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Der automatisierte Proteomik-Probenvorbereitungs-Workflow auf der automatisierten Workstation wurde aus unserem bisherigen automatisierten Protokoll mit einer robusten LC-SRM-MS Erfassungsmethode1 für Albumin, das ausgewählte Plasmaprotein und das für die Qualitätskontrolle verwendete exogene Protein von A-Galactosidase ('-gal) angepasst. Nach der Verarbeitung wurden die Samples auf einem dreifachen Quadrupol-LC-MS in einem SRM-Assay ausgeführt, der auf Serumalbumin, '-Galactosidase abzielte. Der Variationskoeffizient (CV) des SRM-Signals für jeden Übergang wurde verwendet, um die Reproduzierbarkeit des automatisierten Verdauungsprotokolls zu überwachen.
Wir haben die Reagenzadditions- und Mischschritte für die Verdauung von 5 L-Plasmaproben mit einer 2-stündigen Trypsin-Inkubation auf dem Deck automatisiert. Zur Bestimmung der Reproduzierbarkeit wurden 5 L eines Plasmapools in mehrere Brunnen einer Reaktionsplatte mit einem Mehrkanalkopf (96 Pin) geleitet. Um die Konsistenz zu überwachen, haben wir vor den Reduktions- und Alkylierungsreaktionen das Protein von '-gal hinzugefügt. Der automatisierte Proteomik-Probenvorbereitungs-Workflow wurde mit einer robusten LC-SRM-MS-Erfassungsmethode getestet, einschließlich Albumin, dem plasmahaltigen Plasmaprotein mit der höchsten Häufigkeit und dem für die Qualitätskontrolle verwendeten Protein von 'gal. Drei -Gal-Peptide und zwei Albuminpeptide wurden aus verarbeiteten Plasmaalbuminproteinen und gespickten -gal-Proteinen überwacht (Tabelle 4).
Um Zeit zu sparen und das Verfahren zu vereinfachen, haben wir die flüssigen Übertragungsschritte des Hinzufügens/Mischens/Inkubation von Reagenz und Reaktionsgemisch mit dem Arbeitsplatz von einem neunstufigen Workflow auf einen sechsstufigen Workflow reduziert (Abbildung 1). Der gesamte proteomische Workflow bestand aus zwei experimentellen Komponenten: der automatisierten Probenvorbereitung und LC-MS/MS. Zunächst haben wir die Genauigkeit der LC-MS/MS SRM-Datenerfassung durch acht aufeinander folgende Injektionen aus demselben Verdauungsbrunnen der Autosamplerplatte bewertet. Die Genauigkeit des automatisierten Probenvorbereitungs-Workflows wurde anhand des prozentualen Varianzkoeffizienten (%CV) des gesamten proteomischen SRM-Workflows minus%CV des LC-MS/MS(Abbildung 9B) berechnet. Mit dem optimierten Plasmaverdauungsverfahren auf dem automatisierten Arbeitsplatz betrug die experimentelle Präzision der automatisierten Probenvorbereitung weniger als 11,4 % für exogene Spike-Gal-Proteine (10,0 % als Durchschnitt) und weniger als 14,9 % für das am häufigsten vorkommende menschliche Serumalbumin (9,9 % im Durchschnitt) (Abbildung 9). Wie erwartet wurden sowohl für humanes Serumalbumin als auch für die Proteine des G-Gal-Proteins gute Signalintensitäten beobachtet(Abbildung 9C).
Für jeden Pipettier- und Flüssigkeitstransferschritt wurden die Techniken speziell optimiert. Um die Präzision der flüssigkeitsübertragenden Schritte zu überwachen, haben wir stabile isotop-markierte (SIL) Peptidstandards für endogenes humanes Serumalbuminprotein und exogenes -gal-Protein in drei unabhängigen Reagenzübertragungsschritten gespickt: Reaction Mix 1, Cystein Blocker und Reaction Mix 2 (Abbildung 10). MRM-Signale aus diesen fünf SIL-Peptiden wurden erfasst, um die Präzision automatisierter Flüssigkeitsübertragungsschritte zu überwachen. Der durchschnittliche %CV für Peptide, DDNPNLPR und GDFNISR (die N15-markierte Aminosäure) aus Reaction Mix 1 Schritt reichte von 1,8 % bis 11,2 %. Der durchschnittliche %CV eines Peptids (IDPNAWVER) aus dem Schritt Cystein Blocker reichte von 6,6 bis 8,8 %. Der durchschnittliche %CV von zwei Peptiden (WVGYGQDSR und LVNEVTEFAK) lag zwischen 6,2 % und 11,9 %(Abbildung 10).
Zur Validierung des automatisierten Proteomik-Probenvorbereitungs-Workflows haben wir die Reproduzierbarkeit über mehrere Proteine und mehrere Tage auf humanes Serumalbumin, exogenes B-Gal und 40 zusätzliche Plasmaproteine untersucht. Wir verarbeiteten 21 Replizienproben (gepooltes normales menschliches Plasma), brunnen Lage in Abbildung 11Agezeigt, an drei verschiedenen Tagen. Intra-Day-Lebensläufe wurden aus 21 Brunnen berechnet, die am selben Tag vorbereitet wurden. Die durchschnittlichen intra-day %CVs für 40 Proteine reichten von 4% - 20% (Abbildung 11B). Um den Kanteneffekt des plattenbasierten automatisierten Workflows auszuwerten, wurde %CV aus bestimmten Brunnen innerhalb bestimmter Spalten und Zeilen berechnet(Abbildung 12A für Spalten- und Zeilenzuordnung). Die MRM-Signalintensitäten waren in allen Spalten- und Zeilenkonfigurationen ähnlich, wobei %CV zwischen 3 % und 22 % lag (Abbildung 12B).
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der optimierte automatisierte Workflow 96 einheitlich verarbeitete Proben in weniger als fünf Stunden mit hervorragender experimenteller Präzision liefert. Zur Kompatibilität mit einem automatisierten Workflow haben wir Reagenzien ausgewählt, die vernachlässigbare unspezifische Seitenreaktionen haben, im Umgebungslicht stabil sind, LC-MS/MS-freundlich sind und als gefrorene Aliquots gelagert werden können.

Abbildung 1: Schema des Beispielvorbereitungsworkflows. Die wichtigsten 6 Flüssigkeitsübertragungsschritte sind aufgeführt. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 2: Tipp laden Skript. Die VB-Skriptdetails werden hier angezeigt. Das Skript gibt Tippladebedingungen an. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 3: Automatisiertes Workstation Deck-Layout. Das Deck besteht aus 1x1 ALPs, Tip Loading ALPs, Trash, Tip Wash, Peltier und einem Inkubator. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 4: Eigenschaften der Reagenzplatte. Gezeigt werden Eigenschaften, die für die Reagenzien-Platte-Labware benötigt werden, wenn sie mit dem Guided Labware Setup darauf zugegriffen wird. Wählen Sie die entsprechende Spalte aus und geben Sie die variablen ein, wie in der Abbildung angegeben. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 5: Tippzählskript. Dieses Skript hilft, die Anzahl der Tipps auf dem Deck zu verfolgen. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 6: Überblick über die Methode zur Verdauung und Aliquotierung von Plasmaproben. Schritte für Reagenzienberechnungen, Labware-Setup und Flüssigkeitsmanipulationen in der Methode des Flüssigkeitshandlers. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 7: Layout der Reagenzplatte. Gezeigt werden die chemischen Reagenzien, die für die Plasmaverdauung und die Autosampler-Zubereitung benötigt und über die Laborware der Reagenzienplatte verteilt werden. Diese Zahl wurde aus einem technischen Vermerk10geändert. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 8: Layout für die Labware auf dem Deck der automatisierten Workstation. Gezeigt wird das Decklayout für die Plasmaverdauungsmethode für den Flüssigkeitshandler. Diese Zahl wurde aus einem technischen Vermerk10geändert. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 9: Die Genauigkeit des gesamten proteomischen Workflows besteht aus Workstation-Lebenslauf und zielgerichtetem LC MS/MS CV.
Es wurden fünf Peptide aus dem B-Gal und dem Albumin überwacht, die Chromatogramme und die Peptidretentionszeit für jedes Peptid (A) angezeigt, Präzision wurde aus 30 Bohrbrunnen/Proben verarbeitungsrepräsentatives Experiment bestimmt, CVs% für den gesamten proteomischen Workflow, LC MS/MS-Analyse und automatisierte Probenverarbeitung wurden berechnet (B). Insgesamt zeigten die verdauten Peptide gute Signale von 1x105 bis 1x108. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 10: Bestimmung der Genauigkeit für Flüssigkeitsübertragungsschritte. Synthetische Peptide wurden in stufenspezifischen Reagenzien gewürzt, und die automatisierte Flüssigkeitsübertragung wurde durch total%CV bestimmt. Aus 30 Bohrungen/Proben experimentieren minus% CV LC MSMS (bestimmt durch 8 wiederholte LC MSMS-Injektionen. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 11: Mehrtägige Reproduzierbarkeit des automatisierten proteomischen Probenvorbereitungs-Workflows mit 42 Protein-MRM-Analysen. (A) Die Reaktionsplattenkarte für jeden von drei Tagen zeigt hier, dass jedem von 21 Brunnen 5 l Plasma zugesetzt wurde. 3 Brunnen, die 5 ul Wasser erhielten, wurden als negative/leere Kontrollen verwendet. (B) Die durchschnittlichen Intensitäten von 190 Übergängen umfassen 75 Peptide und 42 Proteine (links) und %CV für jeden MRM-Übergang wurde aus 21 Brunnen vergändefürjeden Tag (rechts) berechnet. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 12: Reproduzierbarkeit bestimmter Standorte von Brunnen (Position von Säulen und Reihen). (A) Die Position Spalten und Zeilen mit einer Plattenkarte wird hier angezeigt. (B) Säulen- und Zeilenstandortspezifische MRM-Signale mit durchschnittlichen Intensitäten aus bestimmten Brunnen (links) und cv% (rechts) aus einer einzigen Platte. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 13: Screenshot des Technik-Editors. Definieren Sie für jede Pipetting-Vorlage die Eigenschaften der Flüssigkeitsstandserfassung, Clot-Erkennung, Piercing, Flüssigkeitstyp, Allgemein, Aspirat, Dispense, Mix und Kalibrierung. Die Vorlage und die in diesem Protokoll verwendeten Techniken sind in der ergänzenden Tabelle 2dargestellt. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
| Variable | Variable | Wert | Beschreibung |
| Autosampler | Boolean | STIMMT | Autosampler verwenden |
| Betagal | Ganzzahl | 5 | Betagales Volumen |
| BG1 | Ganzzahl | 0.8 | BG1-Volumen |
| BG2 | Ganzzahl | 0.8 | BG2-Volumen |
| BG3 | Ganzzahl | 0.8 | BG3-Volumen |
| CysteinBlocker | Ganzzahl | 1.25 | Cystein-Blockervolumen |
| CysteinBuffer | Ganzzahl | 0.45 | Cystein-Puffervolumen |
| Denaturant | Ganzzahl | 5 | Denaturantvolumen |
| DigestTransfer | Ganzzahl | 10 | Digest-Übertragungsvolumen |
| Erster Puffer | Ganzzahl | 25.9 | Erstes Puffervolume |
| Erste Spalte | Ganzzahl | 1 | Erste Spalte |
| HSA1 | Ganzzahl | 0.8 | HSA1-Volumen |
| HSA2 | Ganzzahl | 0.8 | HSA2-Volumen |
| Lastspalte | Ganzzahl | 12 | Letzte Spalte |
| MobilePhase | Ganzzahl | 90 | Mobiles Phasenvolumen |
| Quench | Ganzzahl | 10 | Quench-Säule |
| ReducingAgent | Ganzzahl | 5 | Reduzieren der Agentenspalte |
| Beispiel | Ganzzahl | 5 | Beispielspalte |
| SamplePlate | Boolean | STIMMT | Probenplatte verwenden |
| SecondBuffer | Ganzzahl | 58.4 | Zweites Puffervolumen |
| Trypsin | Ganzzahl | 10 | Trypsin-Spalte |
Tabelle 1: Schrittvariablen starten
| Wert | Variable |
| =FirstBuffer+Denaturant+ReducingAgent+Betagal+BG1+HSA1 | FirstMix |
| =CysteinBlocker+CysteinPuffer+BG2 | CysteineMix |
| =SecondBuffer+BG3+HSA2 | SecondMix |
| =(FirstMix*Spalten)+30 | FirstMixWell |
| = (CysteineMix*Säulen)+20 | CysteinWell |
| =(SecondMix*Spalten)+10 | SecondMixWell |
| =(Trypsin*Spalten)+10 | TrypsinWell |
| =(Quench*Spalten)+10 | QuenchWell |
| =(FirstMixWell*8)+100 | FirstMixStock |
| =CysteinWell*8+20 | CysteineMixStock |
| =(SecondMixWell*8)+100 | SecondMixStock |
Tabelle 2: Volumenmixvariablen
| Typ | Namen | Position | Tiefe | Eigenschaften | Verwenden? |
| BCDeep96Round | Reagenzplatte | P5 | 1(oben) | # | =nicht SamplePlate |
| BCDeep96Round | Reagenzplatte | P5 | 1(oben) | # | =SamplePlate |
| BCDeep96Round | Reaktionsplatte | P11 | 1(oben) | | STIMMT |
| Bio_RadPCR96* | Proben | P9 | 1(oben) | | =SamplePlate |
| Bio_RadPCR96* | Autosampler-Platte | P10 | 1(oben) | | =Autosampler |
| BC90 | Leer | | 1(oben) | | STIMMT |
| BC90 | | | 1(oben) | | STIMMT |
| BC90 | | | 1(oben) | | STIMMT |
| BC230 | | | 1(oben) | | =Autosampler |
| BC90 | | | 1(oben) | | =Spalten>1 |
| BC90 | | | 1(oben) | | =Spalten>3 |
| BC90 | | | 1(oben) | | =Spalten>5 |
| BC90 | | | 1(oben) | | =Spalten>7 |
| BC90 | | | 1(oben) | | =Spalten>9 |
Hinweis: *: Entspricht der 96-Well-Bio-Rad-Platte. Klicken Sie auf Eigenschaften, und geben Sie dann die Volumenvariablen ein, wie in Abbildung 6 angegeben. |
Tabelle 3: Einrichten des geführten Setups
|
Protein ID
| Peptid-Sequenz | Q1 Masse (Da) | Q3 Masse (Da) | Zeit (min) | Fragment Ion | Declustering-Potenzial | Kollisionsenergie | Kollisionszellen-Ausgangspotenzial |
| sp| P00722| BGAL_ELOCI | GDFQFNISR | 542.3 | 262.1 | 19.7 | +2y2 | 61 | 21 | 8 |
| 542.3 | 636 | 19.7 | +2y5 | 61 | 25 | 12 |
| 542.3 | 764.2 | 19.7 | +2y6 | 61 | 25 | 18 |
| IDPNAWVER | 550.3 | 436.1 | 18.1 | +2y7+2 | 61 | 23 | 8 |
| 550.3 | 871.2 | 18.1 | +2y7 | 61 | 25 | 18 |
| 550.3 | 774.2 | 18.1 | +2y6 | 61 | 33 | 8 |
| WVGYGQDSR | 534.3 | 782.1 | 12.1 | +2y7 | 51 | 25 | 6 |
| 534.3 | 562.1 | 12.1 | +2y5 | 51 | 27 | 6 |
| 534.2 | 505.2 | 12.1 | +2y4 | 90 | 25 | 8 |
| sp| P02768| ALBU_HUMAN | DDNPNLPR | 470.8 | 596.2 | 9.2 | +2y5 | 61 | 27 | 16 |
| 470.8 | 499.3 | 9.2 | +2y4 | 61 | 27 | 18 |
| 470.8 | 710.4 | 9.2 | +2y6 | 61 | 27 | 18 |
| LVNEVTEFAK | 575.3 | 694.4 | 18.2 | +2y6 | 73.1 | 29.6 | 18 |
| 575.3 | 937.5 | 18.2 | +2y8 | 73.1 | 29.6 | 18 |
| 575.3 | 823.4 | 18.2 | +2y7 | 73.1 | 29.6 | 18 |
Tabelle 4: MRM-Parameter
Zusatztabelle 1: Reagenzienplatte Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.
Ergänzende Tabelle 2: Protokollvorlage Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.