Protein Korunumunun Hızlı Değerlendirilmesi için Türler Arasında Tahmin Etmek İçin Dizi Hizalamasının Gösterilmesi Duyarlılık Aracı
Summary
Burada, ABD Çevre Koruma Ajansı Türler Arası Duyarlılığı Tahmin Etmek için Dizi Hizalama (SeqAPASS) aracının en son sürümünü kullanmak için bir protokol sunuyoruz. Bu protokol, protein korumasını hızlı bir şekilde analiz etmek ve türler arasında kimyasal duyarlılığın özelleştirilebilir ve kolayca yorumlanabilir tahminlerini sağlamak için çevrimiçi aracın uygulanmasını göstermektedir.
Abstract
ABD Çevre Koruma Ajansı Türler Arası Duyarlılığı Tahmin Etmek için Dizi Hizalama (SeqAPASS) aracı, araştırmacıların ve düzenleyicilerin türler arasında toksisite bilgilerini tahmin etmelerini sağlayan hızlı, serbestçe kullanılabilir, çevrimiçi bir tarama uygulamasıdır. İnsan hücreleri, fareler, sıçanlar ve zebra balığı gibi model sistemlerdeki biyolojik hedefler için, çeşitli kimyasallar için toksisite verileri mevcuttur. Protein hedef korunumunun değerlendirilmesi yoluyla, bu araç, bu tür model sistemlerinden üretilen verileri, toksisite verilerinden yoksun binlerce başka türe tahmin etmek için kullanılabilir ve göreceli içsel kimyasal duyarlılık tahminleri verir. Aracın en son sürümleri (sürüm 2.0-6.1), yayın için verilerin hızlı sentezlenmesine, yorumlanmasına ve kullanılmasına ve ayrıca sunum kalitesinde grafiklere izin veren yeni özellikler içermektedir.
Bu özellikler arasında özelleştirilebilir veri görselleştirmeleri ve yorumlama kolaylığı için SeqAPASS verilerini özetlemek üzere tasarlanmış kapsamlı bir özet rapor bulunmaktadır. Bu makalede, kullanıcılara iş gönderme, çeşitli protein dizisi karşılaştırmaları düzeylerinde gezinme ve elde edilen verileri yorumlama ve görüntüleme konusunda rehberlik eden protokol açıklanmaktadır. SeqAPASS v2.0-6.0’ın yeni özellikleri vurgulanmıştır. Ayrıca, bu aracı kullanarak transtiretin ve opioid reseptör protein korunumuna odaklanan iki kullanım durumu tanımlanmıştır. Son olarak, SeqAPASS’ın güçlü yönleri ve sınırlamaları, alet için uygulanabilirlik alanını tanımlamak ve türler arası ekstrapolasyon için farklı uygulamaları vurgulamak için tartışılmaktadır.
Introduction
Geleneksel olarak, toksikoloji alanı, kimyasal güvenlik değerlendirmeleri için gerekli verileri sağlamak için tüm hayvan testlerinin kullanımına büyük ölçüde güvenmiştir. Bu tür yöntemler genellikle maliyetli ve kaynak yoğundur. Bununla birlikte, şu anda kullanılan çok sayıda kimyasal madde ve yeni kimyasalların geliştirilme hızından dolayı, küresel olarak kimyasal tarama için daha verimli yöntemlere ihtiyaç duyulmaktadır 1,2. Bu ihtiyaç ve bunun sonucunda hayvan testlerinden uzaklaşan paradigma kayması, yüksek verimli tarama testleri, yüksek verimli transkriptomikler, yeni nesil dizileme ve alternatif test stratejileri vaat eden hesaplamalı modelleme dahil olmak üzere birçok yeni yaklaşım yönteminin geliştirilmesine yol açmıştır 3,4.
Kimyasal maruziyetlerden potansiyel olarak etkilenen türlerin çeşitliliği genelinde kimyasal güvenliğin değerlendirilmesi, sadece geleneksel toksisite testleriyle değil, aynı zamanda yeni yaklaşım yöntemleriyle de kalıcı bir zorluk olmuştur. Karşılaştırmalı ve öngörücü toksikolojideki ilerlemeler, farklı türlerin göreceli duyarlılığını anlamak için çerçeveler sağlamıştır ve hesaplama yöntemlerindeki teknolojik gelişmeler bu yöntemlerin uygulanabilirliğini arttırmaya devam etmektedir. Son on yılda, türler arası ekstrapolasyon için öngörücü yaklaşımları desteklemek ve tipik model organizmaların 5,6,7,8’in ötesinde kimyasal güvenlik değerlendirmelerini geliştirmek için mevcut gen ve protein dizisi veritabanlarından ve belirli kimyasal moleküler hedeflerin bilgisinden yararlanan çeşitli stratejiler tartışılmıştır.
Bilimi eyleme geçirmek, öngörücü toksikolojideki bu temel çalışmalara dayanmak, kimyasal test çabalarına öncelik vermek ve karar vermeyi desteklemek için, ABD Çevre Koruma Ajansı Türler Arası Duyarlılığı Tahmin Etmek için Dizi Hizalama (SeqAPASS) aracı oluşturuldu. Bu araç,9. türlerin çeşitliliği boyunca kimyasal duyarlılığı tahmin etmek için sürekli genişleyen protein dizisi bilgilerinin genel depolarını kullanan halka açık ve serbestçe kullanılabilen web tabanlı bir uygulamadır. Bir türün belirli bir kimyasala karşı göreceli içsel duyarlılığının, o kimyasalın bilinen protein hedeflerinin korunumunu değerlendirerek belirlenebileceği ilkesine dayanarak, bu araç, bilinen hassasiyeti olan bir türün protein amino asit dizilerini, mevcut protein dizisi verileriyle tüm türlere karşı hızla karşılaştırır. Bu değerlendirme, (1) birincil amino asit dizisi, (2) fonksiyonel alan ve (3) kritik amino asit kalıntısı karşılaştırmaları dahil olmak üzere, her biri kimyasal-protein etkileşimi hakkında daha derinlemesine bilgi gerektiren ve duyarlılık tahmininde daha fazla taksonomik çözünürlük sağlayan üç analiz seviyesi ile tamamlanır. SeqAPAS’ın önemli bir gücü, kullanıcıların, ilgilendikleri kimyasal-protein veya protein-protein etkileşimi ile ilgili ne kadar bilgi mevcut olduğuna bağlı olarak hedef korumaya yönelik ek kanıt satırları ekleyerek değerlendirmelerini özelleştirebilmeleri ve rafine edebilmeleridir.
İlk versiyon 2016 yılında piyasaya sürüldü ve bu da kullanıcıların birincil amino asit dizilerini ve fonksiyonel etki alanlarını kimyasal duyarlılığı tahmin etmek için akıcı bir şekilde değerlendirmelerine izin verdi ve minimum veri görselleştirme yetenekleri içeriyordu (Tablo 1). Bireysel amino asit farklılıklarının, türlerin kimyasal duyarlılığını etkileyebilecek kimyasal-protein etkileşimlerinde türler arası farklılıkların önemli belirleyicileri olduğu gösterilmiştir10,11,12. Bu nedenle, doğrudan kimyasal etkileşim için önemli olan kritik amino asitleri dikkate almak için sonraki versiyonlar geliştirilmiştir13. Paydaş ve kullanıcı geri bildirimlerine yanıt veren bu araç, türler arası ekstrapolasyondaki zorlukları ele almak için hem araştırmacıların hem de düzenleyici toplulukların ihtiyaçlarını karşılamak üzere tasarlanmış ek yeni özelliklerle yıllık sürüm sürümlerine tabi tutulmuştur (Tablo 1). 2020’de SeqAPASS sürüm 5.0’ın piyasaya sürülmesi, veri görselleştirme ve veri sentezi seçeneklerini, harici bağlantıları, özet tablo ve rapor seçeneklerini ve grafik özelliklerini içeren kullanıcı merkezli özellikler ortaya çıkardı. Genel olarak, bu sürümün yeni nitelikleri ve yetenekleri veri sentezini, harici veritabanları arasında birlikte çalışabilirliği ve türler arası duyarlılık tahminleri için veri yorumlama kolaylığını geliştirdi.
Protocol
Representative Results
Discussion
Toksikolojik açıdan ilgi çekici kimyasallara maruz kalabilecek canlı organizmaların genomik, fenotipik, fizyolojik ve davranışsal çeşitliliğini yakalamak için yeterli türün ampirik olarak test edilmesinin mümkün olmadığı yaygın olarak kabul edilmektedir. SeqAPAS’ın amacı, moleküler düzeyde karşılaştırmalar yoluyla test edilen organizmalardan yüzlerce veya binlerce başka türe kimyasal toksisite verilerinin / bilgisinin ekstrapolasyonuna yardımcı olmak ve bilgilendirmek için mevcut ve süre…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Yazarlar, Dr. Daniel L. Villeneuve’e (U.S. EPA, Center for Computational Toxicology and Exposure) ve Dr. Jon A. Doering’e (Louisiana State University, Çevre Bilimleri Bölümü) makalenin daha önceki bir taslağı hakkında yorum yaptıkları için teşekkür etmektedir. Bu çalışma ABD Çevre Koruma Ajansı tarafından desteklenmiştir. Bu makalede ifade edilen görüşler yazarların görüşleridir ve ABD Çevre Koruma Ajansı’nın görüşlerini veya politikalarını yansıtmak zorunda değildir, ayrıca ticari adların veya ticari ürünlerin belirtilmesi federal hükümet tarafından onaylandığını göstermez.
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. |
References
- 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).
- 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).
- Brooks, B. W., et al. Toxicology advances for 21st century chemical pollution. One Earth. 2 (4), 312-316 (2020).
- Kostal, J., Voutchkova-Kostal, A. Going all in: A strategic investment in in silico toxicology. Chemical Research in Toxicology. 33 (4), 880-888 (2020).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Erdmanis, L., et al. Association of neonicotinoid insensitivity with a conserved residue in the loop d binding region of the tick nicotinic acetylcholine receptor. Biochemistry. 51 (23), 4627-4629 (2012).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Richardson, S. J. Cell and molecular biology of transthyretin and thyroid hormones. International Review of Cytology. 258, 137-193 (2007).
- 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).
- Iakovleva, I., et al. Tetrabromobisphenol A is an efficient stabilizer of the transthyretin tetramer. PLoS One. 11 (4), 0153529 (2016).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- National Pollutant Discharge Elimination System (NPDES). United States Environmental Protection Agency Available from: https://www.epa.gov/npdes/npdes-resources (2018)
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Manglik, A., et al. Crystal structure of the µ-opioid receptor bound to a morphinan antagonist. Nature. 485 (7398), 321-326 (2012).
- Comer, S. D., Cahill, C. M. Fentanyl: Receptor pharmacology, abuse potential, and implications for treatment. Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 106, 49-57 (2019).
- 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).
- Huang, W., et al. Structural insights into µ-opioid receptor activation. Nature. 524 (7565), 315-321 (2015).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- ECOTOX User Guide: ECOTOXicology Knowledgebase System. EPA, United States Environmental Protection Agency Available from: https://cfpub.epa.gov/ecotox/index.cfm (2021)
- ECOS Environmental Conservation Online System. U.S. Fish & Wildlife Service Available from: https://ecos.fws.gov/ecp/ (2021)
