IDBac 是一个开源的基于质谱的生物信息学分析流程，可整合从细菌菌落刮取的细胞材料中获得的完整蛋白质和特化代谢物谱图数据。该流程能够帮助研究人员快速将数百至数千个细菌菌落归类到假定的分类群，并根据其特化代谢物的产生情况进一步区分。
本文内容
摘要
摘要
为了可视化在营养琼脂上生长的细菌菌落在系统发育与特化代谢产物产生之间的关系，我们开发了IDBac——一种低成本、高通量的基质辅助激光解吸/电离飞行时间质谱（MALDI-TOF MS）生物信息学分析流程。IDBac软件面向非专业用户设计，可免费获取，能够分析从少数到数千个细菌菌落的数据。本文介绍了用于MALDI-TOF MS分析的细菌菌落制备、质谱仪操作，以及在IDBac中进行数据处理与可视化的具体步骤。特别地，我们指导用户如何基于蛋白质质谱指纹图谱将细菌聚类为系统发育树，并利用特化代谢产物数据交互式构建代谢产物关联网络（Metabolite Association Networks, MANs）。
引言
研究细菌功能的科研人员面临的一个主要障碍是，难以快速且同时评估微生物的分类学身份及其产生特化代谢物的能力。这阻碍了人们对从环境中分离出的大多数细菌中细菌系统发育与特化代谢物产生之间关系的深入理解。尽管已有大量研究详细描述了基于质谱（MS）的方法，利用蛋白质指纹对细菌进行分组和鉴定1,2,3,4，但这些研究通常仅针对少量分离株，并以物种特异性方式进行。更重要的是，关于特化代谢物产生的信息——这一驱动微生物环境功能的关键因素——在上述研究中尚未被整合。Silva 等人5最近系统回顾了基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱（MALDI-TOF MS）在分析特化代谢物方面的应用不足，并指出现有生物信息学软件的匮乏导致了当前的分析瓶颈。为解决这些问题，我们开发了 IDBac，这是一种生物信息学分析流程，可整合 MALDI-TOF MS 的线性模式和反射模式6，使用户能够分别基于蛋白质和特化代谢物的质谱指纹，快速可视化并区分细菌分离株。
IDBac 具有成本效益高、通量高且专为非专业用户设计的特点。该工具可免费获取（chasemc.github.io/IDBac），仅需使用 MALDI-TOF 质谱仪（若进行特化代谢物分析，则需反射模式）。样品制备采用简单的“扩展直接转移”方法7,8，并在单个 MALDI 目标位点上连续进行线性模式和反射模式的数据采集。利用 IDBac，可在四小时内完成数百个菌落的假定系统发育关系及特化代谢物产生的分析，包括样品制备、数据采集和数据可视化全过程。相较于传统的细菌鉴定方法（如基因测序）以及代谢产物分析方法（如液相色谱-质谱联用 [LCMS] 及其他类似色谱技术），该方法在时间和成本上具有显著优势。
利用线性模式分析获得的数据，IDBac 采用层次聚类方法来表征蛋白质谱之间的相关性。由于这些质谱主要代表电离的核糖体蛋白质，因此能够反映样本中存在的系统发育多样性。此外，IDBac 还整合了反射模式数据，以代谢物关联网络（Metabolite Association Networks, MANs）的形式展示特化代谢物的指纹图谱。MANs 是一种二分网络，可直观展示不同细菌分离株之间共有和特有的代谢物产生情况。IDBac 平台允许研究人员同时或单独分析蛋白质和特化代谢物数据，即使仅获得其中一类数据亦可进行分析。重要的是，IDBac 可直接处理来自 Bruker 和 Xiamen 仪器的原始数据，以及 txt、tab、csv、mzXML 和 mzML 格式的数据。这消除了手动转换和格式化数据集的需要，显著降低了用户操作错误或误处理质谱数据的风险。
方案
1. 基质辅助激光解吸电离基质的制备
- 在质谱级溶剂中配制10 mg/mL的MALDI级和/或重结晶的α-氰基-4-羟基肉桂酸（CHCA）溶液：50%乙腈（ACN）、47.5%水（H2O）、2.5%三氟乙酸（TFA）。示例：100 µL溶液 = 50 µL ACN + 47.5 µL H2O + 2.5 µL TFA + 1 mg CHCA
- 每个MALDI靶板点至少准备1 µL基质溶液，并涡旋或超声至完全溶解（约超声5分钟或无可见固体）。
注意：TFA为强酸，操作时应佩戴适当的个人防护装备，并在通风橱中进行，因其接触或吸入可能对皮肤、眼睛和呼吸道造成损伤。
备注：CHCA具有吸湿性和光敏感性，应储存于棕色瓶中并置于干燥器内。目前有多种MALDI基质可供选择。CHCA最常用于细菌的蛋白质谱分析，也可用于特化代谢物分析。基质的选择取决于用户个体需求或实验要求。
- 每个MALDI靶板点至少准备1 µL基质溶液，并涡旋或超声至完全溶解（约超声5分钟或无可见固体）。
2. 基质辅助激光解吸电离靶板的制备
注意：详见 Sauer 等人7 的研究。
- 用甲醇（HPLC 级或更高纯度）冲洗 MALDI 板，并用柔软的纸巾擦干。清洁靶板时请勿使用研磨性刷子，以免永久损坏靶板表面。
- 指定蛋白质和特化代谢物校准点位置。为校正 MALDI 板表面不均一性及仪器随时间发生漂移的问题，应将校准点在样品区域中均匀分布。根据研究需要设置适当数量的培养基/基质空白点；这些点仅含有培养基和基质，或仅含基质。
- 使用无菌牙签，将少量细菌菌落转移至 MALDI 板上的指定位置。将菌落均匀涂布于该点上，尽量使表面平整。
注意：黏液状或无定形较强的菌落更容易展平。对于较坚硬或致密的菌落，应避免在 MALDI 点上留下可见的细胞团块（图 1）。
图1：MALDI靶板，显示添加甲酸和MALDI基质前的两种不同分离株（上方3个点位为Bacillus sp.；下方3个点位为Streptomyces sp.）。 对于两种菌株，第3列代表样本过量；第2列代表样本量适中；第1列代表样本量不足以进行MALDI分析。请点击此处查看该图的放大版本。
- 使用无菌牙签将极少量的琼脂/培养基转移至MALDI板上相应的位置，制备基质/培养基对照。
- 在每个样品点（包括基质对照点）上覆盖1 µL的70%质谱级甲酸。在化学通风橱中完全自然晾干（约5分钟）。
警告：甲酸为腐蚀性化学品，应在化学通风橱中操作。吸入后可能损伤呼吸道。 - 向每个样品点以及基质/培养基对照点加入1 µL已配制的MALDI基质溶液。待基质溶液完全自然晾干（约5分钟）。
注意：可将MALDI板置于避光干燥器中保存，直至进行MALDI-TOF质谱分析。保存时间取决于样品的稳定性。 - 向指定的校准点加入0.5–1.0 µL校准品，随后加入1 µL MALDI基质溶液。用移液器吹打混合均匀。在将样品板送入MALDI-TOF质谱仪前，确保所有点完全自然晾干。
注意：蛋白质和特化代谢物校准品应在MALDI分析前30分钟内添加，因其均易发生降解。
3. 数据采集
注意：数据采集的一般参数列于表1中。
| 参数 | 蛋白质 | 特化代谢物 |
| 起始质量 (Da) | 1920 | 60 |
| 终止质量 (Da) | 21000 | 2700 |
| 质量偏转 (Da) | 1900 | 50 |
| 激光脉冲次数 | 500 | 1000 |
| 频率 (Hz) | 2000 | 2000 |
| 激光光斑大小 | 大 | 中 |
| 最大标准偏差 (ppm) | 300 | 30 |
表1.
- 根据所用仪器的具体操作规程，设置蛋白质和特化代谢物的校准。
- 测试几个独立的目标点，以确定采集谱图时所需的最佳激光功率和检测器增益（该参数会因仪器和每日条件不同而有所变化）。
注意：图2A 和 图3A 显示了高质量的谱图，而 图2D 和 图3D 则是低质量谱图的示例。
图2： 示例蛋白质谱图，显示调节激光功率和检测器增益的影响。 图中A面板的谱图质量最佳，随着参数调整，质量逐渐下降，至C和D面板时谱图质量已不足。尽管B面板中的谱图仍可能产生可用的峰信号，但A面板展示了最优的数据质量。请点击此处查看该图的放大版本。
图3： 示例性次级代谢物光谱，显示激光功率和检测器增益调整对光谱质量的影响。 光谱质量在图A中最佳，逐渐下降至图C和D时已不足以满足分析要求。尽管图B中的光谱可能仍能产生可用的峰信号，但图A展示了最优的数据质量。请点击此处查看该图的放大版本。
- 采集光谱，将蛋白质光谱保存到一个文件夹中，将特化代谢物光谱保存到另一个独立的文件夹中。
4. 清洁MALDI靶板（改编自Sauer等7）
- 从支架上取下MALDI靶板，并用丙酮冲洗。
- 使用非研磨性液体肥皂清洗，以去除痕量蛋白质和脂质，配合使用软纸巾或软毛牙刷擦拭。
- 用去离子水冲洗约2分钟，彻底去除肥皂残留。
- 将靶板在水（HPLC级或更高纯度）中进行超声处理5分钟。
- 用水（HPLC级或更高纯度）冲洗靶板。
- 用甲醇（HPLC级或更高纯度）冲洗靶板。
5. 安装 IDBac 软件
- 下载 IDBac 软件。
注意：也可下载永久性、带版本号的备份文件（参见材料表）。 - 双击下载的“Install_IDBac.exe”以启动安装程序，并按照屏幕上的说明进行操作。
6. 从原始数据开始
注意：每个数据处理步骤的详细说明和操作指南均已嵌入 IDBac 中，但主要分析步骤和交互式输入内容如下所述。
- 双击桌面上的 IDBac 快捷方式以启动 IDBac。默认情况下，IDBac 将在 简介 选项卡中打开。
- 使用 检查更新 按钮确保正在使用最新版本的 IDBac（需要互联网连接）。如果有新版本可用，IDBac 将自动下载并安装更新，之后会提示重新启动程序。
- 点击 从原始数据开始 选项卡，并从菜单中选择要在 IDBac 中使用的数据类型；然后按照应用程序内的说明继续操作。
- 在设置数据文件的转换和处理时，根据提示输入实验的描述性名称（见 图4）。实验将按字母顺序显示，因此建议在实验名称前加上分组属性（例如，“bacillus-trials_experiment-1”；“bacillus-trials_experiment-2”）以便管理。
图4：IDBac 数据转换与预处理步骤。 IDBac 将原始质谱数据转换为开放的 mzML 格式，并将 mzML 文件、峰列表及样品信息存储于每个实验对应的数据库中。请点击此处查看该图的放大版本。
7. 与先前实验结合开展工作
- 在将文件转换并使用 IDBac 进行处理后，或在希望重新分析某个实验时的任何时间，进入 查看以往实验 页面，并 选择一个实验进行操作（图 5）。
图5：“使用先前实验”页面。 使用 IDBac 的“使用先前实验”页面来选择要分析或修改的实验。请点击此处查看此图的放大版本。
- （可选）使用菜单 单击此处以修改所选实验 添加有关样本的信息。在自动生成的电子表格中输入信息，然后点击 保存（图6）。此选项允许用户在分析过程中对数据进行颜色编码。
图6：输入样本信息。在“使用先前实验”页面中，用户可以输入有关样本的信息，例如分类学身份、采集地点、分离条件等。请点击此处查看此图的放大版本。
- （可选）单击将样本从先前实验转移至新实验/其他实验，并按照提供的说明操作（图7），将全部或部分样本转移至新实验或其他实验中。
图7：数据转移。“与先前实验协作”页面提供了在已有实验之间以及向新实验转移数据的选项。请点击此处查看该图的放大版本。
- 准备开始分析时，确保已选择要使用的实验。选择蛋白质数据分析或小分子数据分析。
8. 设置蛋白质数据分析并创建镜像图
- 若分析蛋白质数据，首先进入蛋白质数据分析页面。选择峰检测参数，并通过显示的镜像图（图8）评估样品的蛋白质谱图。
注意：在镜像图中，红色峰表示该峰仅存在于上方谱图中，而蓝色峰表示在两个谱图中均出现的峰。
图8：选择如何保留峰用于分析。选择要分析的实验后，进入“蛋白质数据分析”页面，随后打开“选择如何保留峰用于分析”菜单，用户可设置用于保留峰的信噪比等参数。显示的镜像图（或树状图）将自动更新以反映所选设置。请点击此处查看该图的放大版本。
- 调整峰在重复样本中出现的比例阈值，以确定哪些峰可被纳入分析（例如，若阈值设为70%，且某峰在10个重复样本中至少出现7次，则该峰将被纳入）。
- 以镜像图作为视觉参考，调整信噪比截断值，以保留尽可能多的“真实”峰并排除尽可能多的噪声；需注意，重复样本数量越多，以及“峰出现比例”值越高，越可选择较低的信噪比截断值。
- 设定 m/z 的下限和上限截断值，以确定 IDBac 在后续分析中每个谱图所使用的质荷比范围。
9. 使用蛋白质数据对样本进行聚类
- 在蛋白质数据分析页面中，选择树状图选项卡。此功能可根据用户选定的距离度量和聚类算法，将样本分组生成树状图。
- 在菜单中点击选择样本，并按照指示选择要包含在分析中的样本。仅包含蛋白质谱的样本才会显示在可用样本框中（图9）。
图9：从选定的实验中选择样本，以包含在显示的系统发育树中。 请点击此处查看该图的放大版本。
- 使用默认值，或在选择聚类设置下，选择用于生成树状图的所需距离和聚类算法。
- 选择存在/缺失作为输入。或者，如果对样本峰高的可靠性有信心（例如，在完成评估峰强度变异性的研究后），可选择强度作为输入。
注意：在本文发表时，IDBac在聚类设置方面提供灵活性，依赖用户选择合适的组合。如果对这些选项不熟悉，建议采用以下任一组合：A：“余弦”距离与“平均法（UPGMA）”聚类；或 B：“欧氏”距离与“Ward.D2”聚类。 - 若要在树状图上显示自举值，请在自举次数下输入一个介于2到1000之间的数值。
- 报告结果时，复制蛋白质分析报告建议段落中的文本。该文本提供了生成特定树状图的用户自定义设置。
10. 自定义蛋白质树状图
- 要开始自定义树状图，请打开调整树状图菜单（图10）。
图10： 调整树状图。IDBac 提供了若干选项用于修改树状图的显示方式，这些选项位于“调整树状图”菜单中。其中包括根据 k-means 聚类结果对分支和标签进行着色，或根据用户指定的高度“切割”树状图。请点击此处查看该图的放大版本。
- 若要为树状图的线条和/或标签着色，请选择相应的按钮：“点击以修改线条”或“点击以修改标签”，然后选择所需的选项。
- 若要在树状图旁边绘制来自电子表格的信息（参见步骤 7.2），请选择按钮“合并样本信息”。这将打开一个面板，其中的类别（电子表格中的列）将根据输入的值自动填充（图 11）。
图11：整合样本信息。在“调整树状图”菜单中，包含“整合样本信息”选项。选择此选项后，可在树状图旁绘制样本相关信息。样本信息需在“使用先前实验”页面中输入。请点击此处查看该图的放大版本。
11. 将来自独立实验的样本插入到系统发育树中
- 若要从其他实验中插入样本，请选择菜单按钮从其他实验插入样本。按照新打开的面板中的说明操作（图12）。
图12：从另一实验插入样本菜单。 有时比较来自其他实验的样本会有所帮助。使用“从另一实验插入样本”菜单选择要包含在当前显示的树状图中的样本。请点击此处查看该图的放大版本。
12. 分析特化代谢物数据及代谢物关联网络（MANs）
- 进入代谢物关联网络（小分子）页面。该页面可通过主成分分析（PCA）和代谢物关联网络（MANs）实现数据可视化，其中MANs采用二分网络来展示小分子m/z值与样本之间的相关性。
- 如果已生成蛋白质系统发育树（第9节），该树状图也将显示在此页面上。可通过点击并拖动树状图来高亮选择感兴趣的样本进行分析。若未高亮任何样本，或未生成蛋白质系统发育树，则将分别显示随机子集或全部样本的MAN（图13）。
图13：小分子数据分析页面。 如果由蛋白质谱图生成了树状图，则该树状图将显示在“小分子数据分析”页面中。此页面还将显示小分子数据的代谢物关联网络（MANs）和主成分分析（PCA）。请点击此处查看此图的放大版本。
- 在 MAN 中减去矩阵/培养基空白，请打开菜单 选择要减去的样本 并选择合适的样品作为空白对照。
- 打开菜单 显示/隐藏 MAN 设置 根据第9节中对蛋白质谱图的操作方法，选择重复样本中峰出现百分比、信噪比以及质荷比上下限的合适数值。利用小分子镜像图来指导这些参数的设定。
- 选择“下载当前网络数据”以保存当前显示的MAN数据。这些数据可用于IDBac以外的网络分析软件。
- 用于报告结果时，请复制以下文本中的内容 报告MAN分析的建议 段落。这提供了用于生成所创建 MAN 的用户自定义设置。
13. 共享数据
- 每个 IDBac“实验”均保存为单个 SQLite 数据库，其中包含转换后的 mzML 原始谱图、检测到的峰以及有关样品的所有用户输入信息。因此，共享 IDBac 实验时，只需共享与实验同名的 SQLite 文件即可（文件位置显示在使用先前实验页面中）。
结果
我们分析了6株Micromonospora chokoriensis和2株Bacillus subtilis，这些菌株此前已有表征6，所用数据来自DOI: 10.5281/zenodo.2574096。根据从原始数据开始标签页中的说明，我们选择单击此处转换Bruker文件选项，并按照IDBac提供的每套数据的说明进行操作（图14）。
在完成自动化转换及预处理/峰提取步骤后，我们通过将两个实验中的样本合并至一个新实验中，创建了一个新的联合 IDBac 实验，该实验同时包含 Bacillus 和 Micromonosopora 样本（图15）。随后的分析使用镜像图对蛋白质谱进行比较，如 图16 所示，该方法有助于评估谱图质量并调整峰提取参数。图17 展示了采用默认设置时蛋白质聚类结果的截图。通过调整图中的阈值（以虚线表示），可对树状图进行着色。值得注意的是，不同属之间具有明显的分离，M. chokoriensis 和 B. subtilis 的分离株均各自聚为独立的类群。
图18、图19 和 图20 展示了通过在蛋白质系统发育树上点击并拖动，即可生成用户自选区域的代谢关联网络（MANs）。利用该方法，我们能够快速构建仅比较 B. subtilis 菌株的 MAN（图18）、仅比较 M. chokoriensis 菌株的 MAN（图19），以及同时比较所有菌株的 MAN（图20）。这些网络的主要功能是为研究人员提供细菌之间特化代谢产物重叠程度的宏观概览。有了这些数据，研究人员现在仅需从细菌菌落中刮取少量材料，即可做出科学合理的判断。
图14：质谱数据处理。 下载的Bruker autoFlex质谱数据使用IDBac进行转换和处理。请点击此处查看该图的放大版本。
图15：联合IDBac实验。 因为 小单孢菌属 和 芽孢杆菌属 在不同的MALDI靶板上采集了谱图后，将两个实验随后合并为一个单一实验——“Bacillus_Micromonsopora”。此操作在“处理先前实验”选项卡中完成，按照菜单中“将样本从先前实验转移至新/其他实验”的指示进行。 请点击此处以查看此图的放大版本。
图16：比较结果。Micromonospora 与 Bacillus 的质谱图通过“蛋白质数据分析”页面中的镜像图进行比对。最终选择了默认的峰检测参数。请点击此处查看该图的放大版本。
图17：层次聚类分析。 使用默认参数进行的层次聚类分析正确地将芽孢杆菌属（Bacillus）和小单孢菌属（Micromonospora）的分离株归为相应类群。树状图通过在任意高度“切割”树状结构（以虚线表示）进行着色，并采用100次自举法（bootstrap）分析以显示分支的置信度。请点击此处查看该图的高清版本。
图18：通过从蛋白质系统发育树中选择芽孢杆菌属（Bacillus sp.）菌株构建的分子相互作用网络（MAN）显示出特化代谢产物的差异性产生。请点击此处查看该图的放大版本
图19：通过从蛋白质系统发育树中选择六株 Micromonospora sp. 菌株构建的分子网络分析（MAN）显示其在特化代谢产物的产生上存在差异。 请点击此处查看该图的放大版本。
图20：Bacillus sp. 与 Micromonospora sp. 菌株的代谢物分析图（MAN），显示其特化代谢产物的差异性产生。 请点击此处查看该图的放大版本。
讨论
IDBac 方案详细描述了单个研究人员在 4 小时内对多达 384 株细菌分离物进行蛋白质和特化代谢物数据采集与分析的方法。使用 IDBac 时，无需从细菌分离物中提取 DNA，也无需从液体发酵培养基中制备特化代谢物提取物并通过色谱方法进行分析。相反，只需将细菌菌落的材料直接涂布到 MALDI 目标靶板上，即可获取蛋白质和特化代谢物数据。这大大降低了与 16S rRNA 基因测序和液相色谱-质谱联用（LCMS9）等传统技术相关的时间和成本。
在MALDI板上添加基质空白对照和校准点非常重要，我们建议使用适当数量的重复样本来确保结果的可重复性和统计学置信度。重复样本的数量需根据具体实验而定。例如，如果用户希望区分来自环境多样性平板集合中的数千个菌落，则可能需要较少的重复（本实验室每个菌落采集三个技术重复）；相反，如果用户希望建立特定细菌分类单元菌株的自定义数据库，以快速确定未知分离株的亚种分类，则应采用更多的重复样本（本实验室每个菌株采集八个生物学重复）。
IDBac 是一种基于推定的分类学信息和特殊代谢物产生情况，用于快速区分高度相关细菌分离株的工具。该工具可作为正交方法的补充，或作为其前期步骤，这些正交方法包括深入的遗传分析、涉及代谢物产生与功能的研究，或通过核磁共振波谱法和/或液相色谱-串联质谱法（LC-MS/MS）对特殊代谢物结构进行表征。
特化代谢物的产生（IDBac MANs）极易受到细菌生长条件的影响，尤其是使用不同培养基时，这是该方法的一个潜在局限性。然而，用户可利用这一特性，因为IDBac能够快速生成MANs，以展示在不同生长条件下特化代谢物产生的差异。需要注意的是，尽管特化代谢物的指纹图谱可能随生长条件而变化，但我们此前已证明，蛋白质指纹图谱在这些变量下相对稳定（参见Clark等人的研究6）。在处理环境多样性平板时，我们建议在分析前对细菌分离株进行纯化，以减少邻近细菌间交叉对话可能带来的干扰。
最后，缺乏可搜索的蛋白质质谱指纹公共数据库，是利用该方法对未知环境细菌进行分类的主要短板。基于这一考虑，我们开发了IDBac，并实现了将数据自动转换为社区公认的开源格式（mzML）10,11,12，同时设计了支持检索、共享和自定义数据库创建的软件功能。目前，我们正在构建一个大型公共数据库（>10,000 株经全面表征的菌株），该数据库将能够实现部分分离株的种水平分类，并在可用时提供与GenBank登录号的链接。
IDBac 是开源的，其代码可供任何人根据自身的数据分析和可视化需求进行定制。我们建议用户参考大量相关文献（Sauer 等人7，Silva 等人5），以帮助支持和设计其实验目标。我们提供一个讨论论坛，地址为：https://groups.google.com/forum/#!forum/idbac，以及一个报告软件问题的途径，地址为：https://github.com/chasemc/IDBacApp/issues。
披露
作者无任何利益冲突需要披露。
致谢
本工作得到了美国国家普通医学科学研究所资助项目 R01 GM125943、国家地理学会资助项目 CP-044R-17、冰岛研究基金资助项目 152336-051 以及伊利诺伊大学芝加哥分校启动资金的支持。此外，我们感谢以下贡献者：Amanda Bulman 博士在 MALDI-TOF MS 蛋白质采集参数方面的协助；Terry Moore 博士和 Atul Jain 博士在重结晶 α-氰基-4-羟基肉桂酸基质（CHCA）方面的工作。
材料
| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| 乙腈 | Fisher | 60-002-65 | LC-MS Ultra CHROMASOLV |
| Autoflex Speed LEF MALDI-TOF 仪器 | Bruker Daltonics | ||
| Bruker Daltonics 细菌检测标准品 | Fisher | NC0884024 | Bruker Daltonics 8604530 |
| Bruker 肽段校准标准品 | Fisher | NC9846988 | Bruker Daltonics 8206195 |
| 甲酸 | Fisher Chemical | A117-50 | 99.5+%，Optima LC/MS 级 |
| MALDI-TOF 靶板 | Bruker Daltonics | ||
| 甲醇 | Fisher Chemical | A456-500 | Optima LC/MS 级 |
| 牙签 | 任意品牌均可 | ||
| 三氟乙酸 | Fisher | AC293810010 | 99.5%，用于生化实验，ACROS Organics |
| 水 | VWR | 7732-18-5 | LC-MS |
| α-氰基-4-羟基肉桂酸 | Sigma | 28166-41-8 | (C2020-25G) ≥98% (TLC)，粉末 |
参考文献
- Sandrin, T. R., Goldstein, J. E., Schumaker, S. MALDI TOF MS profiling of bacteria at the strain level: A review. Mass Spectrometry Reviews. 32 (3), 188-217 (2013).
- Cain, T. C., Lubman, D. M., Weber, W. J., Vertes, A. Differentiation of bacteria using protein profiles from matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry. Rapid Communications in Mass Spectrometry. 8 (12), 1026-1030 (1994).
- Holland, R. D., Wilkes, J. G., et al. Rapid identification of intact whole bacteria based on spectral patterns using matrix-assisted laser desorption/ionization with time-of-flight mass spectrometry. Rapid Communications in Mass Spectrometry. 10 (10), 1227-1232 (1996).
- Rahi, P., Prakash, O., Shouche, Y. S. Matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass-spectrometry (MALDI-TOF MS) based microbial identifications: challenges and scopes for microbial ecologists. Frontiers in Microbiology. 7, 1359(2016).
- Silva, R., Lopes, N. P., Silva, D. B. Application of MALDI mass spectrometry in natural products analysis. Planta Medica. 82, 671-689 (2016).
- Clark, C. M., Costa, M. S., Sanchez, L. M., Murphy, B. T. Coupling MALDI-TOF mass spectrometry protein and specialized metabolite analyses to rapidly discriminate bacterial function. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 115 (19), 4981-4986 (2018).
- Freiwald, A., Sauer, S. Phylogenetic classification and identification of bacteria by mass spectrometry. Nature Protocols. 4 (5), 732-742 (2009).
- Schulthess, B., Bloemberg, G. V., Zbinden, R., Böttger, E. C., Hombach, M. Evaluation of the Bruker MALDI Biotyper for identification of Gram-positive rods: development of a diagnostic algorithm for the clinical laboratory. Journal of Clinical Microbiology. 52 (4), 1089-1097 (2014).
- Schumann, P., Maier, T. MALDI-TOF mass spectrometry applied to classification and identification of bacteria. Methods in Microbiology. 41, 275-306 (2014).
- Chambers, M. C., Maclean, B., et al. A cross-platform toolkit for mass spectrometry and proteomics. Nature Biotechnology. 30 (10), 918-920 (2012).
- Kessner, D., Chambers, M., Burke, R., Agus, D., Mallick, P. ProteoWizard: open source software for rapid proteomics tools development. Bioinformatics. 24 (21), 2534(2008).
- Martens, L., Chambers, M., et al. mzML-a community standard for mass spectrometry data. Molecular & Cellular Proteomics. 10 (1), (2011).
重印与许可
