Interpretación de los datos de Proteomics

Por Shelley Farrar, MSc, BSCA

Proteomes refiere al equipo completo de proteínas expresadas por un organismo o un sistema biológico. Proteomics es, por lo tanto, el estudio en grande de proteomes, explorando un alcance de las actividades de la proteína incluyendo la expresión, el movimiento y la acción recíproca. Proteomics lleva una aproximación cuantitativa los estudios de la genómica funcional y de los sistemas biológicos con el uso de los grupos de datos extensos formados por los filetes de proteínas.

El advenimiento del proteomics de la escopeta, determinando las proteínas en mezclas complejas con tecnologías de la alto-producción, ha significado que los métodos adicionales están requeridos interpretar los filetes grandes resultantes de proteínas determinadas. Las herramientas de la bioestadística y de la bioinformática se han aplicado a la interpretación de los datos del proteomics.

Investigación en el campo del proteomics. Nuevas tecnologías para el estudio de macromoléculas biológicas. Haber de imagen: Sergei Drozd/Shutterstock
Investigación en el campo del proteomics. Nuevas tecnologías para el estudio de macromoléculas biológicas. Haber de imagen: Sergei Drozd/Shutterstock

Interpretación de los datos de Proteomics con la anotación de la ontología del gen

La importancia biológica de la gran cantidad de proteínas determinadas obtenidas tiene que ser extraída con el uso de la anotación funcional. La anotación funcional de los datos del proteomics permite la explotación minera de las bases de datos biológicas de la información predecir la función de una proteína. La clasificación de genes y de proteínas según sus papeles en sistemas biológicos es también el asiento para el análisis de lazos y de acciones recíprocas entre ellas.

La ontología del gen (GO) es una iniciativa de la bioinformática para desarrollar un vocabulario controlado para todos los eucariotas que puedan clasificar el gen o la proteína en una categoría.

Esta anotación significa que la descripción está dentro de uno de tres dominios:

  1. Un proceso biológico.
  2. Una función molecular.
  3. Un componente celular.

VAN las anotaciones son jerárquicas, con más términos anotados general en el más de gama alta de la jerarquía y más los términos anotados específico en el más bajo. Esto permite el trazado de lazos entre los términos más inferiores del padre más alto potencialmente múltiple del ` del niño del `' término y'. Los genes y las proteínas por lo tanto se anotan hacia abajo dentro de la jerarquía y se pueden trazar a los tres dominios originales.

La base de datos del IR se revisa constante con los nuevos archivos de la anotación para reflejar un mejor conocimiento de un lazo y para quitar términos obsoletos.

Análisis del enriquecimiento de los datos de Proteomics

El análisis del enriquecimiento se puede utilizar para determinar la sobrerepresentación de la información biológica en filetes largos de la proteína y para tener en cuenta la visualización de procesos biológicos. Las tomas del análisis del enriquecimiento VAN los términos y los utilizan para resumir los caminos biológicos que se relacionan muy probablemente con los datos proteomic. Las metodologías estadísticas se utilizan para comparar la abundancia de términos GO en el grupo de datos con la abundancia natural en un grupo de datos de la referencia.

Se extraen los términos que son sobrerepresentados en el grupo de datos del proteomics por el cálculo de un p-valor. Hay sobre 60 herramientas de software desarrolladas para calcular análisis del enriquecimiento con algoritmos del enriquecimiento.

Diversos algoritmos se utilizan dependiendo de si un término de la anotación se está probando al mismo tiempo vía análisis singular del enriquecimiento (SEA) o si el genoma entero se está teniendo en cuenta vía algoritmos determinados del enriquecimiento del gen (GSEA).

Análisis de red biológico de los datos de Proteomics

Un camino biológico es la serie de reacciones químicas celulares que junto causa un efecto biológico. Mientras que las proteínas están implicadas en las reacciones químicas, pueden ser combinadas en bases de datos del camino para permitir que interpretemos el tipo de proceso biológico dentro del grupo de datos del proteomics. Los métodos más simples analizan los filetes de la proteína para la abundancia que representa un camino determinado.

Se han desarrollado varios modelos de red biológicos que ayudan en la interpretación de los datos del proteomics simulando sistemas biológicos. Permiten la verificación experimental de los procesos implicados y de la simulación de acciones recíprocas celulares complejas. Esto significa que las consecuencias de cada camino biológico pueden ser proyectadas.

El software también se ha desarrollado para ayudar en la visualización de procesos biológicos. Las herramientas de cómputo pueden tramitar grupos de datos en grande del proteome integrando los resultados del análisis funcional del enriquecimiento, para poder visualizar las anotaciones sobrerepresentadas como red.

Una visualización más fácil de la interpretación de los datos del proteomics se puede hacer con esta aproximación de cómputo. El despliegue resultante de la red incluye los nodos que se asocian a un componente molecular tal como proteínas, mientras que los filos se asocian a los diversos tipos de acción recíproca entre los nodos. Tramitando datos del proteomics de esta manera, la interpretación de filetes largos de proteínas se hace más fácil y la información biológica resultante se puede aplicar a una variedad de preguntas dentro del campo del proteomics.

Fuentes:

  1. https://www.ebi.ac.uk/training/online/course/proteomics-introduction-ebi-resources/what-proteomics
  2. Carnielli, C.M. y otros 2015. Anotación funcional del ` e interpretación biológica del acta de los datos', de Biochimica y de Biophysica del proteomics, 1, págs. 46-54. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1570963914002799
  3. http://geneontology.org/page/go-enrichment-analysis
  4. Schmidt, A. y otros 2014. Análisis de la bioinformática del ` de los datos del proteomics', biología de sistemas de BMC, 8, S3. https://bmcsystbiol.biomedcentral.com/articles/10.1186/1752-0509-8-S2-S3
  5. Oveland, E. 2015. ` Que ve el proteome: ¿cómo visualizar datos del proteomics? ', Proteomics, 15, págs. 1341-1355.

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Last Updated: Feb 26, 2019

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