Wu Enhui, Qiao Liang*
Idara ya Kemia, Chuo Kikuu cha Fudan, Shanghai 200433, China
Microorganisms zinahusiana kwa karibu na magonjwa na afya ya binadamu. Jinsi ya kuelewa utungaji wa jumuiya za microbial na kazi zao ni suala kuu ambalo linahitaji kujifunza kwa haraka. Katika miaka ya hivi karibuni, metaproteomics imekuwa njia muhimu ya kiufundi ya kujifunza muundo na kazi ya microorganisms. Hata hivyo, kutokana na uchangamano na utofauti mkubwa wa sampuli za jumuiya ya vijidudu, usindikaji wa sampuli, upataji wa data ya spectrometry ya wingi na uchanganuzi wa data umekuwa changamoto kuu tatu zinazokabiliwa na metaproteomics kwa sasa. Katika uchanganuzi wa metaproteomics, mara nyingi ni muhimu kuboresha matibabu ya mapema ya aina tofauti za sampuli na kupitisha utenganishaji wa vijidudu, uboreshaji, uchimbaji na mipango ya lysis. Sawa na proteome ya spishi moja, njia za kupata data za spectrometry kwa wingi katika metaproteomics zinajumuisha hali ya upataji wa data-tegemezi (DDA) na hali ya kupata data inayotegemea (DIA). Hali ya kupata data ya DIA inaweza kukusanya kabisa taarifa ya peptidi ya sampuli na ina uwezo mkubwa wa maendeleo. Hata hivyo, kutokana na utata wa sampuli za metaproteome, uchanganuzi wake wa data wa DIA umekuwa tatizo kubwa linalozuia ufunikaji wa kina wa metaproteomics. Kwa upande wa uchambuzi wa data, hatua muhimu zaidi ni ujenzi wa hifadhidata ya mlolongo wa protini. Ukubwa na ukamilifu wa hifadhidata sio tu kuwa na athari kubwa kwa idadi ya vitambulisho, lakini pia huathiri uchanganuzi katika aina na viwango vya utendaji. Kwa sasa, kiwango cha dhahabu kwa ajili ya ujenzi wa hifadhidata ya metaproteome ni hifadhidata ya mlolongo wa protini kulingana na metagenome. Wakati huo huo, mbinu ya kuchuja hifadhidata ya umma kulingana na utafutaji wa kurudia pia imethibitishwa kuwa na thamani kubwa ya kiutendaji. Kwa mtazamo wa mikakati mahususi ya uchanganuzi wa data, mbinu za uchanganuzi wa data za DIA zinazozingatia peptidi zimechukua mkondo mkuu kabisa. Pamoja na maendeleo ya kujifunza kwa kina na akili ya bandia, itakuza sana usahihi, chanjo na kasi ya uchambuzi wa uchambuzi wa data ya macroproteomic. Kwa upande wa uchanganuzi wa maelezo ya kibayolojia ya mkondo wa chini, mfululizo wa zana za ufafanuzi umetengenezwa katika miaka ya hivi karibuni, ambazo zinaweza kutekeleza ufafanuzi wa spishi katika kiwango cha protini, kiwango cha peptidi na kiwango cha jeni ili kupata muundo wa jumuiya za viumbe vidogo. Ikilinganishwa na mbinu zingine za omics, uchanganuzi wa kazi wa jumuiya za viumbe vidogo ni kipengele cha pekee cha macroproteomics. Macroproteomics imekuwa sehemu muhimu ya uchanganuzi wa omics nyingi za jumuiya za vijidudu, na bado ina uwezo mkubwa wa maendeleo katika suala la kina cha chanjo, unyeti wa kugundua, na ukamilifu wa uchambuzi wa data.
01 Mfano wa matibabu
Kwa sasa, teknolojia ya metaproteomics imetumika sana katika utafiti wa microbiome ya binadamu, udongo, chakula, bahari, sludge hai na maeneo mengine. Ikilinganishwa na uchanganuzi wa proteome wa spishi moja, sampuli ya matibabu ya mapema ya metaproteome ya sampuli changamano inakabiliwa na changamoto zaidi. Utungaji wa microbial katika sampuli halisi ni ngumu, aina mbalimbali za nguvu za wingi ni kubwa, muundo wa ukuta wa seli wa aina tofauti za microorganisms ni tofauti sana, na sampuli mara nyingi huwa na kiasi kikubwa cha protini za jeshi na uchafu mwingine. Kwa hiyo, katika uchambuzi wa metaproteome, mara nyingi ni muhimu kuboresha aina tofauti za sampuli na kupitisha utengano wa microbial tofauti, uboreshaji, uchimbaji na mipango ya lysis.
Uchimbaji wa metaproteomu za vijiumbe kutoka kwa sampuli tofauti una mfanano fulani pamoja na baadhi ya tofauti, lakini kwa sasa kuna ukosefu wa mchakato wa uchakataji wa awali wa aina tofauti za sampuli za metaproteome.
02Upataji wa data ya spectrometry ya Misa
Katika uchanganuzi wa proteome ya shotgun, mchanganyiko wa peptidi baada ya matibabu ya mapema hutenganishwa kwanza kwenye safu wima ya kromatografia, na kisha huingia kwenye spectrometa ya wingi kwa ajili ya kupata data baada ya ioni. Sawa na uchanganuzi wa proteome wa spishi moja, njia za kupata data za spectrometry kwa wingi katika uchanganuzi wa macroproteome zinajumuisha modi ya DDA na modi ya DIA.
Kwa kurudia mara kwa mara na kusasisha ala za spectrometry ya wingi, ala za spectrometry ya molekuli zenye usikivu wa juu na azimio hutumika kwa metaproteome, na kina cha chanjo cha uchanganuzi wa metaproteome pia huendelea kuboreshwa. Kwa muda mrefu, mfululizo wa vyombo vya juu vya azimio vya juu vya spectrometry vinavyoongozwa na Orbitrap vimetumika sana katika metaproteome.
Jedwali la 1 la maandishi asilia linaonyesha baadhi ya tafiti wakilishi kuhusu metaproteomics kuanzia 2011 hadi sasa kulingana na aina ya sampuli, mkakati wa uchanganuzi, chombo cha spectrometry ya wingi, mbinu ya kupata, programu ya uchanganuzi, na idadi ya vitambulisho.
03 Uchambuzi wa data ya spectrometry ya wingi
3.1 Mkakati wa uchambuzi wa data wa DDA
3.1.1 Utafutaji wa Hifadhidata
3.1.2kwa novomkakati wa mpangilio
3.2 Mkakati wa uchambuzi wa data wa DIA
04 Uainishaji wa spishi na ufafanuzi wa utendaji
Muundo wa jumuiya za viumbe vidogo katika viwango tofauti vya taxonomic ni mojawapo ya maeneo muhimu ya utafiti katika utafiti wa microbiome. Katika miaka ya hivi majuzi, safu ya zana za ufafanuzi zimetengenezwa ili kufafanua spishi katika kiwango cha protini, kiwango cha peptidi, na kiwango cha jeni ili kupata muundo wa jumuiya za viumbe vidogo.
Kiini cha ufafanuzi wa utendaji ni kulinganisha mfuatano wa protini lengwa na hifadhidata ya mfuatano wa protini inayofanya kazi. Kwa kutumia hifadhidata za utendakazi wa jeni kama vile GO, COG, KEGG, eggNOG, n.k., uchanganuzi tofauti wa utendakazi unaweza kufanywa kwenye protini zinazotambuliwa na macroproteomes. Zana za ufafanuzi ni pamoja na Blast2GO, DAVID, KOBAS, nk.
05Muhtasari na Mtazamo
Microorganisms zina jukumu muhimu katika afya ya binadamu na magonjwa. Katika miaka ya hivi karibuni, metaproteomics imekuwa njia muhimu ya kiufundi ya kusoma kazi ya jumuiya za microbial. Mchakato wa uchanganuzi wa metaproteomics ni sawa na ule wa proteomics ya spishi moja, lakini kwa sababu ya utata wa kitu cha utafiti cha metaproteomics, mikakati mahususi ya utafiti inahitaji kupitishwa katika kila hatua ya uchambuzi, kutoka kwa sampuli ya matayarisho, upataji wa data hadi uchanganuzi wa data. Kwa sasa, kutokana na uboreshaji wa mbinu za matibabu, uvumbuzi unaoendelea wa teknolojia ya spectrometry ya wingi na maendeleo ya haraka ya bioinformatics, metaproteomics imepata maendeleo makubwa katika kina cha utambuzi na upeo wa matumizi.
Katika mchakato wa matibabu ya awali ya sampuli za macroproteome, asili ya sampuli lazima izingatiwe kwanza. Jinsi ya kutenganisha microorganisms kutoka kwa seli za mazingira na protini ni mojawapo ya changamoto muhimu zinazokabili macroproteomes, na usawa kati ya ufanisi wa kujitenga na kupoteza microbial ni tatizo la haraka la kutatuliwa. Pili, uchimbaji wa protini wa microorganisms lazima uzingatie tofauti zinazosababishwa na heterogeneity ya miundo ya bakteria tofauti. Sampuli za macroproteome katika safu ya ufuatiliaji pia zinahitaji mbinu mahususi za matibabu ya awali.
Kwa upande wa ala za spectrometry ya wingi, ala za kawaida za spectrometry zimepitia mabadiliko kutoka kwa spectrometa za wingi kulingana na vichanganuzi vya wingi wa Orbitrap kama vile LTQ-Orbitrap na Q Exactive hadi spectrometa nyingi kulingana na uhamaji wa ioni pamoja na vichanganuzi vya wingi wa muda wa ndege kama vile timsTOF Pro. . Msururu wa timsTOF wa zana zilizo na maelezo ya mwelekeo wa ioni za uhamaji zina usahihi wa juu wa utambuzi, kikomo cha chini cha ugunduzi na uwezo wa kujirudia. Hatua kwa hatua zimekuwa zana muhimu katika nyanja mbalimbali za utafiti zinazohitaji utambuzi wa spectrometry, kama vile proteome, metaproteome, na metabolome ya spishi moja. Ni vyema kutambua kwamba kwa muda mrefu, anuwai ya nguvu ya vyombo vya spectrometry ya molekuli imepunguza kina cha chanjo ya protini ya utafiti wa metaproteome. Katika siku zijazo, ala za spectrometry zilizo na masafa makubwa zaidi zinazobadilika zinaweza kuboresha usikivu na usahihi wa utambuzi wa protini katika metaproteome.
Kwa upataji wa data ya spectrometry ya wingi, ingawa hali ya kupata data ya DIA imekubaliwa sana katika proteome ya spishi moja, uchanganuzi mwingi wa sasa wa macroproteome bado unatumia modi ya kupata data ya DDA. Hali ya kupata data ya DIA inaweza kupata maelezo ya ioni ya kipande cha sampuli kikamilifu, na ikilinganishwa na hali ya kupata data ya DDA, ina uwezo wa kupata taarifa za peptidi za sampuli ya macroproteome kikamilifu. Hata hivyo, kutokana na uchangamano mkubwa wa data ya DIA, uchanganuzi wa data ya DIA macroproteome bado unakabiliwa na matatizo makubwa. Ukuzaji wa akili bandia na ujifunzaji wa kina unatarajiwa kuboresha usahihi na ukamilifu wa uchanganuzi wa data wa DIA.
Katika uchambuzi wa data wa metaproteomics, moja ya hatua muhimu ni ujenzi wa hifadhidata ya mlolongo wa protini. Kwa maeneo maarufu ya utafiti kama vile mimea ya matumbo, hifadhidata za vijidudu vya matumbo kama vile IGC na HMP zinaweza kutumika, na matokeo mazuri ya utambuzi yamepatikana. Kwa uchanganuzi mwingine mwingi wa metaproteomics, mkakati bora zaidi wa ujenzi wa hifadhidata bado ni kuanzisha hifadhidata ya mfuatano wa sampuli mahususi kulingana na data ya mpangilio wa metagenomic. Kwa sampuli za jumuiya ya vijiumbe vidogo vyenye utata wa hali ya juu na anuwai kubwa inayobadilika, ni muhimu kuongeza kina cha mpangilio ili kuongeza utambuzi wa spishi zenye wingi wa chini, na hivyo kuboresha ufunikaji wa hifadhidata ya mfuatano wa protini. Wakati mfuatano wa data unakosekana, mbinu ya utafutaji inayorudiwa inaweza kutumika kuboresha hifadhidata ya umma. Hata hivyo, utafutaji unaorudiwa unaweza kuathiri udhibiti wa ubora wa FDR, kwa hivyo matokeo ya utafutaji yanahitaji kuangaliwa kwa makini. Kwa kuongeza, utumiaji wa miundo ya jadi ya udhibiti wa ubora wa FDR katika uchanganuzi wa metaproteomics bado inafaa kuchunguzwa. Kwa upande wa mkakati wa utafutaji, mkakati wa maktaba ya mseto wa mseto unaweza kuboresha kina cha ufunikaji wa metaproteomics ya DIA. Katika miaka ya hivi majuzi, maktaba ya taswira iliyotabiriwa inayotokana na ujifunzaji wa kina imeonyesha utendaji bora katika proteomics za DIA. Hata hivyo, hifadhidata za metaproteome mara nyingi huwa na mamilioni ya maingizo ya protini, ambayo husababisha kiwango kikubwa cha maktaba ya spectral iliyotabiriwa, hutumia rasilimali nyingi za kompyuta, na kusababisha nafasi kubwa ya utafutaji. Kwa kuongeza, kufanana kati ya mlolongo wa protini katika metaproteomes hutofautiana sana, na kuifanya kuwa vigumu kuhakikisha usahihi wa kielelezo cha utabiri wa maktaba ya spectral, hivyo maktaba za spectral zilizotabiriwa hazijatumiwa sana katika metaproteomics. Kwa kuongezea, mikakati mipya ya uelekezaji wa protini na maelezo ya uainishaji inahitaji kutayarishwa ili kutumika kwa uchanganuzi wa metaproteomics wa protini zinazofanana sana.
Kwa muhtasari, kama teknolojia inayoibuka ya utafiti wa viumbe hai, teknolojia ya metaproteomics imepata matokeo muhimu ya utafiti na pia ina uwezo mkubwa wa maendeleo.
Muda wa kutuma: Aug-30-2024