$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Протеомика является изучение сложных биологических систем на основе анализа экспрессии белка, функции, модификации и взаимодействия 1. Некоторые методы были использованы для протеомного анализа внутреннего уха, в том числе антител микрочипов 2, двухмерным электрофорезом в геле 3-5 и Dige 6. Тем не менее, только ограниченное число белков были идентифицированы и охарактеризованы 2,7-10, по сравнению с более чем 10000 генов и выраженных тегов последовательности (ЭБТ), определенных во внутреннем ухе 11,12, MS является наиболее распространенным и всеобъемлющим техника в протеомики для белка характеристики. Анализ сложных протеомических образцов, таких как улитки, может быть сложной задачей. Тем не менее, сочетание нескольких методов разделения с МС позволяет идентифицировать большее количество пептидов и белков, из-за повышенного диапазона динамического концентрации и пиковой мощности 13. Многомерные хроматограPHY уменьшает весьма сложные белковые смеси, позволяя использование различных механизмов адсорбции. Есть два широко используемых MS подходы анализа протеома, дробовик и снизу вверх протеомика. В дробовика протеомики, смесь интактных белков ферментативно переваривается и разделены с использованием многомерного хроматографии с сильной катионообменной хроматографии (SCX), а затем обращенно-фазовой жидкостной хроматографией (ОФЖХ) 14,15. Отделенные пептиды подвергают тандемной MS и поиска в базе данных 15. Основным преимуществом этого метода является то, что тысячи белков могут быть определены в одном анализе и метод лучше подходит для мембранных белков.
В снизу вверх, смесь белок отделяется, как правило, одно-или двухмерного электрофореза, а отдельные полосы белка или пятна вырезали и переваривают с ферментом, таким как трипсин, как правило, в результате чего несколько пептидов. Тем не менее, другой более поздниелы разработан электрофоретическую подход, используемый в восходящих протеомики, является GELFrEE. Этот метод фракционируют образцов белка в жидкой фазе и делает их менее сложными до анализа. Этот метод воспроизводимым, предлагает высокое извлечение белка и уменьшает распределение высоких обильных белков в сложных белковых образцов 16. Пептиды, в результате, разделенных белков, анализируются с помощью МС, с помощью пептидной массовой дактилоскопии или тандем MS (MS / MS), для создания тегов последовательности для поиска в базе данных 17-19. Некоторые из основных преимуществ использования подхода снизу вверх являются возможность получения разделения с высоким разрешением и всеобъемлющий охват белка. Восходящие протеомика является наиболее широко используемым методом в протеомики 20, следовательно, несколько биоинформатики инструменты доступны. Кроме того, белки могут быть разделены в сложной смеси перед пищеварения, так что есть большая вероятность идентификации.
Одна из основных проблем,при помощи внутреннего уха для протеомного анализа является ее небольшой размер, ограничивается доступность и тип клеток разнообразие 21. Кроме того, ключевые белки, которые отличают его функциональность, такие как ионные каналы, перевозчиков и рецепторов, являются мембранные белки, которые могут быть трудно выделить 22. Таким образом, подготовка проб фильтр автоматизированного (ФАСП) является выгодным для протеомных анализа тканей, которые ограничены для извлечения белка и которые требуют моющие средства для растворения мембраны 23. Этот фильтр позволяет MS анализа мембраны и растворимых белков и на способность выделения пептидов от низкой молекулярной массой загрязняющих веществ 23,24.
Настоящий протокол описывает часто используемые протеомических подходы, которые объединяются и изменены, чтобы проанализировать как растворимые, так и мембранные белки и максимально увеличить количество идентификаторов белка от кохлеарного сенсорного эпителия. Мы опишем с помощью дробовика протеомики с ФАСП мульти-дайджестион, ионообменной хроматографии, с высоким разрешением МС, и анализ данных. Кроме того, мы опишем снизу вверх протеомики с GELFrEE, FASP мульти-пищеварения, высокое разрешение MS, и анализа данных.