Wu Enhui, Qiao Liang*
Department of Chemistry, Fudan University, Shanghai 200433, Sina
Mikroorganismen binne nau besibbe oan minsklike sykten en sûnens. Hoe de gearstalling fan mikrobiële mienskippen en har funksjes te begripen is in wichtich probleem dat driuwend moat wurde bestudearre. Yn 'e ôfrûne jierren is metaproteomika in wichtich technysk middel wurden om de gearstalling en funksje fan mikroorganismen te studearjen. Troch de kompleksiteit en hege heterogeniteit fan mikrobiele mienskipsmonsters, binne sampleferwurking, massaspektrometry gegevensakwisysje en gegevensanalyse lykwols wurden de trije grutte útdagings dy't op it stuit konfrontearre wurde troch metaproteomics. Yn metaproteomika-analyze is it faaks nedich om de foarbehanneling fan ferskate soarten samples te optimalisearjen en ferskate mikrobiële skieding, ferriking, ekstraksje en lysisskema's oan te nimmen. Fergelykber mei it proteoom fan in inkele soarte, omfetsje de data-oanwinstmodi foar massaspektrometry yn metaproteomics data-ôfhinklike oanwinst (DDA) modus en data-ûnôfhinklike oanwinst (DIA) modus. De DIA-gegevenswinningsmodus kin de peptide-ynformaasje fan 'e stekproef folslein sammelje en hat in grut ûntwikkelingspotinsjeel. Troch de kompleksiteit fan metaproteome-samples is syn DIA-gegevensanalyse lykwols in grut probleem wurden dat de djippe dekking fan metaproteomics hinderet. Wat gegevensanalyse oanbelanget, is de wichtichste stap de bou fan in databank foar proteïnesekwinsje. De grutte en folsleinens fan 'e databank hawwe net allinnich in grutte ynfloed op it oantal identifikaasjes, mar beynfloedet ek de analyze op soarte en funksjoneel nivo. Op it stuit is de gouden standert foar de bou fan in metaproteome-databank in databank foar proteïnesekwinsje basearre op it metagenoom. Tagelyk is ek bewiisd dat de filtermetoade foar iepenbiere databank basearre op iteratyf sykjen in sterke praktyske wearde hat. Fanút it perspektyf fan spesifike strategyen foar gegevensanalyze hawwe peptide-sintraal DIA-gegevensanalysemetoaden in absolute mainstream beset. Mei de ûntwikkeling fan djip learen en keunstmjittige yntelliginsje sil it de krektens, dekking en analysesnelheid fan makroproteomyske gegevensanalyse sterk befoarderje. Yn termen fan streamôfwerts bioinformatika-analyze is de lêste jierren in searje annotaasje-ark ûntwikkele, dy't soarten annotaasje kinne útfiere op it proteïnenivo, peptidenivo en gennivo om de gearstalling fan mikrobiele mienskippen te krijen. Yn ferliking mei oare omics-metoaden is de funksjonele analyze fan mikrobiele mienskippen in unyk skaaimerk fan macroproteomics. Macroproteomics is in wichtich ûnderdiel wurden fan multi-omics-analyze fan mikrobiele mienskippen, en hat noch altyd in grut ûntwikkelingspotinsjeel yn termen fan dekkingsdjipte, deteksjesensitiviteit en folsleinens fan gegevensanalyse.
01 Sample foarbehanneling
Op it stuit is metaproteomics-technology in protte brûkt yn it ûndersyk fan minsklik mikrobiom, boaiem, iten, oseaan, aktyf slib en oare fjilden. Yn ferliking mei de proteomanalyze fan ien soart, hat de sample foarbehanneling fan metaproteome fan komplekse samples mear útdagings. De mikrobiale gearstalling yn eigentlike samples is kompleks, it dynamyske berik fan oerfloed is grut, de selmuorrestruktuer fan ferskate soarten mikroorganismen is heul oars, en de samples befetsje faak in grut oantal hostproteinen en oare ûnreinheden. Dêrom, yn 'e analyze fan metaproteome, is it faaks nedich om ferskate soarten samples te optimalisearjen en ferskate mikrobiële skieding, ferriking, ekstraksje en lysisskema's oan te nimmen.
De ekstraksje fan mikrobiële metaproteomen út ferskate samples hat bepaalde oerienkomsten en ek wat ferskillen, mar op it stuit is d'r in gebrek oan in unifoarm foarferwurkingsproses foar ferskate soarten metaproteome-monsters.
02 Massaspektrometry gegevens akwisysje
Yn shotgun proteome analyze, it peptide mingsel nei foarbehanneling wurdt earst skieden yn de chromatography kolom, en dan komt de massa spektrometer foar gegevens akwisysje nei ionization. Fergelykber mei proteoomanalyze fan ien soart, omfetsje de gegevensferwervingsmodi foar massaspektrometry yn makroproteomanalyse DDA-modus en DIA-modus.
Mei de trochgeande iteraasje en fernijing fan massaspektrometry-ynstruminten wurde massaspektrometry-ynstruminten mei hegere gefoelichheid en resolúsje tapast op metaproteome, en de dekkingsdjipte fan metaproteome-analyze wurdt ek kontinu ferbettere. Foar in lange tiid, in rige fan hege-resolúsje massa spektrometry ynstruminten ûnder lieding fan Orbitrap binne in soad brûkt yn metaproteome.
Tabel 1 fan 'e orizjinele tekst toant guon represintative stúdzjes oer metaproteomics fan 2011 oant hjoed de dei yn termen fan stekproeftype, analysestrategy, massaspektrometry-ynstrumint, akwisysjemetoade, analysesoftware en oantal identifikaasjes.
03 Massaspektrometrie gegevens analyze
3.1 DDA data analyze strategy
3.1.1 Databank Search
3.1.2de nijsequencing strategy
3.2 DIA data analyze strategy
04 Soartklassifikaasje en funksjonele annotaasje
De gearstalling fan mikrobiële mienskippen op ferskate taksonomyske nivo's is ien fan 'e wichtichste ûndersyksgebieten yn mikrobiomûndersyk. Yn 'e ôfrûne jierren binne in searje annotaasje-ark ûntwikkele om soarten te annotearjen op it proteïnenivo, peptidenivo en gennivo om de gearstalling fan mikrobiele mienskippen te krijen.
De essinsje fan funksjonele annotaasje is om de doelproteinsekwinsje te fergelykjen mei de funksjonele proteïnesekwinsjedatabase. Mei help fan genfunksje-databases lykas GO, COG, KEGG, eggNOG, ensfh., kinne ferskate funksjonele annotaasje-analyzes wurde útfierd op proteïnen identifisearre troch makroproteomen. Annotaasje-ark omfetsje Blast2GO, DAVID, KOBAS, ensfh.
05 Gearfetting en Outlook
Mikroorganismen spylje in wichtige rol yn minsklike sûnens en sykte. Yn 'e ôfrûne jierren is metaproteomika in wichtich technysk middel wurden om de funksje fan mikrobiële mienskippen te studearjen. It analytysk proses fan metaproteomics is fergelykber mei dat fan ien-soarte proteomics, mar troch de kompleksiteit fan it ûndersyksobjekt fan metaproteomics, moatte spesifike ûndersyksstrategyen oannommen wurde yn elke analysestap, fan sample foarbehanneling, gegevenswinning oant gegevensanalyse. Op it stuit, troch de ferbettering fan metoaden foar foarbehanneling, de trochgeande ynnovaasje fan massaspektrometrytechnology en de rappe ûntwikkeling fan bioinformatika, hat metaproteomika grutte foarútgong makke yn identifikaasjedjipte en tapassingsomfang.
Yn it proses fan foarbehanneling fan makroproteomemonsters moat de aard fan 'e stekproef earst wurde beskôge. Hoe mikro-organismen te skieden fan miljeu-sellen en aaiwiten is ien fan 'e wichtichste útdagings foar makroproteomen, en it lykwicht tusken effisjinsje fan skieding en mikrobieel ferlies is in driuwend probleem dat moat wurde oplost. Twads moat de proteïne-ekstraksje fan mikro-organismen rekken hâlde mei de ferskillen feroarsake troch de strukturele heterogeniteit fan ferskate baktearjes. Macroproteome-monsters yn it spoarberik fereaskje ek spesifike metoaden foar foarbehanneling.
Wat massaspektrometrie-ynstruminten oanbelanget, hawwe mainstream-massspektrometry-ynstruminten in oergong ûndergien fan massaspektrometers basearre op Orbitrap-massaanalysers lykas LTQ-Orbitrap en Q Exactive nei massaspektrometers basearre op ionmobiliteit-keppele tiid-of-flight-massaanalyzers lykas timsTOF Pro . De timsTOF-searje ynstruminten mei ynformaasje oer ionmobiliteitsdiminsje hawwe hege deteksjenaaktichheid, lege deteksjelimyt en goede werhelling. Se binne stadichoan wichtige ynstruminten wurden yn in ferskaat oan ûndersyksfjilden dy't massaspektrometry-deteksje nedich binne, lykas it proteoom, metaproteoom en metaboloom fan ien soart. It is de muoite wurdich op te merken dat foar in lange tiid it dynamyske berik fan massaspektrometrie-ynstruminten de djipte fan proteïnedekking fan metaproteomûndersyk hat beheind. Yn 'e takomst kinne massaspektrometry-ynstruminten mei in grutter dynamysk berik de gefoelichheid en krektens fan proteïne-identifikaasje yn metaproteomen ferbetterje.
Foar gegevensferwerving fan massaspektrometry, hoewol de DIA-gegevenswinningsmodus wiidweidich oannommen is yn it proteoom fan ien soart, brûke de measte hjoeddeistige makroproteomanalyses noch de DDA-gegevenswinningsmodus. De DIA-gegevenswinningsmodus kin de fragmintionynformaasje fan 'e stekproef folslein krije, en fergelike mei de DDA-gegevenswinningsmodus hat it it potensjeel om de peptide-ynformaasje fan' e makroproteomemonster folslein te krijen. Troch de hege kompleksiteit fan DIA-gegevens is de analyze fan DIA-makroproteomgegevens lykwols noch altyd foar grutte swierrichheden. De ûntwikkeling fan keunstmjittige yntelliginsje en djip learen wurdt ferwachte om de krektens en folsleinens fan DIA-gegevensanalyse te ferbetterjen.
Yn 'e gegevensanalyze fan metaproteomika is ien fan' e wichtichste stappen de bou fan proteïnesekwinsjedatabase. Foar populêre ûndersyksgebieten lykas darmflora kinne darmmikrobiële databases lykas IGC en HMP brûkt wurde, en goede identifikaasjeresultaten binne berikt. Foar de measte oare metaproteomics-analyzes is de meast effektive databankboustrategy noch altyd om in sample-spesifike databank foar proteïnesekwinsje te fêstigjen basearre op metagenomyske sequencinggegevens. Foar mikrobiale mienskipsmonsters mei hege kompleksiteit en grut dynamysk berik is it nedich om de sekwinsjedjipte te fergrutsjen om de identifikaasje fan soarten mei lege oerfloed te fergrutsjen, en dêrmei de dekking fan 'e proteïnesekwinsjedatabase te ferbetterjen. As folchoarder fan gegevens ûntbrekt, kin in iterative sykmetoade brûkt wurde om de publike database te optimalisearjen. Iteratyf sykjen kin lykwols ynfloed op FDR-kwaliteitskontrôle, sadat de sykresultaten soarchfâldich kontrolearre wurde moatte. Derneist is de tapasberens fan tradisjonele FDR-kwaliteitskontrôlemodellen yn metaproteomika-analyze noch it wurdich te ferkennen. Yn termen fan sykstrategy kin de hybride spektrale biblioteekstrategy de dekkingsdjipte fan DIA-metaproteomics ferbetterje. Yn 'e ôfrûne jierren hat de foarseine spektrale bibleteek generearre op basis fan djip learen superieure prestaasjes sjen litten yn DIA proteomics. Metaproteome-databases befetsje lykwols faak miljoenen proteïne-yngongen, wat resulteart yn in grutte skaal fan foarseine spektrale bibleteken, in protte komputerboarnen konsumearje, en resultearret yn in grutte sykromte. Dêrnjonken ferskilt de oerienkomst tusken proteïnesekwinsjes yn metaproteomen sterk, wêrtroch't it lestich is om de krektens fan 'e spektrale bibleteekfoarsizzingsmodel te garandearjen, sadat foarseine spektrale biblioteken net in soad brûkt binne yn metaproteomics. Derneist moatte nije annotaasjestrategyen foar proteïnekonferinsje en klassifikaasje ûntwikkele wurde om oan te passen op metaproteomika-analyze fan heul folchoarderlike proteïnen.
Gearfetsjend, as in opkommende mikrobiomûndersyktechnology, hat metaproteomics-technology wichtige ûndersyksresultaten berikt en hat ek enoarm ûntwikkelingspotinsjeel.
Post tiid: Aug-30-2024