$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Биомаркеры в спинномозговой жидкости (CSF) в настоящее время превращения исследований в нейродегенеративных расстройств. В болезни Альцгеймера, наиболее распространенных нейродегенеративных расстройств, влияющих на более чем 60 миллионов человек во всем мире1,2, биомаркер триплет, состоящий из пептида амилоида бета, стабилизации микротрубочек белка Тау и фосфорилированных Тау формы, можно обнаружить болезнь с высокой чувствительностью и специфичностью и была включена в диагностических исследований критерии3. В других нейродегенеративных заболеваний, таких как болезнь Паркинсона и рассеянный склероз протеомических исследований выявили многочисленные биомаркера кандидатов, некоторые из которых в настоящее время оценки в клинические исследования4,5 ,6.
Наряду с белков СМЖ также содержит обилие эндогенного пептиды7,8,9,10,,1112. Составляя продукты расщепления многих мозга, полученных белков, эти пептиды также представляют собой потенциально важным источником болезни биомаркеров. Чтобы увеличить перечень выявленных эндогенного пептидов в человека Ликвора и включить ФГО endopeptidomic анализы в клинических исследованиях, был разработан метод для пробоподготовки и анализа LC-MS (схема краткий протокол были включены в Рисунок 1 ). Применение этого метода в недавнем исследовании привело к идентификации почти 16400 эндогенного ФГО пептидов в проб имелось спинномозговой жидкости от нескольких особей диагноз неспецифические, расширения известных endopeptidome ФГО десятикратный13. Метод при необходимости может использоваться в сочетании с Изобарический маркировки подход для количественной оценки.
Подготовка образца
Основным источником белка массы в спинномозговой жидкости является плазмы составляющих (например, альбумин и иммуноглобулины) прохождение крови мозга барьер14,15. Их высокое обилие затрудняет обнаружение низкого обильные, мозга, полученных образцов компонентов. Эндогенные пептиды могут быть легко отделены от высокой обильные протеины, тем самым позволяя значительно больший объем ФГО пептид экстракт использоваться для анализа LC-MS, тем самым позволяя обнаружения нижнего обильные пептидов.
В протоколе, представленные здесь молекулярный вес фильтрации производства (MWCO) был использован для отдельные пептиды спинномозговой жидкости от белковых фракций; метод, который был использован в нескольких предыдущих исследований8,9,10,11,12,16. Фильтрации шаг последовал автономной шаг до фракционирования RP ВЭЖХ, над градиентом высоком рН подвижная фаза. Выполнив два RP HPLC шаги в тандеме, с рН, что основное различие, разница в селективности между двумя этапами объясняется главным образом изменены пептид удержания вследствие разных пептидных обязанности государств. Применение предварительно фракционирование пептид высоком рН до LC-MS кислых условиях оказалась эффективной в повышении пептид идентификации17,18и даже превосходить для этой цели в сложных биологических по сравнению с более ортогональных разделения режимов19, как сильный Кот ионного обмена (SCX) и RP20образцов. Сократить время анализа, была использована схема объединения, объединения каждые 12 дробьй (например, дроби 1, 13, 25, 37 и 49), который благодаря высокой разрешающей способности RP HPLC по-прежнему в значительной степени избежать совместное Элюирующий пептидов из различных фракций в LC-MS шаг20,21.
Идентификация пептидов
Идентификация пептидов в peptidomic исследованиях отличается от протеомических исследований в том, что нет фермента расщепление может быть указано в поиск по базе данных, и как следствие, показатели идентификации обычно ниже11. Недавнее исследование13 показал, что уровень идентификации эндогенного пептиды, полученные с Sequest и талисман существенно были улучшены когда скоринга алгоритм программы соответствующего программного обеспечения по умолчанию была изменена с помощью адаптивного скоринга алгоритм, кофеварки, указав, что оптимальные алгоритмы скоринга для эндогенного пептиды отличается от tryptic пептидов13. В этом исследовании, идентификации на основе автоматического пептид de novo виртуализации с помощью программного обеспечения ПИКОВ (BSI) был найден будет дополнять два фрагмента Ион отпечатков пальцев-на основе поисковых систем, что приводит к значительно больший набор определенных пептиды.