PEAT: новый инструмент для анализа и сохранения данных в белковой инженерии

Исследователи из Университетского колледжа Дублина под руководством конвейеровского стипендиата доктора Йенса Эрика Нильсена создали новое приложение, которое не только облегчает анализ экспериментальных данных, но и гарантирует их сохранность для будущего использования. Работа опубликована в журнале Nucleic Acids Research.

PEAT (Protein Engineering Analysis Tool) — это не просто очередная система управления лабораторной информацией. Он разработан для решения конкретных задач, возникающих в типичном проекте по белковой инженерии, и включает в сам процесс депонирование данных.

Белки, играющие центральную роль в жизненно важных функциях клетки, часто называют строительными блоками организмов. Изменения в их структуре или функции могут приводить к таким заболеваниям, как болезнь Альцгеймера или рак. Значительная часть исследований сосредоточена на изучении, оптимизации или изменении белков для поиска новых методов лечения.

Ежегодно в процессе изучения белков с помощью методов белковой инженерии генерируются огромные массивы данных. Хотя эти ценные экспериментальные данные можно было бы использовать в других проектах, нет обязательного требования депонировать их в базу данных перед публикацией. В результате они становятся недоступными для повторного анализа, будучи по сути «потерянными» на страницах диссертации или статьи.

Ключевая проблема и решение PEAT:

• Проблема: Захват данных и их депонирование часто воспринимается как утомительный и неблагодарный процесс.
• Решение PEAT: Приложение стимулирует хранение данных, интегрируя этот процесс с инструментами анализа в единой программе.

Как отметил доктор Нильсен, цель — побудить исследователей использовать PEAT для создания и обмена качественными наборами данных о связях между последовательностью, структурой и функцией белка.

Технические детали и статус:

• PEAT написан на языке программирования Python.
• Находится в активной разработке, но уже протестирован в нескольких проектах лаборатории Нильсена.
• Использовался для создания нескольких онлайн-баз данных.
• Функциональность можно адаптировать под конкретные проекты с помощью специально написанных плагинов для определённых экспериментов, белков или научных вопросов.

Исследование финансируется за счёт грантов Science Foundation Ireland, Health Research Board, Higher Education Authority и стипендии UCD Ad Astra. PEAT доступен по адресу: http://enzyme.ucd.ie/PEAT.