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Neuroscience

인간의 중추 신 경계에서 Endopeptidomic 분석을 위한 시료 준비

Published: December 4, 2017 doi: 10.3791/56244

Summary

인간의 뇌 척추 액체 (CSF)에 내 인 성 펩 티 드의 질량 spectrometric 분석 하는 방법을 제시 합니다. 채용 함으로써 분자량 컷오프 필터링, 크로마 사전 분류, 대량 spectrometric 분석 및 펩 티 드 식별 전략의 후속 조합, 그것은 거의 10 배 비해 알려진된 CSF peptidome 확장 가능 이전 연구입니다.

Abstract

이 프로토콜 인간의 뇌 척추 액체 (CSF)에 내 인 성 펩 티 드를 식별 하기 위해 개발 하는 방법을 설명 합니다. 이 위해 이전 개발된 방법 분자량 컷오프 (MWCO) 여과에 기반 하 고 대량 spectrometric 분석 오프 라인 높은 pH 역 상 HPLC 사전 분류 단계와 결합 되었다.

CSF로 분 비 중추 세포에 의해 창 고 분자의 제거를 위한 주요 통로 이다. 따라서, 중앙 신경 시스템에 많은 프로세스 CSF, 그것에 게 귀중 한 진단 유체 렌더링에 반영 됩니다. CSF는 8-9 배나의 농도 범위에 걸쳐 있는 단백질을 포함 하는 복잡 한 구성, 있다. 단백질, 게다가 이전 연구 또한 내 인 성 펩 티 드의 많은 수의 존재를 증명 하고있다. 단백질 보다 덜 광범위 하 게 공부 하는 동안이 또한 생체로 잠재적인 관심을 고정할 수 있습니다.

내 인 성 펩 티 드 MWCO 여과 통해 CSF 단백질 함량에서 분리 되었다. 샘플에서 대부분의 단백질 콘텐츠를 제거 하 여 공부 샘플 볼륨 및 그로 인하여 또한 내 인 성 펩 티 드의 총 금액 증가 가능 하다. 침투 펩 티 드 혼합물의 복잡성 역 위상 LC MS 분석 전에 알칼리 pH에서 (RP) HPLC 사전 분류 단계를 포함 하 여 해결 했다. 분류는 결합 되었다 60 분수 12에 풀링된 했다 간단한 연결 계획, 분석 시간 소비 함으로써 감소 될 수 있었다 아직도 크게 공동 차입을 피하고 있는 동안.

자동화 된 펩 티 드 식별 3 가지 펩타이드/단백질 식별 소프트웨어 프로그램을 사용 하 고 이후 결과 결합 하 여 수행 되었다. 다른 프로그램 보완 보다는 세 사이 겹쳐 식별의 15%와 비교 했다.

Introduction

뇌 척추 액체 (CSF)에서 생체 신경 퇴행 성 질환으로 현재 연구를 변형 시키고 있다. 전세계1,2, 펩 티 드 아 밀 로이드 베타 단백질 타우 microtubule 안정화의 구성 된 바이오 마커 triplet 사람들은 Alzheimer의 질병, 60 백만 이상에 영향을 미치는 가장 일반적인 신경 장애, 그리고 phosphorylated 타우 형태, 높은 감도와 특이성, 질병을 검색할 수 있습니다 및 진단 연구 조건3에 포함 되었습니다. 다른 신경 퇴행 성 질환, 파 킨 슨 병, 다 발성 경화 증 등에서 proteomic 연구의 일부는 현재 임상 연구4,5 에서에서 평가 받고 있다 수많은 바이오 마커 후보 식별 6.

CSF에는 단백질, 함께 내 인 성 펩 티 드7,8,9,10,,1112의 풍부한을 또한 포함 되어 있습니다. 많은 두뇌 파생 된 단백질의 분열 제품 구성, 이러한 펩 티이 드 또한 질병 biomarkers의 잠재적으로 중요 한 소스를 나타냅니다. 인간 CSF에서 확인 된 내 인 성 펩 티 드의 재고 증가 및 CSF endopeptidomic 분석 임상 연구에 사용, 방법 개발 샘플 준비 및 LC MS 분석 (간단한 프로토콜 스키마에에서 포함 된 그림 1 ). 최근 연구에서이 방법의 응용 확대 알려진된 CSF endopeptidome ten-fold13일반적인 진단의 몇몇 개인에서 풀링된 CSF 샘플에 거의 16,400 생 CSF 펩 티 드의 식별에 결과. 메서드를 선택적으로 정량화를 위한 isobaric 라벨 방식으로 함께에서 사용할 수 있습니다.

샘플 준비

CSF 단백질 질량의 주요 소스는 플라즈마 성분 (알 부 민 및 면역 글로불린) 혈액 두뇌 방 벽14,15위에 통과. 그들의 높은 풍부 낮은 풍부 하 고, 두뇌 파생 샘플 구성 요소 검색에 지장을 초래할 수 있습니다. 내 인 성 펩 티 드를 쉽게 따라서 낮은 풍부한 펩 티 드의 탐지 하도록 LC MS 분석에 사용할 CSF 펩타이드 추출의 훨씬 더 큰 볼륨을 수 있도록 높은 풍부한 단백질에서 분리 수 있습니다.

여기에 제시 된 프로토콜에서 분자량 (MWCO) 잘라 여과 단백질 분수;에서 CSF 펩 티 드를 분리 사용 되었다 몇몇 이전에 사용 된 방법8,,910,11,,1216공부 한다. 여과 단계는 높은 pH 모바일 위상 그라데이션을 통해 오프 라인 RP HPLC 사전 분류 단계에 선행 되었다. 주요 구별 되 고 ph에 두 RP HPLC 단계를 수행 하 여 두 단계 사이의 선택의 차이 다른 펩 티 드 충전 상태 결과로 변경 된 펩 티 드 보존에서 주로 발생 합니다. 산 성 조건 하에서 LC-MS 전에 높은 pH 펩 티 드 사전 분류의 응용 프로그램 펩 티 드 식별17,18, 증가에 되도록 우수한이 목적을 위해 복잡 한 생물 학적 효과 입증 샘플 더 직각 분리 모드19, 강한 고양이-이온 교환 (SCX)와 RP20에 비해. 분석 시간 단축, 연결 체계를 사용 되었다, 모든 12번째 분수 (예를 들어, 분수 1, 13, 25, 37, 및 49), RP HPLC의 높은 분해능으로 인해 여전히 크게 다른 펩 티 드의 공동 차입을 피할 수 있는 풀링 LC-MS에서 분수20,21단계.

펩 티 드 식별

Peptidomic 연구에서 펩 티 드 식별이 다릅니다 proteomic 연구의 아무 효소 분열 데이터베이스 검색에 지정할 수 있으며 식별 요금은 일반적으로 낮은11는 결과적으로. 최근 연구13 했다 내 인 성 펩 티 드로 얻은 Sequest 및 마스코트에 대 한 식별 요금 각각 소프트웨어 프로그램의 알고리즘을 득점 하는 기본 적응 점수를 사용 하 여 수정 된 때에 상당히 개선 했다 여과기, 내 인 성 펩 티 드에 대 한 최적의 점수 알고리즘 tryptic 펩 티 드13의 다 나타내는 알고리즘입니다. 연구, 식별 소프트웨어 봉우리 (BSI)를 사용 하 여 자동 펩타이드 de novo 연속에 따라 두 조각 이온 지문 기반 검색 엔진에 무료 발견 했다, 그의 훨씬 더 큰 집합에서 결과 확인 펩 티 드입니다.

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Protocol

아래에 설명 된 프로토콜은 많은 양의 내 인 성 펩 티 드 인간 CSF15에 발견 했다 이전 연구에서 사용 되는 것의 세련 된 버전입니다. 원래 프로토콜에 대 한 업데이트 CSF의 화학 사전 처리에 사소한 변경 뿐만 아니라 오프 라인 높은 pH RP HPLC 사전 분류에 사용 되는 그라데이션의의 최적화를 포함 한다.

윤리적인 고려 사항

스웨덴 환자 및 제어 자료의 모든 연구 윤리 위원회에 의해 승인 되었습니다: 세인트 예란 (참고 2005-554-31/3). 암스테르담 치 매 코 호트에서 CSF 샘플 및 신경과 신경외과, 런던 국립 병원에서 수집 된 샘플 모든 참여 환자 로부터 서 면된 동의와 승인 지역 윤리 위원회에서 연구를 위해 사용 되었다. 여기 주로 활용 자료 진단 목적 샘플에서 왼쪽 위에 CSF 이루어져 있고 우리의 연구에 포함 되 고 전에 취소 확인 했다. 다시 개별 기증자 또는 기증자의 그룹 샘플 추적의 아무 가능성도 있다.

1. 인간의 뇌 척추 액체 (CSF)의 추출:

  1. 허리 빵 꾸 (훈련 된 의사에 의해 수행 되어야 합니다)를 통해 CSF를 추출22표준화 된 프로토콜 사용 하 여.
  2. 20 분 동안 2500 x g에서 원심 분리 하 여 세포 파편 및 다른 비 녹는 물자를 제거 합니다.
  3. 시각적으로 혈액 오염 펑크 출혈에서 결과 나타낼 수 있는 변색에 대 한 CSF 샘플을 검사 합니다. 혈액과 프로 테아의 존재에서 상당히 높은 단백질 농도 분석 결과 크게 영향을 미칠 수 있습니다.

2. 사전 처리의 CSF (1.5 mL 샘플 볼륨, 아니 부 량):

  1. 녹여 실 온 (RT)에서 CSF aliquots의 1.5 mL, 10 mL 폴 리 프로필 렌 튜브에 내용을 전송 및 버퍼링 요원으로 1 M Triethylammonium 중 탄산염 (TEAB)의 80 µ L를 추가.
  2. 0.65 mL 8 M guanidinium 염 산 염 (GdnHCl)를 추가 (활성 농도 GdnHCl: 2.4 M) 및 10 분에 대 한 실시간에 부드럽게 소용돌이.
    참고: chaotropic 에이전트, GdnHCl, 모두 용 매 점도 영향을 미치는 고 단백질 전개 되는 정력적으로 호의 베푸는23결과 polypeptide 사슬 상호 작용. 따라서, GdnHCl 단백질 집계를 녹이 고 여과 하는 동안 내 인 성 펩 티 드의 복구를 증가 한다.
  3. 60 µ L의 수성 200 m m의 추가 tris(2-carboxyethyl) phosphine 염 (TCEP) (활성 농도 TCEP: 6 m m)과 시스테인 아를 줄이기 위해 1 h 55 ° C에서 품 어.
  4. 400 m m iodoacetamide (IAA)의 35 µ L를 추가 (활성 농도 IAA: 4 m m)와 알 시스테인을 30 분 동안 어둠 속에서 RT에서 품 어. 알 킬 그룹의 추가 시스테인 잔류물 형성할 수 없습니다 자연스럽 게 새로운 이황화 다리 어떤 시점에서 후속 견본 준비 동안을 보장 합니다.
  5. -이온된 수와 짧게 MWCO 여과, 5.5 mL의 총 샘플 볼륨 결과 전에 샘플을 희석 하는 소용돌이의 3.25 mL를 추가 합니다. 이 단계 높은 농도 때로는 필터 장치에서 고분자 물질의 침 출을 관찰로 1m 아래에 GdnHCl을 희석 하는 역할.

3. 사전 처리 CSF (10 x 150 µ L 샘플 볼륨, Isobaric 라벨 정량화)의:

  1. RT에서 10 개인에서 CSF aliquots의 150 µ L를 녹여 이후 개별 1.5 mL 낮은 바인딩 마이크로 원심 관에 콘텐츠를 전송 하 고 버퍼링 요원으로 1 M TEAB의 8 µ L를 추가.
  2. 8 M GdnHCl의 65 µ L를 추가 (활성 농도 GdnHCl: 2.4 M) 및 10 분에 대 한 실시간에 부드럽게 소용돌이.
  3. 수성 TCEP의 200 m m의 6 µ L를 추가 (활성 농도 TCEP: 6 m m)과 시스테인 아를 줄이기 위해 1 h 55 ° C에 외피.
  4. 3.5 µ L 400 m m 수성 IAA를 추가 (활성 농도 IAA: 6 m m)와 알 시스테인 RT 30 분 동안 어둠 속에서 품 어.
  5. Isobaric 라벨 키트를 준비 (., 탠덤 질량 태그 10plex isobaric 라벨 시 약). RT 시 약 불필요 일 분을 방지, HPLC 급 이기 (AcN)의 41 µ L을 추가 하 고 5 분에 대 한 부드러운 교 반에 의해 해산을 그들을 열기 전에 도달 isobaric 라벨-시 약 병을 허용 합니다.
  6. Isobaric 라벨-시 약 해결책의 30 µ L 해당 샘플을 전송 하 고 부드러운 동요에서 RT에 1 시간에 품 어. Isobaric 라벨 시 뿐만 아니라 리 진 잔류물 펩 티 드의 N termini에 1 차 아민으로 반작용 하는 NHS 에스테 르 그룹을 포함 합니다.
  7. 5 %hydroxylamine 8 µ L를 추가 (활성 농도 hydroxylamine: 0.16%) 라벨 반응을 풀기 위해 20 분에 대 한 실시간에 부드럽게 흔들어. 별도로 이라는 샘플 결합 될 수 있기 때문에, 확인 라벨 반응 침묵 이다. Hydroxylamine 형태의 아민 그룹의 풍요로 움의 추가에 의해 나머지 isobaric 라벨 시 약 반응을 허용 되 고 따라서 비활성 렌더링 됩니다.
  8. 각 단일 15 mL 폴 리 프로필 렌 튜브에 10 이라는 개별적으로 샘플의 내용을 결합 합니다.
  9. 결합 된 샘플을 짧게 AcN 농도 12%에서 3%를 줄이기 위해 소용돌이 드 이온된 수의 6.4 mL을 추가 하 고 GdnHCl 농도를 높은 농도로 1m 아래에 GdnHCl 때때로 고분자 물질의 침 출을 관찰 되었습니다. 필터 장치.

4. 분자량 컷오프 여과

  1. 오염 물질, 상태는 MWCO 수성 1 M GdnHCl, 25 mM TEAB 및 g와 RT x 2500에서 15 분 동안 centrifuging 10 mL 로드 하 여 필터링 하는 잠재력을 제거 하려면, 삭제는 자형 (피트).
  2. 필터의 전체 샘플 볼륨을 로드 (5 mL 비 셔 서 CSF (2.5 단계) 또는 10 mL isobarically 셔 서 CSF (단계 3.9)) x g와 RT, 2500에서 30 분 두고는 자형 (피트) 컬렉션 컨테이너에 대 한 원심과. 여과의 결과 펩 티 드 및 작은 단백질에서 더 큰 단백질 및 잔여 셀 구분 됩니다. 이 단계는 proteomic 실험에서 펩 티 드를 생성 하기 위해 단백질의 분해 소화의 사용에 해당 peptidomic로 볼 수 있습니다.
  3. 펩 티 드의 복구를 향상 시키기 위해 필터와 g x 2500에서 15 분 동안 원심 분리기에 (수성) TEAB와 RT, 25 m m의 5 mL을 로드 합니다.
  4. 소용돌이 앞의 두 단계 (비 분류의 총 10 mL 또는 15 mL isobarically 표시 샘플)에서 결합된 FTs 샘플 산성화를 진행.

5. 드 사용 및 샘플 정리 고체 상 추출 하 여

  1. 4.4 이전 고체 상 추출 (SPE) 단계에서 필터링 된 샘플 시 어 지 다. 산성화 SPE 카트리지의 고정 단계와 용액 (펩타이드) 상호 작용을 개선 하기 위해 수행 됩니다.
  2. 비 셔 서 샘플 (볼륨 10 mL): 추가 1 %Trifluoroacetic 산 (TFA)-샘플의 총 볼륨의 550 µ L: 0.05 %10.55 mL TFA.
  3. Isobaric 표시 샘플 (볼륨 15 mL): 추가 20 mL 0.1 %TFA 하 시 어 지 다 고 낮은 AcN 농도 3%에서 1%-샘플의 총 볼륨: 0.066 %30 mL TFA.
    참고: TFA는 또한 그것의 기능에 대 한으로 추가 이온 쌍 시 약, 스스로 SPE 카트리지 유지를 포장 재료와 함께 충분히 강한 소수 성 상호 작용의 펩 티 드의 보존을 향상.
  4. 만약 pH > 3, 적정 인산 20%와 샘플 샘플 pH는 때까지 < 3.
  5. 84 %AcN, 0.1% 개미의 산 (FA), 그리고 삭제는 피트를 한 번 반복의 1 mL의 추가 의해 SPE 카트리지를 조건. 카트리지 필터의 컨디셔닝 후속 단계;에서 펩 티 드 함께 elute 그렇지 않으면 것입니다 원치 않는 물질을 제거 하는 데 필요한 또한, 필터의 증가 침투성 컨디셔닝.
  6. 0.1의 1 mL의 추가 의해 SPE 카트리지 equilibrate %TFA, 피트 반복을 한 번 삭제. 필터는 마지막 평형 단계-후 건조 실행 되지 않습니다 확인 필터 위에 작은 볼륨을 유지. 카트리지 필터의 평형 조절 단계에서 왼쪽 (이기) 소수 성 물질을 제거 하 여 펩 티 드를 유지 하기 위해 필터를 준비 하기 위해 수행 됩니다.
  7. 필요한 경우, 여러 부분에서 전체 샘플 볼륨 (10.55 mL 비 표시 샘플 또는 isobarically 표시 샘플 30 mL), 로드 하 고 피트 낭비로 실행 하자. 카트리지 로드 라운드 샘플 사이 건조 실행 하거나 후 마지막 샘플 볼륨-필터 위에 작은 볼륨을 유지 하지 않는 확인 하십시오.
  8. 0.1%의 1 mL를 통과 소금 및 시 약을 제거 하 고 한 번 피트 반복을 삭제 하는 필터를 통해 TFA. 카트리지-각 세척 단계 후 건조 실행 하지 않습니다 카트리지 위에 액체의 작은 볼륨을 유지.
  9. 장소 1.5 mL 낮은 바인딩 마이크로의 카트리지 아래 튜브 원심 및 84%의 1 mL를 전달 하 여 샘플을 elute AcN, 0.1%는 카트리지를 통해 FA.
  10. 증발, 건조까지 활성 난방-80 ° C에서 저장 하거나 높은 pH 분별에 즉시 진행 하지 않고 실행 진공 원심 분리기에 의해 드 소금된 샘플에서 용 제를 제거 합니다.

6. 오프 라인 높은 pH 역 상 HPLC 샘플 분류

  1. 수성 고-pH (HpH) 모바일 단계 준비:
    HpH 버퍼 a: 순수한 물
    HpH 버퍼 b: 84% AcN
    HpH 버퍼 c: 25 mM NH4
    HpH 로드 버퍼: 2.5 m m NH4오, 2 %AcN
    참고: 드레싱 로딩 버퍼 전송 솔루션 및 샘플 버퍼로 사용 됩니다.
  2. 다시 20 분에 대 한 부드러운 교 반으로 16 µ L 드레싱 로드 버퍼에 샘플을 분해
  3. 96 깊은 잘 격판덮개 Batth 그 외 여러분 에 따르면 구성에 대 한 내부 분수 수집기 15 µ L HPLC 시스템에 샘플을 로드 사소한 변경으로 20 . PH-안정 분리 열 (C18 3.5 µ m, 2.1 m m x 250 m m) 100 µ L/min의 흐름에서 fractionate 고 선형 60 분 그라데이션 이상의 당 분 한 분수를 수집 합니다.
  4. 다음 그라데이션 시간-포인트를 사용 하 여: t = 0 분, B = 1%, C = 10%; t = 4 분, B = 1%, C = 10%, 시작 분수 컬렉션; t = 76 분, B = 70%, C = 10%; 끝 분수 컬렉션; t = 76.5 분, B = 85%, C = 10%; t = 80 분, B = 85%, C = 10%; t = 80.5 분, B = 1%, C = 10%, t = 90 분, B = 1%, C = 10%.
  5. 따라서 분수 12 분, 12 분수, 그 결과 각각 6 연결 된 하위 분수를 포함 하 여 간격을 연결 하는 순환 패턴에서 12 우물에서 반복 분수를 수집 합니다.
  6. 건조까지 RT와 3000 rpm에서 진공 원심 분리에 의해 샘플에서 용 매를 제거 하 고 이전에 LC MS 분석-80 ° C에서 샘플을 저장할.

7입니다. LC-MS

  1. 수성 모바일 단계 준비:
    버퍼 a: 0.1% FA
    버퍼 b: 0.1 %FA, 84% AcN
    로딩 버퍼: 0.05 %TFA, 2 %AcN
    참고: 버퍼 로드 전송 솔루션, 샘플 버퍼 및 모바일 단계 로드 펌프에 대 한 사용 됩니다.
  2. 다시 버퍼를 로드 하 고 20 분에 대 한 실시간에 떨고 6 µ L의 추가 의해 각각 12 분수의 분해
  3. 나노 흐름 HPLC, 함정 열 구성에 부하 5 µ L 샘플 (함정 열: 75 µ m x 2 cm, C18, 100 Å의 기 공 크기, 3 µ m 입자 크기; 분리 칼럼: C18, 75 µ m x 500 m m, 100 Å의 기 공 크기, 2 µ m 입자 크기 다음 그라디언트를 사용 하 여 150 nL/min 흐름 속도로 펩타이드 분리 수행: t = 0 분, B = 2%; t = 10 분, B = 2%; t = 11 분, B = 7%; t = 100 분, B = 26%; t = 170 분, B = 45%; t = 175 분, B = 80%; t = 181 분, B = 2%, 및 t = 210 분, B = 2%.
  4. 나노-ESI 인터페이스를 통해 HPLC에 연결 된 고해상도 하이브리드 질량 분석기에 MS를 수행 합니다. 350-1400 m/z 범위 120000 (2.0e5 AGC 대상)의 해상도 설정에서 MS 모드에서 스캔 전체 스펙트럼을 기록 합니다.
    1. 데이터 종속 획득 모드에서 질량 분 서 계, m/z > 150와는 강도 범위 1.0e4-1.0e5 조각 이온 분석에 대 한 내는 상위 10 개의 가장 강렬한 봉우리에서 MS/MS 스펙트럼을 선택. 선구자 이온 60%에 1 m/z의 사중 극 자 격리 창, 100 ms와 RF 렌즈의 최대 주입 시간을 사용 하 여 격리 합니다.
    2. 15 제외 시간 동적 제외 적용 s 및 ± 10 ppm의 m/z 허용. 더 높은 충돌 에너지 분리 (HCD) 셀에 조각화 수행 하 고 50000 (5.0e4 AGC 대상 값)의 해상도 설정에서 orbitrap에 MS/MS 인수를 기록.

8. 펩 티 드 식별

  1. 펩 티 드 식별에 대 한 결과.raw-파일 대량 spectrometric 분석에서 다음과 같은 설정을 적용 하는 proteomics 검색 엔진에 제출:
    참고: 이전에 연구15, 3 개의 검색 엔진; 마스코트 v2.4, Sequest HT와 봉우리 v7.5 병렬로 사용 하 고 여기에 지정 된 설정을 별도로 지정 하지 않는 한 모든 3 개의 검색 엔진에 대 한 고용 했다. 조정 가능한 설정의 대부분 펩타이드/단백질 식별에 대 한 보편적 이며 어떤 특정된 검색 엔진에서 해당 설정을 해야.
    스펙트럼 선택:
    분 선구자 질량: 350 Da
    최대입니다. 선구자 질량: 5000 다
    스캔 유형: 전체
    신호/노이즈 임계값: 1.5
    시퀀스 데이터베이스 검색
    데이터베이스: UniProt_SwissProt [version2015_11]
    분류: 호모 사피엔스
    효소: 없음
    최대입니다. 분열을 놓친: 0
    악기 (마스코트만): ESI-트랩
    분 펩 티 드 길이 (SequestHT만): 6
    최대입니다. 펩 티 드 길이 (SequestHT만): 144
    선구자 대량 허용 오차: 15 ppm
    대중의 관용을 조각: 0.05 다
    정적 수정: Carbamidomethyl (C); [분류] 하는 경우 TMT10plex (N-용어)
    동적 수정: 산화 (M); [분류] 하는 경우 TMT10plex (K)
    펩 티 드-스펙트럼 일치 (PSM) 유효성 검사기
    여과기 (마스코트 및 Sequest HT만) 또는 미끼 퓨전 (봉우리만)
    루즈벨트 대상: 0.01
    유효성 검사에 따라: q 값

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Representative Results

여기 설명 하는 방법은 적용 되어 있으며 샘플 사전 분류 (표 1)을 도입 하기 전에 세 가지 연구에서 평가. 첫 번째 연구는 MALDI 표적 격판덮개에 CSF 분수를 안보에 대 한 오프 라인 LC를 사용 하 고 730 확인 된 내 인 성 펩 티 드11결과. 두 다음 연구에서 isobaric 라벨 고용 되었다. 케이스/제어에 주로 식별 및 CSF endopeptidome에 프로테옴 잠재적인 생체의 특성에 대 한 동시에 연구24, 두 번째 연구 isobaric labelling에 치료 효과 vivo에서 모니터링 사용 되었다 36 h16이상의 CSF에 펩 티 드 식에서 γ-secretase 억제제의. 케이스/제어 연구에 437 내 인 성 펩 티 드 확인 되었다, 64의 농도와 개인 사이 크게 변경 된와 건강 한 컨트롤. 셋째, 치료 연구, 식별 1798 내 인 성 펩 티 드, 11 모니터링된 펩 티 드의 치료에 응답 보일 수 있었다.

4 연구 목표 식별 낮은 풍부한 펩 티 드에 특히 확인 된 CSF 펩의 수를 증가 했다. 따라서, 드레싱-RP 크로마토그래피에 의해 펩 티 드 사전 분류 포함 되었고 10 큰 CSF 샘플 볼륨 사용 되었다 16,395 펩 티 드의 결과로. 이 연구에서 수행 되었다 아무 isobaric 라벨. 샘플 분류, 뿐만 아니라 가장 최근의 연구 결과 결합 된 펩 티 드 id를 고용 접근, 처음 세 개의 연구에만 단일 데이터베이스 검색을 수행 했다, 반면 펩 티 드의 큰 숫자에 대 한 몇 가지 범위 계정을 확인. 사용 된 알고리즘은 어느 정도 상대적으로 작은 금액부터 무료, 15% 미만 (2440), 펩 티 드의 나타냅니다 가장 최근의 연구에서 개별 검색 엔진 (마스코트, Sequest HT 또는 봉우리)에 의해 얻은 결과 비교 모든 3 개의 검색 엔진 (그림 2)으로 식별 됩니다. 또한, 데 노 보-5400 펩 티 드 것 하지 확인 된 경우에 봉우리 왔다 보다 식별 내 인 성 펩 티 드, 하지만 더 효율적인 사용 검색 엔진 봉우리는 가장 시퀀싱 (그림 2). 같은 자료에 몇 가지 검색 엔진의 응용 잠재력이 여러 테스트 문제 고 식별 정확성13의 테스트와 해결이. 가장 최근 재판에서 proteomic 검색에서 모든 결과 뿐 아니라 인수 원시 MS/MS 데이터 되었습니다 사용할 수 있는 식별자 PXD004863와 ProteomeXchange 통해 자부심 데이터 저장소에.

Figure 1
그림 1: 방법의 주요 단계를 시각화 하는 프로토콜 구조. 요 추 찔린 뒤에 비 수용 성 재료, 2를 제거 하는 원심 분리 하 여 척수의 추출) 추가의 GdnHCl 샘플을 해리 펩 티 드 단백질 집계, 증가 내 인 성 펩 티 드;의 복구를 감소와 시스테인 아;의 알 isobaric 펩 티 드 정량화 (선택 사항) 3에 대 한 라벨) 분자 무게 여과 내 인 성 펩 티 드 단백질, 4에서에서 분리) 소금 및 다른 극 지 오염 물질, 5 제거 하 고체 상 추출) RP HPLC 사전 분류, 알칼리 성 모바일 위상 그라데이션 및 모든 12번째 분수의 연결 6) RP HPLC-MS/MS, 산 성 모바일 위상 그라데이션, 각 연결 된 분수 실행 연속적으로, 7)으로 모든 12 분석 실행에서 MS/MS 데이터를 제출 하 여 수행 하는 펩 티 드 식별을 검색 엔진에, 연속적으로 펩 티 드 Id 비교 했다 단일 샘플 및 모든 독특한 펩 티 드 Id의 합계를 수행 했습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

연구 요약 TMT 라벨 (y/n) 드레싱-라인란트 분류 (y/n) MS 분석 (µ l) 당 CSF의 해당 볼륨 확인 된 펩 티 드의 수 댓글 참조
답사 CSF peptidome 분석 n n 500 730 오프 라인 LC MALDI 대상 준비, MALDI MS; MWCO 필터의 평가 4
CSF 펩 티 드;의 양적 비교 8 광고에서 샘플 + 8 Ctrl y n 200 437 HPLC ESI MS; 결합 된 peptidomic 및 proteomic 프로토콜 25
광고 감마 secretase 억제제 치료 연구 y n 300 1798 HPLC ESI MS; CSF 치료 후 6 시간 지점에서 추출 17
CSF peptidome 확장 n y 750-1000 18.031 HPLC ESI MS; 펩 티 드 식별 소프트웨어의 조합 15

표 1: 분자량 여과 및 인간 CSF에 내 인 성 펩 티 드의 식별에 대 한 대량 spectrometric 분석 적용이 그룹에 의해 수행 하는 최근 연구의 편집.

Figure 2
그림 2: 마스코트, Sequest HT와 봉우리 3 개의 검색 엔진의 각각에서 펩 티 드 식별 결과 비교 하는 벤 다이어그램 얻은. 16,395 내 인 성 펩 티 드의 총 확인 되었다. 드 노 보-내 인 성 펩 티 드 10,967; 확인 검색 엔진 봉우리 시퀀싱 조각-이온 지문 기반 검색 엔진 마스코트 고 Sequest HT 8118 및 7304 내 인 성 펩 티 드 각각. 모든 3 개의 검색 엔진 사이 식별 합의 2440 내 인 성 펩 티 드, 또는 14.8%에 도달 했다. 비교적 큰 식별 겹치는 마스코트 및 Sequest HT, 그들의 결합 된 펩 티 드 식별의 70%에 해당 했다. 봉우리는 비교적 작은 식별 했다 마스코트와 Sequest HT; 중복 20.5%와 18.9% 각각. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

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Discussion

높은 pH RP HPLC 사전 분류 하는 단계 내 인 성 펩 티 드의 복구에 대 한 이전 개발된 프로토콜 분자량 외11 의 상대 샘플 복잡성을 감소 및 그로 인하여 5-fold 더 큰 허용 공부를 해야 샘플 볼륨. 이, 차례로, 각 분수에 펩 티 드의 부분 집합의 농도 증가 하 고 그로 인하여 낮은 풍부한 펩 티 드는 검출의 기회를 향상.

동시에 3 개의 proteomic 소프트웨어 고용 내 인 성 펩 티 드에 대 한 식별 전략을 수행 하 여 알려진된 CSF endopeptidome 이상 10 확장 가능 했다. 16,395 내 인 성 펩 티 드의 총 시료 풀링된 CSF에 예비 시험에서 확인 되었다. 식별 중 많은 수의 내 인 성 펩 티 드 단백질 신경 장애의 맥락에서 언급 이전에서 파생 했다. 위의 연구에서 확인 된 몇 가지 펩 티 드 현재 우리의 실험실에서 생체로 평가 되 고 있다. 이 프로세스가 합성 analogues 무거운 동위 원소를 저장 하는 동안 펩타이드 안정성 평가 대상된 대량 spectrometric 분석 실험의 설립으로 분류 된 CSF를 급상승 하 여 펩 티 드의 id 확인을 포함 하 여 여러 단계를 포함 하 고 동결-해 동 주기, 및 분석 다른 임상 동료.

수정은 MWCO 여과 동안 샘플에서 GdnHCl의 높은 농도 결과로 오염 (2.5 및 3.5 단계)의 소개를 피하기 위하여 원래 프로토콜을 했다. 사전 분류 그라데이션 (6.3.1 단계)에 대 한 업데이트 되었다, 용량 장기, 선형 그라디언트 사용 됩니다.

여기 설명 된 프로토콜에서 분석 손실의 주요 원인 두 RP 컬럼에 단계 뿐 아니라 MWCO 여과와 SPE 샘플 단계 정리 인할 수 있다.

펩 티 드 MWCO 필터와 여과 동안에, 유지 하는 단백질 상호 작용으로 인해 손실을 피하기 어렵다 고의 원천이 될 수 있습니다 샘플 변형 인터.

추가 선택적 손실 가능성이 RP 컬럼에 단계에서 발생 한다. 펩 티 드 hydrophobicity pH에 종속적 이기 때문에, 높고 낮은 두 연속 RP 컬럼에 단계에서 수행 pH, 각각, 이어질 수 있습니다 너무 친수성 열과 마찬가지로 두 번째에 유지 하려면 pH ≥9에 있는 펩 티 드의 부분 집합의 손실 하위 집합을 유지 하려면 pH ≤3에 너무 친수성입니다.

내 인 성 펩 티 드의 식별에 10 증가를 주도하 고 있다 사전 분류의 고용 이전에 사용한 방법에 비해. 그것은 이전 미확인된 펩 티 드의 많은 수의 성공적인 탐지를 위한 허용 했다 고 따라서 CSF peptidome 그리고 다른 복잡 한 생물 학적 샘플 뿐만의 탐사 연구에 귀중 한 도구 다.

멀티플렉스 isobaric 라벨 프로토콜 추가 CSF, 혈액과 뇌 조직에서 다양 한 신경 질환에 대 한 바이오 마커 후보를 식별 하기 위해 적용 될 것입니다 함께.

샘플 준비 단계에서 다양 한 복구에 기여 CSF 단백질 및 펩 티 드의 분석을 위한 분석 변형 LC 양 수행 isobaric 라벨 펩 티 드의 샘플 준비 감소에서 초기 단계에 의해 등의 영향 변이 크게. 이전에 보고 된 샘플 준비 프로토콜에 비해, 높은 pH 반전된 단계 펩 티 드 사전 분류의 구현 5 요인에 의해 확인 된 펩 티 드의 수를 증가. MS/MS 데이터에서 내 인 성 펩 티 드의 id는 다른 검색 알고리즘을 채용 하 여, 다른 펩 티 드 식별 소프트웨어 프로그램을 결합 하는 때 크게 개선 되었다.

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Disclosures

아니 경쟁 관심사, 금융 또는 기타, 작가 사이 보고 되었습니다.

Acknowledgments

많은 Tanveer Batth와 동료 조언 사전 분류 방법 설정에 대 한 감사 합니다.

이 작품에서 스웨덴 연구 위원회는 Wallström 및 Sjöblom 재단, 총 및 베 Stohne 기초 Stiftelse, 매 그 너 스 Bergwall 재단, Åhlén 재단, Alzheimerfonden, Demensförbundet, Stiftelsen 염 자금에 의해 지원 되었다 Gamla Tjänarinnor는 크누트와 앨리스 발 렌 버그 재단, Frimurarestiftelsen을 FoU 서쪽 Götalandsregionen.

이 프로젝트에 대 한 자금 지원의 주요 받는 Kaj Blennow, 헨릭 Zetterberg와 요한 Gobom 했다.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
 1 M Triethylammonium bicarbonate Fluka, Sigma-Aldrich 17902-100ML TEAB
 8 M Guanidinium hydrochloride Sigma-Aldrich G7294-100ML GdnHCl
Tris(2-carboxyethyl)phosphine hydrochloride Pierce 20490 TCEP
Iodoacetamide SIGMA I1149-5G IAA
Hydroxylamine 50% (w/w) Sigma-Aldrich 457804-50ML
Acetonitrile, Far UV, HPLC gradient grade Sigma-Aldrich 271004-2L AcN
Formic acid Fluka, Sigma-Aldrich  56302-1mL-F FA
Triflouroacetic acid Sigma-Aldrich T6508-10AMP TFA
Ammonium hydroxide solution Sigma-Aldrich  30501-1L-1M NH4OH
Amicon Ultra-15 Centrifugal Filter Unit with Ultracel-30 membrane Merck Millipore UFC903024 MWCO-filter
Sep-Pak C18, 100 mg Waters WAT023590 SPE-column
Resprep 12-port SPE Manifold  Restek 26077 Vacuum manifold
TMT10plex Isobaric Label Reagent Set Thermo Fisher Scientific 90110 TMT10plex
UltiMate 3000 RSLCnano LC System Dionex 5200.0356 Online sample separation
Ultimate 3000 RPLC Rapid Separation Binary System Dionex IQLAAAGABHFAPBMBEZ Offline high-pH fractionation
Orbitrap Fusion Tribrid mass spectrometer Thermo Scientific IQLAAEGAAPFADBMBCX Mass spectrometer for sample analysis
Proteome Discoverer 2.0  Thermo Fisher Scientific IQLAAEGABSFAKJMAUH Proteomics search platform
Mascot v2.4 Matrix Science  -  Proteomics search engine
Sequest HT Thermo  -  Proteomics search engine
PEAKS v7.5  Bioinformatic Solutions Inc.)  -  Proteomics search engine
Acclaim PepMap 100, 75 µm x 2 cm, C18, 100 Å pore size, 3 µm particle size Thermo Fisher Scientific 164535 Trap column (nano HPLC)
Acclaim PepMap C18, 75 µm x 500 mm, 100Å pore size, 2 µm particle size Thermo Fisher Scientific 164942 Separation Column (nano HPLC)
Savant SpeedVac High Capacity Concentrators Thermo Fisher Scientific SC210A-230 SpeedVac/Vacuum concentrator
XBridge Peptide BEH C18 Column, 130Å, 3.5 µm, 2.1 mm X 250 mm Waters 186003566 Separation Column (micro HPLC)

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References

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신경 과학 문제 130 중추 신 경계 peptidomics 내 인 성 펩 티 드 바이오 마커 neurodegeneration Alzheimer의 질병 LC-MS/MS 사전 분류 isobaric 라벨 다중화
인간의 중추 신 경계에서 Endopeptidomic 분석을 위한 시료 준비
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Hansson, K. T., Skillbäck, T.,More

Hansson, K. T., Skillbäck, T., Pernevik, E., Holmén-Larsson, J., Brinkmalm, G., Blennow, K., Zetterberg, H., Gobom, J. Sample Preparation for Endopeptidomic Analysis in Human Cerebrospinal Fluid. J. Vis. Exp. (130), e56244, doi:10.3791/56244 (2017).

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