ここでは、質量分析ベースの定量プロテオミクス解析のための自動化された血漿タンパク質消化法を紹介する。このプロトコルでは、タンパク質変性、還元、アルキル化、トリプシン消化反応のための液体の移動およびインキュベーションステップが合理化され、自動化されています。所望の精密の96の井戸版を準備するのにおよそ5時間かかる。
方法論記事
ここでは、質量分析ベースの定量プロテオミクス解析のための自動化された血漿タンパク質消化法を紹介する。このプロトコルでは、タンパク質変性、還元、アルキル化、トリプシン消化反応のための液体の移動およびインキュベーションステップが合理化され、自動化されています。所望の精密の96の井戸版を準備するのにおよそ5時間かかる。
プロテオミクスにおける質量分析分析のためのサンプル調製には、タンパク質をペプチド混合物に酵素的に切断する必要があります。このプロセスは、変性、還元、アルキル化、および切断を達成するために、多数のインキュベーションおよび液体移動ステップを伴う。このワークフローを自動化されたワークステーションに適用することで、効率を高め、分散係数を削減できるため、サンプルタイプ間の統計的比較に対する信頼性の高いデータを提供できます。我々は、以前に、自動化されたプロテオームサンプル調製ワークフロー1を説明した。ここでは、より効率的で優れた制御ワークフローの開発を次の利点と報告します: 1)液体移送ステップの数は試薬を組み合わせることで9から6に減少します。2)ピペッティング時間は、複数のチャネルを有する96位のピペットヘッドを使用して選択的な先端ピペットによって減少する。3)最大45デッキポジションの可用性によって潜在的なスループットが増加します。4)システムの完全なエンクロージャは改善された温度および環境制御を提供し、サンプルまたは試薬の汚染のための潜在性を減らす;5) 安定同位体標識ペプチド、ならびにβ-ガラクトシダーゼタンパク質を各サンプルに添加することで、プロセス全体を通してモニタリングと品質管理が可能になります。これらのハードウェアとプロセスの改善により、良好な再現性を提供し、アッセイおよびアッセイ間精度(20%未満のCV)を改善LC-MSベースのタンパク質およびペプチド定量のため。96ウェルプレートで96サンプルを消化するためのワークフロー全体を約5時間で完了できます。
質量分析(MS)ベースのタンパク質およびペプチド定量は、基礎研究及び臨床検査所における血漿分析のためのバイオアナリシスツールとしてますます応用されている2,,3.必要な機器および情報学は、MSが単一のMSラン4で何百ものペプチドを定量する能力のために特定のペプチド配列を標的化することによってタンパク質または修飾タンパク質を定量するための選択方法となっているように急速に進歩している。サンプル調製は、任意のプロテオミクス分析の基礎として機能します。MS分析の前に、生物学的試料中のタンパク質は、典型的には変性、還元、アルキル化、トリプティックペプチドに消化され、5を脱塩する。アルキル化は、制御されていない変更を防ぎ、すべてのシステインが同じ質量を持っていることを保証するためにシステインをブロックします。次に、トリプシンを添加してタンパク質をペプチドに消化する。これらの各手順は最適化を必要とし、従来は全体のプロセスを手動で実行し、分析エラーを導入できます。
従来のバイオマーカー開発パイプラインは、グローバルタンパク質発見用ショットガンプロテオミクス、詳細なタンパク質インベントリ6を作成するショットガンプロテオミクス、高精度かつハイスループットなタンパク質定量7を目的とした検証と検証のための標的プロテオミクスの2つの主要プロセスで構成されています。MSアプローチにかかわらず、サンプル調製は同じであり、ペプチド混合物へのタンパク質の酵素的切断を中心とする。Van EykとSobhani8が提案したように、発見および標的アッセイの両方に対して正確で正確かつ再現性のある分析を可能にする方法を有することが、バイオマーカーの発見を臨床実施アッセイに効果的に移動することが望まれる。これを行うには、サンプル準備の自動化が役立ち、高スループット分析の効率を向上させる機能を提供します。手動メソッドは、通常、バイオマーカーと診断22,99を含む改訂されたバイオアナリシス法検証ガイダンスで食品医薬品局(FDA)によって指定された許容限界を超える分析誤差を導入する。バイオマーカーの研究を促進するためには、高速で高精度でハンズフリーなMSタンパク質サンプル調製ワークフローの開発が必要であり、何千もの生物学的サンプルを調製し分析する必要があります。MS サンプルの準備には、エラーが発生する多くの手順があり、プロセスは面倒で時間がかかります。
改良された方法では、自動化されたワークステーションが、必要なすべてのプラズマサンプル調製手順を合計6ステップ(図1)で実行するようにプログラムされ、1)正確な液体移送を確実に行いました。2)反応が開始され、一貫した時間に停止します。3)反応は、制御された温度(すなわち、インキュベーター)で行われる。4)反応は全ての反応に対して均一な混合を有する。また、外因性の品質管理タンパク質と内部標準(安定同位体標識ペプチド標準)を追加して、LC-MSベースのタンパク質およびペプチド定量の品質と再現性を96ウェル形式で実現しました。試薬の準備、作業時間、および個々のチューブ内の96サンプルを処理するためには、合計1,000,000のピペット処理ステップが必要です。自動化により、実践的な時間と、関係する人間との対話の数が削減されます。
1. 自動液体ハンドラのプログラミング
2. 試料、ラボウェア、試薬の準備
3. 操作手順
4. LC-MSMS
自動化されたワークステーション上の自動プロテオミクスサンプル調製ワークフローは、従来の自動化プロトコルから、選択された血漿タンパク質、および品質管理に使用される外因性タンパク質であるβ-ガラクトシダーゼ(β-gal)の堅牢なLC-SRM-MS取得方法1で調整されました。処理後、サンプルを血清アルブミン、βガラクトシダーゼを標的とするSRMアッセイで三重四重極LC-MSで実行した。各遷移のSRM信号の変動係数(CV)を用いて、自動消化プロトコルの再現性を監視しました。
試薬の添加と混合のステップを自動化し、5 μLプラズマサンプルの消化を2時間オンデッキインキュベーターのトリプシンインキュベーションで消化しました。再現性を決定するために、プラズマプールの5μLを、マルチチャンネルヘッド(96ピン)を有する反応板の複数のウェルに配管した。一貫性を監視するために、還元反応およびアルキル化反応の前にβ-galタンパク質を添加しました。自動化プロテオミクスサンプル調製ワークフローは、品質管理に使用されるアルブミン、最高量の血漿タンパク質、β-galタンパク質を含む堅牢なLC-SRM-MS取得方法で試験しました。3つのβ-galペプチドおよび2つのアルブミンペプチドを、処理された血漿アルブミンタンパク質およびスパイクβ-galタンパク質からモニターした(表4)。
時間を節約し、手順を簡素化するために、9段階のワークフローから6段階のワークフローにワークステーションとの試薬と反応混合物の添加/混合/インキュベーションの液体転送ステップを減らしました(図1)。全プロテオミクスワークフローは、自動サンプル調製とLC-MS/MSの2つの実験成分で構成され、まず、オートサンプラープレートの同じ消化ウェルから8回連続でLC-MS/MS SRMデータ取得の精度を評価しました。自動サンプル調製ワークフローの精度は、全プロテオミクスSRMワークフローの分散係数(%CV)からLC-MS/MSの%CVを差し引いた割合で計算した(図9B)。自動化されたワークステーションでの血漿消化手順の合理化により、自動サンプル調製の実験精度は、外因性スパイクβ-galタンパク質に対して11.4%未満(平均10.0%)、最も豊富なヒト血清アルブミン(平均9.9%)では14.9%未満であった(図9)。期待通り、ヒト血清アルブミンおよびβ-galタンパク質の両方について良好なシグナル強度が観察された(図9C)。
ピペット化および液体移送ステップごとに、技術を特に最適化した。液体移送ステップの精度を監視するために、反応ミックス1、システインブロッカー、反応ミックス2の3つの独立試薬転写工程において、内因性ヒト血清アルブミンタンパク質および外因性β-galタンパク質に対する安定同位体標識(SIL)ペプチド標準をスパイクした。これら5つのSILペプチドからのMRMシグナルを取得し、自動液体移動ステップの精度を監視しました。ペプチドの平均%CV、DDNPNLPR^、およびGDFQFNISR^(^はN15標識アミノ酸を表す)の反応ミックス1ステップは1.8%から11.2%の範囲であった。システインブロッカーステップからの1つのペプチド(IDPNAWVER^)の平均%CVは6.6〜8.8%の範囲であった。2つのペプチドの平均%CV(WVGYGQDSR^およびLVNEVTEFAK^)は6.2%から11.9%に及んだ(図10)。
自動プロテオミクスサンプル調製ワークフローを検証するために、ヒト血清アルブミン、外因性β-gal、および40個の追加の血漿タンパク質について、複数のタンパク質および複数日にわたる再現性を評価しました。我々は、3つの異なる日に21の複製サンプル(プールされた正常なヒトプラズマ)、よく位置を処理した。日中のCVは、同じ日に準備された21の井戸から計算されました。40個のタンパク質の平均日内%CVは4%から20%の範囲であった(図11B)。プレートベースの自動化ワークフローのエッジ効果を評価するために、%CVは、指定された列および行内の特定のウェルから計算された(図12列および行マップの場合はA)。MRM信号強度は、3%から22%の範囲の%CVを持つすべての列および行構成で類似していた(図12B)。
要約すると、最適化された自動化されたワークフローは、優れた実験精度で5時間以内に96個の均一に処理されたサンプルを生成します。自動化されたワークフローとの相溶性のために、我々は、ごくわずかの非特異的な副反応を有し、周囲光で安定であり、LC-MS/MSに優しく、凍結アリコートとして保存することができる試薬を選択した。

図 1: サンプル準備ワークフローのスキーマ。主な6液体の転送ステップがリストされています。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

図2:スクリプトの読み込みヒントVB スクリプトの詳細については、こちらに示します。スクリプトは、ヒントの読み込み条件を指定します。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

図3:自動ワークステーションデッキレイアウトデッキは1x1のALPs、先端の負荷のALP、ゴミ箱、先端の洗浄、ペルチェおよびインキュベーターから成っている。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

図4:試薬板の特性。ガイド付きラボウェア セットアップを使用してアクセスする場合に、試薬プレート ラボウェアに必要なプロパティを示します。対応する列を選択し、図に示すように変数を入力します。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

図 5: チップカウントスクリプトこのスクリプトは、デッキ上のヒントの数を追跡するのに役立ちます。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

図6:プラズマサンプルの消化とアリクォートの方法の概要液体ハンドラの方法における試薬計算、ラボウェアのセットアップ、および液体操作のためのステップ。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

図7:試薬プレートのレイアウト。図示は、プラズマ消化およびオートサンプラー調製に必要な化学試薬であり、試薬プレートラボウェアに分布しています。この図は、テクニカルノート10から修正されています。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

図 8: 自動化されたワークステーションのデッキ上のラボウェアのレイアウト。液体ハンドラのプラズマ消化法のデッキレイアウトを示します。この図は、テクニカルノート10から修正されています。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

図9: 全プロテオームワークフローの精度は、ワークステーションCVと対象LC MS/MS CVで構成されています。
β-galおよびアルブミンから5個のペプチドをモニタリングし、各ペプチドのクロマトグラムおよびペプチド保持時間が示されている(A)、精度は30ウェル/サンプル処理の代表的な実験から決定し、全プロテオームワークフローに対するCV%、LC MS/MS分析および自動処理サンプル処理を計算した(B)。全体として、消化されたペプチドは、1x105から1x10 8までの良好なシグナルを示した。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

図10:液体移送ステップの精度の決定合成ペプチドを工程特異的試薬でスパイクし、かつ自動液体移送を全%CVで求めた。30ウェル/サンプル実験からマイナス%CV LC MSMS(8繰り返しLC MSMS注射によって決定される)。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

図11:42タンパク質MRM解析による自動プロテオームサンプル調製ワークフローの再現性を示す複数日。(A)3日間のそれぞれについて反応板マップがここに示され、21のウェルのそれぞれに5μLプラズマを加えた。3ウェルは5ウル水を受け取り、負/ブランクコントロールとして使用した。(B)190の遷移の平均強度は、各MRM移行のための75ペプチドと42タンパク質(左)および%CVから構成され、各日(右)の21ウェル消化から計算された。Bこの図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

図12:ウェルの特定の位置(列と行の位置)の再現性。(A) プレート マップを含む列と行の位置を次に示します。(B)単一プレート消化からの指定されたウェル(左)およびcv%(右)からの平均強度のカラムおよび行位置特異的なMRM信号。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

図 13: 技術エディタのスクリーン ショット各ピペットテンプレートについて、液体レベル検出、クロット検出、ピアス、液体タイプ、一般、吸気、ディスペンス、ミックス、キャリブレーションの特性を定義します。このプロトコルで使用されるテンプレートと技法を補足表 2に示します。この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
| 変数 | 変数 | 値 | 説明 |
| オートサンプラー | ブール | True | オートサンプラーを使用する |
| ベタガル | 整数 | 5 | ベタガルのボリューム |
| BG1 | 整数 | 0.8 | BG1ボリューム |
| BG2 | 整数 | 0.8 | BG2ボリューム |
| BG3 | 整数 | 0.8 | BG3ボリューム |
| シスタインブロッカー | 整数 | 1.25 | システインブロッカーボリューム |
| システインバッファ | 整数 | 0.45 | システインバッファー容積 |
| デナチュラント | 整数 | 5 | デナチュラント容積 |
| ダイジェスト転送 | 整数 | 10 | ダイジェスト転送量 |
| 最初のバッファ | 整数 | 25.9 | 最初のバッファー・ボリューム |
| 最初の列 | 整数 | 1 | 最初の列 |
| HSA1 | 整数 | 0.8 | HSA1 ボリューム |
| HSA2 | 整数 | 0.8 | HSA2 ボリューム |
| 最後の列 | 整数 | 12 | 最後の列 |
| モバイルフェイズ | 整数 | 90 | 移動相容積 |
| クエンチ | 整数 | 10 | クエンチカラム |
| 還元剤 | 整数 | 5 | 還元剤列 |
| サンプル | 整数 | 5 | サンプル列 |
| サンプルプレート | ブール | True | サンプルプレートを使用する |
| セカンドバッファ | 整数 | 58.4 | 2 番目のバッファー・ボリューム |
| トリプシン | 整数 | 10 | トリプシン列 |
表 1: 開始ステップ変数
| 値 | 変数 |
| =ファーストバッファ+デナチュラント+還元剤+ベタガル+BG1+HSA1 | ファーストミックス |
| =システインブロッカー+システインバッファ+BG2 | システインミックス |
| =セカンドバッファ+BG3+HSA2 | セカンドミックス |
| =(ファーストミックス*カラム)+30 | ファーストミックスウェル |
| = (システインミックス*コラム)+20 | システインウェル |
| =(セカンドミックス*カラム)+10 | セカンドミックスウェル |
| =(トリプシン*カラム)+10 | トリプシンウェル |
| =(クエンチ*カラム)+10 | クエンチウェル |
| =(ファーストミックスウェル*8)+100 | ファーストミックスストック |
| =システインウェル*8+20 | システインミックスストック |
| =(セカンドミックスウェル*8)+100 | セカンドミックスストック |
表 2: ボリュームミックス変数
| 型 | 名前 | 位置 | 深さ | プロパティ | 使用。 |
| BCディープ96ラウンド | 試薬プレート | P5 | 1(上) | # | =サンプルプレートではない |
| BCディープ96ラウンド | 試薬プレート | P5 | 1(上) | # | =サンプルプレート |
| BCディープ96ラウンド | 反応プレート | P11 | 1(上) | True | |
| Bio_RadPCR96* | サンプル | P9 | 1(上) | =サンプルプレート | |
| Bio_RadPCR96* | オートサンプラープレート | P10 | 1(上) | =オートサンプラー | |
| BC90 | 空 | 1(上) | True | ||
| BC90 | 1(上) | True | |||
| BC90 | 1(上) | True | |||
| BC230 | 1(上) | =オートサンプラー | |||
| BC90 | 1(上) | =列>1 | |||
| BC90 | 1(上) | =列>3 | |||
| BC90 | 1(上) | =列>5 | |||
| BC90 | 1(上) | =列>7 | |||
| BC90 | 1(上) | =列>9 | |||
| メモ: *:96ウェルバイオラッドプレートに対応しています。 #: プロパティをクリックし、図6に示すようにボリューム変数を入力します。 | |||||
表 3: ガイド付きセットアップの設定
| プロテイン ID | ペプチド配列 | Q1 ミサ (ダ) | Q3 ミサ (ダ) | 時間 (分) | フラグメントイオン | クラスタ化の可能性を取り下げ | 衝突エネルギー | 衝突セル出口ポテンシャル |
| sp|P00722|BGAL_ELOCI | グフクフニサー | 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 | ||
| イドプナウォーバー | 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 | ||
| ルフネフテファク | 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 |
表 4: MRM パラメータ
補足表1:試薬プレートこちらをクリックして、この表をダウンロードしてください。
補足表 2: プロトコル テンプレートここをクリックして、この表をダウンロードしてください。
質量分析のサンプル処理には、システインをブロックするタンパク質変性、還元、アルキル化、およびタンパク質をペプチドに切断するためのトリプシン消化が必要です。各化学反応または酵素反応は、指定された時間に開始し、制御された温度で行う必要があり、プロセス内のすべてのステップは、実験的な変動を導入することができる複数の液体移動ステップを伴う。自動サンプル処理は、このジレンマに対する解決策となります。現在利用可能な液体処理システムは、使用される頭部と先端の種類に応じて、正確かつ精度が5%未満の96ウェルプレートに試薬を移管し、必要に応じて14°Cから70°Cの範囲の制御温度下で、必要に応じてサンプルをインキュベートする能力を有する。自動液体ハンドラを使用して、SRMアッセイ用のプラズマを96ウェル形式で処理しました。
血清、血漿、およびその他の生物学的サンプル中のタンパク質の複雑な混合物内に何千ものプロテアーゼ切断部位があります。これらのタンパク質のそれぞれは、切断部位のアクセシビリティおよび得られるペプチドの安定性に影響を与えるユニークな特性を有する。したがって、すべてのタンパク質に最適なサンプル処理手順を設計することは不可能です。最善の方法は、できるだけ一貫性を保つ方法です。
一貫性を実現するために、自動液体ハンドラによって実行される各ピペットステップを最適化しました。まず、液体の種類(プラズマ、水性、有機)と対応する特性(粘性、凝集度、揮発性)、ハードウェア(ワークステーションピペットヘッドとプレートをつかむアーム)、ラボウェアによって課される量と制約を考慮しました。その後、吸引の速度と後続のエアギャップ、分配のための速度と吹き出し量、および混合の力と持続時間を変えながら、吸引および/または分配後のチップタッチを組み込み、必要に応じて、先端の外側に付着する液体を排除した(図13、補足表1)。安定性を事前にスクリーニングした独自のSILペプチドを各試薬にスパイクし、各液体処理ステップの精度を監視することを可能にしました。最適化後、移行の大部分のプロセス CV は 10% 未満であり、自動化されたワークステーション (図 9、図 10、図 11、図 12)で再現性の良い結果を示しています。
ここで示す自動化されたワークフローは、手動の方法と比較して再現性とスループットを向上させた一貫した酵素消化を提供します(図9、図10)。このアプローチは、質量分析によるバイオマーカー発見と検証の精度と信頼性を向上させることが約束されています。
| 名前 | 会社 | カタログ番号 | コメント |
|---|---|---|---|
| プールされた健康なヒト血漿 | バイオレクラメーション株式会社 | 原稿 | |
| Acetonitrile、HPLC Grade | Thermo Fisher Scientific | A998SK1 | LC MS/MS 溶媒 |
| B-ガラクトシダーゼ E.Coli | Sigma-Aldrich | G3153-5MG | 外因性コントロールタンパク質 |
| Biomek i7 Automated Workstation | ベックマン・コールター | プロテオミクスサンプル調製ワークステーション:Biomek自動ワークステーションは、疾患やその他の状態の診断に使用することを意図または検証していません | |
| Biomek i-Series Tips 230µL 非滅菌ベ | ックマン・コールター社 | B85903 | ヒント、i7 |
| Biomek i-Series Tips 90µL 非滅菌ベ | ックマン・コールター社 | B85881 | ヒント、i7 |
| FG、キットトリプシンTPCK | Sciex | 4445250 | 消化に使用されるトリプシン |
| シェル96ウェルPCRプレート、薄型、薄壁、スカート、グリーン/クリア | バイオ・ラッド | #hsp9641 | オートサンプラープレート |
| オクチル B-D-グルコピラノシド | Sigma-Aldrich | O9882-5G | 消化に使用した界面活性剤 |
| ポリプロピレン、96 ラウンドディープウェルプレート 滅菌済み | Beckman Coulter, Inc. | 267007 | 試薬・消化プレート |
| Prominence UFLCXR HPLCシステム | 島津製作 | ハイフローLCシステム | |
| QTRAP 6500 | SCIEX | 質量分析計 | |
| 水・HPLCグレード | サーモフィッシャーサイエンティフィック | W54 | LC MS/MS 溶媒 |
| Xbridge BEH30 C18 2.1mm x 100mm | Waters | 186003564 | LC MSMSカラム |
このJoVE記事のテキストまたは図の再利用許可をリクエスト
許可をリクエスト