Ву Эньхуэй, Цяо Лян*
Химия кафедрасы, Фудан университеті, Шанхай 200433, Қытай
Микроорганизмдер адамның ауруларымен және денсаулығымен тығыз байланысты. Микробтық қауымдастықтың құрамын және олардың функцияларын қалай түсінуге болады - бұл шұғыл зерттеуді қажет ететін негізгі мәселе. Соңғы жылдары метапротеомика микроорганизмдердің құрамы мен қызметін зерттеудің маңызды техникалық құралына айналды. Дегенмен, микробтық қауымдастық үлгілерінің күрделілігі мен жоғары гетерогенділігіне байланысты үлгіні өңдеу, масс-спектрометрия деректерін алу және деректерді талдау қазіргі уақытта метапротеомика алдында тұрған үш негізгі мәселеге айналды. Метапротеомика талдауында жиі үлгілердің әртүрлі түрлерін алдын ала өңдеуді оңтайландыру және әртүрлі микробты бөлу, байыту, экстракция және лизис схемаларын қабылдау қажет. Бір түрдің протеомына ұқсас, метапротеомикадағы масс-спектрометрлік деректерді алу режимдеріне деректерге тәуелді алу (DDA) режимі және деректерге тәуелсіз алу (DIA) режимі кіреді. DIA деректерін жинау режимі үлгінің пептидтік ақпаратын толығымен жинай алады және үлкен даму әлеуетіне ие. Алайда, метапротеом үлгілерінің күрделілігіне байланысты оның DIA деректерін талдау метапротеомиканы терең қамтуға кедергі келтіретін негізгі мәселеге айналды. Деректерді талдау тұрғысынан ең маңызды қадам - ақуыз тізбегі деректер базасын құру. Мәліметтер қорының көлемі мен толықтығы идентификациялар санына үлкен әсер етіп қана қоймайды, сонымен қатар түрлер мен функционалдық деңгейде талдауға әсер етеді. Қазіргі уақытта метапротеомдық деректер базасын құрудың алтын стандарты метагеномға негізделген ақуыз тізбегі деректер базасы болып табылады. Сонымен қатар, итерациялық іздеуге негізделген жалпыға қолжетімді деректер базасын сүзу әдісі де күшті тәжірибелік құндылыққа ие екендігі дәлелденді. Деректерді талдаудың нақты стратегиялары тұрғысынан пептидтік орталықтандырылған DIA деректерін талдау әдістері абсолютті негізгі ағымды алды. Терең оқыту мен жасанды интеллект дамуымен ол макропротеомдық деректерді талдаудың дәлдігін, қамтуын және талдау жылдамдығын айтарлықтай арттырады. Төменгі ағындағы биоинформатика талдауы тұрғысынан соңғы жылдары микробтық қауымдастықтың құрамын алу үшін ақуыз деңгейінде, пептидтік деңгейде және ген деңгейінде түрлердің аннотациясын орындай алатын аннотация құралдарының сериясы әзірленді. Басқа омикалық әдістермен салыстырғанда микробтық қауымдастықтың функционалдық талдауы макропротеомиканың бірегей ерекшелігі болып табылады. Макропротеомика микробтық қауымдастықтарды мульти-омикалық талдаудың маңызды бөлігіне айналды және әлі де қамту тереңдігі, анықтау сезімталдығы және деректерді талдаудың толықтығы тұрғысынан үлкен даму әлеуетіне ие.
01 Үлгіні алдын ала өңдеу
Қазіргі уақытта метапротеомика технологиясы адамның микробиомасын, топырақты, азық-түлікті, мұхитты, белсенді шламды және басқа да салаларын зерттеуде кеңінен қолданылады. Бір түрдің протеомдық талдауымен салыстырғанда, күрделі үлгілердің метапротеомының үлгілік алдын ала өңдеуі көп қиындықтарға тап болады. Нақты үлгілердегі микробтық құрам күрделі, молшылықтың динамикалық диапазоны үлкен, микроорганизмдердің әртүрлі типтерінің жасуша қабырғасының құрылымы өте әртүрлі және үлгілерде көбінесе негізгі ақуыздар мен басқа қоспалар көп болады. Сондықтан, метапротеомды талдау кезінде жиі үлгілердің әртүрлі түрлерін оңтайландыру және әртүрлі микробты бөлу, байыту, экстракция және лизис схемаларын қабылдау қажет.
Әртүрлі үлгілерден микробтық метапротеомдарды алудың белгілі бір ұқсастықтарымен қатар кейбір айырмашылықтары бар, бірақ қазіргі уақытта метапротеом үлгілерінің әртүрлі типтері үшін бірыңғай алдын ала өңдеу процесі жоқ.
02 Масс-спектрометрия деректерін алу
Мылтық протеомын талдауда алдын ала өңдеуден кейінгі пептидті қоспа алдымен хроматографиялық колонкада бөлінеді, содан кейін ионизациядан кейін деректерді алу үшін масс-спектрометрге түседі. Бір түрдегі протеомды талдауға ұқсас, макропротеомды талдаудағы масс-спектрометрия деректерін алу режимдері DDA режимі мен DIA режимін қамтиды.
Масс-спектрометрлік құралдардың үздіксіз қайталануы және жаңартылуы кезінде метапротеомға жоғары сезімталдығы мен рұқсаты бар масс-спектрометрия құралдары қолданылады, сонымен қатар метапротеомды талдаудың қамту тереңдігі де үздіксіз жетілдірілуде. Метапротеомда ұзақ уақыт бойы Orbitrap басқаратын жоғары ажыратымдылықты масс-спектрометриялық аспаптар сериясы кеңінен қолданылды.
Түпнұсқа мәтіннің 1-кестесінде үлгі түрі, талдау стратегиясы, масс-спектрометрия құралы, алу әдісі, талдау бағдарламалық құралы және идентификациялар саны бойынша 2011 жылдан қазіргі уақытқа дейін метапротеомика бойынша кейбір репрезентативті зерттеулер көрсетілген.
03 Масс-спектрометрия деректерін талдау
3.1 DDA деректерін талдау стратегиясы
3.1.1 Деректер базасын іздеу
3.1.2жаңаданреттілік стратегиясы
3.2 ІІД деректерін талдау стратегиясы
04Түрлердің классификациясы және функционалдық аннотация
Әртүрлі таксономиялық деңгейлердегі микробтық қауымдастықтың құрамы микробиоманы зерттеудегі негізгі зерттеу бағыттарының бірі болып табылады. Соңғы жылдары микробтық қауымдастықтың құрамын алу үшін белок деңгейінде, пептидтік деңгейде және ген деңгейінде түрлерге аннотация жасау үшін бірқатар аннотация құралдары әзірленді.
Функционалдық аннотацияның мәні мақсатты ақуыз тізбегін функционалдық ақуыз тізбегі дерекқорымен салыстыру болып табылады. GO, COG, KEGG, eggNOG және т.б. сияқты гендік функция дерекқорларын пайдалана отырып, макропротеомдармен анықталған ақуыздарға әртүрлі функционалды аннотация талдауларын жүргізуге болады. Аннотация құралдарына Blast2GO, DAVID, KOBAS және т.б.
05Қорытынды және болжам
Микроорганизмдер адам денсаулығы мен ауруында маңызды рөл атқарады. Соңғы жылдары метапротеомика микробтық қауымдастықтардың қызметін зерттеудің маңызды техникалық құралына айналды. Метапротеомиканың аналитикалық процесі бір түрді протеомикаға ұқсас, бірақ метапротеомиканың зерттеу объектісінің күрделілігіне байланысты талдаудың әрбір қадамында үлгіні алдын ала өңдеуден, деректерді жинаудан деректерді талдауға дейін нақты зерттеу стратегияларын қабылдау қажет. Қазіргі уақытта алдын ала өңдеу әдістерін жетілдірудің, масс-спектрометрия технологиясының үздіксіз инновациясының және биоинформатиканың қарқынды дамуының арқасында метапротеомика сәйкестендіру тереңдігі мен қолдану ауқымында үлкен жетістіктерге жетті.
Макропротеом үлгілерін алдын ала өңдеу процесінде алдымен үлгінің табиғатын ескеру қажет. Микроорганизмдерді қоршаған орта жасушалары мен белоктардан қалай бөлуге болатындығы макропротеомалардың алдында тұрған негізгі мәселелердің бірі болып табылады, ал бөлу тиімділігі мен микробтық жоғалту арасындағы тепе-теңдік шешілуі керек өзекті мәселе болып табылады. Екіншіден, микроорганизмдердің ақуызды экстракциясы әртүрлі бактериялардың құрылымдық гетерогенділігінен туындаған айырмашылықтарды ескеруі керек. Бақылау диапазонындағы макропротеом үлгілері де арнайы алдын ала өңдеу әдістерін қажет етеді.
Масса-спектрометрия құралдары тұрғысынан, негізгі масс-спектрометрлік аспаптар LTQ-Orbitrap және Q Exactive сияқты Orbitrap массанализаторларына негізделген масс-спектрометрлерден timsTOF Pro сияқты ұшу уақытының иондық қозғалғыштығына негізделген масс-спектрометрлерге көшті. . Иондардың қозғалғыштығы өлшемі туралы ақпараты бар құралдардың timsTOF сериясы жоғары анықтау дәлдігіне, төмен анықтау шегіне және жақсы қайталануға ие. Олар бірте-бірте бір түрдің протеомы, метапротеомы және метаболомы сияқты масс-спектрометрияны анықтауды қажет ететін әртүрлі зерттеу салаларында маңызды құралдарға айналды. Ұзақ уақыт бойы масс-спектрометриялық құралдардың динамикалық диапазоны метапротеомды зерттеудің ақуызды қамту тереңдігін шектегенін атап өткен жөн. Болашақта үлкен динамикалық диапазоны бар масс-спектрометриялық аспаптар метапротеомдардағы ақуызды анықтаудың сезімталдығы мен дәлдігін жақсарта алады.
Масс-спектрометрия деректерін алу үшін, DIA деректерін жинау режимі бір түрдің протеомында кеңінен қабылданғанымен, қазіргі макропротеомдық талдаулардың көпшілігі әлі де DDA деректерін жинау режимін пайдаланады. DIA деректерін алу режимі үлгінің фрагменті иондық ақпаратын толық ала алады және DDA деректерін алу режимімен салыстырғанда оның макропротеом үлгісінің пептидтік ақпаратын толық алу мүмкіндігі бар. Дегенмен, ІІД деректерінің жоғары күрделілігіне байланысты DIA макропротеом деректерін талдау әлі де үлкен қиындықтарға тап болып отыр. Жасанды интеллект пен терең оқытуды дамыту ІІД деректерін талдаудың дәлдігі мен толықтығын арттырады деп күтілуде.
Метапротеомика деректерін талдауда негізгі қадамдардың бірі ақуыз тізбегі дерекқорын құру болып табылады. Ішек флорасы сияқты танымал зерттеу бағыттары үшін IGC және HMP сияқты ішек микробтық деректер қорын қолдануға болады және жақсы сәйкестендіру нәтижелеріне қол жеткізілді. Басқа метапротеомика талдауларының көпшілігі үшін ең тиімді дерекқорды құру стратегиясы метагеномдық реттілік деректеріне негізделген үлгіге тән ақуыз тізбегі дерекқорын құру болып табылады. Күрделілігі жоғары және үлкен динамикалық диапазоны бар микробтық қауымдастық үлгілері үшін аз мөлшердегі түрлердің идентификациясын арттыру үшін секвенирлеу тереңдігін ұлғайту қажет, осылайша ақуыз тізбегі дерекқорын қамтуды жақсарту қажет. Деректерді тізбелеу болмаған кезде жалпы дерекқорды оңтайландыру үшін итеративті іздеу әдісін пайдалануға болады. Дегенмен, қайталанатын іздеу FDR сапасын бақылауға әсер етуі мүмкін, сондықтан іздеу нәтижелерін мұқият тексеру қажет. Сонымен қатар, FDR сапаны бақылаудың дәстүрлі үлгілерінің метапротеомика талдауында қолданылуы әлі де зерттеуге тұрарлық. Іздеу стратегиясы тұрғысынан гибридті спектрлік кітапхана стратегиясы DIA метапротеомикасының қамту тереңдігін жақсарта алады. Соңғы жылдары терең оқыту негізінде жасалған болжамды спектрлік кітапхана DIA протеомикасында жоғары өнімділікті көрсетті. Дегенмен, метапротеомдық дерекқорлар көбінесе миллиондаған ақуыз жазбаларын қамтиды, бұл болжамды спектрлік кітапханалардың үлкен масштабына әкеледі, көптеген есептеу ресурстарын тұтынады және үлкен іздеу кеңістігіне әкеледі. Сонымен қатар, метапротеомдардағы ақуыз тізбегі арасындағы ұқсастық айтарлықтай өзгереді, бұл спектрлік кітапхананы болжау моделінің дәлдігін қамтамасыз етуді қиындатады, сондықтан болжамды спектрлік кітапханалар метапротеомикада кеңінен қолданылмаған. Сонымен қатар, жоғары дәйектілікке ұқсас ақуыздардың метапротеомика талдауына қолдану үшін жаңа ақуызды қорытындылау және жіктеу аннотациялау стратегияларын әзірлеу қажет.
Қорытындылай келе, дамып келе жатқан микробиоманы зерттеу технологиясы ретінде метапротеомика технологиясы маңызды зерттеу нәтижелеріне қол жеткізді және сонымен қатар үлкен даму әлеуетіне ие.
Жіберу уақыты: 30 тамыз 2024 ж