Summary

Демонстрация выравнивания последовательностей для прогнозирования восприимчивости различных видов для быстрой оценки сохранения белка

Published: February 10, 2023
doi:

Summary

Здесь мы представляем протокол для использования последней версии инструмента Агентства по охране окружающей среды США По согласованию последовательностей для прогнозирования восприимчивости к видам (SeqAPASS). Этот протокол демонстрирует применение онлайн-инструмента для быстрого анализа сохранения белка и предоставления настраиваемых и легко интерпретируемых прогнозов химической восприимчивости у разных видов.

Abstract

Инструмент Агентства по охране окружающей среды США по согласованию последовательностей для прогнозирования восприимчивости видов (SeqAPASS) – это быстрое, свободно доступное онлайн-приложение для скрининга, которое позволяет исследователям и регулирующим органам экстраполировать информацию о токсичности между видами. Для биологических мишеней в модельных системах, таких как клетки человека, мыши, крысы и рыбки данио, данные о токсичности доступны для различных химических веществ. Благодаря оценке сохранения белковых мишеней этот инструмент может быть использован для экстраполяции данных, полученных из таких модельных систем, на тысячи других видов, не имеющих данных о токсичности, что дает прогнозы относительной внутренней химической восприимчивости. Последние выпуски инструмента (версии 2.0-6.1) включали новые функции, которые позволяют быстро синтезировать, интерпретировать и использовать данные для публикации, а также графику качества презентации.

Среди этих функций – настраиваемые визуализации данных и всеобъемлющий сводный отчет, предназначенный для обобщения данных SeqAPASS для удобства интерпретации. В этом документе описывается протокол, который поможет пользователям при отправке заданий, навигации по различным уровням сравнения последовательностей белков, а также интерпретации и отображении полученных данных. Выделены новые возможности SeqAPASS v2.0-6.0. Кроме того, описаны два варианта использования, ориентированные на сохранение транстиретина и белка опиоидных рецепторов с использованием этого инструмента. Наконец, обсуждаются сильные и слабые стороны SeqAPASS, чтобы определить область применимости инструмента и выделить различные приложения для межвидовой экстраполяции.

Introduction

Традиционно область токсикологии в значительной степени полагалась на использование испытаний на животных для предоставления данных, необходимых для оценки химической безопасности. Такие методы, как правило, являются дорогостоящими и ресурсоемкими. Однако в связи с большим количеством используемых в настоящее время химических веществ и быстрыми темпами разработки новых химических веществ во всем мире существует признанная потребность в более эффективных методах химического скрининга 1,2. Эта потребность и вытекающий из этого сдвиг парадигмы от испытаний на животных привели к разработке многих новых методов подхода, включая высокопроизводительные скрининговые анализы, высокопроизводительную транскриптомику, секвенирование следующего поколения и вычислительное моделирование, которые являются многообещающими альтернативными стратегиями тестирования 3,4.

Оценка химической безопасности во всем разнообразии видов, потенциально подверженных воздействию химических веществ, является постоянной проблемой не только с традиционными испытаниями на токсичность, но и с новыми методами подхода. Достижения в сравнительной и прогностической токсикологии обеспечили основу для понимания относительной чувствительности различных видов, а технологические достижения в вычислительных методах продолжают повышать применимость этих методов. За последнее десятилетие обсуждалось несколько стратегий, которые используют существующие базы данных генов и белковых последовательностей, а также знания конкретных химических молекулярных мишеней для поддержки прогностических подходов к межвидовой экстраполяции и улучшения оценок химической безопасности за пределами типичных модельных организмов 5,6,7,8.

Чтобы продвинуть науку в действие, опираясь на эти фундаментальные исследования в области прогностической токсикологии, приоритизировать усилия по химическому тестированию и поддерживать принятие решений, был создан инструмент Агентства по охране окружающей среды США по согласованию последовательностей для прогнозирования восприимчивости к видам (SeqAPASS). Этот инструмент представляет собой общедоступное и свободно доступное веб-приложение, которое использует общедоступные репозитории постоянно расширяющейся информации о последовательностях белков для прогнозирования химической восприимчивости в разнообразии видов9. Основываясь на принципе, что относительная внутренняя восприимчивость вида к конкретному химическому веществу может быть определена путем оценки сохранения известных белковых мишеней этого химического вещества, этот инструмент быстро сравнивает последовательности белковых аминокислот от вида с известной чувствительностью ко всем видам с существующими данными о последовательностях белков. Эта оценка завершается с помощью трех уровней анализа, включая (1) последовательность первичных аминокислот, (2) функциональную область и (3) сравнение критических аминокислотных остатков, каждое из которых требует более глубоких знаний о химическо-белковом взаимодействии и обеспечивает большее таксономическое разрешение в прогнозировании восприимчивости. Основной сильной стороной SeqAPASS является то, что пользователи могут настраивать и уточнять свою оценку, добавляя дополнительные строки доказательств для сохранения цели на основе того, сколько информации доступно относительно интересующего взаимодействия химического белка или белка-белка.

Первая версия была выпущена в 2016 году, которая позволила пользователям оценивать последовательности первичных аминокислот и функциональные домены оптимизированным образом для прогнозирования химической восприимчивости и содержала минимальные возможности визуализации данных (таблица 1). Было показано, что индивидуальные аминокислотные различия являются важными детерминантами межвидовых различий в химических и белковых взаимодействиях, которые могут влиять на химическую восприимчивость видов 10,11,12. Поэтому последующие версии были разработаны для рассмотрения критических аминокислот, которые важны для прямого химического взаимодействия13. Реагируя на отзывы заинтересованных сторон и пользователей, этот инструмент претерпел ежегодные выпуски версий с дополнительными новыми функциями, предназначенными для удовлетворения потребностей как исследователей, так и регулирующих сообществ для решения проблем межвидовой экстраполяции (таблица 1). Запуск SeqAPASS версии 5.0 в 2020 году принес ориентированные на пользователя функции, которые включают в себя параметры визуализации и синтеза данных, внешние ссылки, сводные таблицы и параметры отчетов, а также графические функции. В целом, новые атрибуты и возможности этой версии улучшили синтез данных, функциональную совместимость между внешними базами данных и простоту интерпретации данных для прогнозирования межвидовой восприимчивости.

Protocol

1. Начало работы ПРИМЕЧАНИЕ: Протокол, представленный здесь, ориентирован на полезность инструмента и ключевые функции. Подробное описание методов, функций и компонентов можно найти на веб-сайте во всеобъемлющем руководстве пользователя (таблица 1). <p c…

Representative Results

Чтобы продемонстрировать применение инструмента SeqAPASS и подчеркнуть новые особенности, описаны два тематических исследования, представляющих случаи, в которых сохранение белка предсказывает, что существуют различия в химической восприимчивости между видами (транстиретин человека) и…

Discussion

Широко признано, что невозможно эмпирически проверить достаточное количество видов, чтобы охватить геномное, фенотипическое, физиологическое и поведенческое разнообразие живых организмов, которые могут подвергаться воздействию химических веществ, представляющих токсикологический…

Declarações

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Авторы благодарят д-ра Даниэля Л. Вильнёва (Агентство по охране окружающей среды США, Центр вычислительной токсикологии и воздействия) и доктора Джона А. Дёринга (Департамент наук об окружающей среде, Университет штата Луизиана) за комментарии к более раннему проекту рукописи. Эта работа была поддержана Агентством по охране окружающей среды США. Мнения, выраженные в настоящем документе, являются мнениями авторов и не обязательно отражают взгляды или политику Агентства по охране окружающей среды США, а упоминание торговых наименований или коммерческих продуктов не указывает на одобрение со стороны федерального правительства.

Materials

Spreadsheet program N/A N/A Any program that can be used to view and work with csv files (e.g. Microsoft Excel, OpenOffice Calc, Google Docs) can be used to access data export files.
Basic computing setup and internet access N/A N/A SeqAPASS is a free, online tool that can be easily used via an internet connection. No software downloads are required.

Referências

  1. Krewski, D., et al. Toxicity testing in the 21st century: a vision and a strategy. Journal of Toxicology and Environmental Health, Part B. 13 (2-4), 51-138 (2010).
  2. Wang, Z., Walker, G. W., Muir, D. C. G., Nagatani-Yoshida, K. Toward a global understanding of chemical pollution: A first comprehensive analysis of national and regional chemical inventories. Environmental Science & Technology. 54 (5), 2575-2584 (2020).
  3. Brooks, B. W., et al. Toxicology advances for 21st century chemical pollution. One Earth. 2 (4), 312-316 (2020).
  4. Kostal, J., Voutchkova-Kostal, A. Going all in: A strategic investment in in silico toxicology. Chemical Research in Toxicology. 33 (4), 880-888 (2020).
  5. Cheng, W., Doering, J. A., LaLone, C., Ng, C. Integrative computational approaches to inform relative bioaccumulation potential of per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS) across species. Toxicology Sciences. 180 (2), 212-223 (2021).
  6. Kostich, M. S., Lazorchak, J. M. Risks to aquatic organisms posed by human pharmaceutical use. Science of the Total Environment. 389 (2-3), 329-339 (2008).
  7. Gunnarsson, L., Jauhiainen, A., Kristiansson, E., Nerman, O., Larsson, D. G. Evolutionary conservation of human drug targets in organisms used for environmental risk assessments. Environmental Science & Technology. 42 (15), 5807-5813 (2008).
  8. LaLone, C. A., et al. Evidence for cross species extrapolation of mammalian-based high-throughput screening assay results. Environmental Science & Technology. 52 (23), 13960-13971 (2018).
  9. LaLone, C. A., et al. Editor’s highlight: Sequence Alignment to Predict Across Species Susceptibility (SeqAPASS): A web-based tool for addressing the challenges of cross-species extrapolation of chemical toxicity. Toxicology Sciences. 153 (2), 228-245 (2016).
  10. Head, J. A., Hahn, M. E., Kennedy, S. W. Key amino acids in the aryl hydrocarbon receptor predict dioxin sensitivity in avian species. Environmental Science & Technology. 42 (19), 7535-7541 (2008).
  11. Bass, C., et al. Mutation of a nicotinic acetylcholine receptor β subunit is associated with resistance to neonicotinoid insecticides in the aphid Myzus persicae. BMC Neuroscience. 12, 51-51 (2011).
  12. Erdmanis, L., et al. Association of neonicotinoid insensitivity with a conserved residue in the loop d binding region of the tick nicotinic acetylcholine receptor. Bioquímica. 51 (23), 4627-4629 (2012).
  13. Doering, J. A., et al. et al. In silico site-directed mutagenesis informs species-specific predictions of chemical susceptibility derived from the Sequence Alignment to Predict Across Species Susceptibility (SeqAPASS) tool. Toxicology Sciences. 166 (1), 131-145 (2018).
  14. Noyes, P. D., et al. Evaluating chemicals for thyroid disruption: Opportunities and challenges with in vitro testing and adverse outcome pathway approaches. Environmental Health Perspectives. 127 (9), 95001 (2019).
  15. Park, G. Y., Jamerlan, A., Shim, K. H., An, S. S. A. Diagnostic and treatment approaches involving transthyretin in amyloidogenic diseases. Int J Mol Sci. 20 (12), 2982 (2019).
  16. Rabah, S. A., Gowan, I. L., Pagnin, M., Osman, N., Richardson, S. J. Thyroid hormone distributor proteins during development in vertebrates. Front Endocrinol (Lausane). 10, 506 (2019).
  17. Richardson, S. J. Cell and molecular biology of transthyretin and thyroid hormones. International Review of Cytology. 258, 137-193 (2007).
  18. Yamauchi, K., Ishihara, A., Richardson, S. J., Cody, V. Transthyretin and Endocrine Disruptors. Recent Advances in Transthyretin Evolution, Structure and Biological Functions. , 159-171 (2009).
  19. Iakovleva, I., et al. Tetrabromobisphenol A is an efficient stabilizer of the transthyretin tetramer. PLoS One. 11 (4), 0153529 (2016).
  20. Ishihara, A., Sawatsubashi, S., Yamauchi, K. Endocrine disrupting chemicals: Interference of thyroid hormone binding to transthyretins and to thyroid hormone receptors. Molecular and Cellular Endocrinology. 199 (1), 105-117 (2003).
  21. Kar, S., Sepúlveda, M. S., Roy, K., Leszczynski, J. Endocrine-disrupting activity of per- and polyfluoroalkyl substances: Exploring combined approaches of ligand and structure based modeling. Chemosphere. 184, 514-523 (2017).
  22. Morais-de-Sa, E., Pereira, P. J., Saraiva, M. J., Damas, A. M. The crystal structure of transthyretin in complex with diethylstilbestrol: A promising template for the design of amyloid inhibitors. Journal of Biological Chemistry. 279 (51), 53483-53490 (2004).
  23. Morgado, I., Campinho, M. A., Costa, R., Jacinto, R., Power, D. M. Disruption of the thyroid system by diethylstilbestrol and ioxynil in the sea bream (Sparus aurata). Aquatic Toxicology. 92 (4), 271-280 (2009).
  24. Yamauchi, K., Prapunpoj, P., Richardson, S. J. Effect of diethylstilbestrol on thyroid hormone binding to amphibian transthyretins. General and Comparative Endocrinology. 119 (3), 329-339 (2000).
  25. Zhang, J., et al. Structure-based virtual screening protocol for in silico identification of potential thyroid disrupting chemicals targeting transthyretin. Environmental Science & Technology. 50 (21), 11984-11993 (2016).
  26. Ren, X. M., et al. Binding interactions of perfluoroalkyl substances with thyroid hormone transport proteins and potential toxicological implications. Toxicology. 366-367, 32-42 (2016).
  27. Wilson, N., Mbabazi, K., Seth, P., Smith, H., Davis, N. L. Drug and opioid-involved overdose deaths – United States, 2017-2018. Morbidity and Mortality Weekly Report. 69 (11), 290-297 (2020).
  28. National Pollutant Discharge Elimination System (NPDES). United States Environmental Protection Agency Available from: https://www.epa.gov/npdes/npdes-resources (2018)
  29. Duvallet, C., Hayes, B. D., Erickson, T. B., Chai, P. R., Matus, M. Mapping community opioid exposure through wastewater-based epidemiology as a means to engage pharmacies in harm reduction efforts. Preventing Chronic Disease. 17, 200053 (2020).
  30. Gushgari, A. J., Venkatesan, A. K., Chen, J., Steele, J. C., Halden, R. U. Long-term tracking of opioid consumption in two United States cities using wastewater-based epidemiology approach. Water Research. 161, 171-180 (2019).
  31. Lau, B., Bretaud, S., Huang, Y., Lin, E., Guo, S. Dissociation of food and opiate preference by a genetic mutation in zebrafish. Genes Brain Behave. 5 (7), 497-505 (2006).
  32. Bossé, G. D., Peterson, R. T. Development of an opioid self-administration assay to study drug seeking in zebrafish. Behavioural Brain Research. 335, 158-166 (2017).
  33. Mottaz, H., et al. Dose-dependent effects of morphine on lipopolysaccharide (LPS)-induced inflammation, and involvement of multixenobiotic resistance (MXR) transporters in LPS efflux in teleost fish. Environmental Pollution. 221, 105-115 (2017).
  34. Manglik, A., et al. Crystal structure of the µ-opioid receptor bound to a morphinan antagonist. Nature. 485 (7398), 321-326 (2012).
  35. Comer, S. D., Cahill, C. M. Fentanyl: Receptor pharmacology, abuse potential, and implications for treatment. Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 106, 49-57 (2019).
  36. Podlewska, S., Bugno, R., Kudla, L., Bojarski, A. J., Przewlocki, R. Molecular modeling of µ opioid receptor ligands with various functional properties: PZM21, SR-17018, morphine, and fentanyl-simulated interaction patterns confronted with experimental data. Molecules. 25 (20), 4636 (2020).
  37. Huang, W., et al. Structural insights into µ-opioid receptor activation. Nature. 524 (7565), 315-321 (2015).
  38. Lipiński, P. F. J., et al. Fentanyl family at the mu-opioid receptor: Uniform assessment of binding and computational analysis. Molecules. 24 (4), 740 (2019).
  39. Boland, L. A., Angles, J. M. Feline permethrin toxicity: Retrospective study of 42 cases. Journal of Feline Medicine and Surgery. 12 (2), 61-71 (2010).
  40. Stevenson, B. J., Pignatelli, P., Nikou, D., Paine, M. J. Pinpointing P450s associated with pyrethroid metabolism in the dengue vector, Aedes aegypti: developing new tools to combat insecticide resistance. PLoS Neglected Tropical Diseases. 6 (3), 1595 (2012).
  41. Ankley, G. T., Gray, L. E. Cross-species conservation of endocrine pathways: A critical analysis of tier 1 fish and rat screening assays with 12 model chemicals. Environmental Toxicology and Chemistry. 32 (5), 1084-1087 (2013).
  42. Meteyer, C. U., Rideout, B. A., Gilbert, M., Shivaprasad, H. L., Oaks, J. L. Pathology and proposed pathophysiology of diclofenac poisoning in free-living and experimentally exposed oriental white-backed vultures (Gyps bengalensis). Journal of Wildlife Diseases. 41 (4), 707-716 (2005).
  43. ECOTOX User Guide: ECOTOXicology Knowledgebase System. EPA, United States Environmental Protection Agency Available from: https://cfpub.epa.gov/ecotox/index.cfm (2021)
  44. ECOS Environmental Conservation Online System. U.S. Fish & Wildlife Service Available from: https://ecos.fws.gov/ecp/ (2021)
check_url/pt/63970?article_type=t

Play Video

Citar este artigo
Vliet, S. M. F., Hazemi, M., Blatz, D., Jensen, M., Mayasich, S., Transue, T. R., Simmons, C., Wilkinson, A., LaLone, C. A. Demonstration of the Sequence Alignment to Predict Across Species Susceptibility Tool for Rapid Assessment of Protein Conservation. J. Vis. Exp. (192), e63970, doi:10.3791/63970 (2023).

View Video