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    Nouveau logiciel pour aider à découvrir des composés précieux

    Métabolomique comparée avec Metaboseek. a Metaboseek comprend un module XCMS intégré pour la détection de caractéristiques et le regroupement de caractéristiques (avec annotation CAMERA) et accepte les tables de caractéristiques générées par d'autres logiciels. b Les fonctionnalités peuvent être annotées et hiérarchisées à l'aide d'options de filtrage étendues et d'outils de statistiques intégrés. Les données brutes pour chaque caractéristique moléculaire peuvent être parcourues rapidement, y compris les spectres EIC, MS1 et MS/MS associés. c Le navigateur de données interagit avec une suite d'outils d'élucidation de la structure, par exemple, la formule moléculaire basée sur SIRIUS et la prédiction de la structure, le Label Finder pour identifier les composés marqués par des isotopes et le chercheur de modèles MS/MS pour identifier les caractéristiques MS avec des modèles de fragmentation caractéristiques. Crédit :Nature Communications (2022). DOI :10.1038/s41467-022-28391-9

    En tant qu'associé de recherche postdoctoral dans le laboratoire de Frank Schroeder, membre du corps professoral de BTI, Max Helf a vu ses camarades de laboratoire se débattre continuellement lorsqu'ils analysaient des données. Il a donc décidé de faire quelque chose et a développé une application gratuite et open source appelée Metaboseek, qui est désormais essentielle au travail du laboratoire.

    Le laboratoire Schroeder étudie le ver rond Caenorhabditis elegans, l'un des systèmes modèles les plus réussis pour la biologie humaine, afin de découvrir de nouveaux métabolites qui régissent les voies de signalisation conservées au cours de l'évolution et pourraient être utiles comme pistes pour le développement de nouveaux produits pharmaceutiques ou agrochimiques. Les chercheurs accomplissent cette tâche en comparant les métabolites entre deux populations de vers différentes, un processus appelé métabolomique comparative.

    Étant donné que les échantillons contiennent régulièrement plus de 100 000 composés, les approches informatiques sont essentielles pour effectuer l'analyse.

    L'équipe s'appuyait sur des progiciels qui n'offraient pas le niveau de flexibilité requis pour personnaliser facilement les paramètres d'analyse. Cette limitation, et l'absence d'une interface utilisateur graphique appropriée, signifiaient que les collègues de Helf étaient confrontés à la lourde tâche d'inspecter visuellement des monticules de données - par exemple, pour repérer d'éventuels faux positifs - et de sauter entre plusieurs autres outils logiciels pour confirmer et filtrer ceux qui n'avaient pas de sens. résultats.

    "Cela me semblait tout simplement très inefficace et je ne pouvais pas surmonter les lacunes des autres solutions logicielles pour ce problème", a déclaré Helf. "J'ai pensé qu'il devait y avoir un moyen plus simple, alors j'ai commencé à écrire du code pour mon propre logiciel."

    Helf a développé la version initiale de son logiciel en 2017 et a continué à l'améliorer au cours des deux années suivantes. "En plus d'aborder les problèmes auxquels mes camarades de laboratoire étaient déjà confrontés, je leur ai parlé de ce qui les retenait d'autre - ce qu'ils voulaient faire mais n'essayaient même pas - et j'ai intégré ces fonctionnalités dans l'application", a déclaré Helf, qui est maintenant un chef de produit bioinformatique chez la société de protéomique Biognosys AG. "Je voulais que ce nouvel outil soit convivial et accessible à tous ceux qui font de la biologie chimique."

    Le résultat a été Metaboseek, une application avec une interface graphique qui intègre plusieurs outils d'analyse de données que les chercheurs non-codeurs n'auraient pas autrement. L'application rationalise l'analyse des données métabolomiques comparatives en aidant le chercheur à déterminer quelles caractéristiques de données sont réelles et en lui permettant d'approfondir ces caractéristiques, le tout dans le même outil.

    "Max l'a fait sans même que je le demande", a déclaré Schroeder. "Avant que je ne sache que cela se produisait, il y avait Metaboseek. Nous avons commencé à l'utiliser, et maintenant notre laboratoire et de nombreux collaborateurs ne pourraient pas exister sans lui."

    Dans une étude publiée dans Nature Communications le 10 février, l'équipe de Schroeder a fourni une preuve de concept pour Metaboseek en l'appliquant à une importante voie du métabolisme des graisses qui n'avait pas encore été étudiée :la voie d'α-oxydation chez C. elegans qui aide à décomposer une classe d'acides gras.

    À l'aide de Metaboseek, l'équipe a découvert que les vers ronds dépourvus d'un gène clé dans la voie de l'α-oxydation accumulaient des centaines de métabolites non signalés auparavant. Les résultats sont importants car l'α-oxydation est une voie biochimique de base chez les vers qui est conservée chez l'homme, a déclaré Schroeder.

    "Bennett Fox a fait le travail de chimie, donc cette étude était une belle collaboration entre les deux post-doctorants", a ajouté Schroeder, qui est également professeur au département de chimie et de biologie chimique de l'Université Cornell.

    Selon Schroeder et Helf, il y a plusieurs raisons pour lesquelles il n'y a pas beaucoup de bons outils analytiques pour comparer les données métabolomiques. Tout d'abord, la métabolomique comparative est un domaine relativement jeune par rapport à d'autres domaines de la biologie riches en données comme la génomique (qui se concentre sur l'ADN) et la protéomique (qui se concentre sur les protéines), il n'y a donc pas eu assez de temps pour développer des outils logiciels et une infrastructure de base de données. .

    De plus, au cours de la dernière décennie, l'avènement de spectromètres de masse abordables à ultra-haute résolution pour la collecte de données métabolomiques a peut-être plus que décuplé la quantité de données qu'un échantillon peut générer, créant un besoin encore plus grand d'outils sophistiqués qui peuvent garder avec le flot de données.

    Metaboseek répond à ces besoins avec un éventail de fonctionnalités pour analyser divers types de données pour faciliter l'identification des composés, la détermination de la structure, l'attribution des métabolites aux familles en fonction des similitudes structurelles, le suivi des composés radiomarqués, etc. + Explorer plus loin

    Un package R pour l'analyse complète des données de protéomique ascendante centrées sur les peptides et les protéines




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