JUMPn：一种用于蛋白质组学中蛋白质共表达聚类与网络分析的简化应用程序
2021年10月19日
我们介绍一种用于定量蛋白质组学数据分析和可视化网络分析的系统生物学工具 JUMPn，并提供了详细的操作流程，包括数据预处理、共表达聚类、通路富集分析以及蛋白质-蛋白质相互作用网络分析。
JUMPn 软件的方案旨在促进定量蛋白质组学数据的生物学解读。该软件能够将整个蛋白质组织为共表达簇和蛋白质相互作用模块的层级结构。值得注意的是，JUMPn 软件简化了共表达聚类分析、通路富集分析以及蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）模块检测的流程。
它提供了一个用户友好的界面，以及对数据和网络的交互式可视化功能。尽管我们已成功展示了 JUMPn 在全蛋白质组数据分析中的应用，但该方法可轻松扩展至其他类型的数据，包括磷酸化蛋白质组学分析以及来自亲和纯化质谱的相互作用组数据。要安装 JUMPn 软件，请从网站下载源代码，并在命令行终端中安装该软件。
要启动 JUMPn 软件，请在终端中输入 cd execution，将当前目录更改为执行文件夹，然后在终端中输入相应文本，以在网页浏览器中启动 JUMPn。在 JUMPn 主页上，点击“Commence Analysis”按钮以开始 JUMPn 分析；然后在“Commence Analysis”页面的左下角，点击“Upload Demo B-Cell Proteomic Data”按钮，查看数据上传成功的通知。在页面右下角，点击“Submit JUMPn Analysis”按钮，以使用默认参数启动演示运行。
进度条将显示分析的进程。请等待进度条完成。当演示运行结束后，会弹出一个对话框，显示运行成功的消息以及结果文件夹的绝对路径，然后点击“继续到结果”标签。
当网页引导至基于WGCNA算法的共表达簇结果时，点击对话窗口中的“查看结果”以继续。在“结果页面1 WGCNA输出”页面的左侧，可找到蛋白质共表达模式，并通过“选择表达格式”在两种图表格式之间切换。默认选择箱形图（Boxplot）格式。
选择“趋势”标签页以显示趋势图，每条线代表一种蛋白质在各样本中的丰度变化。每条线的颜色表示其表达模式与共表达簇共识的接近程度。在WGCNA输出页面右侧，可查看“通路本体富集热图”。
在热图中，每个簇中富集程度最高的通路将被共同显示。接下来，向下滚动网页以查看各个蛋白质的表达模式。使用下拉框选择共表达簇，以查看来自每个簇的蛋白质，然后在表格中选择特定蛋白质，表格下方的柱状图将自动更新以反映该蛋白质的丰度。
对于特定的蛋白质名称，请使用表格右侧的“搜索”框。随后，点击顶部的“结果页面 2 PPI 输出”以查看蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）结果。如需获取特定共表达簇的结果，请点击“选择共表达簇”标签。
所有图示面板的显示内容将更新为新选中的簇。在左侧图示面板中，通过使用“按组选择”下拉框并高亮网络中的各个PPI模块，查看所选共表达簇的蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络，然后选择所需的网络布局格式框以更改网络布局。使用鼠标或触控板，放大或缩小PPI网络，以便查看网络中每个节点的基因名称。
放大后，选择并单击某个蛋白质，以高亮显示该蛋白质及其网络邻近蛋白。在网络中，拖动某个节点可改变其在布局中的位置，从而重新组织网络布局。在蛋白质相互作用结果页面的右侧面板中，研究共表达簇层级信息，以辅助解读蛋白质相互作用结果。
默认情况下，可以选择的聚类共表达模式以箱线图形式展示。选择“趋势”以显示共表达模式的趋势图，然后选择通路条形图，以圆形图形式查看该共表达聚类中显著富集的通路；也可通过通路圆形图，在圆形图格式中查看共表达聚类的显著富集通路。要查看单个蛋白质相互作用（PPI）模块层面的结果，请向下滚动结果页面至PPI输出网页，展开“选择模块”下拉框，选择特定的PPI模块进行展示。
在左侧面板中查看蛋白质相互作用（PPI）模块，并按照之前说明的方式调整网络显示。在右侧面板中查看通路本体（pathway ontology）富集结果，然后使用“选择通路注释样式”下拉框，勾选柱状图选项卡，以显示所选PPI模块中显著富集通路的更多信息和图表。勾选圆形图以圆形图形式展示所选PPI模块中显著富集的通路，使用热图以热图形式展示显著富集的通路及其相关基因名称。
点击“表格”标签以显示详细的通路富集结果，包括通路名称、本体术语、基因名称以及通过Fisher精确检验计算的P值。根据结果页面顶部打印的绝对路径，查找并定位到出版物电子表格中的表格。JUMPn基于R Shiny平台开发，具有用户友好的界面，并集成了三个主要功能模块。
共表达聚类分析、通路富集分析和蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络分析。每项分析结果均可通过 R Shiny 小部件函数在网页界面中自动可视化，并可直接下载为可用于发表的表格和 Microsoft Excel 格式。对于 PPI 网络分析，通过整合 STRING、BioPlex 和在线 IM 数据库构建了一个综合的 PPI 网络。
最终整合的蛋白质相互作用网络涵盖了超过20,000个人类基因，包含1,100,000条边。这一全面的相互作用组已与用于敏感蛋白质相互作用分析的JUMPn软件捆绑在一起并公开发表。基于网络的方法可结合共表达数据和蛋白质相互作用网络，作为推断转录因子和激酶活性的补充手段。
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概述
JUMPn 软件是一种系统生物学工具，旨在促进定量蛋白质组学数据的生物学解读。它将蛋白质组织成共表达簇和相互作用模块的层次化结构，从而简化分析和可视化过程。
关键研究组成部分
科学领域
- 系统生物学
- 蛋白质组学
- 数据可视化
背景
- JUMPn 有助于定量蛋白质组学数据的分析。
- 它提供了用户友好的数据交互界面。
- 该软件支持多种数据类型，包括磷酸化蛋白质组学数据。
- 它有助于加深对蛋白质相互作用和通路的理解。
研究目的
- 简化蛋白质组学数据分析流程。
- 促进共表达聚类分析和通路富集分析。
- 提供蛋白质-蛋白质相互作用网络的交互式可视化。
使用的方法
- 定量蛋白质组学的数据预处理。
- 蛋白质共表达聚类分析。
- 通路富集分析。
- 蛋白质-蛋白质相互作用网络分析。
主要结果
- 在全蛋白质组数据分析中成功展示了JUMPn的应用。
- 有效将蛋白质组织为共表达簇。
- 简化了蛋白质相互作用模块的检测。
- 交互式可视化功能增强了数据解读能力。
结论
- JUMPn 是分析定量蛋白质组学数据的有力工具。
- 该软件可扩展应用于其他类型的数据。
- 它在复杂数据集的生物学解释方面具有重要帮助。
常见问题
行业重要性概要
JUMPn 通过整合共表达聚类、通路富集和蛋白质-蛋白质相互作用网络分析，解决了从大规模定量蛋白质组学数据集中获取生物学见解的难题。这种简化的分析方法通过实现快速假设检验和通路水平的解读，增强了早期发现阶段的靶点验证和机制去风险化。该工具通过对疾病模型中失调的蛋白质组进行可重复、可扩展的分析，支持在先导化合物识别和项目筛选中做出具有预测性置信度的决策。
生物制药研发中的战略应用
早期发现与靶点验证
- 科学价值：通过跨样本的蛋白质共表达聚类，实现对治疗假设的验证。
- 科学价值：通过识别失调蛋白质及其相互作用模块，支持功能靶点的验证。
- 操作价值：通过将表达模式与富集通路和蛋白质-蛋白质相互作用网络关联，减少机制上的不确定性。
筛选与检测方法开发
- 科学价值：通过将蛋白质组组织成具有生物学意义的聚类，为下游工作流程准备经过验证的生物系统。
- 操作价值：通过定量且可直接用于可视化的输出结果，提高检测的标准化程度和可重复性。
- 操作价值：支持基于无标记或等压标记的蛋白质组学数据的可扩展、可重复分析，提升筛选准备能力。
转化与临床前研究
- 科学价值：通过将发现阶段的聚类结果与临床前通路和生物标志物进行对接，促进转化研究的连续性。
- 科学价值：通过对覆盖超过 20,000 个人类基因的复合蛋白质相互作用网络进行分析，实现基于风险评估的推进决策。
- 操作价值：提供可交互、可下载且符合出版要求格式的结果，促进跨职能团队的协作。
流程与工作流整合
JUMPn 通过提供支持假设验证和通路阐明的定量、可视化驱动型输出，将自身整合到从早期生物学至先导化合物鉴定的发现连续过程中。
- Discovery Biology：通过共表达聚类和富集分析，支持假设验证和通路阐明。
- Screening：通过可重复的聚类分析及跨样本的定量蛋白质丰度趋势，实现检测就绪。
- Analytics：提供包括费舍尔精确检验p值在内的统计输出结果，用于通路富集分析，支持不同条件间的比较。
- Translational Research：通过蛋白质相互作用模块分析和通路本体富集，连接临床前研究的连续性。
- Enterprise Reuse：作为可重复使用的平台，适用于多种定量数据集，包括磷酸化蛋白质组学和相互作用组数据。
运营与企业影响
- 科学价值：预测可信度、靶点验证、降低机制模糊性。
- 操作价值：标准化、可重复性和可扩展性。
- 战略价值：更优的决策判断、资本效率提升以及降低后期生物学风险。
- 项目组合影响：基于风险调整的优先排序与推进决策。
实施注意事项
- 最佳使用需具备 R/Shiny 和系统生物学方面的专业知识。
- 需要计算基础设施来处理大规模蛋白质组学数据集和网络可视化。
- 要求跨团队在输入格式和参数选择上进行标准化，以确保一致性。
- 在应用于非人类或特定蛋白质组数据集时，需考虑适应性调整。
- 实际限制：结果解释依赖于输入的蛋白质相互作用数据库（STRING、BioPlex、IM）的质量。
