מאמר שיטה

השימוש בMALDI-TOF המוני ספקטרומטריית ומסד נתונים מותאמים אישית לאפיון חיידקים ילידים למערת סביבה ייחודית (Kartchner מערות, AZ, ארה"ב)

DOI:

10.3791/52064

⸱

2 בינואר 2015

 ,  ,  , 
1School of Mathematical and Natural Sciences, Arizona State University, 2Applied Maths NV

במאמר זה

סיכום

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

עבודה זו מפרטת נהלים לזיהוי מהיר של חיידקים באמצעות MALDI-TOF MS. הליכי הזיהוי כוללים רכישת ספקטרום, בניית מסד נתונים וניתוחי מעקב. מוצגות שתי שיטות זיהוי, מבוססות מקדם דמיון ושיטות מבוססות סמנים ביולוגיים.

תקציר

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
ספקטרומטריית מסה

MALDI-TOF הוכחה ככלי מהיר ואמין לזיהוי חיידקים בסוג ובמינים, ובמקרים מסוימים, ברמות הזן. כלי תוכנה זמינים מסחרית וקוד פתוח פותחו כדי להקל על הזיהוי; עם זאת, לא תואר בספרות צינור ניתוח נתונים אוניברסלי/סטנדרטי. כאן, אנו מספקים הדגמה מקיפה ומפורטת של הליכי זיהוי חיידקים באמצעות ספקטרומטר מסה MALDI-TOF. ספקטרום מסה נאסף מ-15 חיידקים מגוונים שבודדו ממערות קרצ'נר, אריזונה, ארה"ב, וזוהו על ידי ריצוף 16S rDNA. מאגרי מידע נבנו ב-BioNumerics 7.1. בוצעו ניתוחי מעקב של ספקטרום מסה, כולל ניתוחי אשכולות, התאמת שיא וניתוחים סטטיסטיים. הזיהוי בוצע באמצעות דגימות מקודדות עיוורות שנבחרו באופן אקראי מבין 15 החיידקים הללו. מוצגות שתי שיטות זיהוי: שיטות מבוססות מקדם דמיון ושיטות מבוססות סמנים ביולוגיים. התוצאות מראות ששתי שיטות הזיהוי יכולות לזהות את החיידקים ברמת המין.

מבוא

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

ספקטרומטריית מסה (MS) בסיוע לייזר בעזרת מטריקס (MALDI-TOF) הוכחה ככלי מהיר ואמין לזיהוי חיידקים בסוג, במין, ובמקרים מסוימים, ברמות הזן1-4. MALDI-TOF MS מיינן מולקולות ביולוגיות (בדרך כלל חלבונים) שמקורן במשטחי תאים, ממברנות תוך-תאיות וריבוזומים מתאי חיידקים שלמים או תמציות חלבון1,5. הפסגות המתקבלות יוצרות דפוסים אופייניים או "טביעות אצבע" של החיידקים שנותחו1. זיהוי חיידקים מבוסס על "טביעות אצבע" אלה.

שתיים מאסטרטגיות הזיהוי הנפוצות ביותר הן אסטרטגיות מבוססות ספרייה וביואינפורמטיקה1. גישות מבוססות ספרייה כוללות השוואת ספקטרום המסה של לא ידועים לספקטרום המסה שנאסף בעבר של חיידקים ידועים במאגרי מידע/ספריות לזיהוי. תוכנות זמינות מסחרית, כגון חבילות תוכנה BioNumerics, Biotyper ו-SARAMIS, כמו גם כלי תוכנה בקוד פתוח, כגון SpectraBank6, זמינות כדי להקל על השוואה וכימות של דמיון בין ספקטרום מסה של לא ידוע וחיידקי ייחוס. גישות מבוססות ביואינפורמטיקה מסתמכות בדרך כלל על גנומים מרוצפים במלואם של חיידקים לצורך זיהוי. בניגוד לגישות מבוססות ספרייה שאינן כרוכות בזיהוי האופי הביולוגי של פסגות מסוימות, גישות מבוססות ביואינפורמטיקה כוללות זיהוי חלבונים1.

רוב המחקרים האחרונים המבוססים על טביעות אצבע של MALDI השתמשו בגישות מבוססות ספרייה לזיהוי חיידקים1. גישות מבוססות ספרייה דורשות בניית מסדי נתונים והשוואה של הדמיון בין ספקטרום המסה. מחקרים מראים כי הליכים ניסיוניים רבים, כגון מדיום3,7, זמן טיפוח8, שיטת הכנת דגימה3 ומטריצה בשימוש9, משפיעים על ספקטרום המסה המתקבל. יתר על כן, כמה מינים וזנים קרובים מייצרים ספקטרום עם הבדלים עדינים בלבד. לפיכך, גישות מבוססות ספרייה דורשות נהלים סטנדרטיים בקפדנות כדי ליצור ספקטרום מסה הניתן לשחזור בין שכפולים. שינויים קלים בפרוטוקולים עלולים לפגוע ביעילות הזיהוי, במיוחד ברמות תת-המין והזן1,3,10. עם זאת, לא מסדי נתונים שסופקו על ידי היצרן ולא מסדי נתונים מותאמים אישית מדווחים כוללים נהלים מתועדים ויזואלית לבניית מסדי נתונים ו/או יישום של צינור ניתוח נתונים. מסיבה זו, מטרת עבודה זו הייתה לפתח, ליישם ולהדגים נוהל מקיף ומפורט לזיהוי חיידקים מבוסס ספרייה באמצעות MALDI-TOF MS.

בהדגמה זו, ספקטרום מסה של 15 חיידקים שבודדו מסביבה קרסטית (מערת קרצ'נר, אריזונה, ארה"ב) נאספו ויובאו לתוכנה לבניית מסד נתונים של מודל. עיבוד הנתונים וצינור הניתוח פורטו באמצעות מסד הנתונים של המודל. לבסוף, ספקטרום מסה של חיידקים מקודדים עיוורים שנבחרו באופן אקראי מ-15 החיידקים הללו נאסף שוב והושווה לספקטרום הייחוס במסד הנתונים של המודל לזיהוי. התוצאות מראות שניתן לזהות חיידקים בצורה נכונה על סמך מקדמי דמיון או סמנים ביולוגיים פוטנציאליים/מחלקות שיא.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

פרוטוקול

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

זהירות: חיידקים לא מזוהים מכל סביבה עשויים להיות פתוגניים ויש לטפל בם בזהירות תוך שימוש בפרוטוקולי בטיחות ביולוגי מתאימים. עבודה עם תרבויות חיות חייבת להתבצע בתוך ארון בטיחות ביולוגי Class II באמצעות בטיחות ביולוגית רמה 2 (BSL-2) נהלים. מידע נוסף על-2 BSL נהלים נגיש במדריך CDC / NIH שכותרתו, "הבטיחות הביולוגית במיקרוביולוגים ויו-רפואיים מעבדות," דפים 33-38. המסמך זמין באופן מקוון http://www.cdc.gov/biosafety/publications/bmbl5/BMBL.pdf. ציוד מגן אישי מתאים (PPE), כוללים חלוקי מעבדה / שמלות, משקפי מגן, כפפות וnitrile או לטקס, חייב להיות משוחק. שיטות מיקרוביולוגיות סטנדרטית ואמצעי זהירות יש אחריו, ופסולת ביולוגית מסוכנת חייבת להיות מושלכת כראוי.

חיידקים המשמשים בהפגנה זו היו מבודדים ממערות Kartchner,AZ, ארצות הברית, מארבע סביבות, כולל speleothem היבש, זרימת אבן, speleothem הלח וטפטוף נטיפים (טבלת 1). כל הבידודים זוהו על ידי רצף 16S rDNA והמשיכו ב -80 מעלות צלזיוס ב -25% גליצרול-R 2 B בינוניים. כל הניסויים הושלמו בRT.

הערה: אנו ממליצים על השימוש באותה שיטת הכנת מדגם לרכוש ספקטרה ההמונית לבניית מסד נתונים וספקטרה ההמונית של אלמונים. שיטת הכנת מדגם הוכחה בעבר להשפיע על איכות ספקטרום ושחזור 3. באמצעות מדגם שיטת הכנה שונה עלול לגרום לזיהוי שגוי של אלמונים, רזולוציה הטקסונומית במיוחד כאשר גבוהה יותר (לדוגמא, ברמת המתח) הוא רצוי.

1. הפקדת ביעד MALDI

זהירות: מספר פרוטוקולים להשיג תמציות חלבון דורשות שימוש בחומצות וממסים אורגניים שחייבים להיות מנוצל בהתאם לguidelines ומידע כלול בגיליונות שלהם בהתאמה חומרי בטיחות (MSDS). PPE המתאים חייב להיות משוחק וישתנה בהתאם לסוג ונפח של כימיקלים המשמש (למשל, חלוקי מעבדה / שמלות, כפפות, משקפי מגן, ויש להשתמש בציוד להגנת נשימה בעת עבודה עם כמויות משמעותיות של ממסים רעילים, דליקים, כגון אצטוניטריל, וחומצות המאכלות, כגון חומצות פורמית וtrifluoroacetic).

  1. הפקדת 1 μl תמצית חלבון המכילה לא תאי קיימא (שהושגו תוך שימוש בפרוטוקולים מתאימים, שתוארו קודם לכן 11-13) על צלחת יעד MALDI נירוסטה ולאפשר לו להתייבש. כיסוי תמצית החלבון המיובש עם פתרון מטריצת μl 1 (α-cyano-4-הידרוקסי-cinnamic פתרון חומצה), ולאפשר לו להתייבש.
  2. עבור כל לשכפל ביולוגי, במקום מספר מתאים של משכפל טכני (5 עד 20 חזרות טכניות). כאן, במקום 10 חזרות טכניות לכל לשכפל ביולוגי ו -3 משכפל ביולוגי were מוכן.
    הערה: אנו ממליצים על שימוש בצלחת יעד פלדת MALDI מלוטש בעת השימוש בשיטת הכנת מדגם מיצוי חלבון. שימוש בצלחות יעד פלדת קרקע עלולה לגרום להתפשטות וערבוב מכוון של המדגמים השונים מחוץ לבארות מדגם בודדות.
  3. פיקדון סטנדרטי μl 1 calibrant לצלחת היעד ולאפשר לו להתייבש. שכבה עם פתרון מטריצת μl 1 ולאפשר לו להתייבש.
  4. פתרון הפקדה 2 μl מטריצה ​​לצלחת היעד כביקורת שלילית.

2. Mass ספקטרה רכישה

  1. השתמש בספקטרומטר מסת MALDI-TOF מצויד בליזר חנקן (ננומטר = λ 337) ומופעל באמצעות תוכנת הברוקר FlexControl.
  2. לאסוף כל ספקטרום המוני במצב ליניארי חיובי על ידי הצטברות של 500 יריות לייזר ב -100 מרווחי זריקה. הגדר את מתח מקור יון 1 עד 20 קילו וולט; מקור יון 2 מתח ל18.15 קילו וולט; ומתח העדשה 9.05 קילו וולט. שים לב שהפרמטרים אלה הם מכשיר-ספציפייםפיק ועשוי לחייב את התאמה במכשירים אחרים כדי לקבל תוצאות אופטימליות.
  3. הגדר את טווח מסה לתשלום עבור הערכת ספקטרום אוטומטית 2-20 kDa לכל תשלום. השתמש באלגוריתם זיהוי שיא centroid. הגדר את סף הרזולוציה המינימאלי של 100 Da. הגדר את יחס האות לרעש (S: N) סף ב2. הגדרת סף עוצמת המינימום ב -100.

בניית מסד נתונים 3.

  1. עיצוב מסד נתונים
    1. ליצור מסד נתונים חדשים בBioNumerics 7.1 באמצעות "אשף מסד הנתונים החדש".
    2. צור סוג ספקטרום ניסוי, למשל, MALDI, באמצעות פקודות בלוח "סוגי הניסוי".
    3. צור הרמות באמצעות "פנל עיצוב מסד נתונים". להוסיף רמות חדשות באמצעות "הרמה> הוסף רמה חדשה ..." הפקודה בתפריט "מאגר המידע". כאן, ליצור רמה, רמה "מינים" "לשכפל ביולוגי" "ו" לשכפל טכני "רמה, respectivאיליי.
  2. יבוא ועיבוד מקדים ספקטרה ההמונית גלם
    1. לייצא את הספקטרום המוני גלם כקבצי txt באמצעות FlexAnalysis על ידי לחיצה על הפקודה "יצוא> ספקטרום המוני" בתפריט "הקובץ".
    2. ייבא את ספקטרום הגלם ההמוני (קבצי txt) לתוך מסד הנתונים ברמה הטכנית משכפל.
    3. Preprocess ספקטרה ההמונית הגלם.
      1. יבוא ודגימה מחדש (באמצעות אלגוריתם מתאים ריבועית).
      2. לבצע חיסור בסיסי (עם דיסק מתגלגל עם גודל של 50 נקודות).
      3. לחשב רעש [Transformation אדוה הרציף (CWT)], חלקה (Kaiser חלון עם גודל חלון של 20 נקודות ובטא של 10 נקודות), ולבצע חיסור שני בנקודת ההתחלה (מתגלגל דיסק עם גודל של 200 נקודות).
      4. זיהוי פסגות [CWT עם אות מינימום יחס רעש (S: N) של 10].
    4. לאחר העיבוד מקדים, להציל את הדפוסים אופייניים של כל ספקטרום המוני, כגון רשימות שיא המכילות שיאגדלים, עוצמות שיא, S: N, וכו ', במסד הנתונים.
  3. יצירת ספקטרה ההמונית מרוכבים
    1. צור ספקטרום מורכב מ ספקטרום עיבוד מקדים באמצעות הפקודה "סכם ..." בתפריט "ניתוח". בחר "לשכפל הביולוגי" כרמת יעד.
    2. כאן, לשלב ספקטרה ההמונית של 10 חזרות טכניות של אותו המושבה להניב ספקטרום המוני מרוכבים למושבה ש, וכתוצאה מכך שלוש ספקטרה ההמונית מרוכבים לבודד שברמה "לשכפל ביולוגי".
    3. כאן, לסכם את הספקטרום מרוכבים שלוש כדי ליצור ספקטרום מרוכבים אחד הלמבודד ברמת "המינים".
      הערה: ספקטרום מרוכבים הוא ממוצע נקודה-by-נקודה הטכנית משכפל. משכפל עם דמיון (מתאם פירסון) לממוצע נמוך מ 95% (ברירת מחדל) אינם נכללים במרוכבים. פסגות על ספקטרום מרוכבים נקראות רק אם הם קיימים ב -75% (הגדרת ברירת מחדל) של משכפל הכלול. למשכפל הביולוגי, הגדרות אלה היו 90 ו -60%, בהתאמה.

ניתוח 4. Mass ספקטרום נתונים

  1. בחר את הערכים במסד הנתונים וליצור השוואה על ידי לחיצה על הפקודה "צור השוואה חדשה" בפנל "השוואות".
  2. כאן, להשתמש בספקטרום ההמוני ב" לשכפל טכניים "ו / או רמות" לשכפל ביולוגי "להראות השוואות וניתוחים.
  3. ניתוח אשכולות מבוסס דמיון ואת קנה מידה רב ממדית (MDS)
    1. ליצור קבוצות עם צבעים. בחר שלוש ספקטרה ההמונית מרוכבים הביולוגית ולחץ על "הקבוצה החדשה צור מבחירה" הפקודה בתפריט "קבוצות" כדי ליצור קבוצה לבודד המקביל. לייעד צבע באופן אוטומטי המשמש לשלוש ספקטרה ההמונית אלה.
    2. לחלופין, להגדיר מדינות שדה עם צבעים מקביל באמצעות הפקודות ב"ערכי פנל מסד הנתונים, "כך שכל קבוצה המבוססת על תחום המוגדר הזה משתמש באותו הצבע שהוגדר עבור קבוצה זו.
    3. לבצע ניתוח אשכולות. לחץ על הפקודה "חשב ניתוח אשכולות" בתפריט "Clustering". בדף הגדרות השוואת 1, בחר את "מתאם פירסון" ולהשאיר את פרמטרים אחרים כברירת מחדל. בעמוד 2, בחר "UPGMA". לאחר מכן לחץ על "סיום".
    4. להשיג עלילת MDS באמצעות "קנה המידה רב-ממדית ..." פקודת בתפריט "סטטיסטיקה".
  4. התאמת שיא
    1. לחץ על סוג הקשת "MALDI" בפנל "ניסויים". לאחר מכן בחר "פריסה '> תמונת הצג". ספקטרום מוצג כלהקות ג'ל.
    2. לבצע התאמת שיא באמצעות הפקודה "האם התאמת שיא" בתפריט "ספקטרה".
  5. זיהוי של שיעורי שיא
    1. ביצוע ניתוח עיקרי רכיב (PCA). סמן את ""סוג הניסוי ב" MALDI הניסויי" הפנל ולהשתמש "ניתוח המרכיבים עיקריים ..." הפקודה בתפריט "סטטיסטי" לבצע PCA.
    2. בצע אשכולות דו-כיווניים. לחץ על "סטטיסטיקה> כריית מטריקס" ... בחלון "ההשוואה". העצמה של הפסגות המותאמות לכיתות השיא מיוצגת באמצעות צבעים שונים (מפת חום).

זיהוי 5. חיידקים עם מסד נתונים מותאמים אישית

  1. שיטה מבוססת מקדם דמיון
    1. צור השוואה וליצור dendrogram מבוסס על ספקטרום המוני ברמה "לשכפל טכני" כמתואר בשלב 4.3.3. שמור את dendrogram להשוואה של דמיון.
    2. בחר ספקטרום מסה לא ידוע, ולחץ על "ניתוח> זהה את הערכים שנבחרו". תיבת הדו-שיח זיהוי מופיעה.
    3. בחר ", המבוסס ההשוואה" הסוג מסווג (או classif מאוחסןIER) ולחץ על "הבא". בעמוד הבא, לבחור את dendrogram נשמר כהשוואת התייחסות ולאחר מכן לחץ על "הבא".
    4. בחר "דמיון בסיסי" כשיטת זיהוי ולאחר מכן לחץ על "הבא".
    5. בחר "דמיון המרבי" כשיטת ניקוד. הקלד בערכי סף מתאימים וערכי הבדל מזערי לכל פרמטר ולאחר מכן לחץ על "הבא".
    6. ברגע שהחישובים הושלמו, חלון ההזדהות מופיע. בפנל "תוצאות", החברים של מסד הנתונים המתאימים ביותר ללא ידוע מופיעים ברשימה.
    7. שמור את פרויקט זיהוי ולאמת את זיהוי באמצעות הפקודה "אימות צולבת ניתוח" בפנל "פרויקט זיהוי".
  2. שיטה מבוססת סמן ביולוגי פוטנציאלית
    1. להגדיר שיעורי שיא. בחלון "מטריקס כרייה", בוחר בקבוצה של פסגות שיתוף מאפיינים משותפים ולהגדיר פסגות אלה כספציפייםשיעורי שיא הפיק (סמנים ביולוגיים פוטנציאליים) באמצעות "ספקטרה> ניהול סוגי מעמד שיא ..." ב" חלון ההשוואה ".
    2. כאן, להגדיר שיעורי שיא ספציפיים לכל בודד לכל 15 הבידודים.
    3. בחר את הספקטרום ההמוני של אלמונים ולהתאים את הפסגות של ספקטרום אלה לשיעורי שיא המוגדרים כפי שתואר לעיל.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

תוצאות

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

מסדי נתונים שנבנו בהפגנה זו היו ארבע רמות, מגבוה ביותר לנמוך ביותר, הכולל את "כל הרמות",, "לשכפל ביולוגי" "מינים" ו- "לשכפל טכני", בהתאמה (איור 1 א). הרמה "הטכנית לשכפל" הכילה את כל ספקטרום העיבוד המקדים של משכפל טכני. "לשכפל הביולוגי" והרמות "מינים" הכילו את מרוכבים הספקטרום (סיכום). "כל הרמות" הכילו את כל הספקטרום לשכפל הטכני, כמו גם את כל הספקטרום המורכב.

נהלי סיכום ספקטרום מוצגים באיו...

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

דיון

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

הפגנה זו הראתה נהלים מפורטים של אפיון וזיהוי של חיידקים באמצעות MALDI-TOF MS ומסד נתונים מותאמים אישית. בהשוואה לשיטות מולקולריות מסורתיות, למשל, שיטות טביעת אצבע רצף 16S rDNA, מבוססות MS MALDI-TOF להקל זיהוי מהיר יותר של חיידקים שונים. בגלל חוסנה, בטכניקה זו נעשתה שימוש נרחב כדי לאפיין חיידקים, וירוסים, פטריות ושמרים מהסביבה ובהגדרות קליניות 1,14-16. יתר על כן, MALDI-TOF MS דווח להרשות לעצמם, ובמקרים מסוימים, ברזולוציה גבוהה הטקסונומית 1. לדוגמא, sp ב.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

גילויים

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

המחברים Vranckx ו-Janssens הם עובדים של Applied Maths NV, יצרנית תוכנת ניתוח הנתונים המשמשת בסרטון זה. Applied Maths NV סיפקה מודולי תוכנה נבחרים המודגשים בסרטון זה, כמו גם חלק מעלויות הפרסום הקשורות לסרטון זה.

תודות

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

עבודה זו נתמכה על ידי המכללה החדשה לאמנויות ומדעים בין-תחומיים באוניברסיטת אריזונה סטייט, Applied Maths NV, ועל ידי הקרן הלאומית למדע (ROA Supplement to Award No. MCB0604300). כל הדעות, הממצאים, המסקנות או ההמלצות המובעות בחומר זה הן של המחבר/ים ואינן משקפות בהכרח את העמדות של הקרן הלאומית למדע.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

חומרים

רשימת החומרים שנעשה בהם שימוש במאמר זה
שםחברהמספר קטלוגהערות
α-cyano-4-hydroxy-cinnamic acidACROS Organics163440050≥ 97%, CAS 28168-41-8
Bruker FlexControl softwareBruker Daltonicsגרסה 3.0
Bruker FlexAnalysis תוכנה BrukerDaltonicsגרסה 3.0
Bionumericsמתמטיקהגרסה 7.1
תוכנה יישומית

מקורות

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Sandrin, T. R., Goldstein, J. E., Schumaker, S. MALDI TOF MS profiling of bacteria at the strain level: A review. Mass Spectrom Rev. 32 (3), 188-217 (2013).
  2. Siegrist, T. J., et al. Discrimination and characterization of environmental strains of Escherichia coli by matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry (MALDI-TOF-MS). J Microbiol Meth. 68 (3), 554-562 (2007).
  3. Goldstein, J. E., Zhang, L., Borror, C. M., Rago, J. V., Sandrin, T. R. Culture conditions and sample preparation methods affect spectrum quality and reproducibility during profiling of Staphylococcus aureus with matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry. Lett Appl Microbiol. 57 (2), 144-150 (2013).
  4. Benagli, C., et al. A rapid MALDI-TOF MS identification database at genospecies level for clinical and environmental Aeromonas strains. Plos One. 7 (10), (2012).
  5. Sauer, S., Kliem, M. Mass spectrometry tools for the classification and identification of bacteria. Nat Rev Microbiol. 8 (1), 74-82 (2010).
  6. Bohme, K., et al. SpectraBank: An open access tool for rapid microbial identification by MALDI-TOF MS fingerprinting. Electrophoresis. 33 (14), 2138-2142 (2012).
  7. Walker, J., Fox, A. J., Edwards-Jones, V., Gordon, D. B. Intact cell mass spectrometry (ICMS) used to type methicillin-resistant Staphylococcus aureus: media effects and inter-laboratory reproducibility. J Microbiol Meth. 48 (2-3), 117-126 (2002).
  8. Ruelle, V., El Moualij, B., Zorzi, W., Ledent, P., De Pauw, E. Rapid identification of environmental bacterial strains by matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry. Rapid Commun Mass Sp. 18 (18), 2013-2019 (2004).
  9. Sedo, O., Sedlacek, I., Zdrahal, Z. Sample Preparation Methods for Maldi-MS Profiling of Bacteria. Mass Spectrom Rev. 30 (3), 417-434 (2011).
  10. Swatkoski, S., Russell, S., Edwards, N., Fenselau, C. Analysis of a model virus using residue-specific chemical cleavage and MALDI-TOF mass spectrometry. Anal Chem. 79 (2), 654-658 (2007).
  11. Freiwald, A., Sauer, S. Phylogenetic classification and identification of bacteria by mass spectrometry. Nat Protoc. 4 (5), 732-742 (2009).
  12. Drevinek, M., Dresler, J., Klimentova, J., Pisa, L., Hubalek, M. Evaluation of sample preparation methods for MALDI-TOF MS identification of highly dangerous bacteria. Lett Appl Microbiol. 55 (1), 40-46 (2012).
  13. Lasch, P., et al. MALDI-TOF mass spectrometry compatible inactivation method for highly pathogenic microbial cells and spores. Anal Chem. 80 (6), 2026-2034 (2008).
  14. Usbeck, J. C., Kern, C. C., Vogel, R. F., Behr, J. Optimization of experimental and modelling parameters for the differentiation of beverage spoiling yeasts by Matrix-Assisted-Laser-Desorption/Ionization Time-of-Flight Mass Spectrometry (MALDI-TOF MS) in response to varying growth conditions. Food Microbiol. 36 (2), 379-387 (2013).
  15. Del Chierico, F., et al. MALDI-TOF MS proteomic phenotyping of filamentous and other fungi from clinical origin. J Proteomics. 75 (11), 3314-3330 (2012).
  16. Vitale, R., Roine, E., Bamford, D. H., Corcelli, A. Lipid fingerprints of intact viruses by MALDI-TOF/mass spectrometry. Bba-Mol Cell Biol L. 1831 (4), 872-879 (2013).
  17. Zhang, L., Borror, C. M., Sandrin, T. R. A designed experiments approach to optimization of automated data acquisition during characterization of bacteria with MALDI-TOF mass spectrometry. Plos One. 9 (3), (2014).
  18. Christner, M., Rohde, H., Wolters, M., Sobottka, I., Wegscheider, K., Aepfelbacher, M. Rapid identification of bacteria from positive blood culture bottles by use of matrix-assisted laser desorption-ionization time of flight mass spectrometry fingerprinting. J ClinMicrobiol. 48 (5), 1584-1591 (2010).

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

הדפסות חוזרות והרשאות

בקש הרשאה לשימוש חוזר בטקסט או באיורים של מאמר JoVE זה

בקש הרשאה

תגיות

BioNumerics 7 1

מאמרים קשורים