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Biochemistry

L'applicazione di approcci aperti basati sulla ricerca per l'identificazione di glicopeptidi legati all'O di Acinetobacter baumannii

Published: November 2, 2021 doi: 10.3791/63242
Automatic Translation
*1, *1, *1, 1
1Department of Microbiology and Immunology, Peter Doherty Institute for Infection and Immunity, The University of Melbourne
* These authors contributed equally

Summary

La ricerca aperta consente l'identificazione di glicopeptidi decorati con composizioni di glicani precedentemente sconosciute. All'interno di questo articolo, viene presentato un approccio semplificato per intraprendere la ricerca aperta e le successive ricerche di glicopeptidi focalizzate sul glicano per campioni batterici utilizzando Acinetobacter baumannii come modello.

Abstract

La glicosilazione proteica è sempre più riconosciuta come una modifica comune all'interno degli organismi batterici, contribuendo alla fisiologia procariotica e all'infettività ottimale delle specie patogene. A causa di ciò, vi è un crescente interesse per la caratterizzazione della glicosilazione batterica e la necessità di strumenti analitici ad alto rendimento per identificare questi eventi. Sebbene la proteomica bottom-up consenta prontamente la generazione di ricchi dati glicopeptidici, l'ampiezza e la diversità dei glicani osservati nelle specie procariotiche rendono estremamente difficile l'identificazione degli eventi di glicosilazione batterica.

Tradizionalmente, la determinazione manuale delle composizioni glicani all'interno di set di dati proteomici batterici ha reso questa analisi in gran parte su misura limitata agli esperti specifici del campo. Recentemente, gli approcci aperti basati sulla ricerca sono emersi come una potente alternativa per l'identificazione di modifiche sconosciute. Analizzando la frequenza delle modifiche uniche osservate sulle sequenze peptidiche, le tecniche di ricerca aperta consentono l'identificazione di glicani comuni attaccati ai peptidi all'interno di campioni complessi. Questo articolo presenta un flusso di lavoro semplificato per l'interpretazione e l'analisi dei dati glicoproteomici, dimostrando come le tecniche di ricerca aperta possono essere utilizzate per identificare i glicopeptidi batterici senza una precedente conoscenza delle composizioni glicaniche.

Utilizzando questo approccio, i glicopeptidi all'interno dei campioni possono essere rapidamente identificati per comprendere le differenze di glicosilazione. Utilizzando Acinetobacter baumannii come modello, questi approcci consentono il confronto delle composizioni glicaniche tra ceppi e l'identificazione di nuove glicoproteine. Nel complesso, questo lavoro dimostra la versatilità delle tecniche di ricerca di database aperti per l'identificazione della glicosilazione batterica, rendendo la caratterizzazione di questi glicoproteomi altamente diversi più facile che mai.

Introduction

La glicosilazione proteica, il processo di attaccamento dei carboidrati alle molecole proteiche, è una delle modificazioni post-traduzionali (PTM) più comuni in natura 1,2. In tutti i domini della vita, si è evoluta una gamma di macchinari complessi dedicati alla generazione di glicoproteine che influenzano una miriade di funzioni cellulari 1,3,4,5. Mentre la glicosilazione proteica si verifica su una gamma di amminoacidi 6,7, gli eventi di glicosilazione legata all'N e all'O sono due forme dominanti osservate in natura. La glicosilazione legata all'N comporta l'attaccamento dei glicani a un atomo di azoto di residui di asparagina (Asn), mentre nella glicosilazione legata all'O, i glicani sono attaccati a un atomo di ossigeno di serina (Ser), treonina (Thr) o tirosina (Tyr) residui7. Nonostante le somiglianze nei residui presi di mira dai sistemi di glicosilazione, le differenze all'interno dei glicani attaccati alle proteine fanno sì che la glicosilazione sia la classe chimicamente più diversificata di PTM presenti in natura.

Mentre i sistemi di glicosilazione eucariotica possiedono la diversità dei glicani, questi sistemi sono in genere limitati nel numero di carboidrati unici utilizzati. La diversità risultante deriva da come questi carboidrati sono disposti in glicani 8,9,10,11,12. Al contrario, le specie batteriche e arcaiche possiedono una diversità glicana praticamente illimitata a causa della vasta gamma di zuccheri unici generati all'interno di questi sistemi 2,10,13,14,15,16,17. Queste differenze nella diversità glicanica osservata tra i domini della vita rappresentano una sfida analitica significativa per la caratterizzazione e l'identificazione degli eventi di glicosilazione. Per la glicosilazione eucariotica, la capacità di anticipare le composizioni glicaniche ha facilitato il crescente interesse per la glicobiologia; tuttavia, lo stesso non è vero per la glicosilazione batterica, che è ancora in gran parte limitata allo studio da parte di laboratori specializzati. Poiché l'accessibilità della strumentazione di spettrometria di massa (MS) è aumentata nelle bioscienze, gli approcci basati sulla SM sono ora il metodo principale per l'analisi glicoproteomica.

La SM è emersa come lo strumento per eccellenza per la caratterizzazione della glicosilazione, con approcci sia top-down che bottom-up ora comunemente usati per caratterizzare le glicoproteine6. Mentre la proteomica top-down viene utilizzata per valutare i modelli di glicosilazione globale di proteine specifiche18,19, vengono utilizzati approcci bottom-up per consentire la caratterizzazione glicano-specifica dei glicopeptidi, anche da miscele complesse 6,20,21,22,23. Per l'analisi dei glicopeptidi, la generazione di informazioni informative sulla frammentazione è essenziale per la caratterizzazione degli eventi di glicosilazione24,25. Una serie di approcci di frammentazione è ora abitualmente accessibile sugli strumenti, tra cui la dissociazione indotta da collisioni basata sulla trappola ionica di risonanza (IT-CID), la dissociazione indotta da collisioni di tipo fascio (CID) e la dissociazione a trasferimento di elettroni (ETD). Ogni approccio possiede diversi punti di forza e di debolezza per l'analisi dei glicopeptidi25,26, con progressi significativi nell'ultimo decennio nell'applicazione di questi approcci di frammentazione per analizzare la glicosilazione 6,20. Tuttavia, per l'analisi della glicosilazione batterica, la limitazione critica non è stata la capacità di frammentare i glicopeptidi, ma piuttosto l'incapacità di prevedere le potenziali composizioni di glicani all'interno dei campioni. All'interno di questi sistemi, la natura sconosciuta di diversi glicani batterici limita l'identificazione dei glicopeptidi, anche con strumenti di ricerca focalizzati sulla glicosilazione ormai comuni per l'analisi dei glicopeptidi eucariotici, come O-Pair27, GlycopeptideGraphMS28 e GlycReSoft29. Per superare questo problema, è necessario un metodo di ricerca alternativo, con l'uso di strumenti di ricerca aperti che emergono come un potente approccio per lo studio della glicosilazione batterica30.

La ricerca aperta, nota anche come ricerca cieca o jolly, consente l'identificazione di peptidi con PTMsconosciuti o inaspettati 21,30,31,32. Le ricerche aperte utilizzano una varietà di tecniche computazionali, tra cui ricerche di modifica curate, ricerche di database in più passaggi o ricerche tolleranti ad ampia massa 33,34,35,36,37. Sebbene la ricerca aperta abbia un grande potenziale, il suo uso è stato tipicamente ostacolato dal significativo aumento dei tempi di analisi e dalla perdita di sensibilità del rilevamento di peptidi non modificati rispetto alle ricerche limitate31,32. La diminuzione del rilevamento di corrispondenze peptidico-spettrali non modificate (PSM) è il risultato dell'aumento dei tassi di PSM falsi positivi associati a queste tecniche, che richiede un maggiore filtraggio rigoroso per mantenere i tassi di falsa scoperta (FDR) desiderati)33,34,35,36,37 . Recentemente, sono stati resi disponibili diversi strumenti che migliorano significativamente l'accessibilità della ricerca aperta, tra cui Byonic 31,38, Open-pFind39, ANN-SoLo40 e MSFragger21,41. Questi strumenti consentono la robusta identificazione degli eventi di glicosilazione riducendo significativamente i tempi di analisi e implementando approcci per gestire composizioni glicane eterogenee.

Questo articolo presenta un metodo semplificato per l'identificazione dei glicopeptidi batterici mediante ricerca aperta, utilizzando come modello il patogeno nosocomiale Gram-negativo, Acinetobacter baumannii. A. baumannii possiede un sistema di glicosilazione legato all'O conservato responsabile della modifica di più substrati proteici, noto come sistema di glicosilazione della proteina PglL 42,43,44. Mentre proteine simili sono mirate per la glicosilazione tra ceppi, il sistema di glicosilazione PglL è altamente variabile a causa della biosintesi del glicano utilizzato per la glicosilazione proteica derivata dal locus della capsula (noto come K-locus)44,45,46. Ciò si traduce in diversi glicani (noti anche come unità K), derivati da unità K polimerizzate singole o limitate, aggiunti ai substrati proteici 30,44,46. All'interno di questo lavoro, l'uso dello strumento di ricerca aperto, MSfragger, all'interno del software FragPipe, viene utilizzato per identificare i glicani attraverso i ceppi di A. baumannii. Combinando la ricerca aperta e la cura manuale, è possibile intraprendere "ricerche focalizzate sui glicani" per migliorare ulteriormente l'identificazione dei glicopeptidi batterici. Insieme, questo approccio di identificazione in più fasi consente l'identificazione di glicopeptidi senza una vasta esperienza nella caratterizzazione di nuovi eventi di glicosilazione.

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Protocol

NOTA: La preparazione e l'analisi di campioni di glicopeptide batterico possono essere suddivise in quattro sezioni (Figura 1). Per questo studio, è stata valutata la glicosilazione di tre ceppi di A. baumannii sequenziati (Tabella 1). I database Proteome FASTA di ciascuno di questi ceppi sono accessibili tramite Uniprot. Fare riferimento alla Tabella 2 per la composizione dei buffer utilizzati in questo protocollo.

1. Preparazione di campioni proteici per analisi proteomica

  1. Isolamento di campioni di proteoma di interesse
    1. Se si utilizzano cellule intere, assicurarsi che le cellule siano state lavate con una soluzione salina tamponata con fosfato (PBS) per rimuovere potenziali contaminanti proteici presenti nel mezzo. Congelare a scatto le cellule intere dopo il lavaggio e conservarle a -80 °C fino a quando non è necessario.
    2. Se vengono utilizzati campioni frazionati (come i preparati a membrana), assicurarsi che i reagenti utilizzati non interferiscano con l'analisi della cromatografia liquida MS (LC-MS) a valle50.
    3. Se sono stati utilizzati detergenti, come il dodecil-solfato di sodio (SDS), Triton X-100, NP-40 o lauroilsarcosina, rimuovere questi detergenti utilizzando la precipitazione dell'acetone, i metodi di preparazione del campione SP351 o le colonne di pulizia proteomica commerciale come le trappole S52. In alternativa, sostituire i detergenti incompatibili con un detergente compatibile con la SM o rimovibile come il desossicolato di sodio (SDC) o l'ottil glucopiranoside.
    4. Assicurarsi che tutti gli articoli in plastica e vetro da utilizzare per la preparazione dei campioni non siano stati autoclavati. I vetri e le materie plastiche autoclavati sono in genere fortemente contaminati da composti di piccolo peso molecolare, come i polimeri, che sono facilmente rilevabili all'interno della SM.
  2. Solubilizzazione di campioni di cellule intere
    1. Riespendare ~10 mg di cellule lavate e congelate a scatto in 200 μL di tampone di lisi del desossicolato di sodio appena preparato (tampone di lisi SDC: 4% SDC in 100 mM Tris, pH 8,5).
      NOTA: gli inibitori della proteasi possono essere aggiunti al tampone di lisi SDC per limitare la degradazione delle proteine.
    2. Far bollire i campioni per 10 minuti a 95 °C con agitazione (2000 giri/min su un bimbyxer), quindi lasciare sul ghiaccio per 10 minuti. Ripetere questo processo due volte per garantire una lisi e una solubilizzazione efficienti dei campioni.
      NOTA: i campioni possono essere conservati a lungo termine a questo punto a -80 °C. Se conservato, risolubilizzare riscaldando a 95 °C prima di un'ulteriore lavorazione.
  3. Quantificare le concentrazioni proteiche del campione utilizzando un saggio proteico dell'acido bicinchoninico (BCA)53. Conservare i campioni sul ghiaccio mentre si esegue la quantificazione per limitare la degradazione delle proteine.
    NOTA: per l'analisi del proteoma totale, 20-100 μg di proteine sono più che sufficienti per nano LC-MS, che in genere richiede meno di 2 μg di digest proteico per analisi. La preparazione del peptide in eccesso consente l'analisi replicata o un ulteriore frazionamento se è richiesta una copertura proteomica profonda. Per l'analisi basata sull'arricchimento dei glicopeptidi mediante cromatografia di interazione idrofila (HILIC), sono necessari 100-500 μg di proteine.
  4. Ridurre e alchilare i campioni.
    1. Aggiungere 1/10 del volume del tampone di riduzione/alchilazione 10x (100 mM Tris 2-carbossietilfosfina cloridrato; 400 mM 2-cloroacetammide in 1 M Tris, pH 8,5) ai campioni per una concentrazione finale di 1x e incubare i campioni al buio per 30 min a 45 °C con agitazione a 1.500 giri/min.
      NOTA: Controllare il pH del tampone di riduzione/alchilazione 10x per assicurarsi un pH di circa 7,0-8,0 prima di aggiungerlo ai campioni, poiché un pH più basso causerà la precipitazione della DSC.
  5. Abbassare brevemente i campioni e aggiungere le proteasi Tripsina/Lys-C (~10 μL, risospese in 100 mM Tris, pH 8,5) per un rapporto proteasi finale:proteine di 1:100. Incubare i digest durante la notte a 37 °C con agitazione a 1.500 giri/min (fino a 18 ore). Per garantire la completa digestione delle proteine, utilizzare un rapporto proteasi/proteina di Tripsina/Lys-C compreso tra 1:50 e 1:200.
  6. Quench digerisce aggiungendo 1,25 volumi di isopropanolo al 100% ai campioni. Ruotare i campioni per 1 minuto per mescolarli e farli girare brevemente verso il basso.
    NOTA: i campioni possono essere conservati a -20 °C per essere ulteriormente elaborati in seguito.
  7. Acidificare i campioni aggiungendo 0,115 volumi di acido trifluoroacetico al 10% (TFA; concentrazione finale di ~ 1% TFA), ruotare i campioni e ruotarli brevemente verso il basso.

2. Elaborazione di campioni di proteoma

  1. Pulizia peptidica di campioni di proteoma
    1. Preparare una punta di estrazione stop-and-go (Stage) stirrenedivinylbenzene-reverse-phase sulfonate (SDB-RPS) per ciascun campione come descritto in precedenza54.
      1. Empiricamente, per legare 50 μg di peptide, asportare tre dischi SDB-RPS da una membrana SDB-RPS da 47 mm2 utilizzando un ago smussato (14 G). Per quantità maggiori di peptidi, aumentare il numero di dischi di conseguenza.
    2. Prima di utilizzare SDB-RPS Stage Tips, preparare le punte aggiungendo in sequenza almeno dieci volumi di letto dei seguenti buffer e facendo ruotare il buffer attraverso la colonna mediante centrifugazione (25 °C, 3 min, 500 × g) o spingendo il buffer attraverso la colonna applicando delicatamente pressione utilizzando una siringa.
      1. Bagnare le punte con 150 μL di acetonitrile al 100%.
      2. Lavare le punte con 150 μL di metanolo al 30%, TFA all'1% in 18,2 MΩ H2O.
      3. Equilibrare le punte con 150 μL di isopropanolo al 90%, TFA all'1% bilanciato con 18,2 MΩ H2O.
    3. Caricare i campioni (contenenti il 50% di isopropanolo, l'1% di TFA) sulle punte dello stadio SDB-RPS mediante centrifugazione (25 °C, 3 min, 500 × g) o applicando delicatamente la pressione utilizzando una siringa.
    4. Lavare le punte dello stadio SDB-RPS con i seguenti tamponi mediante centrifugazione (25 °C, 3 min, 500 × g) o applicando delicatamente pressione utilizzando una siringa.
      NOTA: ulteriori lavaggi o tamponi alternativi possono essere utilizzati per rimuovere contaminanti non peptidici, come l'uso di acetato di etile invece di isopropanolo55.
      1. Lavare le punte con 150 μL di isopropanolo al 90%, TFA all'1%.
      2. Lavare le punte con 150 μL di TFA all'1% in 18,2 MΩ H2O.
    5. Eluire i peptidi dalle punte dello stadio SDB-RPS con 150 μL di idrossido di ammonio al 5% in acetonitrile all'80% mediante centrifugazione o applicando delicatamente la pressione utilizzando una siringa. Raccogliere i campioni in singoli tubi.
      NOTA: Preparare il 5% di idrossido di ammonio in acetonitrile all'80% in un contenitore di plastica immediatamente prima dell'uso all'interno di una cappa aspirante.
    6. Asciugare i peptidi eluiti mediante centrifugazione sotto vuoto a 25 °C.
      NOTA: Se si intraprende l'arricchimento HILIC, l'1-10% degli eluati peptidici può essere rimosso a questo punto, essiccato e utilizzato come controlli di ingresso del proteoma totale.
  2. Arricchimento di campioni di glicopeptide
    1. Preparare zwitterionic hydrophilic interaction liquid chromatography (ZIC-HILIC) Stage Tips come precedentemente descritto 54,56.
      1. In breve, asportare un disco C8 da una membrana 47 mm2 C8 usando un ago smussato (14 G) e imballare il disco in una punta P200 per creare una fritta. Aggiungere circa 5 mm di materiale ZIC-HILIC, risospeso in acetonitrile al 50%, 50% 18,2 MΩ H2O, sulla fritta applicando delicatamente la pressione utilizzando una siringa.
    2. Prima di utilizzare ZIC-HILIC Stage Tips, condizionare la resina aggiungendo in sequenza i seguenti tamponi e applicando delicatamente la pressione utilizzando una siringa.
      NOTA: Per garantire l'integrità dello strato di pseudo-acqua sulla superficie della resina ZIC-HILIC (necessaria per arricchire i glicopeptidi), la resina deve rimanere sempre bagnata. Quando si lava la resina, lasciare sempre ~ 10 μL di solvente sopra la resina e assicurarsi che i lavaggi / campioni siano pipettati direttamente in questo solvente residuo.
      1. Equilibrare la resina con 20 volumi di letto (200 μL) di tampone di eluizione ZIC-HILIC (0,1% TFA in 18,2 MΩ H2O).
      2. Lavare la resina con 20 volumi di letto (200 μL) di tampone di preparazione ZIC-HILIC (acetonitrile al 95% in 18,2 MΩ H2O).
      3. Lavare la resina con 20 volumi letto (200 μL) di tampone di carico/lavaggio ZIC-HILIC (80% acetonitrile, 1% TFA bilanciato con 18,2 MΩ H2O).
    3. Sospendere i campioni essiccati digeriti (dal punto 2.1.6) nel tampone di carico/lavaggio ZIC-HILIC fino a una concentrazione finale di 4 μg/μL (ad esempio, per 200 μg di peptide, risospendere in 50 μL di tampone di carico/lavaggio ZIC-HILIC). Vortice brevemente per 1 minuto per garantire che i campioni siano risospesi e rotazione per 1 minuto a 2.000 × g a 25 °C.
    4. Caricare il campione di peptide risospeso su una colonna ZIC-HILIC condizionata.
      1. Lavare tre volte con 20 volumi di letto (200 μL) di tampone di carico/lavaggio ZIC-HILIC (per 60 lavaggi totali di volume del letto) applicando delicatamente la pressione utilizzando una siringa.
      2. Glicopeptidi eluiti con 20 volumi di letto (200 μL) di tampone di eluizione ZIC-HILIC in un tubo da 1,5 mL applicando delicatamente la pressione usando una siringa e quindi asciugare l'eluato mediante centrifugazione sotto vuoto a 25 °C.

3. LC-MS di campioni arricchiti con proteoma/glicopeptide

  1. Sospendere i campioni nel tampone A* (2% acetonitrile, 0,1% TFA) ad una concentrazione finale di 1 μg/μL (ad esempio, per 50 μg di peptide, risospendare in 50 μL di tampone A*).
  2. Caricare i campioni su un HPLC/UPLC accoppiato a un MS per consentire la separazione e l'identificazione dei glicopeptidi.
    NOTA: i parametri della colonna, tra cui diametro interno, lunghezza, portate, tipo di resina per cromatografia e quantità di iniezione peptidica richieste, devono essere ottimizzati per la configurazione analitica e la lunghezza del gradiente da utilizzare; per un esempio di come intraprendere l'ottimizzazione delle configurazioni analitiche, vedere57.
  3. Monitorare la raccolta dei dati MS risultanti assicurandosi che i dati vengano raccolti con i parametri desiderati.
    NOTA: per l'analisi composizionale, è sufficiente la frammentazione del CID. A causa dell'aggiunta di glicani ai glicopeptidi, gli ioni glicopeptide sono tipicamente osservati con un m / z più alto e una densità di carica inferiore rispetto ai peptidi non glicosilati. Per garantire che questi ioni siano osservabili, consentire un intervallo di massa MS1 da 400 a 2.000 m/z.
  4. Frammentare ioni selezionati utilizzando CID, garantendo la raccolta di ioni frammento m/z bassi che contengono ioni ossonio importanti per la caratterizzazione dei glicani.
    NOTA: La frammentazione dei glicopeptidi utilizzando CID è influenzata sia dalle sequenze peptidiche e glicaniche, sia dall'energia applicata durante la frammentazione 25,58,59. Mentre è possibile utilizzare una gamma di diverse energie di collisione, una strategia ottimale per la frammentazione dei glicopeptidi è l'uso di energie di collisione a gradini che combinano l'uso di più energie di collisione 25,59,60.
  5. Utilizzare metodi di frammentazione alternativi, se disponibili, come ETD per la localizzazione del sito o IT-CID per aiutare nella determinazione delle composizioni glicaniche.
    NOTA: Nessuno di questi approcci di frammentazione è essenziale per l'analisi composizionale, ma può essere raccolto per consentire un'ulteriore interrogazione dei glicopeptidi di interesse.

4. Analisi di campioni arricchiti con proteoma/glicopeptide

  1. Prefiltro dei file di dati per consentire la ricerca in FragPipe
    1. Se le scansioni ETD o IT-CID sono state acquisite all'interno di set di dati, filtrare questi eventi di scansione dai file di dati utilizzando MSConvert61 prima di eseguire la ricerca con FragPipe.
      NOTA: per i parametri di ricerca aperti descritti di seguito, sono necessari solo i dati CID di tipo beam.
  2. Esecuzione di ricerche aperte in FragPipe
    1. Aprire FragPipe e fare clic sulla scheda Flusso di lavoro . Nel menu a discesa del flusso di lavoro, selezionare l'opzione Apri ricerca e fare clic su Aggiungi file per importare i file di dati da cercare in FragPipe (Figura 2A).
    2. Fare clic sulla scheda Database e avviare il download manager facendo clic su Download. Ciò consente di scaricare i database dei proteomi da Uniprot utilizzando un ID Proteoma Uniprot. Fare clic sull'opzione Aggiungi esche e contaminanti all'interno del download manager per incorporare proteine esca e contaminanti nei database.
    3. Per soglie FDR più rigorose, fare clic sulla scheda Convalida e modificare il valore Filtro e report da 0,01 a FDR richiesto.
      NOTA: le impostazioni predefinite di FragPipe garantiranno un FDR dell'1% a livello proteico.
    4. Fare clic sulla scheda MSfragger . All'interno della casella di corrispondenza Picco , aumentare la tolleranza di massa del precursore dal valore predefinito 500 Da a 2.000 Da per consentire l'identificazione di modifiche di grandi dimensioni (Figura 2A).
    5. Fare clic sulla scheda Esegui e definire la posizione degli output di FragPipe. Fare clic sul pulsante Esegui per iniziare la ricerca.
  3. Utilizzando i PSM identificati tra i set di dati (contenuti negli output psm.tsv di FragPipe), identificare i potenziali glicani tracciando la frequenza delle masse delta osservate all'interno dei set di dati (Figura 3). Crea grafici di massa delta da output MSfragger utilizzando gli script R accessibili tramite l'adesione PRIDE PXD027820.
    NOTA: la post-elaborazione minima dei risultati della ricerca aperta viene effettuata all'interno di questi script, poiché lo scopo principale di questi script è quello di aiutare nella visualizzazione dei profili di massa delta. È importante sottolineare che l'osservazione di masse delta abbondanti da sola non è la prova che una modifica sia un potenziale glicano, poiché l'assegnazione di masse delta come glicani richiede un'ulteriore analisi dei corrispondenti eventi MS2.
  4. Per consentire la caratterizzazione dei glicopeptidi all'interno dei campioni, concentrarsi sulle identificazioni di massa delta ad alta confidenza, corrispondenti a assegnazioni con iperpunti elevati.
    1. Per aiutare a valutare gli spettri di glicopeptide, utilizzare strumenti di annotazione peptidica, come l'Interactive Peptide Spectral Annotator63, che consente l'assegnazione di ioni associati ai peptidi all'interno degli spettri, consentendo l'identificazione manuale degli ioni glicani associati (Figura 4).
      NOTA: All'interno dei set di dati qui presentati, gli iperpunteggi di >30 sono considerati punteggi elevati, in quanto corrispondono a punteggi all'interno del 50% superiore di tutti i glicopeptidi identificati (Figura 5).
  5. Con i glicopeptidi ad alta confidenza assegnati, identificare gli ioni comunemente osservati associati ai glicani (Figura 4) per migliorare l'identificazione dei glicopeptidi.
    NOTA: Incorporando ioni associati al glicano all'interno delle ricerche, note come ricerche focalizzate sul glicano, è possibile migliorare la qualità delle assegnazioni di glicopeptidi.
    1. Fate clic sulla scheda MSfragger di FragPipe, incorporate le masse delta determinate dei glicani osservati nelle sezioni Modifiche variabili e Offset di massa . Aggiungete queste masse digitando i valori nelle sezioni Modifiche variabili e Offset di massa con singole masse separate da /. Aggiungere le masse di frammenti associati al glicano di questi glicani nella sezione Glyco/Labile mods di MSFragger.
      NOTA: La Figura 2B delinea le informazioni chiave necessarie per una ricerca focalizzata sul glicano del ceppo AB307-0294 di A. baumannii .
  6. Carica tutti i dati MS associati agli studi proteomici su repository proteomici centralizzati come i repository PRIDE o MASSIVE.
    NOTA: Tutti i dati associati a questo studio sono stati depositati nel repository proteomico PRIDE e sono accessibili tramite l'adesione PRIDE: PXD027820.

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Representative Results

Per illustrare l'utilità della ricerca aperta per l'analisi dei glicopeptidi batterici, è stata valutata la diversità chimica dei glicani legati all'O all'interno di tre ceppi di A. baumannii-AB307-0294, ACICU e D1279779-. I glicoproteomi legati all'O sono altamente variabili tra i ceppi di A. baumannii poiché i glicani utilizzati per la glicosilazione derivano dai loci della capsula altamente variabili 44,45,46. Questa diversità chimica rende A. baumannii un sistema modello ideale per studi di ricerca aperti. Mentre i glicoproteomi dei tre ceppi non sono stati precedentemente valutati, le strutture capsulari di due di questi ceppi, AB307-029464 e ACICU65, sono note, con la capsula di D1279779 ancora da chiarire.

Coerentemente con la capsula di AB307-0294, la ricerca aperta di AB307-0294 ha rivelato due masse delta dominanti, corrispondenti a 648,25 Da e 692,28 Da (Figura 3A). Queste masse corrispondono alle strutture della capsula precedentemente determinate da Russo et al., -β-D-QuiNAc4NR-α-GlcNAc6OAc-α-d-GalNAcA, dove il residuo di QuiNAc4NR corrisponde a 2,4-diamino-2,4,6-trideossi-glucosio, modificato con 3-OH-butirrato o un gruppo acetilico64. Allo stesso modo, la capsula ACICU è nota per essere composta da un tetrasaccaride K-unità, precedentemente identificato come Pse5Ac7Ac-β-D-Glc p-β-D-Gal p-β-D-Gal p-NAc-, corrispondente a una massa prevista di 843,31 Da65. Questa struttura della capsula è coerente con la massa delta più frequentemente osservata all'interno dei dati ACICU (Figura 3B). Infine, l'analisi a ricerca aperta del ceppo D1279779 ha rivelato la presenza di masse delta multiple coerenti con 203.08, 794.31 e 1588.62 Da (Figura 3C). Mentre la massa 203.08 è coerente con quella di un singolo residuo HexNAc, 794.31 e 1588.62 corrispondono a modifiche sconosciute. Va notato che la massa 1588.62 è esattamente il doppio di quella di 794.31, suggerendo che questi peptidi sono decorati con dimeri di unità K di glicano, come è stato precedentemente osservato all'interno di altri glicoproteomi Acinetobacter 30,44,46.

I grafici di massa Delta forniscono un modo rapido ed efficace per valutare la frequenza delle modifiche osservate all'interno dei campioni. Tuttavia, per modifiche complesse, come i glicani, la presenza di una massa delta da sola non fornisce le informazioni per definire l'esatta composizione di un glicano. Per facilitare la determinazione delle composizioni glicaniche, è possibile utilizzare i dati MS/MS risultanti dei PSM assegnati a specifiche masse delta. Concentrandosi sulle assegnazioni glicopeptidiche ad alta confidenza (in MSFragger corrispondenti a PSM con iperscore elevati), l'analisi manuale può essere utilizzata per caratterizzare ulteriormente i glicani utilizzati da un ceppo per la glicosilazione proteica. Va notato che le assegnazioni peptidiche ad alta confidenza contengono in genere solide informazioni sul glicano che consentono la determinazione delle composizioni glicani in base agli ioni Y. Queste informazioni possono essere utilizzate per identificare i frammenti corrispondenti in cui i glicani sono rimasti attaccati ai peptidi, nonché agli ioni B e oxonio-correlati utili per l'assegnazione dei glicani66. Linee guida dettagliate su come assegnare composizioni di glicani sono state precedentemente delineate e si consiglia ai lettori di consultare Harvey et al.67. Utilizzando strumenti come l'Interactive Peptide Spectral Annotator63, gli ioni associati ai peptidi possono essere facilmente identificati, consentendo agli utenti di determinare l'identità dei glicani attaccati ai peptidi.

Utilizzando l'Interactive Peptide Spectral Annotator, sono stati valutati i glicopeptidi identificati in questi tre campioni di A. baumannii, rivelando potenziali ioni associati al glicano. Si considerino gli spettri MS/MS del glicopeptide AB307-0294 SAGDQAASDIATATDNASAK, decorati con i glicani 648.25 e 692.28 Da (Figura 4A,B); in condizioni di frammentazione simili, gli ioni correlati al glicano sono molto simili, ma lo spostamento di massa di 44,02 Da. L'analisi degli ioni glicani all'interno di questi PSM consente di confermare che le masse delta osservate per questi glicopeptidi corrispondono a trisaccaridi contenenti quattro diversi carboidrati: dHexNAcNAc (228 Da), dHexNAcNBu (272 Da), HexNAcA (217 Da) e HexNAc (203 Da). Va notato che quando si assegnano frammenti di glicano, più monosaccaridi sono inclini a perdere acqua quando frammentati usando CID. Questo può essere visto nel glicano di ACICU, dove il monosaccaride Pse5Ac7Ac (316 Da) porta alla generazione di due importanti frammenti correlati al glicano: MH + 299.12 e 317.13, la differenza di massa corrispondente alla massa d'acqua (18.01 Da) (Figura 4C).

Inoltre, quando si analizzano i glicani batterici, è comune osservare masse monosaccaridiche inaspettate corrispondenti a zuccheri non osservati negli eucarioti. Un esempio di questo può essere visto all'interno dei PSM glicopeptidici di D1279779, dove l'analisi della massa delta più frequente 794.31 Da rivela la presenza di un insolito monosaccaride dHexNAc (187 Da, osservato come MH + di 188.09, Figura 4D), che è stato precedentemente osservato all'interno di A. baumannii O-linked glycans44. Mentre le misurazioni ad alta precisione di massa e il comportamento caratteristico dei glicani come modificazioni labili, che vengono persi dalla spina dorsale peptidica, possono aiutare nella determinazione delle potenziali composizioni chimiche dei glicani, è consigliabile ridurre al minimo la sovrainterpretazione dei dati sulla SM. Se la stereochimica di zuccheri specifici o le informazioni di collegamento di un glicano sono sconosciute, è buona norma utilizzare assegnazioni strutturalmente agonistiche, incluso il riferimento ai monosaccaridi per le loro classi specifiche. Un esempio di questo si riferisce ai residui di 203.08 Da come N-acetilesosammine (HexNAc) ed evita l'assegnazione di tipi di collegamento. Se necessario, si raccomanda di utilizzare tecniche aggiuntive per definire le identità chimiche esatte di una modifica sconosciuta, come l'uso della risonanza magnetica nucleare (NMR).

Mentre gli approcci di ricerca aperti consentono la rapida identificazione di peptidi modificati, è importante notare che questo approccio di ricerca può trascurare potenziali glicopeptidi all'interno dei set di dati. All'interno di ricerche aperte, i glicopeptidi possono non essere identificati per diversi motivi, tra cui informazioni insufficienti sulla frammentazione del peptide o penalizzazione del peptide assegnato a causa della presenza di più ioni non assegnati all'interno dell'evento MS2. Quest'ultimo è particolarmente vero per i PSM glicopeptidici batterici, poiché questi spettri possono contenere frammenti associati al glicano non considerati per impostazione predefinita parametri di ricerca aperti. Poiché le caratteristiche non corrispondenti influiscono negativamente sul punteggio dei PSM, la riduzione al minimo degli ioni non corrispondenti all'interno degli spettri MS / MS consente l'identificazione dei glicopeptidi che erano inizialmente esclusi a causa delle soglie minime di punteggio controllate da FDR. Per superare questa limitazione, le masse definite dalle ricerche aperte (Figura 3) e gli ioni associati al glicano definiti manualmente (Figura 4) possono essere incorporati nei parametri di ricerca per migliorare l'identificazione dei glicopeptidi. È importante notare che questi ioni associati al glicano possono essere identificati manualmente sulla base della determinazione de novo del glicano, della conoscenza preliminare degli ioni ossonio comuni44,68 o dell'uso di strumenti in grado di catturare ioni ricorrenti all'interno degli spettri, come lo strumento SPectral Immonium Ion Detection69,76.

Per dimostrare ciò, le masse di frammenti di glicano atipico identificati attraverso l'analisi a ricerca aperta sono state incorporate nei parametri di ricerca in MSFragger e la ricerca focalizzata sul glicano è stata intrapresa (le impostazioni focalizzate sul glicano per il ceppo AB307-0294 sono mostrate nella Figura 2B). Va notato che quando più glicani vengono cercati insieme, è necessario prestare attenzione nella selezione degli ioni Y e delle masse diagnostiche per garantire che riflettano accuratamente gli ioni frammento associati a ciascuna massa delta. Anche se questo potrebbe non essere sempre possibile per combinazioni di Y e masse diagnostiche che si escludono a vicenda, come i frammenti dei glicani 648.25 e 692.28 di AB307-0294 (Figura 4A,B), la ricerca focalizzata sui glicani è ancora possibile, anche se ciò può influire sulla robustezza dei risultati della ricerca. Le ricerche focalizzate sul glicano hanno portato a un notevole aumento del numero totale di PSM glicopeptidici identificati in tutti e tre i ceppi di A. baumannii, corrispondente a un aumento del 37% di ACICU, un aumento del 117% di AB307-0294 e un aumento del 363% in D1279779 (Figura 5A-C). Per i singoli eventi di SM, l'inclusione di informazioni specifiche sul glicano in genere si traduce in un aumento all'interno dell'iperpunteggio osservato, sebbene questo aumento sia altamente glicano-dipendente (Figura 5D,E). Pertanto, perfezionando i parametri di ricerca utilizzando le masse di glicani rivelate attraverso la ricerca aperta e successivamente incorporando informazioni sui frammenti di glicano curate manualmente in ricerche mirate, è possibile ottenere un'analisi più dettagliata dei glicopeptidi all'interno dei campioni.

Figure 1
Figura 1: Panoramica dei passaggi chiave nella preparazione e nell'analisi dei glicopeptidi batterici. Il successo dell'identificazione dei glicopeptidi batterici dipende dalla generazione di campioni di alta qualità contenenti glicopeptidi. I campioni contenenti glicopeptide vengono quindi analizzati da LC-MS e, successivamente, vengono utilizzati approcci di ricerca aperti per identificare potenziali glicopeptidi basati su masse delta uniche. Usando la cura manuale, queste masse delta possono essere identificate come glicani. Infine, per migliorare l'identificazione dei glicopeptidi, le informazioni sui glicani possono essere incorporate nelle ricerche di database incentrate sul glicano. Abbreviazioni: LC-MS = cromatografia liquida accoppiata alla spettrometria di massa; OD = densità ottica; SDB-RPS = stirenedievinilbenzene-solfonato in fase inversa; ZIC-HILIC = Cromatografia liquida di interazione idrofila zwitterionica; PSM = corrispondenze peptidico-spettrali; CID = dissociazione indotta da collisione; ETD = dissociazione del trasferimento di elettroni. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 2
Figura 2: Panoramica su come abilitare la ricerca aperta e le ricerche incentrate sui glicani in FragPipe. (A) La ricerca aperta può essere abilitata caricando il flusso di lavoro aperto nella scheda Flusso di lavoro di FragPipe. Per consentire l'identificazione di glicani di dimensioni superiori a 500 Da, aumentare la finestra di tolleranza di massa del precursore a 2.000 Da. (B) Le ricerche focalizzate sui glicani per glicani richiedono l'inserimento di informazioni sui glicani nella scheda MSFragger per definire le masse previste delle modifiche (nelle sezioni Modifiche variabili e Offset di massa ), gli ioni Y associati a questi glicani (nell'elenco Masse ioniche Y del Glico/Labile e gli ioni frammento di glicano di bassa massa (nell'elenco Delle masse di frammenti diagnostici della sezione Glico/Labile ). Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 3
Figura 3: Grafici di massa delta dei risultati di ricerca aperti per i tre ceppi di Acinetobacter baumannii (AB307-0294, ACICU e D1279779). Coerentemente con la diversità dei loci della capsula, ogni ceppo di A. baumannii possiede un profilo di massa delta unico con modifiche prominenti di dimensioni superiori a 140 Da, denotate dalle masse delta osservate. (A) All'interno del diagramma di massa delta AB307-0294, le masse 648.25 e 692.28 corrispondono a modifiche coerenti con -β-d-QuiNAc4NR-α-GlcNAc6OAc-α-d-GalNAcA-, dove il QuiNAc4NR è modificato con un 3-OH-butirrato o un gruppo acetilico64. (B) All'interno del grafico di massa delta ACICU, le masse 203.08 e 843.31 corrispondono a modifiche coerenti con HexNAc e Pse5Ac7Ac-β-D-Glc p-β-D-Gal p-β-D-Gal p-NAc, rispettivamente65. (C) All'interno del diagramma di massa delta D1279779, le masse 203.08, 794.31 e 1588.62 corrispondono a HexNAc, HexNAc-217-187-187 e un dimero di HexNAc-217-187-187. Masse delta valutate manualmente e confermate nella Figura 4 come glicani denotate da *. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 4
Figura 4: Caratterizzazione MS/MS delle masse delta osservate nei tre ceppi di Acinetobacter baumannii. (A, B)  AB307-0294, (C) ACICU e (D) D1279779. Spettri annotati assistiti da annotatori peptidici interattivi di glicopeptidi rappresentativi. Per ogni spettro, gli ioni del frammento peptidico sono indicati in blu e rosso, mentre gli ioni associati al glicano assegnati manualmente sono indicati in verde. I glicani sono stati annotati usando la nomenclatura dei simboli per i glicani con HexNAc indicato come un quadrato, Hex come un cerchio e monosaccaridi atipici indicati come trapezi con la massa del glicano indicata nei trapezi. Abbreviazione: MS/MS = spettrometria di massa tandem. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 5
Figura 5: Confronto dei glicopeptidi identificati tra ceppi di Acinetobacter baumannii utilizzando la ricerca aperta rispetto a quella focalizzata sui glicani. (A-C) Confronto di iperpunti e numero di assegnazioni PSM all'interno di D1279779, ACICU e AB307-0294 utilizzando la ricerca aperta e focalizzata sul glicano. (D-F) Confronto di singoli eventi MS2 assegnati alla stessa sequenza peptidica utilizzando ricerche aperte e focalizzate sul glicano per D1279779, ACICU e AB307-0294. Abbreviazione: PSM = corrispondenza peptidico-spettrale. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

A. baumannii Ceppi ID proteoma Uniprot
AB307-0294 15 UP000006924
ACICU 47,48 UP000008839
D1279779 49 UP000011860

Tabella 1. ID del ceppo e del proteoma Uniprot utilizzati in questo studio.

Nome buffer Composizione tampone / pH
Buffer A* 2% acetonitrile in 18,2 MΩ H2O, 0,1% acido trifluroacetico / pH 1,0
PBS 137 mM NaCl, 2,7 mM KCl, 8 mM Na2HPO4 e 2 mM KH2PO4 / pH 7,4
Tampone di riduzione/alchilazione 100 mM Tris 2-carbossietilfosfina cloridrato, 400 mM 2-cloroacetammide in 1 M Tris / pH 7,5
SDB-RPS Stage Tip eluizione buffer 5% idrossido di ammonio in acetonitrile all'80% / pH 11
Buffer di equlibrazione SDB-RPS Stage Tip 30% metanolo, 1% acido trifluroacetico, in 18,2 MΩ H2O / pH 1,0
SDB-RPS Tampone di equlibrazione/lavaggio della punta dello stadio 90% isopropanolo, 1% acido trifluroacetico / pH 1,0
SDB-RPS Tampone di lavaggio stage tip 1% di acido trifluroacetico in 18,2 MΩ H2O / pH 1,0
Tampone di lisi della DSC 4% DSC in 100 mM Tris / pH 8,5
Tampone di eluizione ZIC-HILIC 0,1% di acido trifluroacetico in 18,2 MΩ H2O /pH 1,0
Tampone di carico/lavaggio ZIC-HILIC 80% acetonitrile, 1% acido trifluroacetico in 18,2 MΩ H2O / pH 1,0
Tampone di preparazione ZIC-HILIC Acetonitrile al 95% in 18,2 MΩ H2O / pH 7,0

Tabella 2: Composizione dei tamponi utilizzati in questo studio.

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Discussion

La ricerca aperta è un metodo efficace e sistematico per l'identificazione di modifiche sconosciute. Mentre l'identificazione di glicani sconosciuti all'interno di campioni di proteoma batterico è stata tradizionalmente un'impresa dispendiosa in termini di tempo e tecnicamente specializzata, i recenti sviluppi di strumenti come MSfragger21,41 e Byonic 31,38 ora consentono l'identificazione rapida ed efficace delle masse delta per un'ulteriore caratterizzazione come potenziali glicani attaccati ai peptidi. La ricerca aperta di campioni di proteoma standard e arricchiti con glicopeptidi può identificare potenziali glicopeptidi (Figura 1). La comunanza e l'abbondanza di glicopeptidi all'interno del proteoma di molti sistemi batterici rendono possibile il rilevamento diretto di queste modifiche senza arricchimento glicopeptidico6. Sebbene gli approcci di arricchimento dei glicopeptidi in genere superino ancora i metodi non basati sull'arricchimento per molti sistemi di glicosilazione70, è notevole che non tutti i glicani sono ugualmente suscettibili di arricchimento 71,72. Questo fatto dovrebbe essere considerato quando si determina l'approccio più appropriato per identificare gli eventi di glicosilazione utilizzando la ricerca aperta di un determinato campione biologico.

Mentre la ricerca aperta identifica efficacemente i glicani osservati ad alta frequenza all'interno di un campione, rimane inefficace nell'identificare gli eventi di glicosilazione che raramente si verificano all'interno dei set di dati. In termini pratici, affinché una massa delta unica di un glicano possa essere identificata, almeno 10 PSM con una massa delta identica devono essere presenti all'interno dei campioni. Questa frequenza minima consente a un potenziale glicano di essere distinguibile al di sopra delle assegnazioni di massa delta di fondo (Figura 3). Mentre questo criterio è tipicamente soddisfatto dai sistemi di glicosilazione generale che prendono di mira più substrati per la glicosilazione, i sistemi in cui una singola proteina è mirata alla glicosilazione possono essere meno suscettibili a questo approccio. Man mano che la velocità e la sensibilità degli strumenti per la SM migliorano, è probabile che ciò consentirà sempre più la valutazione delle popolazioni di glicopeptidi a bassa abbondanza, che a loro volta miglioreranno l'efficacia degli approcci di ricerca aperti, a condizione che possano essere generati spettri di qualità sufficienti per glicoforme rare / a bassa abbondanza.

Mentre la SM consente l'identificazione efficace di nuovi glicani, è importante notare che questa intuizione da sola raramente fornisce una caratterizzazione strutturale completa di glicopeptidi / glicani, con strumenti come la spettroscopia NMR ancora critici per la caratterizzazione completa dei glicani. Come osservato qui, MS ha fornito una conferma complementare di unità K precedentemente determinate utilizzando NMR da capsule isolate di A. baumannii ACICU e AB307-029464,65. Tuttavia, per il glicano maggiore identificato in D1279779, solo le informazioni sulle presunte classi di monosaccaridi all'interno di questo glicano erano assegnabili con la SM che non forniva alcuna informazione sui tipi di collegamento o sulla stereochimica di queste unità di zucchero (Figura 4). Man mano che nuovi metodi di frammentazione della SM diventano più ampiamente disponibili, come la fotodissociazione ultravioletta 73,74, potrebbe essere possibile una caratterizzazione strutturale più dettagliata dei glicopeptidi. Tuttavia, è necessario prestare attenzione quando si deducono collegamenti o informazioni stereochimiche con la strumentazione corrente. Oltre a queste considerazioni, recentemente sono state sollevate domande sull'adeguatezza dei controlli basati su FDR per la ricerca aperta75. Pertanto, mentre la ricerca aperta è un approccio potente, queste considerazioni evidenziano la necessità di prestare attenzione nell'interpretazione delle assegnazioni di glicani basate solo su informazioni di ricerca aperte.

Mentre questo lavoro dimostra che la ricerca aperta è un approccio efficace per l'identificazione non supervisionata dei glicani utilizzati per la glicosilazione batterica, la ricerca aperta da sola fornisce l'accesso solo a un sottoinsieme di tutti i glicopeptidi contenuti nei campioni. A causa della natura labile dei glicani, i PSM glicopeptidici contengono in genere una vasta gamma di frammenti associati al glicano che, se non presi in considerazione, avranno un impatto negativo sul punteggio dei PSM. Per superare questo problema e consentire un'identificazione più approfondita dei glicopeptidi, le informazioni sul glicano ottenute attraverso la ricerca aperta possono successivamente essere utilizzate per informare le ricerche focalizzate sul glicano (Figura 2B). In questo modo, la ricerca aperta, unita alla determinazione manuale dei frammenti associati al glicano, può essere utilizzata per migliorare la qualità e la quantità dei glicopeptidi assegnati all'interno dei campioni (Figura 5). Sebbene il perfezionamento dei parametri di ricerca dei glicopeptidi sia intrapreso manualmente con le versioni attuali degli strumenti, come MSfragger, è probabile che man mano che il campo matura, questi passaggi verranno eseguiti in modo automatizzato. Gli studi hanno già dimostrato approcci computazionali per identificare ioni ripetuti a basso peso molecolare associati a PTM69 specifici, nonché strategie per identificare ioni di ossonio e masse ripetute di ioni Y associate a glicopeptidisconosciuti 76. Pertanto, è probabile che questi passaggi saranno incorporati in nuove iterazioni di strumenti come FragPipe, rendendo ancora più facile identificare eventi di glicosilazione precedentemente sconosciuti all'interno di campioni batterici ed eucariotici.

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Disclosures

Gli autori non hanno conflitti di interesse.

Acknowledgments

N.E.S è supportato da una Future Fellowship dell'Australian Research Council (FT200100270) e da una ARC Discovery Project Grant (DP210100362). Ringraziamo la Melbourne Mass Spectrometry and Proteomics Facility del Bio21 Molecular Science and Biotechnology Institute per l'accesso alla strumentazione MS.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
14 G Kel-F Hub point style 3 Hamilton company hanc90514
2-Chloroacetamide Sigma Aldrich Pty Ltd C0267-100G
Acetonitrile Sigma Aldrich Pty Ltd 34851-4L
Ammonium hydroxide (28%) Sigma Aldrich Pty Ltd 338818-100ML
BCA Protein Assay Reagent A Pierce 23228
BCA Protein Assay Reagent B Pierce 23224
C8 Empore SPE Sigma Aldrich Pty Ltd 66882-U An alterative vendor for C8 material is Affinisep (https://www.affinisep.com/about-us/)
Formic acid Sigma Aldrich Pty Ltd 5.33002
Isopropanol Sigma Aldrich Pty Ltd 650447-2.5L
Methanol Fisher Chemical M/4058/17
SDB-RPS Empore SPE (Reversed-Phase Sulfonate) Sigma Aldrich Pty Ltd 66886-U An alterative vendor for SDB-RPS is Affinisep (https://www.affinisep.com/about-us/)
Sodium Deoxycholate Sigma Aldrich Pty Ltd D6750-100G
ThermoMixer C Eppendorf 2232000083
trifluoroacetic acid Sigma Aldrich Pty Ltd 302031-10X1ML
Tris 2-carboxyethyl phosphine hydrochloride Sigma Aldrich Pty Ltd C4706-2G
Tris(hydroxymethyl)aminomethane Sigma Aldrich Pty Ltd 252859-500G
Trypsin/Lys-C protease mixture Promega V5073
Vacuum concentrator Labconco 7810040
ZIC-HILIC material Merck 1504580001 Resin for use in single use SPE columns can be obtain by emptying a larger form column and using the free resin

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References

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Biochimica Numero 177 Glicosilazione,Acinetobacter baumannii Ricerca aperta Modificazioni posttraducizionali Proteomica
L'applicazione di approcci aperti basati sulla ricerca per l'identificazione di glicopeptidi legati <em>all'O di Acinetobacter baumannii</em>
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Lewis, J. M., Coulon, P. M. L.,… More

Lewis, J. M., Coulon, P. M. L., McDaniels, T. A., Scott, N. E. The Application of Open Searching-based Approaches for the Identification of Acinetobacter baumannii O-linked Glycopeptides. J. Vis. Exp. (177), e63242, doi:10.3791/63242 (2021).

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