Interpretando dados de Proteomics

Por Shelley Farrar, CAM, BSc

Proteomes refere o grupo completo de proteínas expressadas por um organismo ou por um sistema biológico. Proteomics é, conseqüentemente, o estudo em grande escala dos proteomes, explorando uma escala das actividades da proteína que incluem a expressão, o movimento e a interacção. Proteomics toma uma aproximação quantitativa aos estudos da genómica funcional e de sistemas biológicos com o uso dos conjunto de dados extensivos formados por lista de proteínas.

O advento do proteomics da espingarda, identificando proteínas em misturas complexas com as tecnologias da alto-produção, significou que os métodos adicionais estão exigidos interpretar as grandes lista resultantes de proteínas identificadas. As ferramentas da bioestatística e da bioinformática foram aplicadas à interpretação de dados do proteomics.

Pesquisa no campo do proteomics. Novas tecnologias para o estudo de macromoléculas biológicas. Crédito de imagem: Sergei Drozd/Shutterstock
Pesquisa no campo do proteomics. Novas tecnologias para o estudo de macromoléculas biológicas. Crédito de imagem: Sergei Drozd/Shutterstock

Interpretando dados de Proteomics com anotação da ontologia do gene

A importância biológica da vasta quantidade de proteínas identificadas obtidas tem que ser extraída com o uso da anotação funcional. A anotação funcional de dados do proteomics permite a mineração de bases de dados biológicas da informação prever a função de uma proteína. A classificação dos genes e das proteínas de acordo com seus papéis em sistemas biológicos é igualmente a fundação para a análise dos relacionamentos e das interacções entre eles.

A ontologia do gene (GO) é uma iniciativa da bioinformática para desenvolver um vocabulário controlado para todos os eukaryotes que podem classificar o gene ou a proteína em uma categoria.

Esta anotação significa que a descrição está dentro de um de três domínios:

  1. Um processo biológico.
  2. Uma função molecular.
  3. Um componente celular.

VÃO as anotações são hierárquicas, com mais termos anotados general no fim mais alto da hierarquia e mais termos anotados específico na gama mais baixa. Isto permite o traçado dos relacionamentos entre do pai mais alto potencial múltiplo do ` da criança do `' termo e os termos mais baixos'. Os genes e as proteínas são anotados conseqüentemente para baixo dentro da hierarquia e podem ser seguidos aos três domínios originais.

A base de dados IR é revisada constantemente com as limas novas da anotação para reflectir o melhor conhecimento de um relacionamento e para remover os termos obsoletos.

Análise do enriquecimento de dados de Proteomics

A análise do enriquecimento pode ser usada para identificar o overrepresentation da informação biológica em lista longas da proteína e para permiti-lo o visualização de processos biológicos. As tomadas da análise do enriquecimento VÃO termos e usam-nos para resumir os caminhos biológicos que são relacionados muito provavelmente aos dados proteomic. As metodologias estatísticas são usadas para comparar a abundância de termos GO no conjunto de dados com a abundância natural em um conjunto de dados da referência.

Os termos são extraídos que overrepresented no conjunto de dados do proteomics pelo cálculo de um p-valor. Há sobre 60 ferramentas de software desenvolvidas para calcular a análise do enriquecimento com os algoritmos do enriquecimento.

Os algoritmos diferentes são usados segundo se um termo da anotação está sendo testado em um momento através da análise singular do enriquecimento (SEA) ou se o genoma inteiro está sendo levado em consideração através dos algoritmos ajustados do enriquecimento do gene (GSEA).

Análise de rede biológica de dados de Proteomics

Um caminho biológico é a série de reacções químicas celulares que causa junto um efeito biológico. Enquanto as proteínas são envolvidas nas reacções químicas, podem ser combinadas em bases de dados do caminho para permitir que nós interpretem o tipo de processo biológico dentro do conjunto de dados do proteomics. Os métodos os mais simples analisam as lista da proteína para as abundâncias que representam um caminho particular.

Diversos modelos de rede biológicos foram desenvolvidos que ajudam na interpretação de dados do proteomics simulando sistemas biológicos. Permitem a verificação experimental dos processos envolvidos e da simulação de interacções celulares complexas. Isto significa que as conseqüências de cada caminho biológico podem ser projectadas.

O software foi desenvolvido igualmente para ajudar no visualização de processos biológicos. As ferramentas computacionais podem processar conjunto de dados em grande escala do proteome integrando os resultados da análise funcional do enriquecimento, de modo que as anotações overrepresented possam ser indicadas como uma rede.

Um visualização mais fácil da interpretação dos dados do proteomics pode ser feito com esta aproximação computacional. O indicador resultante da rede inclui os nós que estão associados com um componente molecular tal como proteínas, enquanto as bordas são associadas com os tipos diferentes de interacção entre nós. Processando dados do proteomics desta maneira, interpretar lista longas de proteínas é facilitada e a informação biológica resultante pode ser aplicada a uma variedade de perguntas dentro do campo do proteomics.

Fontes:

  1. https://www.ebi.ac.uk/training/online/course/proteomics-introduction-ebi-resources/what-proteomics
  2. Carnielli, C.M. e outros 2015. Anotação funcional do ` e interpretação biológica da acta dos dados', do Biochimica e do Biophysica do proteomics, 1, pp. 46-54. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1570963914002799
  3. http://geneontology.org/page/go-enrichment-analysis
  4. Schmidt, A. e outros 2014. Análise da bioinformática do ` de dados do proteomics', biologia de sistemas de BMC, 8, S3. https://bmcsystbiol.biomedcentral.com/articles/10.1186/1752-0509-8-S2-S3
  5. Oveland, E. 2015. ` Que vê o proteome: como visualizar dados do proteomics? ', Proteomics, 15, pp. 1341-1355.

[Leitura adicional: Proteomics]

Last Updated: Feb 26, 2019

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