Summary
IDBac एक खुला स्रोत मास स्पेक्ट्रोमेट्री आधारित bioinformatics पाइप लाइन है कि दोनों बरकरार प्रोटीन और विशेष चयापचय स्पेक्ट्रम से डेटा एकीकृत, जीवाणु कालोनियों से स्क्रैप सेल सामग्री पर एकत्र है. पाइप लाइन शोधकर्ताओं को तेजी से putative वर्गीकरण समूहों में जीवाणु कालोनियों के हजारों करने के लिए सैकड़ों को व्यवस्थित करने की अनुमति देता है, और आगे उन्हें विशेष चयापचय उत्पादन के आधार पर अंतर.
Abstract
जीवाणु phylogeny और पोषक तत्व agar पर बढ़ रही बैक्टीरियल कालोनियों के विशेष चयापचय उत्पादन के बीच संबंधों की कल्पना करने के लिए, हम IDBac-एक कम लागत और उच्च throughput मैट्रिक्स की मदद से लेजर desorption/ समय के उड़ान मास स्पेक्ट्रोमेट्री (मालदी-TOF एमएस) bioinformatics पाइप लाइन. IDBac सॉफ्टवेयर गैर विशेषज्ञों के लिए बनाया गया है, स्वतंत्र रूप से उपलब्ध है, और जीवाणु कालोनियों के हजारों करने के लिए कुछ का विश्लेषण करने में सक्षम. यहाँ, हम MALDI-TOF एमएस विश्लेषण, एमएस साधन आपरेशन, और आईडीबीसी में डेटा प्रसंस्करण और दृश्य के लिए जीवाणु कालोनियों की तैयारी के लिए प्रक्रियाओं को प्रस्तुत करते हैं। विशेष रूप से, हम उपयोगकर्ताओं को निर्देश कैसे प्रोटीन एमएस उंगलियों के निशान के आधार पर dendrograms में बैक्टीरिया क्लस्टर और interactively चयापचय एसोसिएशन नेटवर्क (MANs) विशेष चयापचय डेटा से बनाने के लिए.
Introduction
बैक्टीरिया समारोह का अध्ययन करने वाले शोधकर्ताओं के लिए एक प्रमुख बाधा जल्दी और एक साथ एक सूक्ष्मजीव की वर्गीकरण पहचान और विशेष चयापचयों का उत्पादन करने की क्षमता का आकलन करने की क्षमता है। यह जीवाणु phylogeny और पर्यावरण से अलग बैक्टीरिया के बहुमत में विशेष चयापचय उत्पादन के बीच संबंधों को समझने में महत्वपूर्ण प्रगति को रोका गया है. हालांकि एमएस आधारित तरीकों है कि समूह और बैक्टीरिया की पहचान करने के लिए प्रोटीन उंगलियों के निशान का उपयोग अच्छी तरह से वर्णित हैं1,2,3,4, इन अध्ययनों को आम तौर पर अलग के छोटे समूहों पर प्रदर्शन किया गया है, एक प्रजाति-विशिष्ट तरीके से। महत्वपूर्ण बात, विशेष मेटाबोलाइट उत्पादन, पर्यावरण में माइक्रोबियल समारोह का एक प्रमुख चालक के बारे में जानकारी, इन अध्ययनों में शामिल नहीं किया गया है. सिल्वा एट अल.5 हाल ही में एक व्यापक विशेष चयापचयों और वर्तमान bioinformatics बाधाओं को दूर करने के लिए सॉफ्टवेयर की कमी का विश्लेषण करने के लिए MALDI-TOF एमएस के underuse विवरण इतिहास प्रदान की है. इन कमियों को दूर करने के लिए, हमने आईडीबीएसी, एक जैव सूचना विज्ञान पाइपलाइन बनाई जो मालदी-टीओएफ एमएस6के रैखिक और रिफ्लेकरॉन दोनों तरीकों को एकीकृत करती है। यह उपयोगकर्ताओं को क्रमशः प्रोटीन और विशेष मेटाबोलाइट एमएस उंगलियों के निशान के आधार पर बैक्टीरियल आइसोलेट को तेजी से कल्पना और अंतर करने की अनुमति देता है।
IDBac लागत प्रभावी, उच्च throughput है, और आम उपयोगकर्ता के लिए बनाया गया है. यह स्वतंत्र रूप से उपलब्ध है (chasemc.github.io/IDBac), और केवल एक MALDI-TOF बड़े पैमाने पर स्पेक्ट्रोमीटर के लिए उपयोग की आवश्यकता है (रिफ्रैक्ट्रॉन मोड विशेष चयापचय विश्लेषण के लिए आवश्यक हो जाएगा). नमूना तैयारी सरल पर निर्भर करता है "विस्तृत प्रत्यक्ष हस्तांतरण" विधि7,8 और डेटा लगातार रैखिक के साथ एकत्र कर रहे हैं और एक एकल MALDI-लक्ष्य स्थान पर reflectron अधिग्रहण. IDBac के साथ, नमूना तैयारी, डेटा अधिग्रहण, और डेटा दृश्य सहित चार घंटे के तहत कालोनियों के सैकड़ों के putative phylogeny और विशेष चयापचय उत्पादन का विश्लेषण करने के लिए संभव है। यह बैक्टीरिया की पहचान करने के पारंपरिक तरीकों पर एक महत्वपूर्ण समय और लागत लाभ प्रस्तुत करता है (जैसे जीन अनुक्रमण के रूप में), और चयापचय उत्पादन का विश्लेषण (तरल क्रोमैटोग्राफी-मास स्पेक्ट्रोमेट्री [LCMS] और इसी तरह के क्रोमैटोग्राफी तरीकों).
रैखिक मोड विश्लेषण में प्राप्त डेटा का उपयोग करना, IDBac प्रोटीन स्पेक्ट्रम की संबंधितता का प्रतिनिधित्व करने के लिए पदानुक्रम क्लस्टरिंग कार्यरत हैं. चूंकि स्पेक्ट्रम ज्यादातर आयनित राइबोसोमल प्रोटीन का प्रतिनिधित्व करते हैं, वे एक नमूने में मौजूद जातिवृत् तीय विविधता का एक प्रतिनिधित्व प्रदान करते हैं। इसके अलावा, IDBac विशेष मेटाबोलाइट उंगलियों के निशान मेटाबोलाइट एसोसिएशन नेटवर्क (एमएन) के रूप में प्रदर्शित करने के लिए रिफ्लेकरॉन मोड डेटा को शामिल किया गया। MANs द्विपक्षीय नेटवर्क है कि जीवाणु अलग के बीच साझा और अद्वितीय चयापचय उत्पादन के आसान दृश्य के लिए अनुमति देते हैं. IDBac मंच शोधकर्ताओं दोनों प्रोटीन और विशेष चयापचय डेटा अग्रानुक्रम में विश्लेषण करने के लिए अनुमति देता है, लेकिन यह भी व्यक्तिगत रूप से अगर केवल एक डेटा प्रकार का अधिग्रहण किया है. महत्वपूर्ण बात, IDBac ब्रूकर और ज़ियामेन उपकरणों से कच्चे डेटा प्रक्रियाओं, साथ ही txt, टैब, सीएसवी, mzXML, और mzML. यह मैन्युअल रूपांतरण और डेटा सेट के स्वरूपण की आवश्यकता समाप्त, और काफी उपयोगकर्ता त्रुटि या एमएस डेटा के mishandling के जोखिम को कम कर देता है.
Protocol
1. MALDI मैट्रिक्स की तैयारी
- एमएस ग्रेड सॉल्वैंट्स में 10 mg/mALDI-grade, और//या पुन: क्रिस्टलीकृत जेड-साइनो-4-हाइड्रॉक्सीसिनमिक एसिड (CHCA) तैयार करें: 50% एसीटोनिट्रिल (एसीएन), 47.5% पानी (एच2ओ), 2.5% ट्राइफ्लोरोऐसीटिक एसिड (टीएफए)। उदाहरण: 100 डिग्री एल समाधान 50 डिग्री सेल्सियस ए सी एन + 47.5 डिग्री सेल्सियस एच2ओ + 2.5 डिग्री एल टीएफए + 1 मिलीग्राम CHCA
- MALDI प्लेट स्पॉट और भंवर या sonicate प्रति मैट्रिक्स समाधान के कम से कम 1 $L तैयार समाधान में जब तक (लगभग 5 मिनट sonication या कोई दिखाई ठोस).
चेतावनी: TFA एक मजबूत एसिड है कि एक रासायनिक धूआं हुड में संभाला जाना चाहिए, जबकि उचित व्यक्तिगत सुरक्षात्मक उपकरण पहने हुए, के रूप में यह संपर्क या साँस लेना के साथ त्वचा, आंखों, और वायुमार्ग को नुकसान पहुंचा सकता है.
नोट: CHCA hygroscopic और प्रकाश के प्रति संवेदनशील है और एक desiccator में एम्बर शीशियों में संग्रहीत किया जाना चाहिए. वहाँ कई MALDI मैट्रिक्स विकल्प उपलब्ध हैं. CHCA बैक्टीरिया की प्रोटीन रूपरेखा के लिए सबसे आम है, लेकिन यह भी विशेष चयापचय विश्लेषण के लिए काम करता है. मैट्रिक्स चयन व्यक्तिगत उपयोगकर्ता/प्रयोग आवश्यकताओं पर निर्भर करता है।
- MALDI प्लेट स्पॉट और भंवर या sonicate प्रति मैट्रिक्स समाधान के कम से कम 1 $L तैयार समाधान में जब तक (लगभग 5 मिनट sonication या कोई दिखाई ठोस).
2. मालदी लक्ष्य प्लेटों की तैयारी
नोट: अधिक जानकारी केलिए Sauer एट अल 7, देखें।
- मेथनॉल (HPLC ग्रेड या उच्च) के साथ MALDI प्लेट कुल्ला और नरम कागज पोंछे के साथ सूखी पोंछें। लक्ष्य प्लेटों की सफाई करते समय घर्षण ब्रश का उपयोग न करें, क्योंकि यह स्थायी रूप से लक्ष्य प्लेट की सतह को नुकसान पहुंचा सकता है।
- प्रोटीन और विशेष मेटाबोलाइट कैलिब्रैंट स्पॉट असाइन करें। समय के साथ मालदी प्लेट-अनियमितताओं और साधन बहाव के लिए खाते में समान रूप से नमूना आबादी भर में अंशांकन स्पॉट व्यवस्थित करें। अध्ययन के लिए उचित संख्या में मीडिया/मैट्रिक्स-रिक्त स्पॉट असाइन करें; इन स्थानों केवल मीडिया और मैट्रिक्स, या केवल मैट्रिक्स शामिल होंगे.
- एक बाँझ टूथपिक का उपयोग करना, एक जीवाणु कॉलोनी के एक छोटे से हिस्से को MALDI प्लेट पर उपयुक्त स्थान पर स्थानांतरित करें। जीवाणु कॉलोनी को घटनास्थल पर समान रूप से फैलाएं। जगह के रूप में संभव के रूप में फ्लैट दिखाई देना चाहिए.
नोट: यह जीवाणु कालोनियों कि अधिक mucoid / अधिक कठोर/ठोस कालोनियों के लिए, मालदी स्थान पर सेल द्रव्यमान के दृश्य समूहों को छोड़ने से बचें (चित्र1)।
चित्रा 1: MALDI-लक्ष्य प्लेट formic एसिड और MALDI मैट्रिक्स जोड़ने से पहले दो अलग अलग दिखा थाली (शीर्ष 3 स्पॉट - बैसिलस sp.; नीचे 3 स्पॉट - Streptomyces sp.). दोनों के लिए, स्तंभ 3 अतिरिक्त नमूना का प्रतिनिधित्व करता है; स्तंभ 2 नमूना की उचित मात्रा का प्रतिनिधित्व करता है; स्तंभ 1 MALDI विश्लेषण के लिए अपर्याप्त नमूने का प्रतिनिधित्व करता है। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
- एक बाँझ टूथपिक का उपयोग करके एक मैट्रिक्स /मीडिया नियंत्रण तैयार करने के लिए उचित स्थान पर agar/media की एक न्यूनतम राशि हस्तांतरण करने के लिए (ओं) MALDI प्लेट पर.
- मैट्रिक्स नियंत्रण स्पॉट सहित प्रत्येक नमूना स्थान पर 70% द्रव्यमान स्पेक्ट्रोमेट्री ग्रेड फोरमिक एसिड के 1 $L ओवरले. एसिड हवा के लिए एक रासायनिक धूआं हुड (लगभग 5 मिनट) में पूरी तरह से सूखी अनुमति दें.
चेतावनी: Formic एसिड एक कास्टिक रासायनिक है और रासायनिक धूआं हुड में संभाला जाना चाहिए. यह वायुमार्ग को नुकसान पहुंचा सकता है अगर साँस. - प्रत्येक नमूना स्थान के लिए तैयार MALDI मैट्रिक्स समाधान के 1 $L जोड़ें, साथ ही मैट्रिक्स / पूरी तरह से हवा शुष्क करने के लिए मैट्रिक्स समाधान की अनुमति दें (लगभग 5 मिनट).
नोट: यह एक desicator में थाली स्टोर करने के लिए संभव है, अंधेरे में, जब तक यह एक MALDI-TOF बड़े पैमाने पर स्पेक्ट्रोमीटर पर विश्लेषण किया जा सकता है. अनुमति प्राप्त संग्रहण समय नमूना स्थिरता के आधार पर भिन्न हो सकते हैं। - नियत अंशांकन स्थानों के लिए 0.5-1.0 $L कैलिब्रैंट जोड़ें, उसके बाद 1 $L MALDI मैट्रिक्स समाधान. मिश्रण करने के लिए ऊपर और नीचे जिसके परिणामस्वरूप समाधान पिपेट करें। सभी स्थानों को पूरी तरह से हवा सूखी करने के लिए MALDI-TOF द्रव्यमान स्पेक्ट्रोमीटर में परिचय से पहले की अनुमति दें.
नोट: प्रोटीन और विशेष मेटाबोलाइट कैलिब्रेट्स को एमडीडी आईविश्लेषण के 30 मिनट के भीतर जोड़ा जाना चाहिए, क्योंकि दोनों गिरावट के लिए अतिसंवेदनशील होते हैं।
3. डेटा अधिग्रहण
नोट: डेटा प्राप्ति के लिए सामान्य पैरामीटर तालिका 1में सूचीबद्ध हैं।
| पैरामीटर | प्रोटीन | विशेष मेटाबोलाइट |
| मास स्टार्ट (दा) | 1920 | 60 |
| मास एंड (दा) | 21000 | 2700 |
| मास डिफाल्टर (दा) | 1900 | 50 |
| शॉट | 500 | 1000 |
| आवृत्ति (Hz) | 2000 | 2000 |
| लेजर आकार | बड़े | मध्यम |
| MaxStdDev (पीपीएम) | 300 | 30 |
तालिका 1.
- इस्तेमाल किया जा रहा साधन के लिए विशिष्ट प्रोटोकॉल के बाद, दोनों प्रोटीन और विशेष चयापचय अंशांकन की स्थापना की।
- स्पेक्ट्रम प्राप्त करते समय उपयोग करने के लिए इष्टतम लेजर शक्ति और डिटेक्टर लाभ निर्धारित करने के लिए कुछ अलग लक्ष्य स्पॉट का परीक्षण करें (यह दिन-प्रतिदिन और साधन द्वारा भिन्न होगा)।
नोट: चित्र 2A और चित्रा 3A इष्टतम स्पेक्ट्रम दिखाते हैं, जबकि चित्र 2D और चित्रा 3D खराब गुणवत्ता वाले स्पेक्ट्रम के उदाहरण हैं।
चित्र 2: उदाहरण प्रोटीन स्पेक्ट्रम लेजर शक्ति और डिटेक्टर लाभ को संशोधित करने के प्रभाव को प्रदर्शित. स्पेक्ट्रा गुणवत्ता पैनल एमें सबसे अच्छा है , और पैनल सी और डीमें अपर्याप्त स्पेक्ट्रम गुणवत्ता तक कम हो जाती है . जबकि पैनल बी में स्पेक्ट्रम useable चोटियों में परिणाम हो सकता है, पैनल ए इष्टतम डेटा प्रदर्शित करता है. कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
चित्र 3: उदाहरण विशेष चयापचय स्पेक्ट्रम लेजर शक्ति और डिटेक्टर लाभ को संशोधित करने के प्रभाव को प्रदर्शित. स्पेक्ट्रा गुणवत्ता पैनल ए में सबसे अच्छा है और पैनल सी और डीमें अपर्याप्त स्पेक्ट्रम गुणवत्ता तक कम हो जाती है। जबकि पैनल बी में स्पेक्ट्रम useable चोटियों में परिणाम हो सकता है, पैनल ए इष्टतम डेटा प्रदर्शित करता है. कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
- स्पेक्ट्रम प्राप्त, एक फ़ोल्डर में प्रोटीन स्पेक्ट्रम की बचत और एक दूसरे में विशेष मेटाबोलाइट स्पेक्ट्रम, अलग फ़ोल्डर.
4. MALDI लक्ष्य प्लेट की सफाई (Sauer एट अल से adapted.7)
- अपने धारक से माल्डी लक्ष्य प्लेट निकालें और एसीटोन से कुल्ला करें।
- ट्रेस प्रोटीन और लिपिड को हटाने के लिए एक गैर घर्षण तरल साबुन से धो लें, और नरम पेपर वाइप्स/सॉफ्ट-ब्रिस्टल्ड टूथब्रश।
- साबुन को पूरी तरह से हटाने के लिए लगभग 2 मिनट के लिए डी-आयनीकृत पानी से कुल्ला करें।
- 5 मिनट के लिए पानी (HPLC ग्रेड या उच्च) में लक्ष्य प्लेट Sonicate.
- पानी (HPLC ग्रेड या उच्च) के साथ लक्ष्य प्लेट कुल्ला.
- मेथनॉल (एचपीसी सी ग्रेड या उच्चतर) के साथ लक्ष्य प्लेट कुल्ला।
5. IDBac सॉफ्टवेयर स्थापित करना
- IDBac सॉफ्टवेयर डाउनलोड करें.
नोट: स्थायी, versioned बैकअप भी डाउनलोड के लिए उपलब्ध हैं (सामग्री की तालिकादेखें). - इंस्टॉलर प्रारंभ करें और ऑन-स्क्रीन निर्देशों का पालन करने के लिए डाउनलोड किए गए "Install]IDBac.exe" डबल-क्लिक करें।
6. कच्चे डेटा के साथ शुरू
नोट: विस्तृत स्पष्टीकरण और प्रत्येक डेटा प्रसंस्करण कदम के निर्देश IDBac के भीतर एम्बेडेड हैं, हालांकि मुख्य विश्लेषण और इंटरैक्टिव आदानों नीचे वर्णित हैं.
- IDBac लॉन्च करने के लिए IDBac डेस्कटॉप शॉर्टकट डबल-क्लिक करें। IDBac डिफ़ॉल्ट रूप से परिचय टैब पर खुल जाएगा.
- IDBac के सबसे वर्तमान संस्करण (इंटरनेट पहुँच की आवश्यकता है) का उपयोग किया जा रहा है कि यह सुनिश्चित करने के लिए अद्यतन के लिए जाँच करें बटन का उपयोग करें। यदि कोई नया संस्करण उपलब्ध है, तो IDBac स्वचालित रूप से डाउनलोड और अद्यतन स्थापित करेगा, जिसके बाद IDBac पुनरारंभ करने के लिए अनुरोध करेगा।
- कच्चे डेटा टैब के साथ शुरू पर क्लिक करें और मेनू से चुनें IDBac के साथ इस्तेमाल किया जा करने के लिए डेटा का प्रकार; में app निर्देशों का पालन करके जारी है.
- डेटा फ़ाइलों के रूपांतरण और संसाधन को सेट अप करते समय, उस प्रयोग के लिए वर्णनात्मक नाम इनपुट करें जहाँ संकेत दिया गया था (चित्र 4देखें). प्रयोग बाद में वर्णानुक्रम में प्रदर्शित किए जाएंगे, इसलिए एक उपयोगी कार्यनीति समूह-विशेषता के साथ प्रयोग नाम प्रारंभ करना है (उदा., "बैसिलस-परीक्षण-प्रयोग-1"; "बैसिलस-परीक्षण]प्रयोग-2")।
चित्र 4: IDBac डेटा रूपांतरण और पूर्व प्रक्रमण कदम. IDBac खुला mzML प्रारूप और दुकानों mzML, शिखर सूची, और प्रत्येक प्रयोग के लिए एक डेटाबेस में नमूना जानकारी में कच्चे स्पेक्ट्रम धर्मान्तरित. कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
7. पिछले प्रयोगों के साथ कार्य करें
- फ़ाइलों को परिवर्तित करने और उन्हें IDBac के साथ संसाधित करने के बाद, या किसी भी समय कोई किसी प्रयोग का पुनः विश्लेषण करना चाहता है, पिछले प्रयोगों पृष्ठ के साथ कार्य पर नेविगेट करें और साथ काम करने के लिए एक प्रयोग का चयन करें ( चित्र5)।
चित्र 5: "पिछले प्रयोगों के साथ कार्य करें" पृष्ठ. विश्लेषण करने या संशोधित करने के लिए किसी प्रयोग का चयन करने के लिए IDBac के "पिछले प्रयोगों के साथ कार्य करें" पृष्ठ का उपयोग करें. कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
- (वैकल्पिक) चयनित प्रयोग को संशोधित करनेके लिए मेनू का उपयोग करके नमूनों के बारे में जानकारी जोड़ें . ऑटो-पॉप्यूलेट स्प्रेडशीट में इनपुट जानकारी और सहेजें दबाएँ (चित्र6). यह विकल्प उपयोगकर्ता को विश्लेषण के दौरान रंग कोड डेटा की अनुमति देता है.
चित्र 6: इनपुट नमूना जानकारी. "पिछले प्रयोगों के साथ काम करें" पृष्ठ उपयोगकर्ता इस आकृति का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए कृपया यहाँ क्लिक करें जैसे कि वर्गीकरण पहचान, संग्रह स्थान, अलगाव की स्थिति, आदि जैसे नमूनों के बारे में जानकारी इनपुट कर सकते हैं।
- (वैकल्पिक) पिछले प्रयोगों से नमूने स्थानांतरित करने पर क्लिक करके और दिए गए निर्देशों का पालन करके सभी, या नमूनों का एक सबसेट किसी नए या अन्य प्रयोग में स्थानांतरित करें .
चित्र 7: डेटा स्थानांतरित करें. "पिछले प्रयोगों के साथ काम करें" पृष्ठ में मौजूदा प्रयोगों और नए प्रयोगों के बीच डेटा स्थानांतरित करने का विकल्प होता है. कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
- विश्लेषण शुरू करने के लिए तैयार होने पर, साथ काम करने के लिए प्रयोग का चयन किया जाता है सुनिश्चित करें. या तो प्रोटीन डेटा विश्लेषण या छोटे अणु डेटा विश्लेषणका चयन करें ।
8. प्रोटीन डेटा विश्लेषण की स्थापना और दर्पण भूखंडों बनाने
- यदि प्रोटीन डेटा का विश्लेषण करते हैं, तो पहले प्रोटीन डेटा विश्लेषण पृष्ठ पर नेविगेट करें. शिखर-पिकिंग सेटिंग्स चुनें और प्रदर्शित दर्पण भूखंडोंके माध्यम से नमूनों के प्रोटीन स्पेक्ट्रम का मूल्यांकन करें (चित्र 8)।
नोट: दर्पण भूखंडों में, एक लाल चोटी केवल शीर्ष स्पेक्ट्रम में उस चोटी की उपस्थिति का प्रतीक है, जबकि नीले चोटियों दोनों स्पेक्ट्रम में होने वाली उन का प्रतिनिधित्व करते हैं.
चित्र 8: चुनें कि विश्लेषण के लिए चोटियों को कैसे बनाए रखा जाता है. विश्लेषण करने के लिए एक प्रयोग का चयन करने के बाद, "Protein डेटा विश्लेषण" पृष्ठ पर जाकर और बाद में खोलने "चुनें कैसे चोटियों विश्लेषण के लिए बनाए रखा जाता है" मेनू उपयोगकर्ताओं चोटियों बनाए रखने के लिए संकेत करने के लिए शोर अनुपात की तरह सेटिंग्स का चयन करने के लिए अनुमति देता है. प्रदर्शित दर्पण साजिश (या डेन्ड्रोग्राम) स्वचालित रूप से चुना सेटिंग्स को प्रतिबिंबित करने के लिए अद्यतन करेगा। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
- प्रतिकृति का प्रतिशत समायोजित करें जिसमें एक चोटी के क्रम में मौजूद होना चाहिए के लिए यह विश्लेषण के लिए शामिल किया जा करने के लिए (उदाहरण के लिए, अगर सीमा 70% के लिए सेट है और एक चोटी में होता है कम से कम 7 में होता है 10 प्रतिकृति, यह शामिल किया जाएगा).
- दृश्य मार्गदर्शन के रूप में दर्पण भूखंडों का उपयोग करना, शोर कटऑफ है कि सबसे "वास्तविक" चोटियों और कम से कम शोर बरकरार रखती है के लिए संकेत को समायोजित, ध्यान देने योग्य है कि अधिक प्रतिकृति और एक उच्च "प्रतिशत शिखर उपस्थिति" मूल्य शोर कटऑफ के लिए एक कम संकेत के चयन की अनुमति देगा.
- निम्न और ऊपरी m/z cutoffs निर्दिष्ट करें, प्रत्येक स्पेक्ट्रम के भीतर बड़े पैमाने पर मूल्यों की सीमा dictating IDBac द्वारा आगे विश्लेषण में इस्तेमाल किया जा करने के लिए.
9. प्रोटीन डेटा का उपयोग कर नमूने क्लस्टरिंग
- प्रोटीन डेटा विश्लेषण पृष्ठ के भीतर, Dendrogram टैब का चयन करें. यह उपयोगकर्ता-चयनित दूरी उपायों और क्लस्टरिंग एल्गोरिदम के अनुसार एक डेन्ड्रोग्राम में नमूने समूहीकृत करने के लिए अनुमति देता है।
- मेनू पर नमूने का चयन करें क्लिक करें और विश्लेषण में शामिल करने के लिए नमूनों का चयन करने के लिए निर्देशों का पालन करें. केवल प्रोटीन स्पेक्ट्रम वाले नमूने उपलब्ध नमूनों के भीतर प्रदर्शित किए जाएंगे (चित्र 9) .
चित्र 9: प्रदर्शित डेन्ड्रोग्राम में शामिल करने के लिए चुने गए प्रयोग से नमूने चुनें. कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
- डिफ़ॉल्ट मानका उपयोग करें या, क्लस्टरिंग सेटिंग्स चुनें केअंतर्गत, dendrogram की पीढ़ी के लिए लागू करने के लिए इच्छित दूरी और क्लस्टरिंग एल्गोरिथ्म का चयन करें।
- इनपुट के रूप में उपस्थिति/अनुपस्थिति का चयन करें. वैकल्पिक रूप से, यदि नमूनों की चोटी की ऊंचाई के बारे में आश्वस्त (जैसे, शिखर तीव्रता की परिवर्तनशीलता का आकलन करने के लिए एक अध्ययन करने के बाद), इनपुट के रूप में तीव्रता का चयन करें।
नोट: प्रकाशन के समय, IDBac क्लस्टरिंग के लिए सेटिंग्स में लचीलापन प्रदान करता है, उपयुक्त संयोजन का चयन करने के लिए उपयोगकर्ताओं पर निर्भर है। यदि इन विकल्पों से अपरिचित है, तो यह या तो एक जोड़ी के लिए सुझाव दिया है: "कोसाइन" दूरी, और "औसत (UPGMA)" क्लस्टरिंग; या B: "यूक्लिडियन" दूरी, और "Ward.D2" क्लस्टरिंग. - डेन्ड्रोग्राम पर बूटस्ट्रैप मान प्रदर्शित करने के लिए, बूटस्ट्रैप्सके अंतर्गत 2 और 1000 के बीच कोई संख्या दर्ज करें.
- परिणामों की रिपोर्ट करते समय, प्रोटीन विश्लेषण अनुच्छेद की रिपोर्ट करने के लिए सुझाव में दिए गए पाठ की प्रतिलिपि बनाएँ. यह विशिष्ट डेन्ड्रोग्राम जनरेट किया गया उपयोगकर्ता-निर्धारित सेटिंग्स प्रदान करता है।
10. प्रोटीन डेन्ड्रोग्राम को अनुकूलित करना
- डेन्ड्रोग्राम को अनुकूलित करना प्रारंभ करने के लिए, डेन्ड्रोग्राम मेनू समायोजित करें खोलें (चित्र 10).
चित्र 10: डेन्ड्रोग्राम समायोजित करें। IDBac कैसे डेन्ड्रोग्राम लग रहा है को संशोधित करने के लिए कुछ विकल्प प्रदान करता है, इन मेनू के भीतर पाया जा सकता है "Dendrogram समायोजित करें". यह रंग शाखाओं और लेबल कश्मीर-मतलब द्वारा, या द्वारा "काटने" एक उपयोगकर्ता प्रदान की ऊंचाई पर डेन्ड्रोग्राम भी शामिल है। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
- डेन्ड्रोग्राम की रेखाओं और/या लेबल्स को रंगने के लिए उपयुक्त बटन का चयन करें: लाइनों को संशोधित करने के लिए क्लिक करें या लेबल संशोधित करने के लिए क्लिक करें और इच्छित विकल्पों का चयन करें.
- डेन्ड्रोग्राम के आगे स्प्रेडशीट से जानकारी प्लॉट करने के लिए (चरण 7.2 देखें), नमूने के बारे में जानकारी शामिलकरें बटन का चयन करें. यह एक पैनल खोलेगा जहां एक श्रेणी (स्प्रैडशीट में स्तंभ) दर्ज किए गए मानों के आधार पर स्वयं-पॉप्यूलेट होगी (चित्र 11)।
चित्र 11: नमूनों के बारे में जानकारी शामिल करें. के भीतर "Dendrogram समायोजित करें" मेनू विकल्प है "नमूने के बारे में जानकारी शामिल करें". इसका चयन करने से डेन्ड्रोग्राम के बगल में नमूनों के बारे में जानकारी की साजिश रचने की अनुमति होगी। नमूना जानकारी "पिछले प्रयोगों के साथ कार्य करें" पृष्ठ में इनपुट होती है. कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
11. डेन्ड्रोग्राम में एक अलग प्रयोग से नमूने डालें
- किसी अन्य प्रयोग से नमूने सम्मिलित करने के लिए, किसी अन्य प्रयोग से नमूने सम्मिलितकरें मेनू बटन का चयन करें. नए खोले गए पैनल में दिए गए निर्देशों का पालन करें (चित्र 12)।
चित्र 12: किसी अन्य प्रयोग मेनू से नमूने सम्मिलित करें. कभी कभी यह एक और प्रयोग से नमूने की तुलना करने के लिए उपयोगी है. वर्तमान में प्रदर्शित डेन्ड्रोग्राम में शामिल करने के लिए नमूने चुनने के लिए "किसी अन्य प्रयोग से नमूने सम्मिलित करें" मेनू का उपयोग करें. कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
12. विशेष मेटाबोलाइट डेटा और मेटाबोलाइट एसोसिएशन नेटवर्क (एमएन) का विश्लेषण करना
- मेटाबोलाइट एसोसिएशन नेटवर्क (लघु-अणु) पृष्ठ पर आगे बढ़ें. यह पृष्ठ सिद्धांत घटक विश्लेषण (पीसीए) और एमएन द्वारा डेटा दृश्यावलोकन की अनुमति देता है, जो नमूने के साथ छोटे अणु m/z मानों के सहसंबंध को प्रदर्शित करने के लिए द्विपक्षीय नेटवर्कों का उपयोग करता है.
- यदि एक प्रोटीन डेन्ड्रोग्राम बनाया गया था (अनुभाग 9), यह इस पृष्ठ पर प्रदर्शित किया जाएगा के रूप में अच्छी तरह से. विश्लेषण किया जा करने के लिए ब्याज का चयन नमूने को उजागर करने के लिए डेन्ड्रोग्राम पर क्लिक करें और खींचें। यदि कोई नमूने पर प्रकाश डाला जाता है या कोई प्रोटीन डेन्ड्रोग्राम बनाया गया था, एक या तो एक यादृच्छिक सबसेट के एक आदमी या सभी नमूने दिखाई देगा, सम्मान से (चित्र 13) .
चित्र 13: छोटे अणु डेटा विश्लेषण" पृष्ठ. यदि एक dendrogram प्रोटीन स्पेक्ट्रम से बनाया गया था, यह "छोटे अणु डेटा विश्लेषण" पृष्ठ के भीतर प्रदर्शित किया जाएगा. यह पृष्ठ छोटे अणु डेटा के लिए मेटाबोलाइट एसोसिएट नेटवर्क (एमएन) और सिद्धांत घटक विश्लेषण (पीसीए) भी प्रदर्शित करेगा। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
- मैन में मैट्रिक्स/मीडिया रिक्त घटाने के लिए, मेनू खोलें एक नमूना को घटाएँ का चयन करें और रिक्त के रूप में उपयोग करने के लिए उपयुक्त नमूना चुनें.
- प्रतिकृति में शिखर उपस्थिति के प्रतिशत के लिए वांछित मूल्यों का चयन करने के लिए मेनू दिखाएँ /छुपाएँ मैन सेटिंग्स खोलें, शोर करने के लिए संकेत, और ऊपरी और निचले द्रव्यमान cutoffs, के रूप में धारा 9 में प्रोटीन स्पेक्ट्रम के लिए किया गया था. इन सेटिंग्स के चयन का मार्गदर्शन करने के लिए छोटे अणु दर्पण आदर्शियों का उपयोग करें।
- वर्तमान में प्रदर्शित किया जाता है जो MAN का डेटा सहेजने के लिए "वर्तमान नेटवर्क डेटा डाउनलोड करें" का चयन करें। इन डेटा का उपयोग IDBac के अलावा नेटवर्क विश्लेषण सॉफ़्टवेयर में किया जा सकता है.
- रिपोर्टिंग परिणामों के लिए, रिपोर्ट करने वाले MAN विश्लेषण अनुच्छेद के लिए सुझाव में पाठ की प्रतिलिपि बनाएँ. यह बनाया गया MAN जनरेट करने के लिए उपयोग किया गया यूज़र-डिफ़ाइंड सेटिंग्स प्रदान करता है।
13. डेटा साझा करना
- प्रत्येक IDBac "प्रयोग" एक एकल SQLite डेटाबेस के रूप में सहेजा जाता है. यह परिवर्तित mzML कच्चे स्पेक्ट्रम शामिल हैं, चोटियों का पता चला, और नमूने के बारे में सभी उपयोगकर्ता इनपुट जानकारी. इसलिए, IDBac प्रयोग साझा करने के लिए बस प्रयोग के रूप में एक ही नाम है कि SQlite फ़ाइल साझा करें (फ़ाइल स्थान पिछले प्रयोग के साथ कार्य पृष्ठ पर प्रदर्शित किया जाता है).
Representative Results
हम Micromonospora chokoriensis के छह उपभेदों और बैसिलस subtilisके दो उपभेदों का विश्लेषण किया, जो पहले6विशेषता थे , DOI पर उपलब्ध डेटा का उपयोग कर: 10.5281/ Raw Data Tab के साथ प्रारंभ करने में निर्देशों का अनुसरण करते हुए, हमने ब्रूकर फ़ाइलों को कनवर्ट करने के लिए यहाँ क्लिक करें विकल्प का चयन किया और प्रत्येक डेटासेट के लिए IDBac-प्रदत्त निर्देशों का पालन किया ( चित्र14).
स्वचालित रूपांतरण और प्रीप्रोसेसिंग/पीक-पीक चरणों के पूरा होने के बाद, हमने दो प्रयोगों से नमूने को एक ही प्रयोग में स्थानांतरित करके एक नया संयुक्त IDBac प्रयोग बनाने के लिए आगे बढ़ाया जिसमें बैसिलस और माइक्रोमोनोसोपोरा नमूने (चित्र 15)। परिणामस्वरूप विश्लेषण दर्पण भूखंडों का उपयोग प्रोटीन स्पेक्ट्रम की तुलना शामिल, चित्र 16में चित्र के रूप में, जो स्पेक्ट्रम की गुणवत्ता का मूल्यांकन और शिखर उठा सेटिंग्स का समायोजन करने के लिए उपयोगी था. चित्र 17 चयनित डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स के साथ प्रोटीन क्लस्टरिंग परिणामों का स्क्रीनशॉट प्रदर्शित करता है. डेन्ड्रोग्राम प्लॉट पर थ्रेशोल्ड का समायोजन करके रंगीन किया गया था (एक डॉटेड लाइन के रूप में प्रकट होता है)। नोट की जीन के बीच स्पष्ट जुदाई है, दोनों एम chokoriensis और बी subtilis अलग क्लस्टरिंग अलग से के साथ.
चित्र 18, चित्र 19, और चित्र 20 प्रोटीन डेन्ड्रोग्राम पर क्लिक करके और खींचकर उपयोगकर्ता-चयनित क्षेत्रों के एमएन उत्पन्न करने की क्षमता पर प्रकाश डालते हैं। इसके साथ ही हम केवल बी सबटिलिस उपभेदों की तुलना करने के लिए एमएन को तेजी से बना पाए (चित्र 18), केवल एम चोकोरिएन्सिस उपभेदों (चित्र 19) और सभी उपभेदों को एक साथ (चित्र 20) . इन नेटवर्कों के प्राथमिक समारोह के लिए विशेष चयापचय की डिग्री की डिग्री का एक व्यापक सिंहावलोकन के साथ शोधकर्ताओं प्रदान करने के लिए है बैक्टीरिया के बीच ओवरलैप. हाथ में इन आंकड़ों के साथ, शोधकर्ताओं को अब एक जीवाणु कॉलोनी से स्क्रैप सामग्री की केवल एक छोटी राशि से सूचित निर्णय लेने की क्षमता है.
चित्र 14: स्पेक्ट्रा प्रसंस्करण. डाउनलोड ब्रूकर ऑटोफ्लेक्स स्पेक्ट्रम परिवर्तित कर दिया और IDBac का उपयोग कर संसाधित किया गया. कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
चित्र 15: संयुक्त IDBac प्रयोग. क्योंकि Micromonospora और बैसिलस स्पेक्ट्रा अलग MALDI लक्ष्य प्लेटों पर एकत्र किए गए थे, दो प्रयोगों के बाद एक ही प्रयोग में संयुक्त थे-"Bacillus-Micromonsopora". यह "पिछले प्रयोगों के साथ काम" टैब में किया गया था, मेनू के भीतर निर्देशों का पालन "पिछले प्रयोगों से नए/अन्य प्रयोगों के लिए नमूने स्थानांतरित करें". कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
चित्र 16: तुलना. Micromonspora और बैसिलस स्पेक्ट्रा "प्रोटीन डेटा विश्लेषण" पृष्ठ के भीतर दर्पण भूखंडों का उपयोग कर तुलना की गई. अंततः, डिफ़ॉल्ट पीक सेटिंग्स चुने गए थे। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
चित्र 17: पदानुक्रमिक क्लस्टरिंग. डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स का उपयोग करके पदानुक्रमिक क्लस्टरिंग, सही रूप से बैसिलस और माइक्रोमोनोस्पोरा आइसोलेट को समूहीकृत किया गया है। डेन्ड्रोग्राम एक मनमाना ऊंचाई पर डेन्ड्रोग्राम "काटने" द्वारा रंग का था (एक डैश्ड लाइन के रूप में प्रदर्शित) और 100 बूटस्ट्रैप्स शाखाओं में विश्वास दिखाने के लिए इस्तेमाल किया। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
चित्र 18: प्रोटीन डेन्ड्रोग्राम से बैसिलस एसपी उपभेदों का चयनकरके बनाया गया मनुष्य विशेष चयापचयों के अंतर से पता चला। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
चित्र 19: प्रोटीन डेन्ड्रोग्राम से छह माइक्रोमोनोस्पोरा एसपी उपभेदों का चयन करके बनाया गया आदमी विशेष चयापचयों के अंतर उत्पादन से पता चला। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
चित्र 20: बैसिलस एसपी और माइक्रोमोनोस्पोरा के मैन विशेष चयापचयों के एक अंतर उत्पादन दिखा उपभेदों। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.
Discussion
IDBac प्रोटोकॉल विवरण जीवाणु प्रोटीन और विशेष चयापचय डेटा अधिग्रहण और अप करने के लिए 384 जीवाणु अलग 4 एच में एक एकल शोधकर्ता द्वारा विश्लेषण. IDBac के साथ जीवाणु अलग से डीएनए निकालने या तरल किण्वन शोरबा से विशेष चयापचय अर्क उत्पन्न करने और उन्हें क्रोमैटोग्राफी तरीकों का उपयोग कर विश्लेषण करने की कोई जरूरत नहीं है। इसके बजाय, प्रोटीन और विशेष चयापचय डेटा बस एक MALDI लक्ष्य प्लेट पर सीधे जीवाणु कालोनियों से सामग्री के प्रसार के द्वारा इकट्ठा कर रहे हैं. इससे वैकल्पिक तकनीकों जैसे 16S आरएनए जीन अनुक्रमण और एलसीएमएस 9 के साथ जुड़े समय और लागत को बहुत कम कर देताहै.
यह MALDI प्लेट के लिए एक मैट्रिक्स खाली और अंशांकन स्पॉट जोड़ने के लिए महत्वपूर्ण है, और हम reproducibility और सांख्यिकीय विश्वास सुनिश्चित करने के लिए प्रतिकृति की एक उचित संख्या का उपयोग करने की सलाह देते हैं. प्रतिकृतियां की संख्या प्रयोग-निर्भर होगी। उदाहरण के लिए, यदि कोई उपयोगकर्ता हजारों कालोनियों को पर्यावरणविविधता प्लेटों के संग्रह से अलग करना चाहता है, तो कम प्रतिकृतियां आवश्यक हो सकती हैं (हमारी प्रयोगशाला प्रति कॉलोनी तीन तकनीकी प्रतिकृति एकत्र करती है)। वैकल्पिक रूप से, यदि कोई उपयोगकर्ता विशिष्ट जीवाणु टैक्सा से उपभेदों का एक कस्टम डेटाबेस बनाना चाहता है ताकि अज्ञात आइसॉल के उप-जाति वर्गीकरणों को तेजी से निर्धारित किया जा सके, तो अधिक प्रतिकृतियां उपयुक्त हैं (हमारी प्रयोगशाला प्रति आठ जैविक प्रतिकृतियां एकत्र करती है तनाव)।
IDBac putative वर्गीकरण जानकारी और विशेष चयापचय उत्पादन के आधार पर उच्च से संबंधित जीवाणु अलग तेजी से अलग करने के लिए एक उपकरण है। यह पूरक या इस तरह के में गहराई से आनुवंशिक विश्लेषण के रूप में orthogonal तरीकों के लिए एक अग्रदूत के रूप में सेवा कर सकते हैं, चयापचय उत्पादन और समारोह से जुड़े अध्ययन, या परमाणु चुंबकीय अनुनाद स्पेक्ट्रोस्कोपी द्वारा विशेष चयापचय संरचना की विशेषता और / एलसी-एमएस/
विशेष चयापचय उत्पादन (IDBac MANs) जीवाणु विकास की स्थिति के लिए अत्यधिक संवेदनशील है, विशेष रूप से विभिन्न मीडिया का उपयोग कर, जो विधि की एक संभावित सीमा है. हालांकि इन लक्षणों उपयोगकर्ता द्वारा शोषण किया जा सकता है, के रूप में IDBac आसानी से विकास की स्थिति की एक किस्म के तहत विशेष चयापचय उत्पादन में मतभेद दिखा MANs उत्पन्न कर सकते हैं. यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि जबकि विशेष मेटाबोलाइट उंगलियों के निशान विकास की स्थिति से भिन्न हो सकते हैं, हमने पहले से पता चला है कि प्रोटीन उंगलियों के निशान इन चरभर में अपेक्षाकृत स्थिर रहते हैं (देखें क्लार्क एट अल.6)। जब पर्यावरण विविधता प्लेटों के साथ काम, हम विश्लेषण से पहले जीवाणु अलग शुद्ध करने के क्रम में पड़ोसी जीवाणु पार से बात संभव योगदान को कम करने की सलाह देते हैं.
अंत में, प्रोटीन एमएस उंगलियों के निशान के एक खोजा सार्वजनिक डेटाबेस की कमी अज्ञात पर्यावरण बैक्टीरिया वर्गीकृत करने के लिए इस विधि के उपयोग में एक प्रमुख कमी है. हम मन में इस के साथ IDBac बनाया है, और एक समुदाय में डेटा की स्वचालित रूपांतरण शामिल मुक्त स्रोत प्रारूप (mzML)10,11,12 और सॉफ्टवेयर डिजाइन खोज, साझा करने की अनुमति है, और के निर्माण की अनुमति कस्टम डेटाबेस. हम एक बड़े सार्वजनिक डेटाबेस बनाने की प्रक्रिया में हैं (gt; 10,000 पूरी तरह से विशेषता उपभेदों), जो प्रजातियों के स्तर के लिए कुछ अलग के वर्गीकरण के लिए अनुमति देगा, GenBank accession संख्या के लिए लिंक सहित जब उपलब्ध है.
IDBac खुला स्रोत है और कोड किसी को भी अपने डेटा विश्लेषण और दृश्य आवश्यकताओं को अनुकूलित करने के लिए उपलब्ध है. हम अनुशंसा करते हैं कि उपयोगकर्ताओं को साहित्य का एक व्यापक शरीर से परामर्श (Sauer एट अल.7, सिल्वा एट अल.5) मदद करने के लिए समर्थन और उनके प्रयोगात्मक लक्ष्यों को डिजाइन. हम पर चर्चा के लिए एक मंच की मेजबानी: https://groups.google.com/forum/#!forum/idbac और एक पर सॉफ्टवेयर के साथ मुद्दों की रिपोर्ट करने का एक साधन: https://github.com/chasemc/IDBacApp/issues.
Disclosures
लेखकों को खुलासा करने के लिए कुछ भी नहीं है.
Acknowledgments
यह काम राष्ट्रीय सामान्य चिकित्सा विज्ञान अनुदान R01 GM125943, नेशनल ज्योग्राफिक अनुदान CP-044R-17 द्वारा समर्थित किया गया था; आइसलैंडिक अनुसंधान कोष अनुदान 152336-051; और शिकागो स्टार्टअप फंड में इलिनोइस विश्वविद्यालय. इसके अलावा, हम निम्नलिखित योगदानकर्ताओं को धन्यवाद: डॉ अमांडा Bulman MALDI-TOF एमएस प्रोटीन अधिग्रहण मानकों के साथ सहायता के लिए; अल्फा-साइनो-4-हाइड्रोक्सीसिनमिक एसिड मैट्रिक्स (सीएचसीए) को पुन: क्रिस्टलीकृत करने के लिए डॉ टेरी मूर और डॉ अतुल जैन।
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Acetonitrile | Fisher | 60-002-65 | LC-MS Ultra CHROMASOLV |
| Autoflex Speed LEF MALDI-TOF instrument | Bruker Daltonics | ||
| Bruker Daltonics Bacterial test standard | Fisher | NC0884024 | Bruker Daltonics 8604530 |
| Bruker Peptide Calibration standard | Fisher | NC9846988 | Bruker Daltonics 8206195 |
| Formic Acid | Fisher Chemical | A117-50 | 99.5+%, Optima LC/MS Grade |
| MALDI-TOF target Plate | Bruker Daltonics | ||
| Methanol | Fisher Chemical | A456-500 | Optima LC/MS Grade |
| Toothpicks | any is ok | ||
| Trifluoroacetic acid | Fisher | AC293810010 | 99.5%, for biochemistry, ACROS Organics |
| Water | VWR | 7732-18-5 | LC-MS |
| α-Cyano-4-hydroxycinnamic acid | Sigma | 28166-41-8 | (C2020-25G) ≥98% (TLC), powder |
References
- Sandrin, T. R., Goldstein, J. E., Schumaker, S. MALDI TOF MS profiling of bacteria at the strain level: A review. Mass Spectrometry Reviews. 32 (3), 188-217 (2013).
- Cain, T. C., Lubman, D. M., Weber, W. J., Vertes, A. Differentiation of bacteria using protein profiles from matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry. Rapid Communications in Mass Spectrometry. 8 (12), 1026-1030 (1994).
- Holland, R. D., Wilkes, J. G., et al. Rapid identification of intact whole bacteria based on spectral patterns using matrix-assisted laser desorption/ionization with time-of-flight mass spectrometry. Rapid Communications in Mass Spectrometry. 10 (10), 1227-1232 (1996).
- Rahi, P., Prakash, O., Shouche, Y. S. Matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass-spectrometry (MALDI-TOF MS) based microbial identifications: challenges and scopes for microbial ecologists. Frontiers in Microbiology. 7, 1359 (2016).
- Silva, R., Lopes, N. P., Silva, D. B. Application of MALDI mass spectrometry in natural products analysis. Planta Medica. 82, 671-689 (2016).
- Clark, C. M., Costa, M. S., Sanchez, L. M., Murphy, B. T. Coupling MALDI-TOF mass spectrometry protein and specialized metabolite analyses to rapidly discriminate bacterial function. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 115 (19), 4981-4986 (2018).
- Freiwald, A., Sauer, S. Phylogenetic classification and identification of bacteria by mass spectrometry. Nature Protocols. 4 (5), 732-742 (2009).
- Schulthess, B., Bloemberg, G. V., Zbinden, R., Böttger, E. C., Hombach, M. Evaluation of the Bruker MALDI Biotyper for identification of Gram-positive rods: development of a diagnostic algorithm for the clinical laboratory. Journal of Clinical Microbiology. 52 (4), 1089-1097 (2014).
- Schumann, P., Maier, T. MALDI-TOF mass spectrometry applied to classification and identification of bacteria. Methods in Microbiology. 41, 275-306 (2014).
- Chambers, M. C., Maclean, B., et al. A cross-platform toolkit for mass spectrometry and proteomics. Nature Biotechnology. 30 (10), 918-920 (2012).
- Kessner, D., Chambers, M., Burke, R., Agus, D., Mallick, P. ProteoWizard: open source software for rapid proteomics tools development. Bioinformatics. 24 (21), 2534 (2008).
- Martens, L., Chambers, M., et al. mzML-a community standard for mass spectrometry data. Molecular & Cellular Proteomics. 10 (1), (2011).
