Proteoom

Proteoom võib tähendada kas teatud liigis, teatud isendis või muus teatud füsioloogilises tervikus konkreetsel ajahetkel esindatud valkude kogumit. Näiteks võib rääkida inimese (Homo sapiens) proteoomist, aga ka inimese maksa proteoomist või patsiendi kopsuvähi metastaasi proteoomist. Proteoom on olemuslikult muutlik: näiteks võib teatud koes leiduvate valkude koosseis ja/või nende pöörduvate biokeemiliste modifikatsioonide valim muutuda, olenevalt organismi vanusest või tervislikust seisundist.

Proteoomi uuringud on äärmiselt olulised nii rakendusliku teaduse (näiteks haiguste diagnoosimine või ravi) kui baasteaduse seisukohalt (näiteks evolutsionaarsete või arengubioloogiliste mehhanismide kindlakstegemine). Proteoomi alaosaks võivad olla ka muud "oomid": näiteks räägitakse retseptoomist (retseptori rolliga molekulide kooslus, millest põhiosa moodustavad valgud), sekretoomist (rakkude poolt sekreteeritavate ja sekretsiooni eest vastutavate molekulide kooslus, millest valgud moodustavad samuti suure osa) või kinoomist (valkude fosforüülimist katalüüsivate ensüümide proteiinkinaaside kooslus).

Inimese proteoomi keerukus

Valkude arv 
Lähtudes põhimõttest, et ühe geeni põhjal valmistatakse rakus üht tüüpi valku (keemilise struktuuri poolest), võiks inimorganismi proteoomis sisalduda maksimaalselt veidi üle 20000 erineva valgu. Tegelikkuses on inimorganismi proteoomi keerukus oluliselt suurem tänu järgmistele protsessidele:

 Geeni pealt "maha loetud" (transkribeeritud) mRNA erinev splaissimine (inglise keeles alternative/differential splicing) ehk eel-mRNA molekuli selline töötlus, kus molekuli osade fragmentide (nn intronite) väljalõikamisel ühendatakse allesjäänud fragmendid (nn eksonid) mitmel eri viisil;
 Erinevused (nn polümorfismid) üksiku aminohappe tasemel (inglise keeles single amino acid-polymorphisms), mis tulenevad variatsioonidest valku kodeeriva DNA tasemel (teatud tüüpi nn üksiku nukleotiidi polümorfismid, inglise keeles nonsynonymous single-nucleotide polymorphisms);
 Translatsioonijärgsed modifikatsioonid (inglise keeles post-translational modifications) ehk valgumolekuli koostisse kuuluvate aminohappejääkide erinevate funktsionaalrühmade külge eri omadustega lisafragmentide pöörduv ühendamine.

Selline struktuurne mitmekesisus viib olukorrani, kus ühes geenis sisalduva info põhjal tehtud valk võib esineda hinnanguliselt üle 10 keemilise struktuuri poolest erineva molekulina, kuigi teaduskirjanduses on pakutud ka oluliselt suuremaid numbreid. Teatud lähenduses peegeldab aga vaadeldava bioloogilise objekti proteoom siiski objektis sisalduvat mRNA kogumit ehk transkriptoomi.

Valkude üldised struktuursed aspektid 
Arvestades valkude suurt mitmekesisust ja nende ebaühtlast paigutust organismis ning isegi rakus, on üsna raske sõnastada valkude levinumaid parameetreid keemilise struktuuri ja muude omaduste poolest. Siiski on seda üritatud teha eri organismide jaoks ning inimese proteoomi puhul on tulemus järgmine:

 Aminohappejääkide arv: vahemikus 250-430 (oleneb sellest, kas arvutatakse genoomi või reaalse proteoomi andmete alusel: väiksemate valkude osakaal proteoomis on suurem);
 Molekulmass: vahemikus 28000-47000 Da ehk 28-47 kDa (arvutades valemi järgi, mis ei eelda translatsioonijärgsete modifikatsioonide olemasolu: Mw = 110 ∙ #AA, kus Mw on valgu molekulmass, #AA on aminohappejääkide arv ja korrutustegur tuleneb kahekümne nn standardse aminohappejäägi keskmisest molekulmassist);
 Lineaarne mõõde voltunud valgu puhul (nt molekuli pikkus): 3-6 nm;
 Molaarne kontsentratsioon rakus: 10 nM – 1 μM.

Sellise hüpoteetilise keskmistatud valgu jaoks on veelgi raskem leida reaalset vastet, kuid suhteliselt hästi sobib mudeliks näiteks proteiinkinaasi A ehk cAMP-sõltuva proteiinkinaasi ehk PRKACA) katalüütiline alaühik, tüüp α (geeni tähistus PRKACA). PRKACA omab kaks isovormi (alternatiivse splaissingu tõttu tekkinud valgu vormid) molekulmassidega ligi 40,6 kDa ja 39,8 kDa ning globulaarset „munakujulist“ struktuuri (kristallstruktuuride alusel on pikim mõõde ligi 60 Å ning lühim mõõde ligi 40 Å). Organismis on PRKACA üsna levinud ning eri kudedes varieerub selle kontsentratsioon palju (nt vereliistakutes või see ulatuda lausa 3 μM-ni).

Kui rääkida äärmustest inimese valkude molekulmassi skaalal, siis kõige suurem valk on suhteliselt hästi teada. See on titiin, geeni TTN poolt kodeeritav valk, mis on oluline lihaste töö tagamiseks ja kuulub vöötlihaste ehitusüksuste ehk sarkomeeride koostisse. Titiini molekul on suhteliselt elastne, kuid selle keskmine pikkus on ligi 1 μm ning inimese titiini levinumad isovormid sisaldavad 27000-36000 aminohappejääki. Väiksemate valkude puhul tuleb kõigepealt defineerida, millist molekuli tuleks nimetada veel peptiidiks ja millist – juba valguks. Kui kokkuleppeline piir jookseb nt 100 aminohappejäägi juures, siis on inimorganismi funktsioneerimise seisukohalt tuntuimaks väiksemate valkude rühmaks ilmselt histoonid (näiteks inimese histoon H3.1 koosneb 136 aminohappejäägist ning omab molekulmassi veidi üle 15 kDa). Histoonid on üliolulised DNA pakendamiseks rakutuumas, kuid need reguleerivad ka geenide avaldumist. Lühim füsioloogiliselt oluline peptiid on aga glutatioon, mis sisaldab kõigest 3 aminohappejääki (Glu, Cys ja Gly) ning omab väga suurt tähtsust redokstasakaalu hoidmisel rakkudes.

Proteoom kui ravimite sihtmärkide allikas 

Allpool vaadeldakse illustratiivseid näiteid, kuidas häired proteoomi eri tasemetel võivad põhjustada haigusi või aidata kaasa haiguste arengule. Tähelepanuväärne on just asjaolu, et protsessi on sageli kaasatud korraga mitmed tegurid – seetõttu tuleb haiguse mehhanismide seletamiseks lähtuda mitte niivõrd üksikust valgust, kuivõrd põhjuslikest seostest proteoomi funktsioneerimisel. Igas alaosas esitatakse näiteid ka võimalikest raviviisidest, mis on juba kliinilises kasutuses või mida intensiivselt arutatakse tänapäeva teaduskirjanduses.

Polümorfismid üksiku aminohappe tasemel 
Püsivad muutused valgu aminohappelises järjestuses on tingitud kodeeriva DNA nukleotiidijärjestuse muutustest ning seega on pigem geeniuuringute pärusmaaks. Samas on näidatud, et patoloogiliseks kujunevad sellised aminohapete polümorfismid, kus algne aminohappejääk asendub keemilise struktuuri poolest väga erineva aminohappejäägiga. See on loogiline, sest muundunud aminohappelise järjestusega valk ei saa siis sageli omandada korralikku 3D-struktuuri (kuna selleks on vajalik kindel valgumolekuli-sisene vastastikmõjude muster) ning seega ei saa luua ka tüüpilisi vastastikmõjusid teiste valkudega. Näiteks võib välja tuua järgmised patoloogilises proteoomis levinud polümorfismid (st ei vaadelda konkreetseid valke, vaid muutusi aminohappelises koostises üle proteoomi tervikuna):

 Arginiinijääk (R, Arg) asendub histidiinijäägiga (H, His): kuigi mõlema puhul kannab aminohappejäägi külgahel füsioloogilise pH juures positiivset laengut, on külgahela pikkus ja vesiniksidemete loomise võime oluliselt erinev ning His külgahel asub sageli looma vastastikmõjusid metalliioonidega (nt Zn2+);
 Alaniinijääk (A, Ala) asendub treoniinijäägiga (T, Thr): Ala külgahel on väike ja hüdrofoobne, aga Thr külgahel sisaldab kiraalset tsentrit ning hüdroksüülrühma, millel on vesiniksideme donoorsed ja aktseptoorsed omadused;
 Glutamiinhappe jääk (E, Glu) asendub lüsiinijäägiga (K, Lys): füsioloogilise pH juures on Glu külgahel laetud negatiivselt, aga Lys oma positiivselt – seega käituvad need aminohappejäägid väga erinevalt laeng-laeng vastastikmõjude loomise seisukohalt.

Kui aga rääkida konkreetsetest proteoomi liikmetest, mis on patoloogiate puhul enim muteerutud, siis näiteks erinevate kasvajate puhul esineb enim mutatsioone valgus TP53, millele järgnevad PIK3CA ja PTEN. Terves organismis on TP53 oluline DNA vigastuste parandamises ning rakusurma käivitamises ning seepärast on selle valgu funktsiooni mahasuruvad mutatsioonid organismile ohtlikud. PIK3CA ja PTEN on aga ensüümid, mille füsioloogilised rollid on täpselt vastandlikud – esimene katalüüsib raku kasvuks hädavajaliku raja aktiveerumist, teine on aga raja loomulikuks piduriks. Vähkkasvajatele on omane PI3KCA anomaalselt kõrge aktiivsus (aktiveerivate mutatsioonide tulemusena) ja/või PTEN puudulik aktiivsus (inaktiveerivate mutatsioonide tulemusena). PIK3CA anomaalselt kõrge aktiivsuse mahasurumiseks saab kasutada selektiivseid inhibiitoreid. Näiteks on Ameerika Ühendriikide Toidu- ja Ravimiameti poolt kiidetud heaks idelalisiibi, alpelisiibi ja duvelisiibi kasutamine metastaatilise rinnavähi, kroonilise lümfoidse leukeemia ja väikese lümfotsüütse lümfoomi raviks.

Anomaalne proteolüüs 
Valkude proteolüüsi saab liigitada täielikuks (valgumolekuli lagundamine aminohapeteni) ja osaliseks (valgumolekuli „lõikamine“, mis katkestab ahelat kindlas kohas ja mille tulemusena tekib ühest molekulist kaks või enam kindla struktuuriga lõiku).

Valgumolekuli süntees on raku jaoks energeetiliselt üsna kulukas (1 aminohappejäägi ahelasse lülitamiseks kulub ligi 5 ATP molekuli). Seepärast alluvad valkude täieliku lagundamisega seotud raku koostisosad (proteasoomid) üldiselt rangele kontrollile ning lagundamiseks suunatavaid valgumolekule märgistatakse rakus spetsiaalse järjestusega (ubikvitiin, mis kuulub samuti translatsioonijärgsete modifikatsioonide alla). Vähirakkudes võib aga sünteesitavate ning lagundatavate valkude tasakaal olla häiritud: näiteks lagundatakse liiga intensiivselt valke, mis vastutavad tavaolukorras rakkude kasvu pidurdumise ning rakkude programmeeritud surma ehk apoptoosi käivitamise eest. Seetõttu kasutatakse vähiravis muuhulgas ka proteasoomi inhibiitoreid – näiteks bortesomiibi.

Valkude osalist proteolüüsi (inglise keeles tuntud ka kui truncation) viivad läbi ensüümid proteaasid. Tüüpilisteks näideteks valkudest, mille puhul osaline lagundamine on vajalik organismi normaalseks talitluseks, on preprohormoonid ja zümogeenid. Nagu nimigi vihjab, tekivad preprohormoonide „lõikamisel“ sisenõrenäärmete rakkudes valgulised või peptiidsed hormoonid, mida seejärel sekreteeritakse ringesse. Zümogeenide „lõikamisel“ tekivad aga aktiivsed ensüümid – sageli toodetakse organismis zümogeenidena neidsamu proteaase, sest on oluline, et proteaas muutuks aktiivseks vaid organismi teatud lokatsioonis, mitte otse selles rakus, kus proteaasi eelmolekuli toodetakse. Näiteks toodetakse seedimiseks olulist ensüümi trüpsiini kõhunäärmes esialgu zümogeeni vormis (trüpsinogeen) ning trüpsinogeeni osaline proteolüüs toimub peensooles, kus trüpsiin peakski aitama lagundada toidus sisalduvaid valke. Kui aga trüpsinogeen peaks iseeneslikult aktiveeruma juba pankreases (seda soodustavad teatud aminohapete polümorfismid trüpsinogeeni molekulis, näiteks valgu 122. aminohappejäägi arginiini mutatsioon histidiiniks ehk Arg122His), tekib haiguslik seisund – pärilik krooniline pankreatiit.

Osalise proteolüüsi häired, kus valgujärjestus katkestatakse vales kohas, on seotud ka neurodegeneratiivsete haigustega: tekkinud anomaalse struktuuriga valgud võivad valesti voltuda ja hakata kokku kleepuma (vt detailsemalt järgmises alapealkirjas).

Valkude anomaalne voltumine 

Kuigi valgu struktuuri saab kirjeldada aminohappelise järjestuse abil (nn primaarne struktuur), on valgu ülesannete teostamiseks organismis äärmiselt oluline valgu 3D-struktuur. Selles esinevad piirkonnad, kus aminohappelised järjestused moodustavad teatud korrapäraga ruumilisi mustreid (sekundaarseid struktuure), aga ka paindlikuma iseloomuga silmused. Kuigi tänapäeval on arendatud mitmeid eksperimentaalseid tehnikaid, mis võimaldavad valgu 3D-struktuuri kindlaks teha, ja ka arvutuslikke algoritme, mis võimaldavad prognoosida valgu 3D-struktuuri primaarse struktuuri alusel, jäävad paljude valkude ruumilised struktuurid seni tundmatuks. See on üks suuremaid takistusi valkudega seostuvate ravimite arenduse seisukohalt.

Voltumise põhimõtted 

Ajalooliselt on pakutud, et füsioloogilises keskkonnas peaks vähemalt väiksemate veeslahustuvate globulaarsete (kerakujuliste) valkude jaoks kehtima reegel, et valgu kolmemõõtmeline struktuur on otseselt määratud valgu primaarstruktuuri poolt. See reegel (nn Anfinseni dogma) eeldab, et ribosoomidel värskelt sünteesitud valguahel peaks tsütoplasmas ajapikku iseeneslikult omandama õiget ruumilist struktuuri (voltuma), sest see struktuur on ühtlasi antud süsteemi (komponendid: valk, vesi, ioontugevus, pH) energeetiliseks miinimumiks. Reaalsuses ei ole iseenesliku voltumise „äraootamine“ kuigi mõistlik, eriti pikemate valgumolekulide puhul, mis sageli sisaldavad ka hüdrofoobseid alasid. Kui ahela süntees ribosoomil on alles pooleli, võivad valgumolekuli valmis sünteesitud hüdrofoobsed lõigud hakata omavahel kokku kleepuma (agregeeruma) tänu hüdrofoobsetele vastastikmõjudele. Seepärast on rakus olemas spetsiaalsed abistavad valgud šaperonid, mis seostuvad valmiva valguahelaga ja kaitsevad seda agregeerumise eest. Lisaks loob šaperoni enda hüdrofoobne sisemus soodsa keskkonna hüdrofoobsete aminojärjestuste iseeneslikuks voltumiseks (nt α-heeliksi moodustumiseks). Sellist šaperonide tüüpi nimetatakse inglise keeles holdase (verbist hold – hoidma) ning kuigi need loovad need ei riku Anfinseni dogmat, sest valgusünteesi lõpus šaperonid dissotsieeruvad valmis ahelalt ning jääb kehtima põhimõte, et voltunud valk on energeetiliselt stabiilsem kui mittevoltunud aminohappeline järjestus. Šaperonide teist tüüpi nimetatakse inglise keeles foldase (verbist fold – voltima) ja need kasutavad ATP energiat selleks, et „painutada“ tekkiva valgu ahelat sobilikuks ruumiliseks kujuks. Sellised šaperonid rikuvad Anfinseni dogmat, sest voltunud valk on sel juhul energeetiliselt vähem stabiilne kui mittevoltunud aminohappeline järjestus (ehk valgu voltumiseks peab süsteemile energiat juurde andma).

Patoloogilised seisundid 

Valkude voltumise häireid esineb mitmetes haigustes. Valesti või osaliselt voltunud valk ei ole sageli funktsionaalne, ehk see ei ole suuteline moodustama vastastikmõjusid teiste valkude ja väikeste biomolekulidega ning seetõttu ka panustama organismi normaalsesse toimimisse. Näiteks viib teatud mutatsioon (Cys203Arg) silma võrkkesta kolvikestes asuvas retseptoris (opsiinis OPN1MW) selleni, et retseptoris ei teki sisemolekulaarset disulfiidsilda Cys126-Cys203. Tulemuseks ei omanda OPN1MW normaalset ruumilist struktuuri ega moodusta kompleksit retinaaliga (pigment, mille keemiline struktuur muundub footoni pealelangemisel). See muudab kolvikesed kokkuvõttes tundetuks rohelise valguse suhtes ning on värvipimeduse levinud tüübi põhjuseks.

Teiselt poolt võib valesti voltunud valk hakata kleepuma teiste valesti voltunud või osaliselt voltunud valkude külge, tekitades mittelahustuvaid klompe (agregaate). Sellised agregaadid ei võimalda rakkudel normaalselt funktsioneerida, häirides rakusiseid dünaamilisi protsesse (näiteks ainete transport või tsütoskeleti ümberkorraldumine) ja ka suhtlust rakkude vahel, ning tekitavad sageli põletikulist vastust organismis, mille käigus võivad saada kannatada ka suhteliselt terved põletiku naabruses asuvad rakud. Ajusiseste agregaatide teke on seotud näiteks järgmiste patoloogiatega:

 Priionid: valgu PNRP teatud isovormid, mis on ise valesti voltunud ning mis organismi sattumisel põhjustavad ka teiste valkude normaalse ruumilise struktuuri kadumist ning kleepumist priioni poolt tekitatud agregaatide külge.
 Alzheimeri tõve puhul esinevad kaht tüüpi agregaadid: peptiidist amüloid β koosnevad naastud (inglise keeles amyloid plaques) ja hüperfosforüülitud valgust tau koosnevad tängud (inglise keeles neurofibrillary tangles). Fosforüülimist ja tau näidet käsitletakse detailsemalt ülejärgmises alapealkirjas. Amüloid β on aga 40-42 aminohappejäägist koosnev peptiid, mis tekib amüloidi eelvalgu APP anomaalsel proteolüütilisel lagundamisel β- ja γ-sekretaaside poolt (terves organismis teostavad APP proteolüüsi α- ja γ-sekretaasid). Amüloid β moodustab iseloomulikke β-lehtedest koosnevaid fibrille, mis pikenemisel liidavad endaga üha rohkem amüloid β molekule.
 Parkinsoni tõve, multisüsteemse atroofia ja Lewy kehakeste dementsuse puhul tekitab agregaate valk α-sünukleiin (SNCA). Uuringud on näidanud, et SNCA agregeerimist soodustavad mutatsioonid Ala53Thr, Ala30Pro ja Glu46Lys; neid mutatsioone omavatel isikutel on geneetiline eelsoodumus Parkinsoni tõve varaseks kujunemiseks.

Hetkeseisuga puuduvad eesmainitud haiguste raviks kahjuks võimalused, kuid teaduskirjanduses on intensiivselt arutletud tehnoloogiate arendamise üle, mis võimaldaksid sisestada patsiendi organismi rakkudesse lisa-šaperone. Selline raviviis võimaldaks täiustada kontrolli valkude voltumise üle ning hoida ära agregaatide edasist kasvamist. Paraku ei ole kindel, kas selline tehnoloogia võimaldaks võidelda juba moodustunud agregaatidega – see on oluline, kuna neurodegeneratiivsete haiguste varajane diagnostika pole ka hetkeseisuga arendatud.

Vähkkasvajatele on aga omane pigem šaperonide „ületootmine“. Põhjuseks on ilmselt asjaolu, et pidevalt jagunevates kiirekasvulistes rakkudes toimub elutegevuse tagamiseks vajalike valkude süntees anomaalselt kõrge tempoga – ning vastusena sellisele survele areneb rakkudes kaitsemehhanism, mis tagab kõrgendatud kontrolli valkude voltumise üle. Selle nähtuse kohta öeldakse ka, et vähirakkudel on arenenud šaperon-sõltuvus (inglise keeles chaperon additiction) ning onkoteraapiate arendamisel on muuhulgas pakutud võimaliku lähenemisena šaperonide (nt HSP90) aktiivsust blokeerivate ühendite ehk inhibiitorite kasutamist.

Valgustruktuuri loomuliku dünaamilisuse (konformatsioonilise muutlikkuse) kadu

Häired translatsioonijärgsete modifikatsioonide tasemel

Häired valkude aktiivsuse ruumilis-ajalises regulatsioonis

Proteoom kui biomarkerite allikas 

Kui artikli senine tekst suuresti keskendus proteoomile kui võimalike ravisihtmärkide kogumile, siis tegelikult välja tuua ka proteoomi komponentide olulisust biomarkeritena. Biomarkeri definitsioone on mitmeid, kuid üldiselt on tegemist loodusliku molekuliga, mis leidub/võib leiduda inimorganismi kudedes või kehavedelikes ning mille sisaldus või aktiivsus on organismi tervisliku seisundi indikaatoriks. Lähtudes kliinilisest rakendusest, võib biomarkereid kasutada mitmeti: tuvastamaks patsiendi eelsoodumust haiguseks, diagnoosimaks haiguse olemasolu, määramaks haiguse staadiumit, valimaks sobivaimat raviskeemi või jälgimaks ravi edukust.

Valkude kõrval võivad biomarkeriteks olla loomulikult teisedki väiksemad ja suuremad biomolekulid: näiteks keskenduvad tänapäeval mitmed uuringud rakuvaba DNA rollile vähi biomarkerina ja rakuvälise RNA rollidele eri tervislike seisundite (muuhulgas raseduse komplikatsioonide) biomarkerina. Biomarkereid võib uuritavas proovis tuvastada nii individuaalselt (st eesmärgiks on määrata ühe kindla molekuli sisaldus või aktiivsus) kui kogumina.

Üksikud valgulised biomarkerid 
Kuna valgulisi biomarkereid kasutatakse väga mitmete tervislike seisundite hindamiseks, siis allpool tabelis toodud näidete valim ei ole kindlasti kuigi täielik. Ülevaadet vähi biomarkeritest annab näiteks vastav lehekülg Vikipeedias. Selle tabeli eesmärgiks on aga pigem illustreerida, et:

 markeri olemasolu ei pea olema tingimata märgiks mingisugusest haiguslikust seisundist; 
 valgud, mille olemasolu on täiesti normaalne organismi varases arengustaadiumis, võivad osutuda täiskasvanud indiviidi puhul haiguslikeks biomarkeriteks; ning
 üksiku markeri tuvastamine ei pruugi luua selgust diagnoosist, vaid vajatakse lisainfot muude analüüside (sh teiste biomarkerite tuvastuse) näol.

Kõiki eespool mainitud, aga ka paljusid muid biomarkereid määratakse patsientide proovides igapäevaselt haiglate laborites ja meditsiinilaborites. Vabatahtlikel veredoonoritel määratakse verekeskustes enne vere võtmist hemoglobiini taset ning osa võetud verest kasutatakse HIV- ja hepatiit C-vastaste antikehade ning hepatiit B-antigeeni analüüsiks (lisaks sellele analüüsitakse nimetatud viiruste sisaldust ka vastavate PCR-testidega). Mõningaid valgulisi biomarkereid, nt hCG-d või SARS-CoV-2 viiruse nukleokapsiidivalku, on võimelised suure usaldusväärsusega tuvastama ka käsimüügis kättesaadavad kiirtestid.

Valguliste biomarkerite kogumid

Proteoomi-alased andmebaasid ja algoritmid 
Infot proteoomi eri aspektide kohta (nt valkude ekspressioonitasemed eri kudedes, seos patoloogiliste seisunditega, aminohappeline järjestus, 3D-struktuur) leiab mitmetest andmebaasidest, millest üldisemad on käsitletud allpool. Kuna need andmebaasid on rahvusvahelise teadlaskonna poolt arendatud ja tunnustatud, kasutavad neid igapäevaselt proteoomi uuringutega tegelevad teadlased. Kuna tegemist on aga vabalt juurdepääsetavate, kasutajasõbralike ning pidevalt täienevate ressurssidega, võiksid need pakkuda huvi ka laiemale sihtrühmale.

FASTA 
FASTA on tegelikult tekstil põhinev formaat, mida võtsid kasutusele David J. Lipman ja William R. Pearson. FASTA formaati kasutatakse mitmetes biokeemia-alastes andmebaasides kas nukleotiidi- või aminohappejääkide järjestuse üleskirjutamiseks vastavalt nukleiinhapete või valgumolekulide puhul. Järjestuse ees paikneb enamasti märk ">" või ";" ning sellele järgneb molekuli nimetus või identifikaator (nt UniProt-kood ehk accession number, vt alapealkiri allpool).

Identifikaatori järel uuel real kirjutatakse aminohappejäägid, kasutades ühetähelisi kokkuleppelisi lühendeid (nt alaniin – A, trüptofaan – W) ning alustades valgu N-terminaalist. Harva kasutatakse ka lisatähistust:

 B tähistab asparagiinhapet (tavaline tähistus D) või asparagiini (tavaline tähistus N),
 J tähistab isoleutsiini (tavaline tähistus I) või leutsiini (tavaline tähistus L),
 O tähistab pürrolüsini,
 U tähistab selenotsüsteiini,
 Z tähistab glutamiinhapet (tavaline tähistus E) või glutamiini (tavaline tähistus Q),
 X tähendab suvalist aminohapet,
 "-" tähendab määramatu pikkusega tühikut.

FASTA formaadi ühes reas on enamasti 80 tähemärki ning 80 aminohappejäägist pikemad ahelad jätkuvad järgmisel real (st see ei tähenda, et valgu koostises oleks mitu ahelat). FASTA alusel on mugav võrrelda näiteks erinevusi valgu kahe või enama isovormi aminohappelises koostises.

BLAST 
BLAST ehk Basic Local Alignment Search Tool on algoritm, mida arendasid Samuel Karlin ja Steven Altschul. BLAST võimaldab leida sarnasusi kahes nukleotiidi- või aminohappejääkide järjestuses ning ühtlasi võrdleb kumbagi võrreldavat järjestust andmebaasides oleva infoga, tuvastades geene või valke, millesse antud järjestus kuulub. Näiteks saab BLAST-algoritmi abil võrrelda sarnasust (homoloogiat) kahest eri organismist pärinev valgu vahel, mis võimaldab teha esimeses lähenduses järeldusi ka nende funktsioonide sarnasuse kohta.

BLAST algoritmi saab tasuta kasutada online-režiimis ning kõige mugavam on sisestada võrreldavaid järjestusi FASTA-formaadis (vt alapealkiri eespool). Ka analüüsi tulemus (Alignments) kuvatakse modifitseeritud FASTA-formaadina, kus kaks võrreldavat järjestust on paigutatud kohakuti ning järjestuste vahel paikneb võrdlusriba. Võrdlusribal on teatud viisil näidatud identsed aminohappejäägid kahes järjestuses (nt aminohapete ühetäheliste lühenditena või vertikaalsete joontena). Keemiliste omaduste poolest sarnaseid aminohappejääke (nt Lys ja Arg) tähistatakse võrdlusribal märgiga "+". Vasakul ja paremal pool järjestustest on näha aminohappe järjekorranumbrit kummaski järjestuses, millest alates algoritm tuvastas sarnasusi. Samuti kuvatakse statistika võrdluse tulemusena leitud identsete ja sarnaste aminohappejääkide arvu kohta.

UniProt 
UniProt on mitme asutuse (Euroopa Bioinformaatika Instituut, USA Protein Information Resource ja Šveitsi Bioinformaatika Instituut) koostööna valminud andmebaas, millest on kujunenud proteoomi uuringutega tegeleva teadlaskonna käsiraamat. 12. oktoobri 2022 seisuga sisaldas andmebaas infot kokku 288533 erineva valgu kohta, mis pärinevad kokku 14372 erinevast liigist. Liikidest on enim esindatud inimese (Homo sapiens), koduhiire (Mus musculus), hariliku müürlooga (Arabidopsis thaliana), rändroti (Rattus norvegicus) ja pagaripärmi (Saccharomyces cerevisiae tüvi ATCC 204508 / S288c) proteoomide liikmed.

Andmebaas võtab kokku info mitmetest allikatest. Kuigi sissekannete detailsus oleneb konkreetsest valgust, antakse ülevaade järgmiste üksikasjade kohta (vt nt sissekanne inimese insuliini kohta):

 Valgu erinevate isovormide aminohappelised järjestused ja molekulmass;
 Valgu struktuursed eripärad: tuntud ehitusüksused ehk domeenid, mida saab ennustada primaarstruktuuri põhjal, ning eksperimentaalsed andmed või ennustused 3D-struktuuri kohta;
 Valgu teadaolevad mutatsioonid, mis on seotud haiguslike seisunditega;
 Valgu teadaolevad translatsioonijärgsed modifikatsioonid;
 Valgu rakusisene lokalisatsioon ning ekspressioonitase organismi eri kudedes;
 Valgu tuntud rollid rakus ja organismis, sh „koostöö“ teiste valkudega.

UniProt andmebaasi kasutatakse ka proteoomi massispektromeetriliste uuringute tulemuste interpreteerimiseks (st tuvastamaks, millise valgu järjestusest pärineb mõõdetud massi ja laengu suhtega aminohappeline järjestus).

Human Protein Atlas (HPA) 
Andmebaas HPA loodi mitme Rootsi teadusasutuse eestvedamisel: Kuninglik Tehnikainstituut (KTH), Uppsala Ülikool, Science for Life Laboratory (SciLifeLab) ja Karolinska Instituut. Kui eespool käsitletud UniProt sisaldab andmeid mitmesuguste organismide valkude kohta, siis HPA keskendub just inimese proteoomile ning sisaldab hulgaliselt mikroskoopiapilte valkude kohta kudede ja rakkude kontekstis (selektiivne immuunovärving fikseeritud näidistes). Konkreetsemalt vaadeldakse järgmiseid detaile (vt nt sissekanne inimese epidermaalse kasvufaktori retseptori kohta):

 Valgu ja sellele vastava mRNA ekspressioonitase eri organites üldiselt ning eraldi sissekandena detailselt aju eri osades;
 Valgu ja sellele vastava mRNA ekspressioonitase eri organite kudedes (terved koed), aga ka eri vähkkasvajate kudedes;
 Valgu ja sellele vastava mRNA ekspressioonitase erinevates enimkasutatavates rakuliinides koos detailse infoga rakusisese lokalisatsiooni kohta igas rakuliinis;
 Valgu roll vähipatsientide elulemuse prognoosi seisukohalt (st kas valgu kõrgendatud ekspressioonitase on seotud pigem pikenenud või pigem lühenenud elulemusega).

HPA andmebaas on ülimalt mugav ressurss teadustööks vajalike selektiivsete antikehade valikuks, aga näiteks ka huvipakkuvate valkude kohta kõrge lahutusega visuaalsete materjalide leidmiseks, mis on sobilikud referaatide ja loengute jaoks. 16. novembri 2022 seisuga sisaldas andmebaas infot kokku 17268 inimese valgu kohta, mille tuvastamiseks kulus kokku 27173 selektiivset antikeha (vt statistika andmebaasi kodulehekülje alumises osas).

Muud andmebaasid 
Loomulikult leiab proteoomi kohta hulgaliselt ka spetsiifilisemaid andmebaase, mis keskenduvad valkude iseloomustamisel pigem konkreetsele omadusele. Näiteks:

 Mitme valkude kristallograafiaga tegeleva asutuse poolt ühise jõupingutusena arendatud Protein Data Bank (PDB) sisaldab infot eri organismide valkude 3D-struktuuride kohta. Valdav osa nendest struktuuridest on mõõdetud erinevate eksperimentaalsete meetodite abil (põhiliselt röntgendifraktsioonanalüüs, aga ka tuumamagnetresonantsspektroskoopia, neutrondifraktsioon, elektronmikroskoopia jms). Hiljuti on PDB-sse lisandunud ka arvutuslike algoritmide abil (eriti AlphaFold) modelleeritud 3D-struktuurid. Uute valkude kristallograafia-alaste uurimistööde tulemuste publitseerimisel on paljud teadusajakirjad seadnud kohustuslikuks kriteeriumiks eksperimentaalsete andmete üleslaadimist PDB andmebaasi, kuna see ühtlasi tagab andmete usaldusväärsust ja avatust.
 Uute suuremahusliste proteoomika-alaste uurimistööde tulemuste publitseerimisel on paljud teadusajakirjad seadnud kohustuslikuks kriteeriumiks aga eksperimentaalsete andmete üleslaadimist andmebaasi ProteomicsDB. See Müncheni Tehnikaülikooli ja Cellzome GmbH koostöö raames arendatud andmebaas koondab massispektromeetriliste uuringute andmeid inimese, koduhiire, hariliku müürlooga ja hariliku riisi proteoomide kohta. Lisaks andmehoidla rollile võimaldab ProteomicsDB võrrelda oma katsete andmeid varasematega, teostada andmeanalüüse ning visualiseerida suuremahulisi andmemassiive.
 Kinexus Bioinformatics Corporation poolt arendatud andmebaasid KinaseNET ja PhosphoNET keskenduvad inimorganismi teatud ensüümidele – proteiinkinaasidele. KinaseNET võimaldab muuhulgas otsida teatud proteiinkinaasi teadaolevaid substraate ning PhosphoNET võimaldab vastupidiselt otsida fosforüülitud järjestuste jaoks substraatides kõige tõenäolisemaid proteiinkinaase. Nende andmebaaside puuduseks on asjaolu, et arendaja on lõpetanud KinaseNET ja PhosphoNET aktiivset värskendamist 2019. aastal, mistõttu värskemate teadusuuringute tulemused ei ole nendesse jõudnud.
 Kopenhaageni Ülikooli teadlaste poolt arendatud andmebaas GPCRdb keskendub G-valguga seotud retseptoritele (GPCR) ja nende ligandidele (nii looduslikele kui sünteetilistele). Proteoomi seisukohalt on märksõnadeks GPCR struktuuri eri tasemed ja viisid nende visualiseerimiseks, evolutsiooni käigus tekkinud erisused (fülogeneetilised puud), geneetiline variatiivsus, mutatsioonide analüüs jms.

Rohkem infot proteoomika ja farmakoloogia seostest ning viiteid relevantsetele infoallikatele leiab näiteks Rahvusvaheline Põhi- ja Kliinilise Farmakoloogia Liidu ning Briti Farmakoloogiaseltsi poolt koostatud andmebaasi juhendis.

Viited 

Valgud