PTM-Psi on the Cloud: A Cloud-Compatible Workflow for Scalable, High-Throughput Simulation of Post-Translational Modifications in Protein Complexes

作者
Suman Samantray,Michael E. Lockwood,Amity Andersen,Ho Shin Kim,Paul Rigor,Margaret S. Cheung,Daniel Mejı́a-Rodrı́guez
出处
期刊:Journal of Chemical Information and Modeling [American Chemical Society]
卷期号:65 (20): 11473-11485
标识
DOI:10.1021/acs.jcim.5c01661
摘要

We developed an advanced computational framework to accelerate the study of the impact of post-translational modifications on protein structures and interactions (PTM-Psi) using asynchronous, loosely coupled workflows on the Azure Quantum Elements Cloud platform. We seamlessly integrate emerging cloud computing assets that further expand the scope and capability of PTM-Psi Python package by refactoring it into a cloud-compatible library. We employed a "workflow of workflows" approach, wherein a parent workflow spawns one or more child workflows, managing them, and acting on their results. This approach enabled us to optimize resource allocation according to each workflow's needs and allowed us to use the cloud heterogeneous architecture for the computational investigation of a combinatorial explosion of thiol protein PTMs on an exemplary protein megacomplex critical to the Calvin-Benson cycle of light-dependent sugar production in cyanobacteria. With PTM-Psi on the cloud, we transformed the pipeline for the thiol PTM analysis to achieve high throughput by leveraging the strengths of the cloud service. PTM-Psi on the cloud reduces operational complexity and lowers entry barriers to data interpretation with structural modeling for a redox proteomics mass spectrometry specialist.

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