Name: 미생물 단백질 및 특수 대사 산물 데이터 분석을 위한 오픈 소스 MALDI TOF-MS IDBac 파이프라인 사용 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-05-15T13:00:00.000+00:00
Duration: 9 min 29 s
Description: 배우세요 MALDI TOF-MS 기반 IDBac 파이프라인을 사용하여 미생물 단백질과 특수 대사 산물 데이터를 분석하는 방법. 이 오픈 소스 도구는 세균 분리주를 신속하게 식별하고 생태학 및 약물 발굴 연구에 활용할 수 있습니다.

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이 작품은 일반 의료 과학 그랜트 R01 GM125943, 내셔널 지오그래픽 그랜트 CP-044R-17의 국립 연구소에 의해 지원되었다; 아이슬란드 연구 기금 교부금 152336-051; 일리노이 대학교 시카고 스타트업 펀드. 또한, 우리는 다음과 같은 기여자에게 감사드립니다: MALDI-TOF MS 단백질 획득 매개 변수에 대한 도움을 받은 아만다 불먼 박사; 테리 무어 박사와 아툴 자인 박사는 알파-시아노-4-하이드록시나믹 산 매트릭스(CHCA)를 재결정화했습니다.

<ol><li>Sandrin, T. R., Goldstein, J. E., Schumaker, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((MALDI+TOF+MS+profiling+of+bacteria+at+the+strain+level%3A+A+review%5BTitle%5D)+AND+%22Mass+Spectrometry+Reviews%22%5BJournal%5D)">MALDI TOF MS profiling of bacteria at the strain level: A review.</a> Mass Spectrometry Reviews. 32 (3), 188-217 (2013).</li>
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</ol>

저자는 공개 할 것이 없다.

IDBac 프로토콜은 단일 연구원에 의해 4시간 동안 최대 384개의 세균 분리물의 박테리아 단백질 및 특수 대사산물 데이터 수집 및 분석을 자세히 설명합니다. IDBac을 사용하면 박테리아 분리물에서 DNA를 추출하거나 액체 발효 국물에서 특수 대사 산물 추출물을 생성하고 크로마토그래피 방법을 사용하여 분석 할 필요가 없습니다. 대신, 단백질 및 전문화한 대사 산물 데이터는 단순히 MALDI 표적 격판덮개에 세균성 식민지에서 직접 퍼지는 물자를 통해 집합됩니다. 이것은 크게 16S rRNA 유전자 염기서열 분석 및 LCMS 9와같은 대체 기술과 관련되었던 시간 및 비용을 감소시킵니다.
MALDI 플레이트에 매트릭스 블랭크 및 교정 스팟을 추가하는 것이 중요하며 재현성과 통계적 신뢰도를 보장하기 위해 적절한 수의 복제본을 사용하는 것이 좋습니다. 복제 수에 따라 실험에 따라 다릅니다. 예를 들어 사용자가 수천 개의 식민지를 환경 다양성 플레이트 모음에서 차별화하려는 경우 더 적은 수의 복제가 필요할 수 있습니다(우리 실험실은 식민지당 세 개의 기술 복제본을 수집합니다). 또는 사용자가 특정 세균 성 taxa에서 균주의 사용자 지정 데이터베이스를 만들어 알려지지 않은 분리물의 하위 종 분류를 신속하게 결정하려는 경우 더 많은 복제가 적절합니다 (우리 실험실은 1 인당 8 개의 생물학적 복제본을 수집합니다. 변형)을 제공합니다.
IDBac는 가학적인 분류학적 정보와 특수 대사 산물 생산을 기반으로 고도로 관련된 세균 분리를 빠르게 차별화하는 도구입니다. 핵 자기 공명 분광법에 의한 심층적인 유전 분석, 대사 산물 생산 및 기능을 수반하는 연구, 또는 특수 대사 산물 구조의 특성화와 같은 직교 방법의 전구체 역할을 할 수 있습니다. LC-MS/MS.
특수 대사 산물 생산 (IDBac MAN)은 세균 성장 조건에 매우 민감하며, 특히 다른 매체를 사용하여 방법의 잠재적 한계입니다. 그러나 이러한 특성은 IDBac이 다양한 성장 조건 하에서 특수 대사 산물 생산의 차이를 보여주는 MA를 쉽게 생성 할 수 있기 때문에 사용자에 의해 악용 될 수 있습니다. 전문화한 대사산물 지문은 성장 조건에 따라 다를 수 있지만, 우리는 이전에 단백질 지문이 이러한 변수에 걸쳐 상대적으로 안정적으로 유지된다는 것을 보여주었습니다 (Clark et al.6참조). 환경 다양성 판을 다룰 때, 우리는 이웃 세균 크로스 토크에서 가능한 기여를 줄이기 위해 분석 하기 전에 세균 격리를 정화 하는 것이 좋습니다.
마지막으로, 단백질 MS 지문의 검색 가능한 공개 데이터베이스의 부족은 알려지지 않은 환경 박테리아를 분류하는이 방법의 사용에 큰 단점이다. 이를 염두에 두고 IDBac을 만들었으며, 데이터를 커뮤니티에서 허용하는 오픈 소스 형식(mzML)10,11,12로 자동 변환하고 검색, 공유 및 생성이 가능하도록 소프트웨어를 설계했습니다. 사용자 지정 데이터베이스. 우리는 큰 공공 데이터베이스를 만드는 과정에 (>10,000 완전히 특성화 균주), 종 수준에 일부 격리의 분류를 허용합니다, 가능한 경우 GenBank 가입 번호에 대한 링크를 포함.
IDBac은 오픈 소스이며 누구나 데이터 분석 및 시각화 요구 사항을 사용자 정의할 수 있는 코드를 사용할 수 있습니다. 우리는 사용자가 지원및 실험 목표를 설계하는 데 도움이문학의 광범위한 몸을 참조하는 것이 좋습니다 (Sauer 외 7, 실바 외 5). 우리는 에서 토론을위한 포럼을 개최 : https://groups.google.com/forum/#!forum/idbac 및 에서 소프트웨어와 문제를보고하는 수단 : https://github.com/chasemc/IDBacApp/issues.

세균 기능을 연구하는 연구원에 대한 주요 장벽은 미생물의 분류학적 정체성과 특수 대사 산물을 생산하는 능력을 신속하고 동시에 평가하는 능력입니다. 이것은 환경에서 격리된 박테리아의 대다수에 있는 세균성 생리와 전문화한 대사 산물 생산 사이 관계를 이해에 있는 중요한 어드밴스를 방지했습니다. 단백질 지문을 사용하여 박테리아를 그룹화하고 식별하는 MS기반 방법이 잘 설명되어 있지만 1, 2,3,4,이러한 연구는 일반적으로 소집단 분리군에서 수행되어 왔으며, 종별 방식으로. 중요한 것은, 환경에 있는 미생물 기능의 주요 동인인 전문화한 대사산물 생산에 대한 정보는, 이 연구 결과에 통합되지 않은 남아 있습니다. Silva 등 5는 최근 MALDI-TOF MS의 미사용과 현재의 생물정보학 병목 현상을 완화하기 위한 소프트웨어의 부족을 분석하는 포괄적인 역사를 제공했습니다. 이러한 단점을 해결하기 위해 MALDI-TOF MS 6의 선형 및 반사 모드 모두를 통합하는 생물 정보학파이프라인인 IDBac을 만들었습니다. 이를 통해 사용자는 단백질과 특수 대사 산물 MS 지문에 따라 세균 분리를 신속하게 시각화하고 차별화 할 수 있습니다.
IDBac은 비용 효율적이고 처리량이 높으며 평신도 사용자를 위해 설계되었습니다. 자유롭게 사용할 수 있으며(chasemc.github.io/IDBac) MALDI-TOF 질량 분석기만 이에 액세스해야 합니다(전문 대사 산물 분석에는 반사 모드가 필요합니다). 샘플 전제제는 간단한 "확장된 직접전달" 방법 7,8및 데이터가 단일 MALDI 표적 스팟에서 연속적인 선형 및 반사론 획득으로 수집됩니다. IDBac를 사용하면 샘플 준비, 데이터 수집 및 데이터 시각화를 포함하여 4 시간 이내에 수백 개의 식민지의 가설 생리 및 전문 대사 산물 생산을 분석 할 수 있습니다. 이것은 박테리아를 식별하는 전통적인 방법 (예 : 유전자 염기서열 분석) 및 대사 출력분석 (액체 크로마토그래피 질량 분광법 [LCMS] 및 유사한 크로마토그래피 방법)에 비해 상당한 시간과 비용 이점을 제시합니다.
선형 모드 분석에서 얻은 데이터를 사용하여 IDBac은 계층적 클러스터링을 사용하여 단백질 스펙트럼의 관련성을 나타냅니다. 스펙트럼은 대부분 이온화된 리보좀 단백질을 나타내기 때문에, 샘플에 존재하는 계통학적 다양성의 표현을 제공한다. 또한 IDBac은 리플렉트론 모드 데이터를 통합하여 대사산물 협회 네트워크(MAN)와 같은 특수 대사 산물 지문을 표시합니다. MAN은 박테리아 분리물 간의 공유 및 고유 대사 산물 생산을 쉽게 시각화 할 수있는 이분형 네트워크입니다. IDBac 플랫폼을 통해 연구원은 단백질 및 특수 대사 산물 데이터를 나란히 분석할 수 있지만 하나의 데이터 유형만 획득하는 경우에도 개별적으로 분석할 수 있습니다. 중요한 것은 IDBac은 브루커 및 샤먼 계측기뿐만 아니라 txt, 탭, csv, mzXML 및 mzML의 원시 데이터를 처리합니다. 따라서 데이터 집합의 수동 변환 및 서식 지정이 필요하지 않으며 사용자 오류 또는 MS 데이터의 잘못된 취급 의 위험이 크게 줄어듭니다.

<table><tbody><tr><td>아세토 니트릴</td><td>피셔</td><td>60-002-65</td><td>LC-MS 울트라 CHROMASOLV</td></tr><tr><td>Autoflex 속도 LEF MALDI-TOF 기기</td><td>Bruker Daltonics</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Bruker Daltonics 세균 검사 표준</td><td>Fisher</td><td>NC0884024</td><td>Bruker Daltonics 8604530</td></tr><tr><td>Bruker 펩타이드 교정 표준</td><td>Fisher</td><td>NC9846988</td><td>Bruker Daltonics 8206195</td></tr><tr><td>Formic 산성</td><td>피셔 케미컬</td><td>A117-50</td><td>99.5 + %, 옵티마 LC / MS 등급</td></tr><tr><td>MALDI-TOF 타겟 플레이트</td><td>Bruker Daltonics</td><td></td><td></td></tr><tr><td>메탄올</td><td>피셔 케미컬</td><td>A456-500</td><td>옵티마 LC / MS 등급</td></tr><tr><td>이쑤시개</td><td></td><td></td><td>무엇이든 괜찮습니다</td></tr><tr><td>트리 플루오로 아세트산</td><td>피셔</td><td>AC293810010</td><td>99.5 %, 생화학, 아크로스 유기물</td></tr><tr><td></td><td>VWR</td><td>7732-18-5</td><td>LC-MS</td></tr><tr><td>&alpha;-Cyano-4-hydroxycinnamic acid</td><td>시그마</td><td>28166-41-8</td><td>(C2020-25G) &ge; 98%(TLC), 분말</td></tr></tbody></table>

미생물 단백질 및 특수 대사 산물 데이터 분석을 위한 오픈 소스 maldi tof-ms idbac 파이프라인 사용

Using the Open-Source MALDI TOF-MS IDBac Pipeline for Analysis of Microbial Protein and Specialized Metabolite Data

영양한 분한에서 자라는 세균 성 콜로니의 세균 생리와 특수 대사 산물 생산 사이의 관계를 시각화하기 위해, 우리는 IDBac - 저비용 및 고처리량 매트릭스 염착 지원 레이저 탈착 /이온화를 개발했습니다. 비행 시간 질량 분석법 (MALDI-TOF MS) 생물 정보학 파이프 라인. IDBac 소프트웨어는 비 전문가를 위해 설계, 자유롭게 사용할 수 있으며, 세균 식민지의 몇 ~ 수천을 분석 할 수있다. 여기에서는 MALDI-TOF MS 분석, MS 기기 작동 및 IDBac의 데이터 처리 및 시각화를 위한 세균 식민지 제조 절차를 제시합니다. 특히, 우리는 단백질 MS 지문에 근거를 둔 dendrograms로 박테리아를 클러스터하는 방법을 사용자에게 지시하고 전문화한 대사 산물 데이터에서 대사 산물 협회 네트워크 (MAN)를 대화식으로 만듭니다.

우리는 Micromonospora chokoriensis의 6개의 긴장 및 이전에 DOI에서 유효한 데이터를 사용하여6를 특징으로 한 바실러스 subtilis의2개의 긴장을 분석했습니다: 10.5281/zenodo.2574096. 원시 데이터 로 시작 탭의 지침에 따라 브루커 파일을 변환하려면 여기를 클릭하고 각 데이터 집합에 대한 IDBac에서 제공한 지침을 따랐습니다(그림14).
자동화된 변환 및 전처리/피크 피크 단계가 완료된 후, 우리는 두 실험에서 샘플을 바실러스와 바실러스와 모두를 포함하는 단일 실험으로 전송하여 새로운 결합 IDBac 실험을 만들었습니다. 마이크로 모노포라 샘플(그림 15). 그 결과 분석결과, 그림 16에나타낸 바와 같이 거울 플롯을 사용하여 단백질 스펙트럼을 비교하는 것이 포함되었으며, 이는 스펙트럼 품질을 평가하고 피크 피킹 설정을 조정하는 데 유용했습니다. 그림 17은 기본 설정을 선택한 단백질 군집 결과의 스크린샷을 표시합니다. 덴드로그램은 플롯의 임계값을 조정하여 착색되었습니다(점선으로 표시). 주목할 점은 제네라 사이의 명확한 분리이며, M. chokoriensis와 B. subtilis는 별도로 군집체를 분리합니다.
도 18, 도 19및 도 20은 단백질 덴드로그램을 클릭하고 드래그하여 사용자가 선택한 영역의 MAN을 생성하는 기능을 강조한다. 이를 통해 B. 서브틸리스 균주만을 비교하여 신속하게 MAN을 생성할 수 있었습니다(도18), M. chokoriensis 균주(도19),모든 균주(도20)만동시에 비교할 수 있었습니다. 이 네트워크의 주요 기능은 박테리아 사이 전문화한 대사산물 중첩의 정도의 넓은 개요를 연구원에게 제공하는 것입니다. 이러한 데이터를 손에 들고, 연구원은 지금 세균성 식민지에서 긁어 낸 물자의 소량에서 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있는 능력을 가지고 있습니다.
<img alt="Figure 14" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59219/59219fig14v2.jpg"> 그림 14: 스펙트럼 처리. 다운로드 한 브루커 오토플렉스 스펙트럼은 IDBac을 사용하여 변환 및 처리되었습니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59219/59219fig14v2large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 15" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59219/59219fig15v2.jpg"> 그림 15: 결합된 IDBac 실험. 마이크로모노스포라 및 바실러스 스펙트럼이 상이한 MALDI 표적 플레이트상에서 수집되었기 때문에, 두 실험은 이후에 단일 실험-"바실러스_마이크로몬소포라"로 결합되었다. 이 작업은 "이전 실험 작업" 탭에서 "이전 실험에서 새/기타 실험으로 샘플을 전송"하는 메뉴의 지시에 따라 수행되었습니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59219/59219fig15v2large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 16" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59219/59219fig16v2.jpg"> 그림 16: 비교. 마이크로몬스포라 와 바실러스 스펙트럼은 "단백질 데이터 분석" 페이지 내의 거울 플롯을 사용하여 비교되었다. 궁극적으로 기본 피크 설정이 선택되었습니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59219/59219fig16v2large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 17" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59219/59219fig17v2.jpg"> 그림 17: 계층적 클러스터링. 기본 설정을 사용하여 계층적 클러스터링을 올바르게 그룹화한 바실러스와 Micromonospora 격리. 덴드로그램은 임의의 높이에서 덴드로그램을 "절단"하고(파선으로 표시) 및 분기에 대한 자신감을 표시하는 데 사용되는 100개의 부트스트랩으로 착색되었습니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59219/59219fig17v2large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 18" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59219/59219fig18v2.jpg"> 도 18: 단백질 덴드로그램으로부터 바실러스 sp. 균주를 선택하여 생성된 MAN은 특수 대사산물의 차등 생산을보였다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59219/59219fig18v2large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 19" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59219/59219fig19v2.jpg"> 도 19: 단백질 덴드로그램으로부터 6개의 마이크로모노스포라 스프. 균주를 선택하여 생성된 MAN은 특수 대사산물의 차등 생산을 보였다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59219/59219fig19v2large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 20" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59219/59219fig20v2.jpg"> 그림 20: MAN of Bacillus sp. 및 Micromonospora sp. 특수 대사 산물의 차등 생산을 보여주는 균주. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59219/59219fig20v2large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>

IDBac는 박테리아 식민지에서 긁어낸 세포 물질에 수집된 손상되지 않은 단백질과 특수 대사 산물 스펙트럼의 데이터를 통합하는 오픈 소스 질량 분석 기반 생물 정보학 파이프라인입니다. 이 파이프라인을 통해 연구원들은 수백 에서 수천 개의 세균 식민지를 분류학 그룹으로 신속하게 구성하고 전문 대사 산물 생산을 기반으로 이를 더욱 차별화 할 수 있습니다.

미생물 단백질 및 특수 대사 산물 데이터 분석을 위한 오픈 소스 MALDI TOF-MS IDBac 파이프라인 사용

In order to visualize the relationship between bacterial phylogeny and specialized metabolite production of bacterial colonies growing on nutrient agar, ...

IDBac는 단백질과 알 수없는 세균 분리의 전문 대사 산물 영역에서 질량 사양 데이터를 결합하여 정체성과 잠재적 인 환경 기능에 따라 격리된 것을 신속하게 구별합니다. 당사의 사무실 소스 소프트웨어는 기존의 MALDI TOF 기반 미생물 식별 전략의 유용성을 확장합니다. 이 확장은 유사한 표현형을 가진 식민지 사이 분화하는 추가 방법으로 전문화한 물질 대사의 분석을 포함합니다.알 수 없는 미생물을 특성화하는 데 있어 중요한 과제는 밀접하게 관련된 분리를 구별하는 것입니다. IDBac는 연구원에게 단백질과 소분자 프로파일링을 통해 분리를 특성화하는 쉽고 빠른 방법을 제공합니다. IDBac는 세균 샘플 내에서 전문 대사 산물 생산의 시각적 비교를 제공하고 생태 학적 연구에서 약물 리드 발견에 이르기까지 광범위한 연구 주제에 대한 통찰력을 제공 할 수 있습니다.MALDI 데이터를 계측기 간에 저장할 수 있는 방법은 여러 가지가 있습니다. IDBac에서 파일을 작업하는 데 문제가 있는 경우 IDBac의 GitHub에 문제를 제출합니다. 멸균 이쑤시개를 사용하여 세균 식민지의 작은 부분을 깨끗한 MALDI 플레이트의 적절한 지점으로 옮기습니다.세균성 식민지를 그 자리에서 고르게 펴서 그 자리가 가능한 한 평평하게 보입니다. 70% 질량 분광법 등급포름산을 시료 및 매트릭스 제어 지점에 오버레이하고 산이 화학 연기 후드에서 공기 건조를 할 수 있도록 합니다. 다음으로, 이전에 준비된 MALDI 매트릭스 솔루션 의 마이크로리터 1개를 샘플 및 매트릭스 미디어 제어 지점에 추가하고 공기건조를 완전히 허용합니다.MALDI TOF 질량 분광계를 설정한 후 스펙트럼을 획득하십시오. 단백질 스펙트럼을 하나의 폴더에 저장하고 두 번째 별도의 폴더에 전문 대사 산물 스펙트럼을 저장합니다. 이 절차를 시작하려면 IDBac 소프트웨어를 다운로드합니다.다운로드한 install_idbac 두 번 클릭하여 설치 프로그램을 시작합니다. 다음 IDBac 데스크탑 바로 가기를 두 번 클릭하여 기본적으로 소개 탭에서 열리는 IDBac를 시작합니다. 원시 데이터 시작 탭을 클릭하고 IDBac 실험 메뉴 만들기에서 IDBac와 함께 사용할 데이터 유형을 선택합니다.데이터 파일의 변환 및 처리를 설정할 때 원시 데이터 폴더를 프롬프트하고 클릭하고 적절한 폴더를 선택하는 실험에 대한 설명 이름을 입력합니다. 그런 다음 프로세스 데이터를 클릭합니다. 파일을 변환하고 IDBac로 처리한 후 이전 실험 페이지를 사용하여 작업으로 이동하여 작업할 실험을 선택합니다.메뉴를 사용하여 샘플에 대한 정보를 추가하려면 여기를 클릭하여 선택한 실험을 수정합니다. 자동 채워진 스프레드시트에 정보를 입력하고 저장을 누릅니다. 분석을 시작할 준비가 되면 작업할 실험이 선택되었는지 확인합니다.그런 다음 단백질 데이터 분석을 선택합니다. 단백질 데이터 분석 페이지에서 피크 피크 설정을 선택하고 표시된 미러 플롯을 통해 샘플의 단백질 스펙트럼을 평가합니다. 분석을 위해 피크가 있어야 하는 복제비율을 조정합니다.미러 플롯을 시각적 지침으로 사용하여 가장 정품 피크를 유지하는 노이즈 컷오프로 신호를 조정하고 더 높은 백분율 피크 존재 값에서 더 많은 복제가 노이즈 컷오프에 더 낮은 신호를 선택할 수 있음을 주목하는 최소 노이즈 컷오프로 조정합니다. 이에 따라 IDBac에 의해 추가 분석에 사용할 각 스펙트럼 내에서 질량 값의 범위를 지시하는 차단을 충전할 하부 및 상부 질량을 지정합니다. 단백질 데이터 분석 페이지 내에서 사용자가 선택한 거리 측정 및 클러스터링 알고리즘에 따라 샘플을 덴드로그램으로 그룹화할 수 있도록 Dendrogram 탭을 선택합니다.메뉴에서 샘플을 선택하려면 클릭하고 지침을 따라 분석에 포함할 샘플을 선택합니다. 단백질 스펙트럼을 포함하는 샘플만 사용 가능한 샘플 상자 내에 표시됩니다. 거리 및 클러스터링 알고리즘에 대한 기본 값을 사용하고 강도를 입력으로 선택합니다.덴드로그램에 부트스트랩 값을 표시하려면 부트스트랩 아래에 2~1, 000의 숫자를 입력합니다. 덴드로그램을 사용자 정의시작하려면 덴드로그램 메뉴를 조정합니다. dendrogram의 선색을 변경하려면 클릭하여 선을 수정하고 원하는 옵션을 선택합니다.덴드로그램 옆의 스프레드시트에서 정보를 플롯하려면 단추에 샘플에 대한 정보가 통합된 것을 선택합니다. 이렇게 하면 입력된 값에 따라 범주가 자체 채워지는 패널이 열립니다. 다른 실험에서 샘플을 삽입하려면 메뉴 단추를 선택하여 다른 실험에서 샘플을 삽입하고 새로 열린 패널의 방향을 따릅니다.이중분리네트워크를 사용하여 소분자 질량의 상관관계를 표시하여 샘플을 사용하여 값을 충전하는 원리 성분 분석 및 대사 협회 네트워크에 의한 데이터 시각화를 가능하게 하는 소분자 데이터 분석 페이지로 진행한다. 덴드로그램을 클릭하고 드래그하여 분석할 관심 있는 선택 샘플을 강조 표시합니다. 샘플이 강조되지 않거나 단백질 dendrogram이 생성되지 않은 경우 임의의 서브세트 또는 모든 샘플의 대사산물 협회 네트워크가 각각 나타납니다.대사 산물 연결 네트워크에서 매트릭스 미디어 공백을 빼려면 메뉴를 열어 샘플을 선택하여 빼고 빈 값으로 사용할 적절한 샘플을 선택합니다. 메뉴 표시/숨기기 MAN 설정을 열어 최고 현저및 복제율에 대해 원하는 값을 선택하고 노이즈신호와 상부 및 하부 질량 차단을 선택합니다. 작은 분자 미러 플롯을 사용하여 이러한 설정의 선택을 안내합니다.결과를 보고하려면 MAN 분석 단락을 보고하기 위한 제안 내의 텍스트를 복사하여 생성된 대사 연결 네트워크를 생성하는 데 사용되는 사용자 정의 설정을 제공합니다. 마이크로모노스포라 초코리엔시스의 6가지 변종과 바실러스 서브틸리스의 2개의 얼룩은 IDBac 소프트웨어의 데이터를 사용하여 분석되었다. 원시 데이터 탭으로 시작 방향을 따라 브루커 파일을 변환하는 옵션이 여기를 클릭하고 각 데이터 집합에 대해 제공된 IDBac 지침이 따랐습니다.자동화된 변환 및 사전 처리 피크 피크 단계로, 두 실험에서 바실러스 및 마이크로모노스포라 샘플을 단일 실험으로 전송하여 결합된 IDBac 실험이 만들어졌습니다. 결과 분석에는 스펙트럼 품질을 평가하고 피크 피크 설정을 조정하는 데 유용한 미러 플롯을 사용하여 단백질 스펙트럼을 비교하는 것이 포함되었습니다. 기본 설정이 선택된 단백질 클러스터링 결과의 스크린샷이 여기에 표시됩니다.덴드로그램은 플롯의 임계값을 조정하여 착색되었습니다. 참고로 M.chokoriensis와 B.subtilis 분리를 별도로 분리하는 제네라 간의 명확한 분리입니다. 단백질 dendrogram을 가로 질러 클릭하고 드래그함으로써, 빠르게 B.subtilis 균주, 만 M.chokoriensis 균주, 그리고 모든 균주를 동시에 비교하는 신진 대사 협회 네트워크를 만들 수 있었다.이 네트워크의 주요 기능은 박테리아 사이 특화된 대사 산물 중첩의 정도의 넓은 개요를 연구원에게 제공하는 것입니다. 새 데이터로 작업할 때 IDBac의 미러 플롯을 사용하여 데이터가 합리적이고 스펙트럼이 고품질인지 확인합니다. 모든 단계에서 실험 설계 및 결과를 비판적으로 평가합니다.IDBac는 연구원이 추가 조사를 위해 미생물의 작고 다양한 라이브러리를 구축 할 수 있습니다. 이것은 크게 전통적으로 크고 중복 미생물 라이브러리와 관련된 비용을 줄일 수 있습니다. IDBac는 매우 유사한 계통 유전학 그룹 내에서 전문 대사 산물 중첩을 시각화 할 수 있기 때문에, 그것은 두 개의 전형적으로 단절 된 필드를 연결하는 연구 질문과 가설을 생성하는 데 사용할 수 있습니다.포름산은 가성이며 화학 연기 후드에서 처리해야합니다. 일부 환경 격리는 잠재적인 건강 위험을 초래할 수 있으며 모든 균주는 생물 안전 수준 2로 취급되어야 합니다.

using-open-source-maldi-tof-ms-idbac-pipeline-for-analysis-microbial

Research

연구

JoVE Journal

Biochemistry

생화학

우리는 인간의 혈청에서 낮은 분자량의 단백질과 펩티드의 선택적 회수를위한 mesoporous 실리카 박막을 기반으로 기술을 개발했습니다. 우리 mesoporous 칩 physico - 화학적 성질은 잘게 펩타이드 강화에 실질적인 컨트롤을 제공하며, 결과적으로 진단을 위해 혈청 프로테옴을 프로파일하기 위해 조정되었습니다.

Biomarker 디스커버리를위한 Mesoporous 실리카 박막의 낮은 분자량의 단백질 농축

단기 (MALDI-TOF) 질량 분석 (MS) 직접 혈액 배양액 행의 매트릭스 보조 레이저 탈착 / 이온화 시간 애플리케이션은 박테리아의 식별을 촉진. 제출 방법은 직접 혈액 배양액에서 그람 음성 박테리아의 식별을위한 신속하고 신뢰할 수있는 방법입니다.

MALDI-TOF 질량 분석기를 사용하여 혈액 배양액에서 그람 음성 박테리아의 빠른 확인

이 작업은 MALDI-TOF MS를 사용하여 박테리아를 신속하게 식별하기 위한 절차를 자세히 설명합니다. 식별 절차에는 스펙트럼 수집, 데이터베이스 구축 및 후속 분석이 포함됩니다. 유사성 계수 기반 방법과 바이오마커 기반 방법의 두 가지 식별 방법이 제시됩니다.

MALDI-TOF 질량 분석 및 사용자 지정 데이터베이스의 사용은 고유 동굴 환경 (Kartchner 동굴, AZ, USA)에 토착 박테리아의 특성을

매트릭스 보조 레이저 탈착/이온화 비행 시간 질량 분석법(MALDI-TOF MS) 및 분자 기술(16S rRNA 유전자 염기서열 분석)을 통해 일상적인 진단에서 희귀 박테리아 병원체를 식별할 수 있습니다. 이 프로토콜의 목표는 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 제공하는 두 기술의 조합에 있습니다.

16S rRNA의 유전자 시퀀싱과 MALDI-TOF MS에 의해 희귀 세균성 병원체의 식별

이 프로토콜 자연 유기 물질과 다른 생태계에서 미생물 단백질의 완전 한 쌍 특성에 culminating 보완 분석 및 omics 기술에 대 한 단일 처리량을 설명 합니다. 이 이렇게 강력한 비교 대사 경로 및 변환을 설명 하는 온실 가스 생산 및 환경 변화에 대 한 응답을 예측에 대 한 중요 한 식별 수 있습니다.

복잡 한 자연 유기 물질 혼합물을 특성화에 대 한 단일 처리량 보완 고해상도 분석 기법

결합된 전구체 동위원소 라벨링 및 동위원소 태그(cPILOT)는 사용 가능한 동면 태그와 함께 동시에 분석할 수 있는 샘플 수를 증가시킬 수 있는 향상된 샘플 멀티플렉스 전략입니다. 로봇 플랫폼의 통합은 실험 처리량, 재현성 및 정량적 정확도를 크게 증가시켰습니다.

결합된 전구체 이소토픽 라벨링 및 동서성 태그(cPILOT)를 사용하여 자동화된 샘플 멀티플렉스

여기서 우리는 MALDI-TOF-TOF 탠덤 질량 분광법 및 하향식 프로테오믹 분석을 사용하여 사내에서 개발된 단백질을 신속히 서열화한 병원성 박테리아에 의해 생성되는 단백질의 신속한 식별을 위한 프로토콜을 제시합니다. 메타안정 단백질 이온 단편 때문에 아파르트산 효과 및 이러한 특이성은 단백질 식별을 위해 이용된다.

MALDI-TOF-TOF-MS/MS 및 하향식 프로테오믹 분석을 사용하여 대장균에 있는 항균 면역 단백질의 식별

매트릭스 보조 레이저 탈착/이온화 이미징 질량 분석법을 통해 한천 기반 박테리아 거대 콜로니 분석을 위한 새로운 샘플 준비 방법이 시연됩니다.

감염 중 한천 및 조직에서 자란 박테리아 집락의 이미징 질량 분석 분석을 통한 미생물 협력 조사

이 프로토콜은 배양체학과 MALDI-TOF MS를 결합하여 유제품의 미생물 구성을 신속하고 비용 효율적으로 평가할 수 있습니다. 기존 배양 방법보다 짧은 처리 시간으로 16S rRNA 시퀀싱에 필적하는 분류 결과를 제공합니다.

MALDI 접근법 을 통한 박테리아 단백질체학 프로파일링을 이용한 낙농장의 미생물 안전성 평가

샘플 건조 공정 중에 기판의 온도를 조절하여 MALDI 질량 분석기에서 이온 이질성 신호 공간을 감소시키는 프로토콜이 설명된다.

양적 응용 프로그램에 대한 균일 MALDI 시료의 제조

배우세요 MALDI TOF-MS 기반 IDBac 파이프라인을 사용하여 미생물 단백질과 특수 대사 산물 데이터를 분석하는 방법. 이 오픈 소스 도구는 세균 분리주를 신속하게 식별하고 생태학 및 약물 발굴 연구에 활용할 수 있습니다.

미생물 단백질 및 특수 대사 산물 데이터 분석을 위한 오픈 소스 MALDI TOF-MS IDBac 파이프라인 사용

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