا والوتيرة السريعة التي يتم بها تطوير مواد كيميائية جديدة ، هناك حاجة معترف بها على مستوى العالم لطرق أكثر كفاءة للفحص الكيميائي 1,2. أدت هذه الحاجة والتحول النموذجي الناتج عن التجارب على الحيوانات إلى تطوير العديد من طرق النهج الجديدة ، بما في ذلك فحوصات الفحص عالية الإنتاجية ، والنسخ عالي الإنتاجية ، وتسلسل الجيل التالي ، والنمذجة الحسابية ، والتي تعد استراتيجيات اختبار بديلة واعدة 3,4.

كان تقييم السلامة الكيميائية عبر تنوع الأنواع التي يحتمل أن تتأثر بالتعرض للمواد الكيميائية تحديا دائما ، ليس فقط مع اختبار السمية التقليدية ولكن أيضا مع طرق النهج الجديدة. وقد وفر التقدم في علم السموم المقارن والتنبؤي أطرا لفهم الحساسية النسبية للأنواع المختلفة، ولا يزال التقدم التكنولوجي في الأساليب الحسابية يزيد من إمكانية تطبيق هذه الأساليب. تمت مناقشة العديد من الاستراتيجيات على مدار العقد الماضي والتي تستفيد من قواعد بيانات تسلسل الجينات والبروتينات الحالية ، إلى جانب معرفة أهداف جزيئية كيميائية محددة ، لدعم النهج التنبؤية للاستقراء عبر الأنواع وتعزيز تقييمات السلامة الكيميائية بما يتجاوز الكائنات النموذجيةالنموذجية 5،6،7،8.

لدفع العلم إلى العمل ، والبناء على هذه الدراسات التأسيسية في علم السموم التنبؤي ، وتحديد أولويات جهود الاختبارات الكيميائية ، ودعم صنع القرار ، تم إنشاء أداة محاذاة تسلسل وكالة حماية البيئة الأمريكية للتنبؤ عبر قابلية الأنواع (SeqAPASS). هذه الأداة هي تطبيق عام ومتاح مجانا على شبكة الإنترنت يستخدم مستودعات عامة لمعلومات تسلسل البروتين الآخذة في التوسع باستمرار للتنبؤ بالقابلية الكيميائية عبر تنوع الأنواع9. استنادا إلى المبدأ القائل بأن الحساسية الجوهرية النسبية للأنواع لمادة كيميائية معينة يمكن تحديدها من خلال تقييم الحفاظ على أهداف البروتين المعروفة لتلك المادة الكيميائية ، تقارن هذه الأداة بسرعة تسلسلات الأحماض الأمينية البروتينية من نوع ذي حساسية معروفة لجميع الأنواع مع بيانات تسلسل البروتين الموجودة. يتم الانتهاء من هذا التقييم من خلال ثلاثة مستويات من التحليل ، بما في ذلك (1) تسلسل الأحماض الأمينية الأولية ، (2) المجال الوظيفي ، و (3) مقارنات بقايا الأحماض الأمينية الحرجة ، كل منها يتطلب معرفة أكثر تعمقا بالتفاعل الكيميائي والبروتين وتوفير دقة تصنيفية أكبر في التنبؤ بالحساسية. تتمثل إحدى نقاط القوة الرئيسية ل SeqAPASS في أنه يمكن للمستخدمين تخصيص تقييمهم وتحسينه عن طريق إضافة خطوط إضافية من الأدلة نحو الحفظ المستهدف بناء على مقدار المعلومات المتاحة فيما يتعلق بتفاعل البروتين الكيميائي أو البروتين والبروتين محل الاهتمام.

تم إصدار الإصدار الأول في عام 2016 ، والذي سمح للمستخدمين بتقييم تسلسل الأحماض الأمينية الأولية والمجالات الوظيفية بطريقة مبسطة للتنبؤ بالحساسية الكيميائية واحتوى على الحد الأدنى من قدرات تصور البيانات (الجدول 1). وقد تبين أن الاختلافات الفردية في الأحماض الأمينية هي محددات مهمة للاختلافات بين الأنواع في تفاعلات البروتين الكيميائي ، والتي يمكن أن تؤثر على الحساسية الكيميائية للأنواع10،11،12. لذلك ، تم تطوير الإصدارات اللاحقة للنظر في الأحماض الأمينية الحرجة المهمة للتفاعل الكيميائي المباشر13. استجابة لتعليقات أصحاب المصلحة والمستخدمين ، خضعت هذه الأداة لإصدارات سنوية مع ميزات جديدة إضافية مصممة لتلبية احتياجات كل من الباحثين والمجتمعات التنظيمية لمواجهة التحديات في الاستقراء عبر الأنواع (الجدول 1). أدى إطلاق الإصدار 5.0 من SeqAPASS في عام 2020 إلى ظهور ميزات تركز على المستخدم تتضمن خيارات تصور البيانات وتوليف البيانات والروابط الخارجية وخيارات جدول الملخص والتقرير والميزات الرسومية. وبشكل عام، أدت السمات والقدرات الجديدة لهذا الإصدار إلى تحسين توليف البيانات، وقابلية التشغيل البيني بين قواعد البيانات الخارجية، وسهولة تفسير البيانات للتنبؤ بالحساسية عبر الأنواع.

Protocol

1. الشروع في العمل ملاحظة: يركز البروتوكول المعروض هنا على الأداة المساعدة والميزات الرئيسية. يمكن العثور على أوصاف مفصلة للطرق والميزات والمكونات على موقع الويب في دليل مستخدم شامل (الجدول 1). الجدول 1: تطور أداة SeqAPASS. قائمة بالميزات …

Representative Results

لإثبات تطبيق أداة SeqAPASS وتسليط الضوء على الميزات الجديدة ، تم وصف دراستي حالة تمثلان الحالات التي يتنبأ فيها حفظ البروتين بوجود اختلافات في الحساسية الكيميائية عبر الأنواع (ترانسثيريتين بشري) وأنه لا توجد اختلافات (μ مستقبلات المواد الأفيونية [MOR]). يتناول أول هذه الأمثلة تسلسل البروتين / ا?…

Discussion

هناك اعتراف واسع النطاق بأنه ليس من الممكن اختبار ما يكفي من الأنواع تجريبيا لالتقاط التنوع الجيني والظاهري والفسيولوجي والسلوكي للكائنات الحية التي قد تتعرض للمواد الكيميائية ذات الأهمية السمية. الهدف من SeqAPASS هو تعظيم استخدام تسلسل البروتين الحالي والمتوسع باستمرار والبيانات الهيكلي?…

Divulgazioni

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

يشكر المؤلفون الدكتور دانيال ل. فيلنوف (وكالة حماية البيئة الأمريكية ، مركز علم السموم الحسابي والتعرض) والدكتور جون أ. دورينغ (قسم العلوم البيئية ، جامعة ولاية لويزيانا) على تقديم تعليقات على مسودة سابقة للمخطوطة. تم دعم هذا العمل من قبل وكالة حماية البيئة الأمريكية. الآراء الواردة في هذه الورقة هي آراء المؤلفين ولا تعكس بالضرورة آراء أو سياسات وكالة حماية البيئة الأمريكية ، ولا يشير ذكر الأسماء التجارية أو المنتجات التجارية إلى تأييد الحكومة الفيدرالية.

Materials

Spreadsheet program N/A N/A Any program that can be used to view and work with csv files (e.g. Microsoft Excel, OpenOffice Calc, Google Docs) can be used to access data export files.
Basic computing setup and internet access N/A N/A SeqAPASS is a free, online tool that can be easily used via an internet connection. No software downloads are required.
DOWNLOAD MATERIALS LIST

Riferimenti

  1. Krewski, D., et al. Toxicity testing in the 21st century: a vision and a strategy. Journal of Toxicology and Environmental Health, Part B. 13 (2-4), 51-138 (2010).
  2. Wang, Z., Walker, G. W., Muir, D. C. G., Nagatani-Yoshida, K. Toward a global understanding of chemical pollution: A first comprehensive analysis of national and regional chemical inventories. Environmental Science & Technology. 54 (5), 2575-2584 (2020).
  3. Brooks, B. W., et al. Toxicology advances for 21st century chemical pollution. One Earth. 2 (4), 312-316 (2020).
  4. Kostal, J., Voutchkova-Kostal, A. Going all in: A strategic investment in in silico toxicology. Chemical Research in Toxicology. 33 (4), 880-888 (2020).
  5. Cheng, W., Doering, J. A., LaLone, C., Ng, C. Integrative computational approaches to inform relative bioaccumulation potential of per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS) across species. Toxicology Sciences. 180 (2), 212-223 (2021).
  6. Kostich, M. S., Lazorchak, J. M. Risks to aquatic organisms posed by human pharmaceutical use. Science of the Total Environment. 389 (2-3), 329-339 (2008).
  7. Gunnarsson, L., Jauhiainen, A., Kristiansson, E., Nerman, O., Larsson, D. G. Evolutionary conservation of human drug targets in organisms used for environmental risk assessments. Environmental Science & Technology. 42 (15), 5807-5813 (2008).
  8. LaLone, C. A., et al. Evidence for cross species extrapolation of mammalian-based high-throughput screening assay results. Environmental Science & Technology. 52 (23), 13960-13971 (2018).
  9. LaLone, C. A., et al. Editor’s highlight: Sequence Alignment to Predict Across Species Susceptibility (SeqAPASS): A web-based tool for addressing the challenges of cross-species extrapolation of chemical toxicity. Toxicology Sciences. 153 (2), 228-245 (2016).
  10. Head, J. A., Hahn, M. E., Kennedy, S. W. Key amino acids in the aryl hydrocarbon receptor predict dioxin sensitivity in avian species. Environmental Science & Technology. 42 (19), 7535-7541 (2008).
  11. Bass, C., et al. Mutation of a nicotinic acetylcholine receptor β subunit is associated with resistance to neonicotinoid insecticides in the aphid Myzus persicae. BMC Neuroscience. 12, 51-51 (2011).
  12. Erdmanis, L., et al. Association of neonicotinoid insensitivity with a conserved residue in the loop d binding region of the tick nicotinic acetylcholine receptor. Biochimica. 51 (23), 4627-4629 (2012).
  13. Doering, J. A., et al. et al. In silico site-directed mutagenesis informs species-specific predictions of chemical susceptibility derived from the Sequence Alignment to Predict Across Species Susceptibility (SeqAPASS) tool. Toxicology Sciences. 166 (1), 131-145 (2018).
  14. Noyes, P. D., et al. Evaluating chemicals for thyroid disruption: Opportunities and challenges with in vitro testing and adverse outcome pathway approaches. Environmental Health Perspectives. 127 (9), 95001 (2019).
  15. Park, G. Y., Jamerlan, A., Shim, K. H., An, S. S. A. Diagnostic and treatment approaches involving transthyretin in amyloidogenic diseases. Int J Mol Sci. 20 (12), 2982 (2019).
  16. Rabah, S. A., Gowan, I. L., Pagnin, M., Osman, N., Richardson, S. J. Thyroid hormone distributor proteins during development in vertebrates. Front Endocrinol (Lausane). 10, 506 (2019).
  17. Richardson, S. J. Cell and molecular biology of transthyretin and thyroid hormones. International Review of Cytology. 258, 137-193 (2007).
  18. Yamauchi, K., Ishihara, A., Richardson, S. J., Cody, V. Transthyretin and Endocrine Disruptors. Recent Advances in Transthyretin Evolution, Structure and Biological Functions. , 159-171 (2009).
  19. Iakovleva, I., et al. Tetrabromobisphenol A is an efficient stabilizer of the transthyretin tetramer. PLoS One. 11 (4), 0153529 (2016).
  20. Ishihara, A., Sawatsubashi, S., Yamauchi, K. Endocrine disrupting chemicals: Interference of thyroid hormone binding to transthyretins and to thyroid hormone receptors. Molecular and Cellular Endocrinology. 199 (1), 105-117 (2003).
  21. Kar, S., Sepúlveda, M. S., Roy, K., Leszczynski, J. Endocrine-disrupting activity of per- and polyfluoroalkyl substances: Exploring combined approaches of ligand and structure based modeling. Chemosphere. 184, 514-523 (2017).
  22. Morais-de-Sa, E., Pereira, P. J., Saraiva, M. J., Damas, A. M. The crystal structure of transthyretin in complex with diethylstilbestrol: A promising template for the design of amyloid inhibitors. Journal of Biological Chemistry. 279 (51), 53483-53490 (2004).
  23. Morgado, I., Campinho, M. A., Costa, R., Jacinto, R., Power, D. M. Disruption of the thyroid system by diethylstilbestrol and ioxynil in the sea bream (Sparus aurata). Aquatic Toxicology. 92 (4), 271-280 (2009).
  24. Yamauchi, K., Prapunpoj, P., Richardson, S. J. Effect of diethylstilbestrol on thyroid hormone binding to amphibian transthyretins. General and Comparative Endocrinology. 119 (3), 329-339 (2000).
  25. Zhang, J., et al. Structure-based virtual screening protocol for in silico identification of potential thyroid disrupting chemicals targeting transthyretin. Environmental Science & Technology. 50 (21), 11984-11993 (2016).
  26. Ren, X. M., et al. Binding interactions of perfluoroalkyl substances with thyroid hormone transport proteins and potential toxicological implications. Toxicology. 366-367, 32-42 (2016).
  27. Wilson, N., Mbabazi, K., Seth, P., Smith, H., Davis, N. L. Drug and opioid-involved overdose deaths – United States, 2017-2018. Morbidity and Mortality Weekly Report. 69 (11), 290-297 (2020).
  28. National Pollutant Discharge Elimination System (NPDES). United States Environmental Protection Agency Available from: https://www.epa.gov/npdes/npdes-resources (2018)
  29. Duvallet, C., Hayes, B. D., Erickson, T. B., Chai, P. R., Matus, M. Mapping community opioid exposure through wastewater-based epidemiology as a means to engage pharmacies in harm reduction efforts. Preventing Chronic Disease. 17, 200053 (2020).
  30. Gushgari, A. J., Venkatesan, A. K., Chen, J., Steele, J. C., Halden, R. U. Long-term tracking of opioid consumption in two United States cities using wastewater-based epidemiology approach. Water Research. 161, 171-180 (2019).
  31. Lau, B., Bretaud, S., Huang, Y., Lin, E., Guo, S. Dissociation of food and opiate preference by a genetic mutation in zebrafish. Genes Brain Behave. 5 (7), 497-505 (2006).
  32. Bossé, G. D., Peterson, R. T. Development of an opioid self-administration assay to study drug seeking in zebrafish. Behavioural Brain Research. 335, 158-166 (2017).
  33. Mottaz, H., et al. Dose-dependent effects of morphine on lipopolysaccharide (LPS)-induced inflammation, and involvement of multixenobiotic resistance (MXR) transporters in LPS efflux in teleost fish. Environmental Pollution. 221, 105-115 (2017).
  34. Manglik, A., et al. Crystal structure of the µ-opioid receptor bound to a morphinan antagonist. Nature. 485 (7398), 321-326 (2012).
  35. Comer, S. D., Cahill, C. M. Fentanyl: Receptor pharmacology, abuse potential, and implications for treatment. Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 106, 49-57 (2019).
  36. Podlewska, S., Bugno, R., Kudla, L., Bojarski, A. J., Przewlocki, R. Molecular modeling of µ opioid receptor ligands with various functional properties: PZM21, SR-17018, morphine, and fentanyl-simulated interaction patterns confronted with experimental data. Molecules. 25 (20), 4636 (2020).
  37. Huang, W., et al. Structural insights into µ-opioid receptor activation. Nature. 524 (7565), 315-321 (2015).
  38. Lipiński, P. F. J., et al. Fentanyl family at the mu-opioid receptor: Uniform assessment of binding and computational analysis. Molecules. 24 (4), 740 (2019).
  39. Boland, L. A., Angles, J. M. Feline permethrin toxicity: Retrospective study of 42 cases. Journal of Feline Medicine and Surgery. 12 (2), 61-71 (2010).
  40. Stevenson, B. J., Pignatelli, P., Nikou, D., Paine, M. J. Pinpointing P450s associated with pyrethroid metabolism in the dengue vector, Aedes aegypti: developing new tools to combat insecticide resistance. PLoS Neglected Tropical Diseases. 6 (3), 1595 (2012).
  41. Ankley, G. T., Gray, L. E. Cross-species conservation of endocrine pathways: A critical analysis of tier 1 fish and rat screening assays with 12 model chemicals. Environmental Toxicology and Chemistry. 32 (5), 1084-1087 (2013).
  42. Meteyer, C. U., Rideout, B. A., Gilbert, M., Shivaprasad, H. L., Oaks, J. L. Pathology and proposed pathophysiology of diclofenac poisoning in free-living and experimentally exposed oriental white-backed vultures (Gyps bengalensis). Journal of Wildlife Diseases. 41 (4), 707-716 (2005).
  43. ECOTOX User Guide: ECOTOXicology Knowledgebase System. EPA, United States Environmental Protection Agency Available from: https://cfpub.epa.gov/ecotox/index.cfm (2021)
  44. ECOS Environmental Conservation Online System. U.S. Fish & Wildlife Service Available from: https://ecos.fws.gov/ecp/ (2021)

Tags

Sequence AlignmentProtein ConservationSeqAPASSCross-species ExtrapolationToxicity PredictionBiological PathwayProtein TargetProtein AccessionWeb-based InterfaceSpecies SensitivityChemical Susceptibility

Play Video
PDF
DOI
DOWNLOAD MATERIALS LIST
Citazione di questo articolo
Vliet, S. M. F., Hazemi, M., Blatz, D., Jensen, M., Mayasich, S., Transue, T. R., Simmons, C., Wilkinson, A., LaLone, C. A. Demonstration of the Sequence Alignment to Predict Across Species Susceptibility Tool for Rapid Assessment of Protein Conservation. J. Vis. Exp. (192), e63970, doi:10.3791/63970 (2023).
Scarica citazione
Ristampe e autorizzazioni

View Video

✖

To prove you're not a robot, please enter the text in the image below

CAPTCHA Image
Play CAPTCHA Audio
Refresh Image