Обновлено 27.05.2009 Автор: Т.В. Андреевский
Т. В. Андреевский, лаб. системной биологии
Институт биомедицинской химии РАМН
I. Протеомика (LCMS):
1. "top down" (уровень интактных белков)
2. "bottom up" (пептидный уровень): MS/MS; AMT (точная массовая метка)
III. Транскриптомика
1. Уровень интерпретации.
Непосредственная интерпретация данных, получаемых из приборов.
Примеры: идентификация кДНК, пептидов, метаболитов.
2 (опциональный). Уровень экстраполяции полученных данных.
Примеры: определение белков на основе данных о пептидах.
3. Уровень сравнения нескольких экспериментов
Сравнение результатов различных экспериментов:
- выравнивание (где необходимо, например, хроматограмм),
- нормализация интенсивности,
- качественное сравнение нескольких экспериментов
- (полу)количественный анализ
4. Уровень обобщения
Организация полученных данных в общей модели
За все уровни анализа для транскриптомики у нас отвечает пакет GeneSpring GX + FE.
Функции:
Для примера здесь представлена иллюстрация возможностей GeneSpring для 3 и 4 уровней, т.е. уровня сравнения и уровня обобщения, т.е. организации данных в общей модели. Он может накладывать результаты полученные в эксперименте на известные метаболические пути. Например, ниже представлены интенсивности сигналов в контроле и эксперименте для сети генов, участвующих в апоптозе. Цветом обозначена интенсивность сигнала. Для каждого гена интенсивности контроля и эксперимента представлены в соответствующей половине прямоугольника, обозначающего данный ген.
Протеомика: SpectrumMill, Mascot, MassHunter и GeneSpringMS
Метаболомика: Chemstation, MassHunter и AMDIS
• Элиминация спектров с высоким уровнем шума и спектров плохого качества.
• Обработка спектров, полученных на масс-спектрометрах различных производителей
• Выбор поиска по MS/MS спектрам или PMF против базы данных белков, ДНК или белков+ДНК
• Учет пост-трансляционных или химических модификаций аминокислотных остатков при идентификации белков.
• Проведение обработки данных для de novo последовательностей неизвестных белков.
• Редактирование списка фиксированных и вариабельных модификаций.
• Расчет первичной структуры пептида из известной массы и частично известных аминокислот.
• Отображение изотопного распределения для пептидов.
• Экстраполяция последовательностей белков по идентифицированным пептидам
• Объединение спектров нескольких экспериментов в один обобщенный спектр для улучшения предсказательной силы экстраполяции белков
• Вывод результатов поиска и идентификации в различных формах (список пептидов, список белков, список белков с соответствующими идентифицированными пептидами, сравнение разных поисков) с возможностью полного или избирательного отображения по таким параметрам как вероятностная оценка белка, pI пептида, вид организма, аминокислотная последовательность идентифицированного пептида, химические и пост-трансляционные модификации, величина m/z, масса белка, время удержания и проч.
• Работа с общепринятыми базами данных (NCBI Swiss Prot TrEMBL), а также загрузка и обновление баз данных.Сравнение последовательности идентифицированных пептидов для гомологичных или ортологичных белков.
• Поиск всех мутантных форм белка.
• Экспорт результатов в формате Excel и html.
• Многопользовательский, "многокомпьютерный" веб-интерфейс
ПО для метаболомики представляет собой поставляемые вместе с приборами программы типа MassHunter и Chemstation и AMDIS. Например в состав Chemstation в поставке для газового хроматографа входит модуль распознавания химических соединений путем сравнения полученных и библиотечных спектров для чистых веществ.
- В состав входит библиотека масс-спектров NIST 2005 содержащая более 150000 спектров для соединений и их производных, библиотеки Pmw_Tox3 (Phleger) и Wiley, содержащие более 30000 спектров для соединений и ориентированные на проведение токсикологического анализа и содержащие спектры для лекарственных веществ, их метаболитов и их производных.
- Общее количество спектров для соединений - 180000.
- Поиск возможен как в автоматическом, так и в ручном режиме.
- Осуществляется по совокупности библиотек.
- Возможно сделать вычитание спектров, позволяя разделить компоненты с близкими временами удерживания и идентифицировать каждое.
ПО для более удобной работы со сложными хроматограммами.
- В автоматическом режиме проводит деконволюцию неразделенных пиков на сложных хроматограммах и идентификацию компонентов по библиотечным спектрам.
- выстраивает профили хроматограмм по наиболее интенсивным ионам присутствующим в спектре хроматографического пика
- оценивает совпадение профилей для создания индивидуального спектра каждого компонента в неразделенном пике
- проводит библиотечный поиск
Общий подход основан на выравнивании и нормализации данных любого хроматографического анализа с последующей оценкой интенсивности и времени удерживания пиков при данном m/z
Представление профиля XC-MS (LC-MS и GC-MS) в виде двумерного изображения:
Результат одного прохода XC-MS представляют в виде двумерного изображения с осью абсцисс в виде времени удерживания и осью ординат в виде отношения массы к заряду, где цветом изображают интенсивность сигнала в соответствующих координатах. После чего к такому представлению применяют алгоритмы выравнивания и нормализации.
Близкой и наиболее наглядной аналогией этого является процесс наложения изображений. При наложении изображений два изображения с разными осями координат, с разным масштабом и интенсивностью посредством различных преобразований можно привести в соответствие друг с другом. Т.е. выделяются области одинаковой интенсивности, ищутся углы, реперные точки, которые потом ставят в соответствие друг с другом и производят различные преобразования систем координат для приведения их в соответствие. в результате из двух изображений получают целостную картину. Здесь необходимо отметить, что возможно провести выравнивание общих частей изображений, интенсивности изображений и возможна достройка всего изображения по общим частям двух неполных изображений
(Image and Vision Computing, 2003. 1(11): 977-1000)
По сути аналогично действуют при выравнивании профилей XC-MS с тем исключением, что нельзя напрямую использовать ПО для наложения изображений, ввиду того, что оно воспринимает такую пеструю картину как шум. Поэтому используется более специализированное ПО.
Два подхода к выравниванию:
| Программное обеспечение | URL |
| OpenMS | |
| TOPP | |
| TPP | |
| XCMS | |
| CPM | |
| OBI-Warp | |
| Recalibrate_using_MSMS | |
| SpecArray | http://tools.proteomecenter.org/ SpecArray.php |
| ChAMS | http://www.pasteur.fr/recherche/unites/Biolsys/chams/index.htm |
| LCMSWARP | |
| PETAL | |
| SuperHirn | http://tools.proteomecenter.org/wiki/index.php?title=Software:SuperHirn |
| GeneSpringMS | имеющееся в распоряжении коммерческое программное обеспечение |
Colin A. Smith, Elizabeth J. Want, Grace O'Maille, Ruben Abagyan, Gary Siuzdak; XCMS: Processing Mass Spectrometry Data for Metabolite Profiling Using Nonlinear Peak Alignment, Matching, and Identification. Anal. Chem., 78 (3), 779 -787
Возможности:
- нелинейное выравнивание времени удерживания,
- детекция пиков
- согласованная фильтрация
- согласование пиков
- манипуляция данными
- визуализация данных
- отбор пиков,
- относительный количественный анализ без использования меток
- данные экспортируются в текстовые файлы с разделителями и графические файлы.
Здесь представлен пример работы этой программы: мы проанализировали группу контроля в сравнении с экспериментальной группой по 4 прохода каждая. На данном рисунке представлен пример одного из выровненных пиков на хроматограмме. Причем время удерживание представляет собой среднее выровненное время удерживания. Здесь хорошо видны различия между экспериментальной группой и группой контроля.
Инструмент для количественного анализа многомерных данных LCMS в подходе без использования метки, разработанный группой Aebersold в институте Institute of Molecular Systems Biology (ETHZ, Швейцария). Разработан на C++ и работает в среде Unix (тестирован на Linux и OS X).
Mueller, LN, Rinner, O, Schmidt, A, Letarte, S, Bodenmiller, B, Brusniak, MY, Vitek, O, Aebersold, R and Muller, M SuperHirn - a novel tool for high resolution LC-MS-based peptide/protein profiling. Proteomics, 2007. 7(19): стр. 3470-80.
Возможности:
- Анализ бинарного сходства проходов LC-MS (воспроизводимость интенсивности, перекрывание пиков)
- Нормализация интенсивности пиков
- Автоматическое профилирование спектров
- Выборочное профилирование пептидов/белков: корреляция профиля пептидов/белков с данным выбранным профилем
- Количественный анализ без использования меток
- Обрабатываемые данные характеризуются большим объемом: объем данных одного прохода в среднем варьирует от 200 до 1000 МБ
- Обрабатывающее ПО чаще всего оперирует всем объемом данных, т.е. для сравнения только двух хроматограмм может потребоваться до 2 ГБ оперативной памяти
- Обработка данных требует процессора способного к быстрым конвейерным вычислениям
- Данные характеризуются быстрым их накоплением
- Обрабатывающее ПО универсально и имеет возможность многопользовательского режима, т.е. необходима возможность безболезненного выделения процессорного времени и памяти для нескольких пользователей
- Работа под различными ОС
| < Предыдущая | Следующая > |
|---|
