Der Großteil der in einem IP-MS-Experiment identifizierten Proteinmasse besteht aus unspezifischen Proteinen. Eine der wichtigsten Herausforderungen eines IP-MS-Experiments ist daher die Interpretation, welche Proteine vertrauensvolle Interaktoren im Vergleich zu unspezifischen Interaktoren sind. Um die entscheidenden Parameter zu demonstrieren, die bei der Bewertung der Datenqualität verwendet werden, analysierte die Studie dreifache Immunpräzipitationen aus 5 mg HeLa-Kernextrakt unter Verwendung einer reinen Perlenkontrolle. Die erste interne Überprüfung, um sicherzustellen, dass ein IP-MS-Experiment zuverlässig ist, ist, ob das Köderprotein zu den am höchsten angereicherten Proteinen zählt, die sowohl durch Faltenwechsel als auch durch SAINT-Wahrscheinlichkeit identifiziert werden. In diesem Fall rangierte der Köder DYRK1A unter den drei topierierten Proteinen über die Kontrolle (Abbildung 2A,B). In einer nuklearen Interactome-Studie mit DYRK1A unter Verwendung von vier unabhängigen Antikörpern bot ein FC-A-Cutoff von >3,00 und SAINT-Wahrscheinlichkeitsschnitt >0,7 einen strengen Cutoff zur Identifizierung sowohl neuartiger als auch zuvor validierter Interaktoren22. Bei anwendung auf dieses Experiment konnte eine klare Trennung zwischen den hochkonfidenkigen Interaktoren und >95% der als unspezifisch identifizierten korifizierten Proteine gesehen werden (Abbildung 2A,B). Die Anwendung sowohl einer Faltenänderungsanreicherung als auch der Wahrscheinlichkeitsschwelle erhöht die Stringenz, da eine gleichbleibend hohe Anreicherung von Protein-IDs über biologische Replikationen hinweg erforderlich ist.
Neben der statistischen Bewertung bildet der CRAPome-Analyse-Workflow auch zuvor gemeldete Interaktionen auf Köder-Beute-Datenab 23. Während diese Zuordnung für die Schwelle von Interaktionen mit hohem und niedrigem Vertrauen nützlich sein kann, können zuvor gemeldete Interaktionen durch FC-A- und SAINT-Wahrscheinlichkeiten schlecht bewertet werden, was möglicherweise darauf hindeutet, dass viele bekannte Wechselwirkungen eines bestimmten Köders nur in bestimmten Zelltypen, Kontexten oder Organellen vorhanden sein können. Für das Beispiel-DYRK1A-Dataset waren die FC-A-Werte des iREF-Interagierenden nur 0,45, was eine sehr geringe Anreicherung über die Steuerung darstellt (Abbildung 2C). Um eine Inflation falscher Positivmeldungen zu vermeiden, sollten statistische Schwellenwerte in einer Weise durchgeführt werden, die die Strenge vorrang vor der Reduzierung falscher Negatives priorisiert. Es sei darauf hingewiesen, dass der Nachweis dieser Wechselwirkungen unabhängig von Proteinüberfluss war (Abbildung 2C). Die berechnete absolute Kopiernummer jeder iREF-Interaktion innerhalb von HeLa-Zellen zeigte keine Korrelation mit den Nachweisstufen eines Interaktionspartners durch IP-MS24.
Cytoscape dient als effektives Werkzeug zur Visualisierung mehrerer Ebenen von Interaktionsdaten19. Im hier beschriebenen DYRK1A-Immunpräzipitationsexperiment reduzierte die kombinierte Verwendung von FC-A > 3.0 und SAINT > 0,9 die Liste der hochkonfidenzvertrauten Interaktoren auf sechs Proteine (Abbildung 2D). Bei der isolierten Anwendung eines FC-A-Cutoffs von > 3.0 wurden dem Netzwerk jedoch acht zusätzliche Proteine zugesetzt. Diese zusätzlichen Proteininteraktoren verfügen über eine hohe Konnektivität mit den Interaktoren, die sich bereits im Netzwerk befinden, was darauf hindeutet, dass sie in ähnlichen Komplexen oder funktionalen Rollen assoziiert sind. Zu diesem Zweck wurden Beweise aus dem STRING-DB von Protein-Protein-Wechselwirkungen als blaue gestrichelte Linien20in dieses Netzwerk integriert. Während dieses dreifache Einzelbait-Experiment eine begrenzte Stichprobe des vollständigen DYRK1A-Interaktionsnetzwerks bietet, kann die Verwendung zusätzlicher Köder, Replikationen und integrationen großer öffentlicher Datensätze verwendet werden, um das Netzwerk hochvertrauensstarker Interaktionen zu erweitern. Die statistischen Abschnitte sind daher für jedes einzelne Experiment spezifisch und müssen gründlich bewertet werden.

Abbildung 1: Repräsentativer Proteomik-Workflow für subzelluläre suläre IP-MS. Die Zellen werden entweder in 4 L runden Bodenkolben oder 15 cm Gewebekulturschalen angebaut und gleichzeitig zur subzellulären Fraktionierung geerntet. Die Zellen werden in ein zytosolisches, nukleares und ein nukleares Pellet fraktioniert, und Immunpräzipitationen werden aus 1bis 10 mg Kernlysat mit einem oder mehreren Antikörpern durchgeführt, die denselben Köder erkennen. Filtergestützte Probenvorbereitung (FASP) und Offline-Probenbereinigung werden vor der Einzelaufnahme-Massenspektrometrie durchgeführt. Eine nachgelagerte Berechnungspipeline wird verwendet, um Daten in interpretierbare Interaktionsdaten zu verarbeiten. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 2: Repräsentative Daten für ein IP-MS-Experiment mit einem Einzigen-Köder-Antikörper. (A) FC-A und SAINT Wahrscheinlichkeitsausgabe aus dem CRAPome-Analyse-Workflow für ein optimales Experiment mit einem einzigen Antikörper für die Kinase DYRK1A (n = 3). Für den Vergleich wurden nur Beads-Kontrollen verwendet. Rote durchgezogene Linien stellen Trennlinien dar, die auf FC-A > 3.00 und SAINT > 0.7 gesetzt sind. (B) MaxQuant Proteinabundance estimates (iBAQ) output vs. log2 ratio of protein abundance in DYRK1A IP to control, colored by the adjusted p value range from empirical Bayes analysis of the label-free intensities. (C) FC-A und geschätzte Kopierzahl der Proteine, die in der iRef-Datenbank als interagierende Proteine aufgeführt sind23,24. (D) Visualisierung des Cytoscape-Netzwerks von DYRK1A-Interaktoren. Blaue Knoten = FC-A > 3.00, SAINT > 0.7. Orange Knoten = FC-A > 3.00. Schwarze Kanten = Proteine, die im IPMS-Experiment als Interaktoren identifiziert wurden. Blau gestrichelte Kante = SAINT-Interaktion zwischen Beuteprotein (Vertrauen > .150). Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
| Protease-Inhibitor (PI)-Mischung |
| Reagenz | Endgültige Konzentration |
| Natriummetabisulfit | 1 mM |
| Benzamidin | 1 mM |
| Dithiothreitol (DTT) | 1 mM |
| Phenylmethansulfonylfluorid (PMSF) | 0,25 mM |
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| Phosphatase-Inhibitor (PhI)-Mischung |
| Reagenz | Endgültige Konzentration |
| Mikrocystin LR | 1 M |
| Natrium-Orthovanadate | 0,1 mM |
| Natriumfluorid | 5 mM |
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| Subzelluläre Fraktionierungspuffer: |
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| Puffer A pH 7,9 |
| Reagenz | Endgültige Konzentration |
| HEPES | 10 mM |
| MgCl2 | 1,5 mM |
| Kcl | 10 mM |
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| Puffer B pH 7,9 |
| Reagenz | Endgültige Konzentration |
| HEPES | 20 mM |
| MgCl2 | 1,5 mM |
| Nacl | 420 mM |
| Ethylendiamintetraessigsäure (EDTA) | 0,4 mM |
| Glycerin | 25% (v/v) |
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| Puffer C pH 7,9 |
| Reagenz | Endgültige Konzentration |
| HEPES | 20 mM |
| MgCl2 | 2 mM |
| Kcl | 100 mM |
| Ethylendiamintetraessigsäure (EDTA) | 0,4 mM |
| Glycerin | 20% (v/v) |
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| Immunpräzipitationspuffer: |
|
| IP-Puffer 1 |
| Reagenz | Endgültige Konzentration |
| HEPES | 20 mM |
| Kcl | 150 mM |
| Edta | 0,1 mM |
| NP-40 | 0,1% (v/v) |
| Glycerin | 10% (v/v) |
|
| IP-Puffer 2 |
| Reagenz | Endgültige Konzentration |
| HEPES | 20 mM |
| Kcl | 500 mM |
| Edta | 0,1 mM |
| NP-40 | 0,1% (v/v) |
| Glycerin | 10% (v/v) |
|
| SDS Alkylierungspuffer pH 8,5 |
| Reagenz | Endgültige Konzentration |
| Sds | 4% (v/v) |
| Chloracetamid | 40 mM |
| TCEP | 10 mM |
| Tris | 100 mM |
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| UA pH 8,5 |
| Reagenz | Endgültige Konzentration |
| Harnstoff | 8 M |
| Tris | 0,1 M |
| * HPLC-Grade H2O verwenden |
Tabelle 1: Pufferzusammensetzungen
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