Новое программное обеспечение C-COMPASS открывает возможности пространственной протеомики и липидомики для непрограммистов

Новый инструмент, разработанный Гельмгольцем в Мюнхене, Немецким центром исследований диабета и Боннским университетом, упрощает использование пространственной протеомики и липидомики — без необходимости кодирования. C-COMPASS позволяет ученым составить профиль расположения белков и липидов внутри клеток и отслеживать, как эти закономерности меняются в ответ на заболевание или другие факторы. Устранив необходимость в навыках программирования, программное обеспечение делает пространственную омику доступной для более широкой группы исследователей.

Устранение текущих ограничений в пространственной омике

Существующие инструменты пространственной протеомики часто имеют ограничения. Многие из них не способны предсказать множественную локализацию отдельных белков или количественно оценить различные клеточные компартменты. Кроме того, их использование часто требует знаний программирования и отсутствия доступных интерфейсов, что может ограничивать более широкое применение. Пространственная липидомика остается сложной задачей из-за отсутствия надежных маркеров локализации липидов.

Внедрение инструмента для интегрированной пространственной протеомики и липидомики

C-COMPASS был разработан для устранения этих методологических пробелов. Программное обеспечение использует нейронные сети для прогнозирования множественных субклеточных локализаций белков и включает данные об общем протеоме для оценки изменений в распределении белков и обилии органелл. Он включает в себя графический интерфейс пользователя и стандартизированные этапы обработки, предназначенные для поддержки воспроизводимого анализа.

«С помощью C-COMPASS мы хотели создать инструмент, который сделает пространственную протеомику более доступной и легкой для воспроизведения», — говорит разработчик Дэниел Хаас.

Впервые он также позволяет нам исследовать пространственную липидомику путем объединения данных протеома и липидома в едином рабочем процессе. Теперь мы можем создавать клеточные атласы органов и тканей на комбинированном уровне протеома и липидома, что позволяет исследователям решать множество новых вопросов».

Доктор Натали Крамер, руководитель проекта

Исследовательская группа применила C-COMPASS для исследования пространственного распределения белков в гуманизированной ткани печени и изучила, как эти закономерности изменяются при различных метаболических условиях. Затем они расширили рабочий процесс, объединив протеомные и липидомные данные, что позволило впервые провести пространственную липидомику. Чтобы локализовать липиды, исследователи нанесли их на пространственные карты, полученные на основе данных протеомики. Этот подход был применен к гуманизированным образцам печени мышей и выявил изменения в распределении липидов, связанные с метаболическими нарушениями.

Будущие приложения и текущие разработки

Команда планирует применить C-COMPASS к различным наборам данных, чтобы получить более глубокое понимание динамических, связанных с метаболизмом изменений в локализации белков. поддержка других методов пространственной омики, таких как пространственная транскриптомика.