$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Распространенность инвазивных грибковых инфекций значительно возрастает и коррелирует с неприемлемо высокими показателями смертности, чаще всего сообщается у людей с иммунодефицитной предрасположенностью1. Криптококковые неоформаны – это пресловутый оппортунистический грибковый патоген, способный к внутриклеточному выживанию в клетках макрофага хозяина. Неадекватное противогрибковое вмешательство приводит к грибковому распространению и опасным для жизни проявлениям криптококкового менингита и менингоэнцефалита2,3. Глобальное повышение иммунокомпромиссного статуса потребовало параллельного увеличения использования противогрибковых препаратов, при котором многие грибковые виды, в том числе C. neoformans, все больше развивалисьсопротивление к 4,5,6. Поэтому крайне важно внедрить надежные и эффективные технологии для ответа на жизненно важные биологические вопросы, касающиеся ответных мер принимающей стороны на оборону и микробного патогенеза.
Новая эра технологического прогресса в масс-спектрометрии (МС), включая генерацию мощных вычислительных и биоинформатических трубопроводов, обеспечивает основу для интегративного видения для масштабного анализа исследованийхост-патогенов 7,8. Обычный патогенез-управляемый протеомный анализ обычно профилирует мнение инфекции с точки зрения хозяина или патогена, включая комплексные методологии, такие как профилирование корреляции белка, хроматография сродства в сочетании с протеомикой, и interactomics9. Исследования вирулентности опасных патогенов в принимающей системе имеют огромное клиническое значение; однако применение двойного перспективного анализа в одном эксперименте ранее считалось недостижимым. Например, точка зрения патогена к инфекции часто перегружены весьма обильные белки хозяина в результате снижения чувствительности для обнаружения низкоо изобилия грибковыхбелков 7. Кроме того, высокая сложность выборки предлагает многим целям исследовать в одной экспериментальной системе и оказывается сложной задачей для выяснения механизмов действия для конкретного патогенного белка.
Протеомика снизу вверх является популярным методом MS, который позволяет управляемой подготовки образца, в котором пептиды генерируются последовательности конкретных энзиматических пищеварения следуют жидкие хроматографии разделения, идентификации и количественной оценки MS10,11. Здесь мы представляем метод, демонстрирующий стратегию приобретения, зависящая от данных, направленную на достижение беспристрастного охвата протеома на основе инфекции или «инфекции». В частности, без этикетки количественной оценки (LF) проливает зависимость от химических или метаболических этикеток для надежной и точной идентификации изменений уровня белка через несколько протеомов, снижение обработки образцови обработки шаги 12,13. Это универсальное применение допрашивает произведенные белки в данный момент в клетке, независимой от ожидаемого производства белка; таким образом, новые идеи могут быть обнаружены, которые имеют решающее значение для инфекции.
Рабочий процесс, описанный в настоящем, оптимизирован для изучения изменений уровня белка C. неоформанов во время инфекционно-мимикряющих состояний с иммунными клетками хозяина(рисунок 1). Вместо того, чтобы полагаться на изоляцию и разделение типов клеток, этот подход извлекает хозяина и патогена протеом вместе, и использует биоинформатическое разделение с использованием двух конкретных организмов баз данных для различения видового производства белка. Этот метод дает преимущества для неограниченного числа образцов, которые будут обработаны без дополнительных дорогостоящих подготовительных шагов, необходимых в изотопных исследованиях маркировки или фракциоции. Кроме того, этот рабочий процесс поддерживает оптимизированные протоколы извлечения белка, переносяные в широкий спектр грибковых и бактериальных патогенов, способных нацеливаться и заражать иммунные клетки хозяина. В целом, в этом протоколе излагаются шаги для завершения беспристрастной извлечения белка и обработки образцов для MS с высоким разрешением, а затем данные и статистический анализ, способный обеспечить богатые знания грибковых белков, важных для инфекции в сочетании с всеобъемлющим профилированием ответной меры защиты хозяина.