2018년 5월 25일
여기, 선물이 원유 마우스 조직에서 효소 특이성을 결정 하는 프로토콜 MALDI TOF 분석을 사용 하 여 추출.
이 실험의 전반적인 목표는 여러 미처리 추출물에서 단백질 분해 효소 특이성을 측정하는 것입니다. 이 방법은 단백질 분해 효소 특이성을 결정하기 위한 주요 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기술의 주요 장점은 팔레이에서 여러 샘플의 프로테아제 특이성을 식별할 수 있다는 것입니다.
수컷 ICR 마우스에서 얻은 폐 조직 샘플을 얼음에서 냉각시킵니다. 믹서에서 30초 동안 20, 000 RMP로 샘플을 균질화합니다. 샘플이 완전히 균질해질 때까지 이 단계를 반복합니다.
온도 상승을 방지하기 위해 지속적으로 1분 이상 균질화하지 마십시오. 1.5 밀리리터 관에 균질산염의 1, 000 마이크로리터를 옮기고 10, 4 섭씨 온도에 000 시간 G에 5 분 동안 분리기를 이용하십시오. 500마이크로리터의 상등액을 새로운 1.5ml 플라스틱 튜브로 옮깁니다.
10마이크로리터의 샘플을 사용하여 단백질 농도를 측정합니다. bicinchoninic acid assay 또는 Bradford assay와 같은 방법을 사용합니다. 동결을 방지하기 위해 샘플에 80%글리세롤을 첨가하여 최종 농도 50%글리세롤을 만듭니다.
pH에 따른 프로테아제 특이성의 차이를 명확히 하려면 pH 3, 5, 7 및 9로 조정된 분해 완충액을 사용합니다. 890 마이크로리터의 소화 완충액에 10 마이크로리터 또는 TPCK 트립신 10 마이크로리터, 마이크로리터 당 0.1 마이크로그램의 황색포도상구균 V8 프로테아제 또는 10 마이크로그램 당 조직 추출물을 첨가합니다. 10분 동안 배양하고 끓는 물에 의해 조직 추출물의 프로테아제를 비활성화하여 negative control을 준비합니다.
다음으로, 10마이크로리터의 MNO 비오틴 라벨 기질을 샘플에 추가하고 섭씨 37도에서 3시간 동안 배양하여 분해합니다. 배양 후 끓는 물로 기질의 소화를 10 분 동안 중단하십시오. 소화된 기질을 10, 4 섭씨 온도에 G 000 시간에 5 분 동안 원심 분리하십시오.
상등액을 새 1.5ml 튜브로 옮깁니다. 0.1% 폴리옥시에틸렌 옥틸 페닐 에테르를 함유한 50%의 스트렙타비딘 세파로스 비드를 하나의 몰 트리스 완충액에 50ml를 추가합니다. pH 테스트 용지를 사용하여 용액이 약 pH 9인지 확인하십시오.
적절한 pH를 9 이상으로 조정하는 것이 중요합니다. 아미노 비오틴은 pH 9 이상이 아니면 구슬을 물릴 수 없습니다. 용액의 pH가 낮으면 완충액을 더 추가하여 약 pH 9로 조정하십시오.
또한 필요한 경우 pH를 높이기 위해 하나의 몰 트리스 버퍼를 추가할 수 있습니다. 섭씨 4도에서 하룻밤 동안 로테이터 휠에서 연속적으로 부드럽게 혼합하여 MNO 비오틴 표지 기질을 스트렙타비딘에 결합합니다. 구슬은 배양 내내 매달려 있어야 합니다.
다음날, 10, 4 섭씨 온도에 000 시간 G에 1 분 동안 표본을 분리기. 상등액을 제거한 후에, 세척 완충액의 1, 000 마이크로리터를 추가해서 구슬을 세척하십시오. 그런 다음 섭씨 4도에서 10분 동안 로테이터에서 연속적으로 부드럽게 혼합하여 배양합니다.
10, 4 섭씨 온도에 G 1 분 동안 구슬을 원심분리기하십시오. 상층액을 제거하고 이 세척을 4회 반복합니다. 다음으로, 비드에 100마이크로리터의 0.2%트리플루오로아세트산을 추가합니다.
pH 테스트 용지를 사용하여 용액이 pH 2 미만인지 확인하십시오. 용액의 pH가 높으면 1% 트리플루오로아세트산을 첨가하여 pH를 2 이하로 조정합니다. 실온에서 30분 동안 서스펜션을 배양하고 회전 휠에서 지속적으로 부드럽게 혼합합니다.
이전과 같이 비드를 원심분리한 후 상등액을 새 1.5ml 튜브로 옮깁니다. 20마이크로리터의 아세토니트릴을 C18 수지에 피펫하여 활성화합니다. 사용한 아세토니트릴을 제거하고 이 활성화 단계를 세 번 반복합니다.
그런 다음 C18 수지를 20 마이크로 리터의 0.1 % 트리 플루오로 아세트산으로 평형을 이형시킵니다. 용리액을 제거하고 이 평형 단계를 세 번 반복합니다. 샘플을 로드하려면 피펫을 사용하여 레진에 바인딩합니다.
20 마이크로 리터의 0.1 % 트리 플루오로 아세트산으로 수지를 세척하십시오. 이 단계를 5회 반복합니다. 0.1% 트리플루오로아세트산에 60%아세토니트릴을 함유한 3마이크로리터로 샘플을 용리합니다.
MALDI-TOF 질량 분광을 위한 타겟 플레이트의 용리액을 피펫으로 만듭니다. 즉시 0.1 % 트리 플루오로 아세트산에 50 % 아세토 니트릴에 포화 된 CHCA 용액을 첨가하십시오. 공기 건조로 혼합물을 결정화하십시오.
기기 제조업체의 프로토콜에 따라 샘플의 질량 스펙트럼을 획득하고, 비오틴 라벨 기질의 절단된 형태에 대한 700 - 900 달톤의 질량 스펙트럼에 세심한 주의를 기울입니다. 합성 기질의 질량 스펙트럼이 여기에 나와 있습니다. 전구체 분자량에 해당하는 피크는 850과 1, 050 사이에서 검출되었습니다.
절단된 단편은 700 내지 850 범위에서 검출된다. 다음은 TPCK 트립신으로 처리된 MNO 비오틴 표지 기질에 대한 스펙트럼입니다. 839.81 달튼 봉우리와 796.76 달튼 봉우리는 각각 라이신과 아르기닌의 C 말단에서 절단된 단편에 해당합니다.
여기에 표시된 것은 V8 프로테아제로 분해된 합성 기질의 질량 스펙트럼입니다. 769.78 달튼 봉우리와 755.62 달튼 봉우리는 각각 글루탐산과 아스파르트산의 C 말단에서 절단된 단편에 해당합니다. 다양한 pH 조건에서 폐 조직 추출물로 처리된 MNO 비오틴 라벨 기질의 스펙트럼이 여기에 나와 있습니다.
산성 상태에서, pH 5에서, 절단된 단편의 분자량은 770.13 달톤과 826.66 달톤이었으며, 이는 글루탐산과 트립토판의 C 말단에서 절단을 나타냅니다. pH 7 및 9의 중성 및 염기성 조건에서, 절단된 단편의 분자량은 767 달톤과 840 달톤의 피크에서 증가했으며, 이는 아르기닌과 라이신의 C 말단에서 절단되었음을 나타냅니다. 반대로, 글루탐산과 트립토판의 피크는 감소했습니다.
또한 이 방법은 비활성화된 추출물이 있는 절단된 단편을 검출할 수 없습니다. 일단 마스터하면이 기술은 기질 합성을 제외하고 적절하게 수행되면 2 일 안에 완료 할 수 있습니다. 또한 기판이 합성되면 여러 샘플에서 측정할 수 있습니다. 왜?
이 절차를 시도할 때 버퍼 pH(약 9)에서 작동해야 한다는 것을 기억하는 것이 중요합니다. 일반적으로 아비딘 아미노 비오틴 복합체의 반응. 이 절차에 따라 CMS를 수행하여 효소 활성을 정량화할 수 있습니다.
이 방법을 통해 프로테온 분야의 연구자들은 여러 조건에서 프로테아제 발현을 탐구할 수 있는 길을 열 수 있습니다.
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이 기사는 MALDI-TOF 분광법을 사용하여 마우스 조직 추출물에서 단백질분해효소 특이성을 결정하는 프로토콜을 제시합니다. 이 방법을 통해 여러 샘플을 동시에 분석할 수 있어 단백질분해효소 활성에 대한 통찰을 제공합니다.
Determining protease specificity in crude tissue extracts is critical for early-stage target validation and mechanistic de-risking in biopharma R&D. This MALDI-TOF-based workflow enables high-throughput, quantitative assessment of protease activity under varying pH conditions, supporting predictive confidence in enzyme function and substrate selectivity. The approach streamlines comparative analysis across multiple samples, facilitating robust portfolio triage and prioritization.
This MALDI-TOF-based specificity determination fits at the interface of early discovery and lead identification, bridging biochemical characterization with translational model validation.