JUMPn: Una aplicación optimizada para la agrupación de coexpresión de proteínas y el análisis de redes en proteómica

La proteómica de escopeta basada en espectrometría de masas se ha convertido en el enfoque clave para analizar la diversidad de proteomas de muestras complejas¹. Con los recientes avances en instrumentación de espectrometría^{de masas 2,3}, cromatografía ^4,5, detección de movilidad iónica⁶, métodos de adquisición (adquisición independiente de datos⁷ y adquisición dependiente de datos⁸), enfoques de cuantificación (método de etiquetado de péptidos isobáricos multiplex, por ejemplo, TMT ^9,10 y cuantificación sin etiquetas^11,12) y estrategias de análisis de datos / desarrollo de software 13,14,15,16,17,18, cuantificación de todo el proteoma (por ejemplo, más de 10,000 proteínas) es ahora ^rutinario 19,20,21. Sin embargo, cómo obtener información mecanicista a partir de conjuntos de datos cuantitativos tan profundos sigue siendo un desafío²². Los intentos iniciales de investigar estos conjuntos de datos se basaron predominantemente en la anotación de elementos individuales de los datos, tratando cada componente (proteína) de forma independiente. Sin embargo, los sistemas biológicos y su comportamiento no pueden explicarse únicamente examinando componentes individuales²³. Por lo tanto, un enfoque sistémico que coloque las biomoléculas cuantificadas en el contexto de las redes de interacción es esencial para la comprensión de los sistemas complejos y los procesos asociados, como la embriogénesis, la respuesta inmune y la patogénesis de las enfermedades humanas²⁴.

La biología de sistemas basada en redes se ha convertido en un poderoso paradigma para analizar datos de proteómica cuantitativa a gran escala 25,26,27,28,29,30,31,32,33. Conceptualmente, los sistemas complejos como las células de mamíferos podrían modelarse como una red jerárquica^34,35, en la que todo el sistema está representado en niveles: primero por una serie de componentes grandes, cada uno de los cuales luego modelado iterativamente por subsistemas más pequeños. Técnicamente, la estructura de la dinámica del proteoma puede ser presentada por redes interconectadas de grupos de proteínas coexpresadas (porque los genes/proteínas coexpresados a menudo comparten funciones biológicas similares o mecanismos de regulación³⁶) y módulos PPI que interactúan físicamente³⁷. Como ejemplo reciente²⁵, generamos perfiles temporales de proteoma y fosfoproteoma completos durante la activación de células T y utilizamos redes integradoras de coexpresión con IBP para identificar módulos funcionales que median la salida de inactividad de células T. Se destacaron múltiples módulos relacionados con la bioenergética y se validaron experimentalmente (por ejemplo, el mitoribosoma y los módulos IV^{complejos 25}, y el módulo de un carbono³⁸). En otro ejemplo²⁶, ampliamos aún más nuestro enfoque para estudiar la patogénesis de la enfermedad de Alzheimer y priorizamos con éxito los módulos y moléculas de proteínas asociadas a la progresión de la enfermedad. Es importante destacar que muchos de nuestros descubrimientos imparciales fueron validados por cohortes de pacientes independientes^26,29 y / o modelos de ratón de enfermedad²⁶. Estos ejemplos ilustraron el poder del enfoque de la biología de sistemas para diseccionar mecanismos moleculares con proteómica cuantitativa y otras integraciones ómicas.

Aquí presentamos JUMPn, un software optimizado que explora datos proteómicos cuantitativos utilizando enfoques de biología de sistemas basados en redes. JUMPn sirve como el componente posterior de la suite de software de proteómica JUMP establecida ^13,14,39, y tiene como objetivo llenar el vacío desde cuantificaciones de proteínas individuales hasta vías biológicamente significativas y módulos de proteínas utilizando el enfoque de biología de sistemas. Al tomar la matriz de cuantificación de proteínas expresadas diferencialmente (o las más variables) como entrada, JUMPn tiene como objetivo organizar el proteoma en una jerarquía escalonada de grupos de proteínas coexpresados a través de muestras y módulos PPI densamente conectados (por ejemplo, complejos de proteínas), que se anotan aún más con bases de datos de vías públicas mediante análisis de sobrerrepresentación (o enriquecimiento) (Figura 1). JUMPn está desarrollado con la plataforma R/Shiny⁴⁰ para una interfaz fácil de usar e integra tres módulos funcionales principales: análisis de agrupación de coexpresión, análisis de enriquecimiento de vías y análisis de red PPI (Figura 1). Después de cada análisis, los resultados se visualizan automáticamente y se ajustablen a través de las funciones de widget R/shiny y se pueden descargar fácilmente como tablas de publicación en formato Microsoft Excel. En el siguiente protocolo, utilizamos datos cuantitativos de proteoma completo como ejemplo y describimos los principales pasos del uso de JUMPn, incluida la instalación del software JUMPn, la definición de proteínas expresadas diferencialmente o el proteoma (desregulado) regulado, el análisis de redes de coexpresión y el análisis del módulo PPI, la visualización e interpretación de resultados y la resolución de problemas. El software JUMPn está disponible gratuitamente en GitHub⁴¹.