JoVE Journal > Biochemistry
Summary
Abstract
Introduction
Protocol
Results
Discussion
Disclosures
Acknowledgements
Materials
References
Türkçe

Automatically Generated
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.
Biochemistry

JUMPn: Proteomikte Protein Ko-İfade Kümelemesi ve Ağ Analizi için Kolaylaştırılmış Bir Uygulama

Published: October 19, 2021
doi:
10.3791/62796
, , , , , , , ,
1Departments of Structural Biology and Developmental Neurobiology,St. Jude Children’s Research Hospital, 2Center for Proteomics and Metabolomics,St. Jude Children’s Research Hospital, 3Department of Computational Biology,St. Jude Children’s Research Hospital

Summary

Kantitatif proteomik veriler için ağ analizini gerçekleştirmek ve görselleştirmek için bir sistem biyolojisi aracı JUMPn’ı, veri ön işleme, birlikte ekspresyon kümeleme, yol zenginleştirme ve protein-protein etkileşim ağı analizi dahil olmak üzere ayrıntılı bir protokolle sunuyoruz.

Abstract

Kütle spektrometrisi tabanlı proteomik teknolojilerdeki son gelişmelerle birlikte, yüzlerce proteomun derin profillenmesi giderek daha mümkün hale gelmiştir. Bununla birlikte, bu tür değerli veri kümelerinden biyolojik içgörüler elde etmek zordur. Burada, sistem biyolojisi tabanlı bir yazılım olan JUMPn’i ve proteomu örnekler ve modüllerle (örneğin, protein kompleksleri) birbirine bağlı protein-protein etkileşimi (PPI) ağları arasında protein birlikte ekspresyon kümeleri halinde düzenlemek için ilişkili protokolünü tanıtıyoruz. R/Shiny platformunu kullanan JUMPn yazılımı, entegre veri görselleştirme ve kullanıcı dostu bir arayüzle birlikte ifade kümeleme, yol zenginleştirme ve PPI modül algılama analizini kolaylaştırır. Protokolün ana adımları arasında JUMPn yazılımının kurulumu, farklı şekilde eksprese edilen proteinlerin veya (dis) düzenlenmiş proteomun tanımı, anlamlı birlikte ekspresyon kümelerinin ve PPI modüllerinin belirlenmesi ve sonuç görselleştirme yer almaktadır. Protokol, izobarik etiketleme tabanlı proteom profili kullanılarak gösterilirken, JUMPn genellikle çok çeşitli nicel veri kümelerine (örneğin, etiketsiz proteomikler) uygulanabilir. JUMPn yazılımı ve protokolü böylece kantitatif proteomikte biyolojik yorumlamayı kolaylaştırmak için güçlü bir araç sağlar.

Introduction

Kütle spektrometrisine dayalı av tüfeği proteomikleri, karmaşık numunelerin proteom çeşitliliğini analiz etmek için anahtar yaklaşım haline gelmiştir1. Kütle spektrometrisi enstrümantasyonu2,3, kromatografi4,5, iyon hareketliliği tespiti6, edinme yöntemleri (veriden bağımsız7 ve veriye bağımlı edinme8), niceleme yaklaşımları (çok katlı izobarik peptid etiketleme yöntemi, örneğin, TMT9,10 ve etiketsiz niceleme11,12) ve veri analizi stratejileri / yazılım geliştirme 13,14,15,16,17,18, tüm proteomun nicelleştirilmesi (örneğin, 10.000’den fazla protein) artık rutin 19,20,21’dir. Bununla birlikte, bu kadar derin nicel veri kümelerinden mekanik içgörülerin nasıl elde edileceği halazorlayıcıdır 22. Bu veri kümelerini araştırmaya yönelik ilk girişimler, ağırlıklı olarak, her bir bileşeni (proteini) bağımsız olarak ele alarak, verilerin bireysel öğelerinin ek açıklamasına dayanıyordu. Bununla birlikte, biyolojik sistemler ve davranışları yalnızca bireysel bileşenlerin incelenmesiyle açıklanamaz23. Bu nedenle, niceliklendirilmiş biyomolekülleri etkileşim ağları bağlamına yerleştiren bir sistem yaklaşımı, karmaşık sistemlerin ve embriyogenez, immün yanıt ve insan hastalıklarının patogenezi gibi ilişkili süreçlerin anlaşılması için gereklidir24.

Ağ tabanlı sistem biyolojisi, büyük ölçekli nicel proteomik verileri25,26,27,28,29,30,31,32,33 analiz etmek için güçlü bir paradigma olarak ortaya çıkmıştır. Kavramsal olarak, memeli hücreleri gibi karmaşık sistemler, tüm sistemin katmanlar halinde temsil edildiği hiyerarşik bir ağ 34,35 olarak modellenebilir: ilk önce her biri daha sonra daha küçük alt sistemler tarafından yinelemeli olarak modellenen bir dizi büyük bileşen tarafından. Teknik olarak, proteom dinamiklerinin yapısı, birlikte eksprese edilen protein kümelerinin birbirine bağlı ağları (çünkü birlikte eksprese edilen genler / proteinler genellikle benzer biyolojik işlevleri veya düzenleme mekanizmalarını paylaşır36) ve fiziksel olarak etkileşime giren PPI modülleri37 tarafından sunulabilir. Yakın tarihli bir örnek25 olarak, T hücresi aktivasyonu sırasında tüm proteom ve fosfoproteomun zamansal profillerini oluşturduk ve T hücresi sessizlik çıkışına aracılık eden fonksiyonel modülleri tanımlamak için PPI’larla bütünleştirici ko-ekspresyon ağları kullandık. Biyoenerjetik ile ilgili çoklu modüller vurgulandı ve deneysel olarak doğrulandı (örneğin, mitoribozom ve karmaşık IV modülleri25 ve bir karbonlu modül38). Başka bir örnek26’da, Alzheimer hastalığının patogenezini incelemek için yaklaşımımızı daha da genişlettik ve hastalık progresyonu ile ilişkili protein modüllerini ve moleküllerini başarıyla önceliklendirdik. Daha da önemlisi, tarafsız keşiflerimizin çoğu, bağımsız hasta kohortları 26,29 ve / veya hastalık faresi modelleri26 tarafından doğrulanmıştır. Bu örnekler, moleküler mekanizmaları kantitatif proteomik ve diğer omik entegrasyonlarla incelemek için sistem biyolojisi yaklaşımının gücünü göstermiştir.

Burada, ağ tabanlı sistem biyolojisi yaklaşımlarını kullanarak nicel proteomik verileri araştıran aerodinamik bir yazılım olan JUMPn’i tanıtıyoruz. JUMPn, kurulan JUMP proteomik yazılım paketi 13,14,39’un aşağı akış bileşeni olarak hizmet eder ve sistem biyolojisi yaklaşımını kullanarak bireysel protein niceliklerinden biyolojik olarak anlamlı yollara ve protein modüllerine kadar olan boşluğu doldurmayı amaçlar. Diferansiyel olarak eksprese edilen (veya en değişken) proteinlerin nicelleştirme matrisini girdi olarak alarak, JUMPn, proteomu, aşırı temsil (veya zenginleştirme) analizi ile halka açık yol veritabanlarıyla daha fazla açıklama eklenen, numuneler ve yoğun olarak bağlanmış PPI modülleri (örneğin, protein kompleksleri) arasında birlikte eksprese edilen protein kümelerinin katmanlı bir hiyerarşisi halinde düzenlemeyi amaçlamaktadır (Şekil 1). JUMPn, kullanıcı dostu bir arayüz için R/Shiny platform40 ile geliştirilmiştir ve üç ana işlevsel modülü entegre eder: ortak ifade kümeleme analizi, yol zenginleştirme analizi ve PPI ağ analizi (Şekil 1). Her analizden sonra, sonuçlar otomatik olarak görselleştirilir ve R/shiny widget işlevleri aracılığıyla ayarlanabilir ve Microsoft Excel formatında yayın tabloları olarak kolayca indirilebilir. Aşağıdaki protokolde, nicel tüm proteom verilerini örnek olarak kullanıyoruz ve JUMPn yazılımının kurulumu, farklı şekilde ifade edilen proteinlerin tanımı veya (dis) düzenlenmiş proteom, ortak ekspresyon ağı analizi ve PPI modül analizi, sonuç görselleştirme ve yorumlama ve sorun giderme dahil olmak üzere JUMPn kullanmanın ana adımlarını açıklıyoruz. JUMPn yazılımı GitHub41’de ücretsiz olarak kullanılabilir.

Protocol

NOT: Bu protokolde, JUMPn’in kullanımı, TMT izobarik etiket reaktifi27 tarafından ölçülen B hücresi farklılaşması sırasında tüm proteom profillemesinin yayınlanmış bir veri kümesi kullanılarak gösterilmiştir. 1. JUMPn yazılımının kurulumu NOT: JUMPn yazılımını kurmak için iki seçenek sunulmaktadır: (i) kişisel kullanım için yerel bir bilgisayara kurulum; ve (ii) JUMPn’in birden fazla kullanıcı için uzak bir …

Representative Results

JUMPn performansını optimize etmek ve değerlendirmek için yayınlanmış derin proteomik veri kümelerimiz 25,26,27,30 (Şekil 5 ve Şekil 6) ve veri simülasyonları 57’yi (Tablo 1) kullandık. WGCNA aracılığıyla ko-ekspresyon protein kümeleme analizi için, numuneler arasında önemli…

Discussion

Burada, derin kantitatif proteomik veriler 25,26,27,30,64 kullanarak moleküler mekanizmaların diseksiyonu için birden fazla projede uygulanan JUMPn yazılımımızı ve protokolünü tanıttık. JUMPn yazılımı ve protokolü, ortak ekspresyon ağı analizi için DE proteinlerinin dikkate alınması, kapsamlı ve yüksek kaliteli PPI ağının bir derleme…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Finansman desteği Ulusal Sağlık Enstitüleri (NIH) (R01AG047928, R01AG053987, RF1AG064909, RF1AG068581 ve U54NS110435) ve ALSAC (Amerikan Lübnanlı Suriye İlişkili Yardım Kuruluşları) tarafından sağlanmıştır. MS analizi, kısmen NIH Kanser Merkezi Destek Hibesi (P30CA021765) tarafından desteklenen St. Jude Çocuk Araştırma Hastanesi Proteomik ve Metabolomik Merkezi’nde gerçekleştirildi. İçerik yalnızca yazarların sorumluluğundadır ve Ulusal Sağlık Enstitüleri’nin resmi görüşlerini temsil etmek zorunda değildir.

Materials

MacBook Pro with a 2.3 GHz Quad-Core Processor running OS 10.15.7. Apple Inc. MacBook Pro 13'' Hardware used for software development and testing
Anoconda Anaconda, Inc. version 4.9.2 https://docs.anaconda.com/anaconda/install/
miniconda Anaconda, Inc. version 4.9.2 https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
RStudio RStudio Public-benefit corporation version 4.0.3 https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/
Shiny Server RStudio Public-benefit corporation https://shiny.rstudio.com/articles/shinyapps.html
DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Aebersold, R., Mann, M. Mass-spectrometric exploration of proteome structure and function. Nature. 537, 347-355 (2016).
  2. Senko, M. W., et al. Novel parallelized quadrupole/linear ion trap/orbitrap tribrid mass spectrometer improving proteome coverage and peptide identification rates. Analytical Chemistry. 85, 11710-11714 (2013).
  3. Eliuk, S., Makarov, A. Evolution of orbitrap mass spectrometry instrumentation. Annual Review of Analytical Chemistry. 8, 61-80 (2015).
  4. Wang, H., et al. Systematic optimization of long gradient chromatography mass spectrometry for deep analysis of brain proteome. Journal of Proteome Research. 14, 829-838 (2015).
  5. Blue, L. E. Recent advances in capillary ultrahigh pressure liquid chromatography. Journal of Chromatography A. 1523, 17-39 (2017).
  6. Meier, F., et al. Online parallel accumulation-serial fragmentation (PASEF) with a novel trapped ion mobility mass spectrometer. Molecular & Cellular Proteomics. 17, 2534-2545 (2018).
  7. Ludwig, C., et al. Data-independent acquisition-based SWATH-MS for quantitative proteomics: a tutorial. Molecular Systems Biology. 14 (8), 8126 (2018).
  8. Zhang, Y. Y., Fonslow, B. R., Shan, B., Baek, M. C., Yates, J. R. Protein analysis by shotgun/bottom-up proteomics. Chemical Reviews. 113, 2343-2394 (2013).
  9. Wang, Z., et al. 27-Plex tandem mass tag mass spectrometry for profiling brain proteome in Alzheimer’s disease. Analytical Chemistry. 92, 7162-7170 (2020).
  10. Li, J. M., et al. TMTpro reagents: a set of isobaric labeling mass tags enables simultaneous proteome-wide measurements across 16 samples. Nature Methods. 17 (4), 399-404 (2020).
  11. Collins, B. C., et al. Multi-laboratory assessment of reproducibility, qualitative and quantitative performance of SWATH-mass spectrometry. Nature Communications. 8 (1), 291 (2017).
  12. Navarro, P., et al. A multicenter study benchmarks software tools for label-free proteome quantification. Nature Biotechnology. 34, 1130 (2016).
  13. Wang, X. S., et al. A tag-based database search tool for peptide identification with high sensitivity and accuracy. Molecular & Cellular Proteomics. 13, 3663-3673 (2014).
  14. Li, Y. X., et al. JUMPg: An integrative proteogenomics pipeline identifying unannotated proteins in human brain and cancer cells. Journal of Proteome Research. 15, 2309-2320 (2016).
  15. Cox, J., Mann, M. MaxQuant enables high peptide identification rates, individualized p.p.b.-range mass accuracies and proteome-wide protein quantification. Nature Biotechnology. 26, 1367-1372 (2008).
  16. Kong, A. T., Leprevost, F. V., Avtonomov, D. M., Mellacheruvu, D., Nesvizhskii, A. I. MSFragger: ultrafast and comprehensive peptide identification in mass spectrometry-based proteomics. Nature Methods. 14, 513 (2017).
  17. Chi, H., et al. Comprehensive identification of peptides in tandem mass spectra using an efficient open search engine. Nature Biotechnology. 36, 1059 (2018).
  18. Demichev, V., Messner, C. B., Vernardis, S. I., Lilley, K. S., Ralser, M. DIA-NN neural networks and interference correction enable deep proteome coverage in high throughput. Nature Methods. 17, 41 (2020).
  19. High, A. A., et al. Deep proteome profiling by isobaric labeling, extensive liquid chromatography, mass spectrometry, and software-assisted quantification. Journal of Visualized Experiments: JoVE. (129), e56474 (2017).
  20. Wang, Z., et al. High-throughput and deep-proteome profiling by 16-plex tandem mass tag labeling coupled with two-dimensional chromatography and mass spectrometry. Journal of Visualized Experiments: JoVE. (162), e61684 (2020).
  21. Meier, F., Geyer, P. E., Winter, S. V., Cox, J., Mann, M. BoxCar acquisition method enables single-shot proteomics at a depth of 10,000 proteins in 100 minutes. Nature Methods. 15, 440 (2018).
  22. Sinitcyn, P., Rudolph, J. D., Cox, J. Computational methods for understanding mass spectrometry-based shotgun proteomics data. Annual Review of Biomedical Data Science. 1, 207-234 (2018).
  23. Ideker, T., Galitski, T., Hood, L. A new approach to decoding life: Systems biology. Annual Review of Genomics and Human Genetics. 2, 343-372 (2001).
  24. Barabasi, A. L., Oltvai, Z. N. Network biology: understanding the cell’s functional organization. Nature Reviews Genetics. 5, 101-113 (2004).
  25. Tan, H., et al. Integrative proteomics and phosphoproteomics profiling reveals dynamic signaling networks and bioenergetics pathways underlying T cell activation. Immunity. 46, 488-503 (2017).
  26. Bai, B., et al. Deep multilayer brain proteomics identifies molecular networks in alzheimer’s disease progression. Neuron. 105, 975-991 (2020).
  27. Zeng, H., et al. Discrete roles and bifurcation of PTEN signaling and mTORC1-mediated anabolic metabolism underlie IL-7-driven B lymphopoiesis. Science Advances. 4, 5701 (2018).
  28. Seyfried, N. T., et al. A multi-network approach identifies protein-specific co-expression in asymptomatic and symptomatic Alzheimer’s disease. Cell Systems. 4, 60-72 (2017).
  29. Johnson, E. C. B., et al. Large-scale proteomic analysis of Alzheimer’s disease brain and cerebrospinal fluid reveals early changes in energy metabolism associated with microglia and astrocyte activation. Nature Medicine. 26, 769-780 (2020).
  30. Stewart, E., et al. Identification of therapeutic targets in rhabdomyosarcoma through integrated genomic, epigenomic, and proteomic analyses. Cancer Cell. 34, 411-426 (2018).
  31. Rudolph, J. D., Cox, J. A network module for the perseus software for computational proteomics facilitates proteome interaction graph analysis. Journal of Proteome Research. 18, 2052-2064 (2019).
  32. Zhang, B., et al. Proteogenomic characterization of human colon and rectal cancer. Nature. 513, 382 (2014).
  33. Petralia, F., et al. Integrated proteogenomic characterization across major histological types of pediatric brain cancer. Cell. 183, 1962 (2020).
  34. Dutkowski, J., et al. A gene ontology inferred from molecular networks. Nature Biotechnology. 31, 38 (2013).
  35. Yu, M. K., et al. Translation of genotype to phenotype by a hierarchy of cell subsystems. Cell Systems. 2, 77-88 (2016).
  36. Jansen, R., Greenbaum, D., Gerstein, M. Relating whole-genome expression data with protein-protein interactions. Genome Research. 12, 37-46 (2002).
  37. Huttlin, E. L., et al. Architecture of the human interactome defines protein communities and disease networks. Nature. 545, 505-509 (2017).
  38. Ron-Harel, N., et al. Mitochondrial biogenesis and proteome remodeling promote one-carbon metabolism for T cell activation. Cell Metabolism. 24, 104-117 (2016).
  39. Niu, M. M., et al. Extensive peptide fractionation and y(1) ion-based interference detection method for enabling accurate quantification by isobaric labeling and mass spectrometry. Analytical Chemistry. 89, 2956-2963 (2017).
  40. Chang, W. shiny: Web Application Framework for. Nature Protocols. 11, 2301-2319 (2021).
  41. . JUMPn Available from: https://github.com/VanderwallDavid/JUMPn_1.0.0 (2021)
  42. . Anaconda Available from: https://docs.anaconda.com/anaconda/install/ (2021)
  43. . miniconda Available from: https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html (2021)
  44. . RStudio Available from: https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/ (2021)
  45. . Shiny Server Available from: https://shiny.rstudio.com/articles/shinyapps.html (2021)
  46. Tyanova, S., Temu, T., Cox, J. The MaxQuant computational platform for mass spectrometry-based shotgun proteomics. Nature Protocol. 11, 2301-2319 (2016).
  47. . R code Available from: https://github.com/VanderwallDavid/JUMPn_1.0.0/tree/main/JUMPn_preprocessing (2021)
  48. Florens, L., et al. Analyzing chromatin remodeling complexes using shotgun proteomics and normalized spectral abundance factors. Methods. 40, 303-311 (2006).
  49. Zhang, B., Horvath, S. A general framework for weighted gene co-expression network analysis. Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology. 4, (2005).
  50. Voineagu, I., et al. Transcriptomic analysis of autistic brain reveals convergent molecular pathology. Nature. 474, 380 (2011).
  51. Langfelder, P., Zhang, B., Horvath, S. Defining clusters from a hierarchical cluster tree: the Dynamic Tree Cut package for R. Bioinformatics. 24, 719-720 (2008).
  52. Ravasz, E., Somera, A. L., Mongru, D. A., Oltvai, Z. N., Barabasi, A. L. Hierarchical organization of modularity in metabolic networks. Science. 297, 1551-1555 (2002).
  53. Kuleshov, M. V., et al. Enrichr: a comprehensive gene set enrichment analysis web server 2016 update. Nucleic Acids Research. 44, 90-97 (2016).
  54. Liberzon, A., et al. Molecular signatures database (MSigDB) 3.0. Bioinformatics. 27, 1739-1740 (2011).
  55. . FlyEn rich r Available from: https://maayanlab.cloud/FlyEnrichr/#stats (2021)
  56. . JUMPn GitHub Available from: https://github.com/VanderwallDavid/JUMPn_1.0.0/tree/main/resources/example_fly (2021)
  57. Langfelder, P., Horvath, S. Eigengene networks for studying the relationships between co-expression modules. BMC Systems Biology. 1, 54 (2007).
  58. Benjamini, Y., Hochberg, Y. Controlling the false discovery rate – a practical and powerful approach to multiple testing. Journal of the Royal Statistical Society: Series B. 57, 289-300 (1995).
  59. Szklarczyk, D., et al. STRING v10: protein-protein interaction networks, integrated over the tree of life. Nucleic Acids Research. 43, 447-452 (2015).
  60. Szklarczyk, D., et al. STRING v11: protein-protein association networks with increased coverage, supporting functional discovery in genome-wide experimental datasets. Nucleic Acids Research. 47, 607-613 (2019).
  61. Huttlin, E. L., et al. The BioPlex network: A systematic exploration of the human interactome. Cell. 162, 425-440 (2015).
  62. Huttlin, E. L., et al. Dual proteome-scale networks reveal cell-specific remodeling of the human interactome. Cell. 184, 3022-3040 (2021).
  63. Li, T., et al. A scored human protein-protein interaction network to catalyze genomic interpretation. Nature Methods. 14, 61-64 (2017).
  64. Wang, H., et al. Deep multiomics profiling of brain tumors identifies signaling networks downstream of cancer driver genes. Nature Communications. 10, 3718 (2019).
  65. Gerstein, M. B., et al. Architecture of the human regulatory network derived from ENCODE data. Nature. 489, 91-100 (2012).
  66. Yu, J., Peng, J., Chi, H. Systems immunology: Integrating multi-omics data to infer regulatory networks and hidden drivers of immunity. Current Opinion in Systems Biology. 15, 19-29 (2019).
  67. Califano, A., Alvarez, M. J. The recurrent architecture of tumour initiation, progression and drug sensitivity. Nature Reviews Cancer. 17, 116-130 (2017).
  68. Hein, M. Y., et al. A human interactome in three quantitative dimensions organized by stoichiometries and abundances. Cell. 163, 712-723 (2015).
  69. Liang, Z., Xu, M., Teng, M. K., Niu, L. W. Comparison of protein interaction networks reveals species conservation and divergence. BMC Bioinformatics. 7, 457 (2006).
  70. Shou, C., et al. Measuring the evolutionary rewiring of biological networks. PLOS Computational Biology. 7, 1001050 (2011).
  71. Zhou, Y., et al. Metascape provides a biologist-oriented resource for the analysis of systems-level datasets. Nature Communications. 10, 1523 (2019).
  72. Cline, M. S., et al. Integration of biological networks and gene expression data using Cytoscape. Nature Protocols. 2, 2366-2382 (2007).

Tags

Protein Co-expressionClusteringNetwork AnalysisProteomicsJUMPn SoftwareCo-expression ClusteringPathway EnrichmentPPI Module DetectionUser-friendly InterfaceInteractive VisualizationPhosphoproteomicsInteractome DataWGCNA AlgorithmCo-expression PatternsTrends PlotPathway Ontology Enrichment Heatmap

Play Video
PDF
DOI
DOWNLOAD MATERIALS LIST
Cite This Article
Vanderwall, D., Suresh, P., Fu, Y., Cho, J., Shaw, T. I., Mishra, A., High, A. A., Peng, J., Li, Y. JUMPn: A Streamlined Application for Protein Co-Expression Clustering and Network Analysis in Proteomics. J. Vis. Exp. (176), e62796, doi:10.3791/62796 (2021).
Download Citation
Reprints and Permissions

View Video

✖

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

CAPTCHA Image
Play CAPTCHA Audio
Refresh Image