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Research Article
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Erratum Notice
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Retraction Notice
The article Assisted Selection of Biomarkers by Linear Discriminant Analysis Effect Size (LEfSe) in Microbiome Data (10.3791/61715) has been retracted by the journal upon the authors' request due to a conflict regarding the data and methodology. View Retraction Notice
Dieses Protokoll beschreibt die Glykomics-gesteuerte Glykoproteomics-Methode, eine integrierte Omics-Technologie, die umfassende Einblicke in das heterogene Glykoproteom in komplexen Tumormikroumgebungen bietet, die für ein besseres Verständnis der Glykobiologie von Krebserkrankungen erforderlich sind.
Die Glykosylierung ist eine häufige und strukturell vielfältige Proteinmodifikation, die eine Vielzahl von tumorigenen Prozessen beeinflusst. Die massenspektrometrische Glykomik und die Glykoproteomik haben sich als leistungsfähige Ansätze zur Analyse freigesetzter Glykane bzw. intakter Glykopeptide erwiesen und bieten ein tieferes Verständnis des heterogenen Glykoproteoms in der Tumormikroumgebung (TME). Dieses Protokoll beschreibt die Glykomics-gesteuerte Glykoproteomik-Methode, eine integrierte Omics-Technologie, die zunächst poröse graphitisierte Kohlenstoff-LC-MS/MS-basierte Glykomik verwendet, um die Glykanstrukturen und ihre quantitative Verteilung im Glykom von Tumorgeweben, Zellpopulationen oder Körperflüssigkeiten aufzuklären, die untersucht werden. Dies ermöglicht eine vergleichende Glykosylanalyse, um eine veränderte Glykosylierung über Patientengruppen, Krankheitsstadien oder Zustände hinweg zu identifizieren, und dient vor allem dazu, die nachgelagerte Glykoproteomik-Analyse derselben Probe(n) zu verbessern, indem eine Bibliothek bekannter Glykanstrukturen erstellt wird, wodurch die Datensuchzeit und die Rate der Glykoprotein-Fehlidentifizierung reduziert werden. Mit dem Schwerpunkt auf der Erstellung von N-Glykoproteom-Profilen werden in diesem Protokoll die Probenvorbereitungsschritte für die Glykomics-gesteuerte Glykoproteomics-Methode detailliert beschrieben und Schlüsselaspekte der Datenerfassung und -analyse diskutiert. Die Glykomics-gesteuerte Glykoproteomik-Methode liefert quantitative Informationen über die im TME vorhandenen Glykoproteine und ihre Glykosylierungsstellen, die Belegung der Stelle und die ortsspezifischen Glykanstrukturen. Repräsentative Ergebnisse aus formalinfixierten, paraffineingebetteten Tumorgeweben von Darmkrebspatienten zeigen, dass die Methode sensitiv und kompatibel mit Gewebeschnitten ist, die üblicherweise in Biobanken zu finden sind. Die Glykomics-gesteuerte Glykoproteomik bietet daher einen umfassenden Einblick in die Heterogenität und Dynamik des Glykoproteoms in komplexen TMEs und generiert robuste biochemische Daten, die für ein besseres Verständnis der Glykobiologie von Krebserkrankungen erforderlich sind.
Die Proteinglykosylierung ist eine weit verbreitete und komplexe Art der co- und posttranslationalen Modifikation von Proteinen, die von Spezies im gesamten phylogenetischen Stammbaum des Lebens produziert werden 1,2,3. Es ist bekannt, dass die proteingebundenen Glykane eine breite Palette biologischer Prozesse beeinflussen, die für die menschliche Gesundheit wichtig sind, einschließlich der Vermittlung und Regulation zellulärer Interaktionen und Kommunikationsereignisse 4,5. Es wird angenommen, dass die aberrante Proteinglykosylierung eine Ursache für die maligne Transformation, das Fortschreiten des Tumors und die Ausbreitung ist 6,7,8. Dies impliziert die Beteiligung von Glykanen an wichtigen tumorigenen Prozessen in der Tumormikroumgebung (TME) und bietet ein beträchtliches und weitgehend ungenutztes Potenzial für die Entdeckung von Glykan-basierten Biomarkern und therapeutischen Anwendungen. Die Glykobiologie erhält daher in der Krebsforschung und in den Lebenswissenschaften zunehmend Aufmerksamkeit9.
Angetrieben durch wichtige Entwicklungen in der Glykoanalytik und Informatik in den letzten zehn Jahren 10,11,12,13,14,15,16,17 haben sich die Flüssigchromatographie-Tandem-Massenspektrometrie (LC-MS/MS)-getriebene Glykomik und Glykoproteomik als leistungsstarke Werkzeuge für das systemweite Profiling von freigesetzten Glykanen und intakten Glykopeptiden aus komplexen Mischungen von Glykoproteine, die direkt aus ihrer biologischen Probenherkunft extrahiert werden, wie z. B. verschiedene Arten von Krebspatientenproben (z. B. Tumorgewebe, Zellpopulationen, Körperflüssigkeiten)3,13,18,19,20.
Die Glykomik liefert Informationen über die Struktur und Menge des Glykanrepertoires (des Glykoms), das dynamisch von Zellen, Geweben und sogar ganzen Organismen produziert wird. Auf der anderen Seite liefert die Glykoproteomik quantitative Informationen über die Proteinträger und ihre Glykosylierungsstelle(n), die Belegungsraten der Glykosylierung (Makroheterogenität), die ortsspezifischen Glykanzusammensetzungen und ihr Verteilungsmuster (Mikroheterogenität) mit begrenzten Glykanstrukturinformationen (oft beschränkt auf die Glykanzusammensetzung)15,16,21. Glykomik und Glykoproteomik sind daher komplementäre Ansätze, um die biochemischen Details des Glykoproteomszu untersuchen 22.
Eine Vielzahl von methodischen Designs und Analysestrategien für die Glykomik und Glykoproteomik wurde entwickelt und in allen Laboratorien angewendet, abhängig vom interessierenden Glykoanalyten (z. B. N-/O-/C-gebunden, Glykan/Glykopeptid/Glykoprotein, markiert/unmarkiert), der Art der Probe (z. B. Zellen, Gewebe, Körperflüssigkeiten), der Menge (Nanogramm/Mikrogramm/Milligramm Proteingehalt) und dem verfügbaren Analyseinstrument23. 24,25,26,27,28,29,30,31,32. Trotz der anerkannten Vorteile ihrer parallelen Anwendung werden Glykomik und Glykoproteomik aufgrund ihres hohen Bedarfs an analytischer Expertise und spezialisierter Instrumentierung nicht häufig zusammen, sondern als eigenständige Ansätze in glykobiologischen und Krebsforschungsstudien eingesetzt.
In Anbetracht dieser Technologielücke haben wir vor mehr als einem Jahrzehnt die Glykomik-gestützte Glykoproteomik-Methode eingeführt, die in der Lage ist, Glykomik- und Glykoproteomik-Daten aus komplexen biologischen Proben zu integrieren33. Kurz gesagt, die Glykomics-gestützte (oder Glykomics-gesteuerte wie in diesem Protokoll) Glykoproteomik-Technologie profiliert die N- und/oder O-Glykane durch eine etablierte poröse graphitisierte Kohlenstoff (PGC) LC-MS/MS-Methode34,35, die dann für die Analyse von intakten N- und/oder O-Glykopeptiddaten verwendet werden, die aus derselben Probe(n) gewonnen wurden, indem die Grenzen des Glykansuchraums36 definiert werden. PGC-LC-MS/MS ist eine besonders leistungsfähige Glykomics-Methode, da sie quantitative Einblicke in das Glykom mit hoher Sensitivität und struktureller Auflösung bietet und Informationen über die Topologie (Monosaccharidsequenz und Verzweigungsmuster) und glykosidische Bindungen von Glykanen auch innerhalb komplexer Gemische liefert 35,37,38. Der Arbeitsablauf der Glykoproteomik umfasst die Peptidgenerierung, optionale Peptidmarkierung, Multiplexing und Präfraktionierung sowie die Anreicherung vor der Umkehrphasen-LC-MS/MS-Analyse, bei der idealerweise verschiedene Fragmentierungsmethoden zum Einsatz kommen, darunter stufenweise Kollisionsenergie/Kollisionsdissoziation mit höherer Energie (sceHCD, für N-Glykopeptide) und Elektronentransfer/kollisionale Dissoziation mit höherer Energie (EThcD, für O-Glykopeptide) zur Identifizierung von Analyten. Für die N-Glykoproteom-Analyse kann die parallele De-N-Glykoproteomik die Analyse intakter N-Glykopeptid-Daten leiten, indem sie den Protein-/Peptid-Suchraum definiert und mehr Details zu den besetzten N-Glykosylierungsstellen und ihrer Belegungsrate liefert, während die parallele Analyse von nicht-modifizierten Peptiden alle Änderungen des Proteinspiegels zwischen den untersuchten Bedingungen aufdeckt.
Dieses Dokument bietet ein detailliertes und leicht verständliches Schritt-für-Schritt-Protokoll für die Glykomics-gesteuerte Glykoproteomik-Methode (siehe Abbildung 1 für einen Überblick über den Arbeitsablauf). Das Protokoll enthält experimentelle Details zu den Schritten der Probenvorbereitung und den LC-MS/MS-basierten Glykomics- und Glykoproteomik-Experimenten und präsentiert repräsentative Ergebnisse, die die Anwendung der Methode auf formalinfixierte, paraffineingebettete (FFPE) Gewebeschnitte von Tumoren demonstrieren, die von Darmkrebspatienten (CRC) reseziert wurden, und ermöglicht Einblicke in die Glykobiologie der TME in einem wertvollen Probentyp, der in Krebsbiobanken auf der ganzen Welt archiviert ist. Auch die Analyse und Integration von Glykomics- und Glycoproteomik-Daten wird kurz diskutiert.

Abbildung 1: Überblick über die Glykomics-gesteuerte Glykoproteomik-Methode. Die Übersicht zeigt detaillierte experimentelle Schritte in den Arbeitsabläufen der Glykomik (links) und der Glykoproteomik (rechts), mit einem Überblick über die gewonnenen Informationen (fett gedruckt) und wie die beiden Ansätze durch eine verbesserte Datenanalyse und -interpretation integriert werden. Einsatz: Selbstgemachte SPE-Mikrosäulen, die für die Arbeitsabläufe (i) Glykomik und (ii-iii) Glykoproteomik verwendet werden. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Die Studie wurde von der Ethikkommission für die Humanforschung (Medizinische Wissenschaften) an der Macquarie University, Sydney, Australien, genehmigt (Protokoll 5201800073).
HINWEIS: Die Glykomics-gesteuerte Glykoproteomik-Methode kann auf eine Vielzahl biologischer Proben angewendet werden, die von geringer bis extremer Glykoproteinkomplexität reichen. Für markierungsfreie Glykoproteomik-Ansätze (bei denen kein Probenpooling durchgeführt wird) werden etwa 100-200 μg Gesamtprotein aus komplexen Mischungen als Ausgangsmaterial benötigt, um eine hohe Glykoproteomabdeckung nach der Anreicherung für Glykopeptide zu gewährleisten, die möglicherweise nur 1%-10% der Peptidpopulation ausmachen. Aus Platzgründen wird die anfängliche Proteinextraktion aus Zellen oder Geweben weggelassen, und die Leser werden auf andere Ressourcen verwiesen15. Die Glykomik verbraucht konservativ ~10-20 μg Protein pro Analyse für ein tiefes Glykom-Profiling, wobei der Großteil des Proteinextrakts für die Glykoproteomik übrig bleibt. Wenn nicht anders angegeben, wurden die Endkonzentrationen angegeben, und die Chemikalien sollten in ultrahochwertigem Wasser gelöst werden, um wässrige Lösungen herzustellen.
1. Zubereitung von Proteinen
2. N-Glykomics-Arbeitsablauf
3. Arbeitsablauf der N-Glykoproteomik
In diesem Abschnitt finden Sie repräsentative Ergebnisse der Glykomics-gesteuerten Glykoproteomik-Methode, die auf einen FFPE-Gewebeträger eines an Darmkrebs erkrankten Patienten im Stadium II angewendet wurde.
Um ein ausreichendes Proteinausgangsmaterial für das Protokoll zu erhalten, wurden Proteinextrakte aus zwei Objektträgern (z-Stacks) aus demselben FFPE-Gewebeblock nach einem veröffentlichten Protokoll kombiniert und ein TMT-Markierungsansatz angewendet, um die Sensitivität des Glykoproteomik-Experiments zu erhöhen (siehe optionale Schritte unten)42.
Zunächst wurden bei der Analyse der PGC-LC-MS/MS-basierten N-Glykomics-Daten der FFPE-CRC-Gewebe insgesamt 76 N-Glykan-Isomere identifiziert, die sich über 59 Glykanzusammensetzungen erstrecken (Abbildung 2). In Übereinstimmung mit einer früheren N-Glycome-Profiling-Studie von Darmkrebsgeweben43 bildeten die komplexen/hybriden N-Glykane den am häufigsten vorkommenden Typ (~70%), gefolgt von den oligomannossidischen (~20%) und paucimannossidischen (~10%) N-Glykanen.

Abbildung 2: Überblick über die N-Glykan-Strukturen und ihre relative Verteilung. Die Strukturen wurden anhand quantitativer Glykomik-Daten eines FFPE-Gewebeschnitts von einem Darmkrebspatienten im Stadium II identifiziert. *Diese Kategorie umfasst nicht-konventionelle oligomannoseähnliche N-Glykanstrukturen, die neben den regulären oligomannosidischen N-Glykanen (Man5-9GlcNAc2) aus der FFPE-Gewebesektion identifiziert wurden. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Wichtig ist, dass alle N-Glykanstrukturen mit robusten PGC-LC-, MS1- und MS/MS-Spektralnachweisen identifiziert und ihre relativen Häufigkeiten anhand von Area-under-the-Curve (AUC)-Werten von extrahierten Ionenchromatogrammen der Glykan-Vorläuferionen quantifiziert wurden (Beispiel in Abbildung 3).

Abbildung 3: Glykanidentifikation aus GLYKOMISCHEN LC-MS/MS-Rohdaten. Die Glykane wurden manuell aus den LC-MS/MS-Glykomics-Daten identifiziert, indem die beobachtete und erwartete (theoretische) 1) Molekülmasse, 2) MS/MS-Fragmentierungsmuster, die in silico erzeugt wurden, und 3) die relative und absolute PGC-LC-Retentionszeit26 abgeglichen wurden. Die Glykan-MS/MS-Spektren wurden mit einem kommerziellen Softwarepaket annotiert. Ein Beispiel wird für einen komplexen Typ N-Glykan gezeigt. Die strukturspezifischen D-Ionen und die frühe PGC-LC-Elution bestätigen die halbierende GlcNAc-Eigenschaft des Isomers a mit einer Elutionszeit von 17.55 min. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung zu sehen.
Obwohl die PGC-LC-MS/MS-basierte Glykomik quantitative und feine strukturelle Details der einzelnen Glykane im Glykom liefert, liefert die Technik keine Informationen über die Proteinträger und ihre ortsspezifische Glykosylierung. Die Glykoproteomik ist daher nützlich, um die Erkenntnisse aus den Glykomics-Experimenten zu bestätigen und zu erweitern.
Unter Verwendung der Glykomics-informierten Suchstrategie, bei der ein Suchraum nur die 59 N-Glykan-Zusammensetzungen umfasste, die aus den Glykomics-Daten beobachtet wurden (und einige zusätzliche Zusammensetzungen, die der Vollständigkeit halber manuell hinzugefügt wurden), wurden 1.475 Glykopeptid-zu-Spektrum-Übereinstimmungen (GlykoPSMs) sicher aus den Glykoproteomik-Daten der gleichen FFPE-CRC-Gewebeschnitte identifiziert. Insgesamt wurden 574 nicht-redundante (einzigartige) N-Glykopeptide nachgewiesen, die sich über 189 N-Glykosylierungsstellen erstrecken und aus 111 verschiedenen N-Glykoproteinen stammen. Die Glykopeptid-Identifizierung wurde mit Hilfe einer (Glyko-)Protein-Identifizierungssoftware unter Verwendung strenger Konfidenzschwellen durchgeführt, wie beschrieben40,42. Proteine in FFPE-Gewebeschnitten können aufgrund der chemischen Verfahren, die bei der Erstellung von FFPE-Gewebeschnitten und der Extraktion ihrer Proteine beteiligt sind, ein gewisses Maß an Modifikationen erfahren, wie zuvor diskutiert44. Selbst wenn solche FFPE-spezifischen Modifikationen im Datenanalyseschritt nicht berücksichtigt werden, kann jedoch immer noch eine umfassende Glykopeptid-Profilerstellung erreicht werden, wenn etablierte Probenhandhabungsprotokolle befolgt werden 42,45,46. Die 20 am häufigsten vorkommenden N-Glykoproteine, die in den N-Glykoproteomik-Daten identifiziert wurden, sind zusammen mit ihren GlykoPSM-Zahlen in Tabelle 1 aufgeführt. Während die GlykoPSM-Zählung (Spektralzählung) ein einfacher Ansatz ist, um Glykopeptideigenschaften zwischen Bedingungen quantitativ zu vergleichen, hat dieser Ansatz Grenzen, wenn niedrige spektrale Zählungen an einzelnen Glykosylierungsstellen beobachtet werden. Vergleichende Glykoproteomik-Ansätze, die eine AUC-basierte Quantifizierung der Glykopeptid-Vorläuferionen verwenden, können daher für eine detaillierte ortsspezifische Quantifizierung zuverlässiger sein47.
| UniProtKB-Kennung | Protein | GlykoPSM-Anzahl |
| Nr. P06731 | Karzinoembryonales Antigen-bezogenes Zelladhäsionsmolekül 5 (CEACAM5) | 176 |
| Nr. P01591 | Immunglobulin-J-Kette (JCHAIN) | 116 |
| Nr. P05164 | Myeloperoxidase (MPO) | 112 |
| Nr. P01857 | Immunglobulin schwere Konstante gamma 1 (IGHG1) | 89 |
| Nr. P01877 | Immunglobulin schwere Konstante alpha 2 (IGHA2) | 89 |
| Nr. P40199 | Karzinoembryonales Antigen-bezogenes Zelladhäsionsmolekül 6 (CEACAM6) | 66 |
| Nr. P01859 | Immunglobulin schwer konstant Gamma 2 OS (IGHG2) | 54 |
| Q9Y6R7 | IgGFc-bindendes Protein (FCGBP) | 52 |
| Nr. P02675 | Fibrinogen-Beta-Kette (FGB) | 45 |
| Nr. P35555 | Fibrillin-1 (FBN1) | 45 |
| Nr. P01876 | Immunglobulin schwere Konstante alpha 1 (IGHA1) | 37 |
| Nr. P02790 | Hämopexin (HPX) | 35 |
| Nr. P01871 | Immunglobulin schwere Konstante mu (IGHM) | 32 |
| Nr. P02765 | Alpha-2-HS-Glykoprotein (AHSG) | 29 |
| Nr. P20160 | Azurocidin (AZU1) | 29 |
| Frage 02817 | Mucin-2 (MUC2) | 29 |
| Frage 08380 | Galectin-3-bindendes Protein (LGALS3BP) | 25 |
| Nr. P55083 | Mikrofibrillen-assoziiertes Glykoprotein 4 (MFAP4) | 23 |
| Nr. P02751 | Fibronektin (FN1) | 21 |
| Nr. 07339 | Cathepsin D (CTSD) | 16 |
Tabelle 1: Die am häufigsten vorkommenden N-Glykoproteine, die in den N-Glykoproteomik-Daten eines FFPE-Gewebeschnitts eines Darmkrebspatienten im Stadium II identifiziert wurden. Die GesamtglykoPSM-Zahlen werden für jedes Protein angegeben.
In Übereinstimmung mit unseren vorangegangenen Arbeiten zum SFB43,48 ergab die genontologische Annotation der Glykoproteine, die aus den FFPE-Gewebeschnitten identifiziert wurden, dass die Glykoproteine erwartungsgemäß an tumorigenen und angeborenen Immunprozessen beteiligt sind, die bekannte Merkmale des SFB TME sind. Insbesondere wurde festgestellt, dass extrazelluläre Matrix-Rezeptor-Wechselwirkungen und eine negative Regulation der Verarbeitung und Präsentation von dendritischen Zellantigenen die am stärksten angereicherten biologischen Prozesse sind, die mit den identifizierten Glykoproteinen assoziiert sind (Tabelle 2). Das gesamte humane Proteom wurde als Hintergrund für die identifizierten Glykoproteine ausgewählt, um eine unvoreingenommene Analyse der Signalweganreicherung zu gewährleisten. Das Hintergrundproteom (Glyko)Proteom sollte auf der Grundlage der Forschungsfrage49 ausgewählt werden.
| Biologischer Prozess | p-Wert |
| EZM-Rezeptor-Interaktion | 1,54 x 10-12 cm |
| Negative Regulation der Verarbeitung und Präsentation von dendritischen Zellantigenen | 5,76 x 10-7 cm |
Tabelle 2. Liste der biologischen Prozesse, die mit den Glykoproteinen angereichert sind, die aus dem FFPE-Gewebeschnitt des Darmkrebspatienten im Stadium II identifiziert wurden. Die GO-Anreicherungsanalyse wurde unter Verwendung der Genontologie-Ressource mit dem GO-Datensatz für biologische Prozesse als Referenzdurchgeführt 48. Als Hintergrund für die identifizierten Glykoproteine wurde das gesamte humane Proteom ausgewählt.
Zusammenfassend dokumentieren die repräsentativen Ergebnisse, dass die Glykomics-gesteuerte Glykoproteomics-Methode detaillierte Informationen über das Glykoproteom liefert und dass die Methode sensitiv genug ist, um mit den geringen Proteinmengen umzugehen, die aus FFPE-Gewebeschnitten gewonnen werden können. Angesichts der Tatsache, dass FFPE-Gewebe in großer Zahl in Krebsbiobanken auf der ganzen Welt archiviert werden, eröffnet die Methodenkompatibilität neue Wege für ein umfassendes Glykoproteom-Profiling der TME aus großen Patientenkohorten und über ein breites Spektrum von Krebsarten hinweg.
Die Autoren erklären, dass kein Interessenkonflikt besteht.
Dieses Protokoll beschreibt die Glykomics-gesteuerte Glykoproteomics-Methode, eine integrierte Omics-Technologie, die umfassende Einblicke in das heterogene Glykoproteom in komplexen Tumormikroumgebungen bietet, die für ein besseres Verständnis der Glykobiologie von Krebserkrankungen erforderlich sind.
THC wird durch ein Stipendium des International Research Training Program unterstützt, das von der australischen Regierung finanziert wird. NB wird durch International Macquarie University Research Excellence Scholarships unterstützt, die von der Macquarie University finanziert werden. AC wird durch ein Stipendium des Research Training Program unterstützt, das von der australischen Regierung finanziert wird. RK wurde vom Cancer Institute of New South Wales (ECF181259) unterstützt. MTA ist Preisträgerin eines Future Fellowship (FT210100455 des Australian Research Council.
| Ammoniumacetat | Sigma Aldrich | A1542 | Alternativen verfügbar |
| Ammoniumbicarbonat, Reinheit ≥ 99,0% | Sigma Aldrich | A6141 | Alternativen verfügbar |
| Wasserfreies Acetonitril (ACN), LC-MS Qualität | Sigma Aldrich | 34851 | Alternativen verfügbar |
| Rinderfetuin | Sigma Aldrich | F3004 | Alternativen verfügbar |
| Dithiothreitol (DTT) | Sigma Aldrich | D0632 | Alternativen verfügbar |
| Ethanol Sigma | Aldrich | E7023 | Verfügbare Alternativen |
| Ameisensäure, LC-MS-Qualität | Sigma Aldrich | 00940 | Verfügbare Alternativen |
| Eisessig | Sigma Aldrich | A6283 | Verfügbare Alternativen |
| Iodacetamid (IAA) | Sigma Aldrich | I1149 | Verfügbare Alternativen |
| Methanol | Sigma Aldrich | M1775 | Verfügbare Alternativen |
| Peptid-N-Glykosidase F (PNGase F) | Promega | V4831 | Elizabethkingia miricola PNGase F (10 U/μ L) rekombinant exprimiert in Escherichia coli |
| Polyvinylpyrrolidon 40 (PVP) | Sigma Aldrich | PVP40 | Alternativen verfügbar |
| Kaliumhydroxid (KOH) | Sigma Aldrich | 484016 | Alternativen verfügbar |
| Schweinetrypsin in Sequenzierqualität | Promega | V5113 | Verfügbare Alternativen |
| Natriumborhydrid (NaBH4 | )Sigma Aldrich | 213462 | Verfügbare Alternativen |
| Triethylammoniumbicarbonat (TEAB), LC-MS Klasse | Sigma Aldrich | T7408 | Alternative verfügbar |
| Trifluoressigsäure (TFA), LC-MS Klasse | Sigma Aldrich | T6508 | Alternativen verfügbar |
| Werkzeuge/Materialien | |||
| C18 Festplatten | Empore | 66883-U | |
| C8 Festplatten | Empore | 66882-U 96-Well-Platte | |
| aus Polypropylen mit flachem Boden | Corning | 3364 | |
| Immobilon-PSQ Polyvinylidendifluorid (PVDF)-Membran | Millipore | IPVH20200 | Porengröße: 0,45 μ M |
| Mikrozentrifuge | Eppendorf | 5452000069 | Alternativen verfügbar |
| Mikrozentrifugen-Adapter | The Nest Group, Inc., MA | SS18V | MiniSpin Säulenkragen, wird mit Microspin Säulen |
| Oligo R3 Harz | Thermo | 1133903 | Partikelgröße 30 μ m |
| Parafilm | Parafilm M | PM996 | |
| Protein LoBind Röhrchen 1,5 mL | Eppendorf | 0030108450 | |
| Protein LoBind Röhrchen 2,0 | mL Eppendorf | 0030108442 | |
| Safe-Lock Röhrchen 1,5 mL | Eppendorf | 0030120086 | |
| Safe-Lock Röhrchen 2,0 mL | Eppendorf | 0030120094 | |
| Shaker | Eppendorf | 5382000066 | Alternativen verfügbar |
| Einlochlocher | Swingline | 74005 | |
| SpeedVac Konzentrator | Martin Christ | RVC 2-25 CDplus | Alternativen verfügbar |
| Supelclean ENVI-Carb SPE Harz | Supelco | 57088 | Partikelgröße 120-400 mesh. Das Harz kann manuell aus den Kartuschen extrahiert werden und kann langfristig in 50 % (v/v) Methanol in MilliQ Wasser gelagert werden |
| Spritze 5 mL | Sigma Aldrich | Z116866 | Verfügbare Alternativen Temperierter |
| Inkubator | Thermoline | E7.30 | Verfügbare Alternativen Ultraschallbad |
| Unisonics | FXP | Verfügbare Alternativen | |
| ZIC-HILIC Harz | Merck | 150455 | Partikel-/Porengröße, 5 μ m/200 Å. Das Harz kann manuell aus der LC-Säule extrahiert und langfristig in 50 % (v/v) Methanol in MilliQ Wasser gelagert werden |
| ZipTip C18 Festphasenextraktions-Mikrosäulen (SPE). | Millipore | ZTC18S096 | Alternativ können hausgemachte C18-SPE-Mikrosäulen das kommerzielle Produkt ersetzen |
| LC-MS/MS Analyse | |||
| 1260 Infinity Capillary HPLC-System | Agilent | Alternativen verfügbar | |
| Analytische LC-Säule vorgepackt mit ReproSil-Pur C18 AQ-Harz | Dr. Maisch, Ammerbuch-Entringen, Deutschland | r13.aq.s2570 | Partikel-/Porengröße: 3 μ m/120 Å, Länge/Innendurchmesser: 25 cm/75 μm. Kommerzielle C18 Nano-LC-Säulen sind ebenfalls erhältlich/ |
| Dionex UltiMate 3000 RSLCnano LC System | Thermo Alternativen verfügbar | ||
| HyperCarb KAPPA PGC Kapillar-LC-Säule | Thermo | Auslaufartikel | Partikel/Porengröße, 3 μ m/250 Å; Länge der Säule, 30 mm; Innendurchmesser 0,180 mm. Größere Geometrien der HyperCarb PGC-LC-Säulen, die Daten in ähnlicher Qualität liefern, sind im Handel erhältlich (z. B. Thermo #35003-031030). SupelTMCarb LC-Säule von Merck mit einer Partikel-/Porengröße, 2,7 μ m/200 und mit unterschiedlichen Säulenlängen und Innendurchmessern sind ebenfalls erhältlich (z.B. Merck #59994-U). |
| LiChrosolv | 100029 | verfügbare Alternativen | inLCMS-Qualität |
| Linearfallen-Quadrupol (LTQ) Velos Pro Ionenfallen-Massenspektrometer (Glykomik) | Thermo | Alternativen verfügbar | |
| Orbitrap Fusion Lumos Tribrid Massenspektrometer (Glykoproteomik) | Thermo | Andere hochauflösende MS-Systeme mit oder ohne ETD (nur für O-Glykoproteomik erforderlich) sind ebenfalls erhältlich (z. B. Q-Exactive HF-X Hybrid Quadrupol-Orbitrap, Thermo, TIMS-ToF-MS, Bruker oder ähnliche Hochleistungs-Massenspektrometer anderer Hersteller) | |
| Total Recovery Klarglas-Schraubfläschchen 0,9 mL | Thermo | THC11093563 | Alternativen verfügbar |
| Total Recovery Klarglas-Schraubfläschchen passende Kappen | Thermo | THC09150869 | Alternativen verfügbar |
| Trap LC-Säule im eigenen Haus verpackt mit ReproSil-Pur C18 AQ-Harz | Dr. Maisch, Ammerbuch-Entringen, Deutschland | r15.aq.s0202 | Partikel-/Porengröße: 5 μ m/120 Å, Länge/Innendurchmesser: 2 cm/100 &m.m. Kommerzielle C18 Trap LC-Säulen sind ebenfalls erhältlich. |
| Software | |||
| Byonic | Protein Metrics Inc | v2.6.46 oder höher | Kommerzielle Glykopeptid- und PTM-Suchmaschine, die LC-MS/MS-Rohdaten von den meisten MS-Anbietern akzeptiert |
| Byos | Protein Metrics Inc | v3.9-7 oder höher | Kommerzielle Software für die manuelle Inspektion von Glykopeptidkandidaten und die automatische Annotation von Glykan-MS/MS-Spektren |
| GlycoMod | Expasy | Open-Access-Software, die die Annotation von Glykomics-Daten unterstützt (https://web.expasy.org/glycomod/) | |
| GlycoWorkBench | EUROCarbDB | v2.1 | Open-Access-Software, die die Annotation von Glykomics-Daten und das Zeichnen von Glykan-Cartoons unterstützt |
| RawMeat | VAST Scientific | v2.1 | Open-Access-Software, die m/z von Glykan-Vorläufer-Ionen aus spektralen Rohdaten |
| Skyline | Brendan X. MacLean | v21.2 oder höher | Open-Access-Software für die relative Quantifizierung von Glykanen |
| Xcalibur | Thermo | v2.2 oder höher | Zum Durchsuchen von LC-MS/MS-Rohdaten |