Summary

Demonstration av sekvensjusteringen för att förutsäga över arters känslighetsverktyg för snabb bedömning av proteinbevarande

Published: February 10, 2023
doi:

Summary

Här presenterar vi ett protokoll för att använda den senaste versionen av verktyget US Environmental Protection Agency Sequence Alignment to Predict Across Species Susceptibility (SeqAPASS). Detta protokoll visar tillämpningen av onlineverktyget för att snabbt analysera proteinbevarande och ge anpassningsbara och lättolkade förutsägelser om kemisk mottaglighet mellan arter.

Abstract

Verktyget Us Environmental Protection Agency Sequence Alignment to Predict Across Species Susceptibility (SeqAPASS) är en snabb, fritt tillgänglig online-screeningapplikation som gör det möjligt för forskare och tillsynsmyndigheter att extrapolera toxicitetsinformation mellan arter. För biologiska mål i modellsystem som mänskliga celler, möss, råttor och zebrafiskar finns toxicitetsdata tillgängliga för en mängd olika kemikalier. Genom utvärdering av proteinmålbevarande kan detta verktyg användas för att extrapolera data som genereras från sådana modellsystem till tusentals andra arter som saknar toxicitetsdata, vilket ger förutsägelser om relativ inneboende kemisk mottaglighet. De senaste versionerna av verktyget (versionerna 2.0-6.1) har införlivat nya funktioner som möjliggör snabb syntes, tolkning och användning av data för publicering plus grafik av presentationskvalitet.

Bland dessa funktioner finns anpassningsbara datavisualiseringar och en omfattande sammanfattande rapport som är utformad för att sammanfatta SeqAPASS-data för enkel tolkning. Detta dokument beskriver protokollet för att vägleda användare genom att skicka jobb, navigera i de olika nivåerna av proteinsekvensjämförelser och tolka och visa resulterande data. Nya funktioner i SeqAPASS v2.0-6.0 markeras. Dessutom beskrivs två användningsfall fokuserade på transtyretin och opioidreceptorproteinbevarande med hjälp av detta verktyg. Slutligen diskuteras SeqAPASS styrkor och begränsningar för att definiera tillämplighetsdomänen för verktyget och lyfta fram olika applikationer för extrapolering mellan arter.

Introduction

Traditionellt har toxikologiområdet i hög grad förlitat sig på användningen av tester för hela djur för att tillhandahålla de uppgifter som krävs för kemikaliesäkerhetsbedömningar. Sådana metoder är vanligtvis kostsamma och resurskrävande. På grund av det stora antalet kemikalier som för närvarande används och den snabba takt med vilken nya kemikalier utvecklas finns det globalt ett erkänt behov av effektivare metoder för kemisk screening 1,2. Detta behov och det resulterande paradigmskiftet bort från djurförsök har lett till utvecklingen av många nya metodmetoder, inklusive screeninganalyser med hög genomströmning, transkriptomik med hög genomströmning, nästa generations sekvensering och beräkningsmodellering, som lovar alternativa teststrategier 3,4.

Att utvärdera kemikaliesäkerheten för de olika arter som kan påverkas av kemisk exponering har varit en bestående utmaning, inte bara med traditionella toxicitetstester utan också med nya metoder. Framsteg inom jämförande och prediktiv toxikologi har gett ramar för att förstå den relativa känsligheten hos olika arter, och tekniska framsteg inom beräkningsmetoder fortsätter att öka tillämpligheten av dessa metoder. Flera strategier har diskuterats under det senaste decenniet som utnyttjar befintliga gen- och proteinsekvensdatabaser, tillsammans med kunskap om specifika kemiska molekylära mål, för att stödja prediktiva metoder för extrapolering mellan arter och förbättra kemikaliesäkerhetsutvärderingar utöver de typiska modellorganismerna 5,6,7,8.

För att främja vetenskapen till handling, bygga vidare på dessa grundläggande studier inom prediktiv toxikologi, prioritera kemiska testinsatser och stödja beslutsfattande, skapades verktyget US Environmental Protection Agency Sequence Alignment to Predict Across Species Susceptibility (SeqAPASS). Detta verktyg är en offentlig och fritt tillgänglig webbaserad applikation som använder offentliga förvar av ständigt växande proteinsekvensinformation för att förutsäga kemisk mottaglighet över mångfalden av arter9. Baserat på principen att en arts relativa inneboende mottaglighet för en viss kemikalie kan bestämmas genom att utvärderabevarandet av de kända proteinmålen för den kemikalien, jämför detta verktyg snabbt proteinaminosyrasekvenser från en art med känd känslighet för alla arter med befintliga proteinsekvensdata. Denna utvärdering slutförs genom tre analysnivåer, inklusive (1) primär aminosyrasekvens, (2) funktionell domän och (3) kritiska jämförelser av aminosyrarester, var och en kräver mer djupgående kunskap om interaktionen mellan kemikalier och protein och ger större taxonomisk upplösning i känslighetsförutsägelsen. En stor styrka med SeqAPASS är att användare kan anpassa och förfina sin utvärdering genom att lägga till ytterligare bevislinjer mot målbevarande baserat på hur mycket information som finns tillgänglig om interaktionen mellan kemiskt protein eller protein-protein och intressant.

Den första versionen släpptes 2016, vilket gjorde det möjligt för användare att utvärdera primära aminosyrasekvenser och funktionella domäner på ett strömlinjeformat sätt för att förutsäga kemisk mottaglighet och innehöll minimala datavisualiseringsfunktioner (tabell 1). Individuella aminosyraskillnader har visat sig vara viktiga determinanter för skillnader mellan arter i interaktioner mellan kemikalier och protein, vilket kan påverka arternas kemiska känslighet10,11,12. Därför utvecklades efterföljande versioner för att överväga de kritiska aminosyrorna som är viktiga för direkt kemisk interaktion13. Som svar på feedback från intressenter och användare har detta verktyg genomgått årliga versioner med ytterligare nya funktioner som är utformade för att möta behoven hos både forskare och regleringssamhällen för att hantera utmaningar vid extrapolering mellan arter (tabell 1). Lanseringen av SeqAPASS version 5.0 2020 tog fram användarcentrerade funktioner som innehåller alternativ för datavisualisering och datasyntes, externa länkar, sammanfattningstabell och rapportalternativ och grafiska funktioner. Sammantaget förbättrade de nya attributen och funktionerna i denna version datasyntesen, interoperabiliteten mellan externa databaser och den enkla datatolkningen för förutsägelser om mottaglighet mellan arter.

Protocol

1. Komma igång OBS: Protokollet som presenteras här är fokuserat på verktygsverktyg och nyckelfunktioner. Detaljerade beskrivningar av metoder, funktioner och komponenter finns på webbplatsen i en omfattande användarhandbok (tabell 1). Tabell 1: Utveckling av SeqAPASS-verktyget. En lista över funktioner och uppdateringar som lagts till i SeqAPASS-verktyget från den första distributionen. Förkortningar: SeqAP…

Representative Results

För att demonstrera tillämpningen av SeqAPASS-verktyget och lyfta fram nya funktioner beskrivs två fallstudier som representerar fall där proteinbevarande förutsäger att det finns skillnader i kemisk mottaglighet mellan arter (human transtyretin) och att det inte finns några skillnader (μ opioidreceptor [MOR]). Det första av dessa exempel behandlar proteinsekvens/strukturella jämförelser för att förutsäga tillämplighetsområdet för negativa utfallsvägar (AOP, se tabell 2 för definition)…

Discussion

Det finns ett brett erkännande av att det inte är möjligt att empiriskt testa tillräckligt med arter för att fånga den genomiska, fenotypiska, fysiologiska och beteendemässiga mångfalden hos levande organismer som kan utsättas för kemikalier av toxikologiskt intresse. Målet med SeqAPASS är att maximera användningen av befintliga och kontinuerligt expanderande proteinsekvens- och strukturdata för att underlätta och informera extrapoleringen av kemiska toxicitetsdata / kunskap från testade organismer till h…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Författarna tackar Dr. Daniel L. Villeneuve (U.S. EPA, Center for Computational Toxicology and Exposure) och Dr. Jon A. Doering (Department of Environmental Sciences, Louisiana State University) för att ha kommenterat ett tidigare utkast till manuskriptet. Detta arbete stöddes av U.S. Environmental Protection Agency. De åsikter som uttrycks i detta dokument är författarnas och återspeglar inte nödvändigtvis åsikterna eller policyerna från US Environmental Protection Agency, och inte heller omnämnandet av handelsnamn eller kommersiella produkter indikerar godkännande av den federala regeringen.

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.

References

  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. Biochemistry. 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)

Play Video

Cite This Article
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