Morphit应用于药物高通量筛选的数据分析案例

时间:2014-04-08

      此案例应用Morphit软件对高通量筛选数据结果进行处理,通过自定义公式进行药效数据的计算,通过Morphit自带的Fitting 4插件对药效数据进行非线性回归计算出EC50值,并自动绘制数据的可视化曲线,曲线可以显示被剔除的不理想的数据(Knockout curve)。通过Morphit自带的科学数据导入工具SDI4(Scientific Data Import)将从仪器(如读板仪或LCMS)输出的复杂数据转化为结构化数据导入Morphit进行系统分析。Accelrys Structures4Morphit插件支持Morphit中化学结构式的显示,可将Chime、MOL file、SMILES code格式的信息转化为结构式。

      以下案例是以药物高通量筛选的96孔板实验数据为基础,在预定义的完善的模板中实现实验protocol设定,孔板布局设定,化合物信息及原始数据导入,自动进行药效数据EC50的计算、抑制率计算,自动显示对照品QC报告、曲线拟合和可视化分析,实验结果汇总。
 
1. 设置实验protocol的相关参数值。包括曲线的点数、每个化合物的复孔数、起始浓度、稀释因子等信息,如图1所示。左侧为整个工作簿的目录导航,右侧为实验信息和数据记录区域,点击左侧目录可定位到相关信息的工作页。
 
图1:Protocol设定
 
2. 定义孔板格式。如图2所示,选择孔板大小”96”(24孔板、96孔板、384孔板、1536孔板);通过改变参数定义的位置和方向控制标准品和对照品:”Dir”标准品和对照品的布局,当”Dir”为”South”时标准品在从左到右放置,对照从上到下放置,Low”设定阴性对照品位置为第1列,”High”设定阳性对照品位置为第12列,”Std”设定标准品位置为第1行。每个孔内样品的种类可以通过下拉列表框中手动选择。
 
图2:孔板布局设定
 
3. 将带有化合物Smiles code信息的化合物列表导入Morphit(如图3和图4通过Excel格式导入),用于后期数据分析时化合物结构式的呈现,可通过在空白区域复制粘贴化合物数据或者导入Excel格式的文件实现。
 
图3:导入化合物Excel列表
图4:化合物信息列表显示
 
4. 导入孔板的原始数据。预先定义好导入文件与表格的关联,导入孔板数据后按照如图5所示的格式显示。
 
图5:原始数据
 
5. 审阅孔板所有信息。
  •  ”Compound Info”为化合物在孔板内的位置(图6):
 
图6:化合物在孔板的位置
 
  •  “Concentrations”为每个孔内化合物的浓度(图7):
 
图7:每个孔的浓度
 
  • “Reads”为读取的孔板的原始数据(图8):
 
图8:对应孔板的原始数据
 
6. 孔板对照品的QC分析及QC报告。
  • ”High Controls”范围在±2SD内,异常点的剔除是可逆的。如图9在“Chart Designer”中命名图表的名称,选择图表的类型,图表的位置,选择”X”轴、”Y”轴的数据源,如图10所示在Morphit单元格内显示可视化的数据图表。
 
图9:QC分析图表设定
图10:QC分析结果显示
 
  • 一个批次实验所有孔板的QC Report,如图11和图12包括所有孔板的”High Controls”趋势,”Low Controls”趋势,Controls±SD值,以及Z Prime值趋势图。
 
图11:QC报告图表设定
图12:QC报告
 
7. 实验结果曲线拟合,计算每个化合物对应浓度的抑制率,根据每个孔板化合物浓度、抑制率进行曲线拟合(Fit),并绘制曲线拟合图。默认的是用“Sigmoidal”函数来进行EC50的计算,分别在x-axis,y-axis选择数据源。录入后系统自动进行统计,统计后的参数如图13所示,具体参数值“Inhibition”以及曲线拟合可视化结果见图14。
 
图13:曲线拟合参数设定
图14:曲线拟合可视化结果
 
8. 每个化合物抑制率的拟合度分析,IC50值计算及可视化结果,见图15和图16。
 
图15:曲线拟合参数设定
图16:曲线拟合可视化结果
 
9. 实验结果汇总,汇总每个化合物IC50值以及最大抑制率时的浓度,如图17。
 
图17:实验结果汇总