JUMPn : Une application simplifiée pour le regroupement de la co-expression des protéines et l’analyse des réseaux en protéomique

La protéomique au fusil de chasse basée sur la spectrométrie de masse est devenue l’approche clé pour analyser la diversité du protéome d’échantillons complexes¹. Avec les progrès récents de l’instrumentation de spectrométrie^{de masse 2,3}, de la chromatographie ^4,5, de la détection de la mobilité ionique⁶, des méthodes d’acquisition (acquisition indépendante des données⁷ et acquisition dépendante des données⁸), des approches de quantification (méthode de marquage des peptides isobares multiplex, par exemple, TMT ^9,10 et quantification sans étiquette^11,12) et des stratégies d’analyse des données/ développement de^logiciels 13,14,15,16,17,18, la quantification de l’ensemble du protéome (par exemple, plus de 10 000 protéines) est maintenant de routine 19,20,21. Cependant, comment obtenir des informations mécanistes à partir d’ensembles de données quantitatives aussi profonds reste difficile²². Les premières tentatives d’étude de ces ensembles de données reposaient principalement sur l’annotation d’éléments individuels des données, en traitant chaque composant (protéine) indépendamment. Cependant, les systèmes biologiques et leur comportement ne peuvent pas être expliqués uniquement en examinant les composants individuels²³. Par conséquent, une approche systémique qui place les biomolécules quantifiées dans le contexte des réseaux d’interaction est essentielle pour la compréhension des systèmes complexes et des processus associés tels que l’embryogenèse, la réponse immunitaire et la pathogenèse des maladies humaines²⁴.

La biologie des systèmes en réseau est devenue un paradigme puissant pour l’analyse des données protéomiques quantitatives à grande échelle 25,26,27,28,29,30,31,32,33. Conceptuellement, des systèmes complexes tels que les cellules de mammifères pourraient être modélisés comme un réseau hiérarchique^34,35, dans lequel l’ensemble du système est représenté en niveaux: d’abord par un certain nombre de grands composants, dont chacun est ensuite modélisé de manière itérative par des sous-systèmes plus petits. Techniquement, la structure de la dynamique du protéome peut être présentée par des réseaux interconnectés de groupes de protéines co-exprimées (parce que les gènes/protéines co-exprimés partagent souvent des fonctions biologiques similaires ou des mécanismes de régulation³⁶) et des modules PPI^{interagissant physiquement 37}. À titre d’exemple récent²⁵, nous avons généré des profils temporels du protéome entier et du phosphoprotéome lors de l’activation des lymphocytes T et utilisé des réseaux de coexpression intégrative avec des IPP pour identifier les modules fonctionnels qui médient la sortie de quiescence des lymphocytes T. Plusieurs modules liés à la bioénergétique ont été mis en évidence et validés expérimentalement (p. ex., les modules mitoribosome et IV complexe²⁵ et le module à un carbone³⁸). Dans un autre exemple²⁶, nous avons élargi notre approche pour étudier la pathogenèse de la maladie d’Alzheimer et avons priorisé avec succès les modules et molécules protéiques associés à la progression de la maladie. Il est important de noter que bon nombre de nos découvertes impartiales ont été validées par des cohortes de patients indépendants ^26,29 et/ou des modèles murins^{de maladie 26}. Ces exemples illustrent la puissance de l’approche de la biologie des systèmes pour disséquer les mécanismes moléculaires avec la protéomique quantitative et d’autres intégrations omiques.

Nous présentons ici JUMPn, un logiciel rationalisé qui explore les données protéomiques quantitatives à l’aide d’approches de biologie des systèmes basées sur des réseaux. JUMPn sert de composant en aval de la suite logicielle de protéomique JUMP établie ^13,14,39 et vise à combler le fossé entre les quantifications de protéines individuelles et les voies et modules de protéines biologiquement significatifs en utilisant l’approche de biologie des systèmes. En prenant la matrice de quantification des protéines exprimées différentiellement (ou les plus variables) comme entrée, JUMPn vise à organiser le protéome en une hiérarchie hiérarchisée de groupes de protéines co-exprimés entre des échantillons et des modules PPI densément connectés (par exemple, des complexes protéiques), qui sont ensuite annotés avec des bases de données de voies publiques par une analyse de surreprésentation (ou d’enrichissement) (Figure 1). JUMPn est développé avec la plate-forme R/Shiny⁴⁰ pour une interface conviviale et intègre trois modules fonctionnels majeurs : l’analyse de clustering de co-expression, l’analyse d’enrichissement des voies et l’analyse du réseau PPI (Figure 1). Après chaque analyse, les résultats sont automatiquement visualisés et réglables via les fonctions du widget R/shiny et facilement téléchargeables sous forme de tableaux de publication au format Microsoft Excel. Dans le protocole suivant, nous utilisons les données quantitatives du protéome entier comme exemple et décrivons les principales étapes de l’utilisation de JUMPn, y compris l’installation du logiciel JUMPn, la définition des protéines exprimées différentiellement ou du protéome régulé (dys), l’analyse du réseau de co-expression et l’analyse du module PPI, la visualisation et l’interprétation des résultats et les dépannages. Le logiciel JUMPn est disponible gratuitement sur GitHub⁴¹.