Yöntem makalesi

MALDI-TOF Kütle Spektrometresi ve Özel Veritabanı kullanımı Benzersiz Mağarası Çevre (Kartchner mağaraları, AZ, ABD) Yerli Bakteriler niteleyin için

DOI:

10.3791/52064

⸱

2 Ocak 2015

 ,  ,  , 
1School of Mathematical and Natural Sciences, Arizona State University, 2Applied Maths NV

Bu makalede

Özet

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu çalışma, MALDI-TOF MS kullanarak bakterilerin hızlı bir şekilde tanımlanması için prosedürleri detaylandırır. Tanımlama prosedürleri, spektrum toplama, veri tabanı oluşturma ve takip analizlerini içerir. Benzerlik katsayısına dayalı ve biyobelirteç tabanlı yöntemler olmak üzere iki tanımlama yöntemi sunulmuştur.

Özet

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

MALDI-TOF kütle spektrometresinin, cins ve türdeki bakterilerin ve bazı durumlarda suş seviyelerinin tanımlanması için hızlı ve güvenilir bir araç olduğu gösterilmiştir. Tanımlamayı kolaylaştırmak için ticari olarak mevcut ve açık kaynaklı yazılım araçları geliştirilmiştir; Bununla birlikte, literatürde evrensel/standartlaştırılmış bir veri analizi hattı tanımlanmamıştır. Burada, bir MALDI-TOF kütle spektrometresi kullanarak bakteri tanımlama prosedürlerinin kapsamlı ve ayrıntılı bir gösterimini sunuyoruz. Kütle spektrumları, Kartchner Mağaraları, AZ, ABD'den izole edilen 15 farklı bakteriden toplandı ve 16S rDNA dizilimi ile tanımlandı. Veritabanları BioNumerics 7.1'de oluşturulmuştur. Küme analizleri, tepe eşleştirme ve istatistiksel analizler dahil olmak üzere kütle spektrumlarının takip analizleri yapıldı. Tanımlama, bu 15 bakteriden rastgele seçilen kör kodlu örnekler kullanılarak gerçekleştirildi. Benzerlik katsayısına dayalı ve biyobelirteç tabanlı yöntemler olmak üzere iki tanımlama yöntemi sunulmaktadır. Sonuçlar, her iki tanımlama yönteminin de bakterileri tür düzeyinde tanımlayabildiğini göstermektedir.

Giriş

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Matris destekli lazer desorpsiyon/iyonizasyon uçuş süresi (MALDI-TOF) kütle spektrometresinin (MS), cins, tür ve bazı durumlardasuş seviyeleri 1-4'teki bakterilerin tanımlanması için hızlı ve güvenilir bir araç olduğu gösterilmiştir. MALDI-TOF MS, hücre yüzeylerinden, hücre içi zarlardan ve bakteri bütün hücrelerinden veya protein ekstraktlarından ribozomlardan kaynaklanan biyolojik molekülleri (tipik olarak proteinler) iyonize eder1,5. Elde edilen tepeler, analiz edilen bakterilerin karakteristik desenlerini veya "parmak izlerini" oluşturur1. Bakterilerin tanımlanması, bu kütle-yük "parmak izlerine" dayanır.

En sık kullanılan tanımlama stratejilerinden ikisi kütüphane tabanlı ve biyoinformatik tabanlı stratejilerdir1. Kütüphane tabanlı yaklaşımlar, bilinmeyenlerin kütle spektrumlarının, tanımlama için veritabanlarında/kütüphanelerde bilinen bakterilerin daha önce toplanan kütle spektrumlarıyla karşılaştırılmasını içerir. BioNumerics, Biotyper ve SARAMIS yazılım paketleri gibi ticari olarak temin edilebilen yazılımların yanı sıra SpectraBank6 gibi açık kaynaklı yazılım araçları, bilinmeyenlerin kütle spektrumları ile referans bakteriler arasındaki benzerliğin karşılaştırılmasını ve ölçülmesini kolaylaştırmak için mevcuttur. Biyoinformatik tabanlı yaklaşımlar genellikle tanımlama için tam olarak dizilenmiş bakteri genomlarına dayanır. Belirli piklerin biyolojik doğasının tanımlanmasını içermeyen kütüphane tabanlı yaklaşımların aksine, biyoinformatik tabanlı yaklaşımlar protein tanımlamasını içerir1.

Son MALDI parmak izine dayalı çalışmaların çoğu, bakterileri tanımlamak için kütüphane tabanlı yaklaşımlar kullanmıştır1. Kütüphane tabanlı yaklaşımlar, veri tabanlarının oluşturulmasını ve kütle spektrumları arasındaki benzerliğin karşılaştırılmasını gerektirir. Çalışmalar, ortam3,7, yetiştirme süresi8, numune hazırlama yöntemi3 ve kullanılan matris9 gibi birçok deneysel prosedürün elde edilen kütle spektrumlarını etkilediğini göstermektedir. Ayrıca, yakından ilişkili bazı türler ve suşlar, yalnızca ince farklılıklarla spektrumlar üretir. Bu nedenle, kütüphane tabanlı yaklaşımlar, kopyalar arasında yüksek oranda tekrarlanabilir kütle spektrumları oluşturmak için titizlikle standartlaştırılmış prosedürler gerektirir. Protokollerdeki küçük değişiklikler, özellikle alt türler vesuş seviyeleri 1,3,10'da tanımlamanın etkinliğini tehlikeye atabilir. Ancak, ne üretici tarafından sağlanan referans veritabanları ne de bildirilen özel veritabanları, veritabanı oluşturma ve/veya bir veri analizi boru hattının uygulanması için görsel olarak belgelenmiş prosedürleri içermez. Bu nedenle, bu çalışmanın amacı, MALDI-TOF MS kullanarak kütüphane tabanlı bakteri tanımlaması için kapsamlı ve ayrıntılı bir prosedür geliştirmek, uygulamak ve göstermekti.

Bu gösterimde, karstik bir ortamdan (Kartchner Cavern, AZ, ABD) izole edilen 15 bakterinin kütle spektrumları toplandı ve bir model veritabanı oluşturmak için yazılıma aktarıldı. Veri işleme ve analiz hattı, model veritabanı kullanılarak detaylandırıldı. Son olarak, bu 15 bakteriden rastgele seçilen kör kodlu bakterilerin kütle spektrumları tekrar toplandı ve tanımlama için model veri tabanındaki referans spektrumları ile karşılaştırıldı. Sonuçlar, bakterilerin benzerlik katsayılarına veya potansiyel biyobelirteçlere/tepe sınıflarına dayalı olarak doğru bir şekilde tanımlanabileceğini göstermektedir.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Protokol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Dikkat: Herhangi bir ortamdan kimliği belirsiz bakteriler patojenik olabilir ve uygun biyogüvenlik protokollerini kullanarak dikkatle ele alınması gerekir. Canlı kültürlerle çalışmak Biyolojik Güvenlik Seviyesi 2 (BSL-2) prosedürler kullanılarak Sınıf II biyogüvenlik kabini yapılmalıdır. BSL-2 prosedürleri hakkında daha fazla bilgi sayfaları 33-38 "Mikrobiyolojik ve Biyomedikal Laboratuvarlar, Biyogüvenlik" CDC / NIH başlıklı el kitabında, mevcuttur. Belge online kullanılabilir http://www.cdc.gov/biosafety/publications/bmbl5/BMBL.pdf . Laboratuar kat / önlük, gözlük, ve nitril veya lateks eldiven dahil olmak üzere uygun kişisel koruyucu ekipman (KKE), giyilmelidir. Standart mikrobiyolojik uygulamalar ve önlemler takip edilmelidir, ve biyolojik tehlikeli atıklar uygun atılmalıdır.

Bu tasvirde kullanılan bakteriler Kartchner Caverns izole edilmiştir,AZ, ABD, kuru speleothem, akış taş, nemli speleothem ve sarkıt damla (Tablo 1) olmak üzere dört ortamlarda, gelen. Tüm izolatlar 16S rDNA sekanslama ile tanımlanır ve% 25 gliserol-R2 B ortamında -80 ° C 'de muhafaza edilmiştir. Bütün deneyler, oda sıcaklığında tamamlanmıştır.

Not: Biz veritabanı inşaat ve bilinmeyenler kütle spektrumları için kütle spektrumları elde etmek aynı numune hazırlama yöntemi kullanmanızı öneririz. Numune hazırlama yöntemi, spektrum kalitesi ve tekrarlanabilirlik 3 etkiler, daha önce gösterilmiştir. Farklı bir örnek hazırlama yöntemi kullanılarak istenen (soy düzeyinde, örneğin,) bilinmeyenler yanlış kimlik, özellikle yüksek taksonomik çözünürlük neden olabilir.

MALDI Hedef 1. Biriktirme

Dikkat: Birçok protokol protein ekstreleri guid uygun olarak kullanılabilir olması gerekir asitler ve organik çözücülerin kullanımını gerektirmez elde etmek üzerekendi Malzemeler Güvenlik Bilgi Formları (MSDS) yer alan rehber ilkeleriniz ve bilgi. Uygun KKD giyilmelidir ve kullanılan kimyasalların türüne ve hacmine bağlı olarak değişiklik olacaktır (örn, asetonitril gibi zehirli, yanıcı solventler önemli miktarlarda, çalışırken / önlük, eldiven, koruyucu gözlük ve solunum koruma kullanılması gerekir laboratuvar mont, ve formik ve triflüoroasetik asitler gibi aşındırıcı asitler).

  1. Paslanmaz çelik MALDI hedef plaka üzerine ve kurumasına izin (uygun, daha önce açıklanan protokolleri 11-13 kullanılarak elde edilen) hiçbir canlı hücreleri içeren protein ekstresi ul Mevduat 1. 1 ul matris solüsyonuna (α-siyano-4-hidroksi-sinnamik asit çözeltisi) ile kurutuldu, bir protein ekstresi Yerleşimi ve kurutun.
  2. Her biyolojik tekrarında için, teknik çoğaltır (5 ila 20 teknik çoğaltır) uygun sayıda nokta. Burada, her bir biyolojik tekrarında için 10 teknik çoğaltır ve 3 biyolojik çoğaltır w noktaere hazırladı.
    Not: Protein ekstraksiyon numune hazırlama yöntemi kullanırken bir cilalı MALDI çelik hedef plaka kullanmanızı öneririz. Zemin çelik hedef plakaları kullanılarak yayılan ve bireysel örnek kuyuların dışında farklı örneklerinin kasıtsız karıştırma neden olabilir.
  3. Depozito 1 ul kalibrant hedef plakası üzerine standart ve kurumaya bırakın. 1 ul matris çözümü ile Yerleşimi ve kurumaya bırakın.
  4. Bir negatif kontrol olarak, hedef plaka üzerinde birikmesine 2 ul matris çözeltisi.

2. Kütle Spektrumu Toplama

  1. Bir azot lazer (λ = 337 nm) ile donatılmış bir MALDI-TOF kütle spektrometresi kullanarak ve Bruker FlexControl yazılımı kullanılarak işletilmektedir.
  2. 100 atış artışlarla 500 lazer çekim birikimi ile pozitif doğrusal modda her kitle spektrumu toplayın. 20 kV iyon kaynağı 1 gerilim ayarlayın; iyon kaynağı 2 gerilimi 18.15 kV; ve 9.05 kV objektif gerilimi. Bu parametreler enstrüman-spesifik olduğunu unutmayınve fic optimum sonuçlar elde etmek için, diğer araçlara ayarlama gerektirebilir.
  3. Şarj başına 2 ila 20 kDa gelen otomatik spektrum değerlendirilmesi için kütle-ücret aralığını ayarlayın. Sentroid pik algılama algoritması kullanın. 100 Da minimum çözünürlük eşiğini ayarlayın. 100 minimum yoğunluk eşiği ayarlayın 2 de eşik: gürültü oranı (N S) sinyali ayarlayın.

3. Veritabanı İnşaat

  1. Veritabanı tasarımı
    1. "Yeni veritabanı sihirbazını" kullanarak BioNumerics 7.1 yeni bir veritabanı oluşturun.
    2. "Deney Türleri" panelinde komutlarını kullanarak bir spektrum deney türü, örneğin, MALDI oluşturun.
    3. "Veritabanı tasarım paneli" kullanarak seviyeleri oluşturun. Kullanarak yeni seviyeleri ekle "Veritabanı" menüsünden komutu "Seviye> yeni bir seviyeye Ekle ...". Burada, "Türler" seviye "Biyolojik çoğaltmak" düzeyi "ve" Teknik çoğaltmak "seviye, respectiv oluşturmakely.
  2. İthalat ve ham kitle spektrumları önişleme
    1. "Dosya" menüsünden "Export> Kütle spektrumu" komutunu tıklayarak FlexAnalysis kullanarak txt dosyaları gibi ham kitle spektrumları verin.
    2. Teknik çoğaltır düzeyinde veritabanına ham kütle spektrumları (.txt dosyaları) İthalat.
    3. Ham kütle spektrumları preprocess.
      1. İthalat ve yeniden örnekleme (bir kuadratik uydurma algoritması kullanarak).
      2. (50 puan arasında bir boyutu olan bir dönme diski ile birlikte), bir taban çıkarır.
      3. (Bir pencere 20 puan büyüklüğü ve 10 puan beta Kaiser Pencere) gürültü [Sürekli Dalgacık Dönüşümü (CVVT)], pürüzsüz hesaplayınız, ve ikinci bir temel çıkarma (200 puan boyutu diski haddeleme) gerçekleştirin.
      4. [: 10 (N S) gürültü oranı minimum sinyal ile CWT] doruklarına algılar.
    4. Ön işleme sonra, böyle bir zirveye içeren pik listeleri gibi her kitle spektrum karakteristik desenler, kaydetmekboyutları, tepe yoğunlukları, S: veri tabanında bulunan, N, vb.
  3. Kompozit kitle spektrumları oluşturma
    1. "Analiz" menüsünden "... özetler" komutunu kullanarak ön işlenmiş spektrumları kompozit spektrumları oluşturun. Hedef seviye olarak "Biyolojik çoğaltmak" seçiniz.
    2. Burada, "Biyolojik çoğaltmak" düzeyde olduğu izolat için üç kompozit kütle spektrumları sonuçlanan, o koloni için bir kompozit kütle spektrumu elde etmek üzere aynı koloninin 10 teknik çoğaltır kütle spektrumları birleştirir.
    3. Burada, bu "Türler" düzeyinde izole için bir kompozit spektrumu oluşturmak için üç kompozit spektrumları özetler.
      Not: Kompozit spektrum teknik çoğaltır noktası-by-noktaya ortalamasıdır. Daha düşük% 95 (varsayılan ayar) ortalama bir benzerlik (Pearson korelasyon) ile çoğaltır kompozit dışındadır. Bunlar (% 75 mevcutsa, bileşik spektrumları zirveleri sadece adlandırılırdahil çoğaltır varsayılan ayar). Biyolojik çoğaltır için, bu ayarlar sırasıyla, 90 ve% 60 idi.

4. Kütle Spektrumu Veri Analizi

  1. Veritabanında girdileri seçin ve "Karşılaştırmalar" panelinde "Yeni bir karşılaştırma oluştur" komutunu tıklayarak bir karşılaştırma oluşturmak.
  2. Burada, karşılaştırmalar ve analizler göstermek için "Teknik tekrarında" ve / veya "Biyolojik çoğaltmak" seviyelerde kütle spektrumları kullanın.
  3. Benzerlik tabanlı küme analizi ve çok boyutlu ölçekleme (MDS)
    1. Renklerle grupları oluşturun. Üç biyolojik kompozit kitle spektrumları seçin ve ilgili izolat için bir grup oluşturmak için "Gruplar" menüsünden komut "seçim Oluştur yeni grup" tıklayın. Otomatik olarak bu üç kütle spektrumları için kullanılan bir renk belirleyin.
    2. Alternatif olarak, komutları kullanarak gelen renkler ile saha durumlarını tanımlamak "Bu tanımlanmış alana dayalı herhangi bir gruplaşma, bu grup için belirlenmiş aynı renk kullanan şekilde Veritabanı girişleri "paneli.
    3. Küme analizi yapın. "Kümelenme" menüsünden "küme analizi Hesapla" komutunu tıklayın. Karşılaştırma ayarları Page 1 tarihinde, "Pearson korelasyon" seçin ve varsayılan olarak diğer parametreleri bırakın. 2. sayfada, "UPGMA" seçeneğini seçin. Ardından "Finish" tıklayınız.
    4. "İstatistik" menüsünde bir MDS kullanarak komplo "Çok boyutlu ölçekleme ..." komutunu edinin.
  4. Tepe eşleştirme
    1. "Deneyler" panelinde spektrum türü "Maldi" üzerine tıklayın. Ardından "Düzen> Show görüntü" seçeneğini seçin. Spectra jel bantlar olarak gösterilmektedir.
    2. "Spectra" menüsünden "zirve eşleştirme yapın" komutunu kullanarak pik eşleştirme gerçekleştirin.
  5. Pik sınıfların tanımlanması
    1. Temel bileşen analizi (PCA) gerçekleştirin. Vurgulayın "Maldi Deneysel "deney tip" "paneli ve kullanımı" PCA gerçekleştirmek için İstatistiksel "menüsünden" komutu "Temel Bileşenler Analizi ....
    2. İki yönlü kümeleme gerçekleştirin. "Karşılaştırma" penceresinde "İstatistik> Matrix madencilik" ... tıklayınız. pik sınıflara eşleşen piklerin yoğunluğu farklı renkler (ısı haritası) kullanılarak temsil edilir.

Özel bir veritabanı ile 5. Bakteri Tanımlama

  1. Benzerlik katsayısı tabanlı yöntem
    1. Bir karşılaştırma oluşturun ve adım 4.3.3 açıklandığı gibi "Teknik çoğaltmak" düzeyinde kütle spektrumları dayalı bir dendrogram oluşturur. Benzerlik karşılaştırma için dendrogram kaydedin.
    2. "Seçili girdileri tanımlamak> Analizi" bilinmeyen bir kitle spektrumu seçin ve tıklatın. kimlik iletişim kutusu görüntülenir.
    3. "Karşılaştırma merkezli" sınıflandırıcı türü (veya depolanmış Klasmanı seçinier) ve "sonraki" butonuna tıklayınız. Bir sonraki sayfada, bir referans karşılaştırma olarak kaydedilir dendrogram seçin ve ardından "next" tıklayın.
    4. Bir tanımlama yöntemi olarak "Temel benzerlik" seçin ve sonra "next" butonuna tıklayınız.
    5. Skorlama yöntemi olarak "Maksimum benzerlik" seçiniz. Her parametre için uygun eşik değerleri ve minimum fark değerlerini yazın ve ardından "sonraki" butonuna tıklayınız.
    6. Hesaplamalar tamamlandıktan sonra, kimlik penceresi görüntülenir. "Sonuçlar" panelinde, iyi bilinmeyen maç veritabanının üyeleri listelenir.
    7. Kimlik Projeyi kaydedin ve "Kimlik projesi" panelinde "çapraz-doğrulama analizi" komutunu kullanarak kimlik doğrulamak.
  2. Potansiyel biyobelirtecin-tabanlı yöntem
    1. Pik sınıfları tanımlar. "Matrix Madencilik" penceresinde, ortak özelliklere paylaşan piklerin setleri seçmek ve speci olarak bu zirveleri tanımlamakfic zirve sınıfları (olası belirteçler) kullanarak "Spectra> zirve sınıf türleri ... Yönet" "Karşılaştırma penceresinde" de.
    2. Burada, 15 izolatın için izole her biri için özel zirve sınıfları tanımlar.
    3. Bilinmeyenlerin kütle spektrumları seçin ve daha önce tarif edildiği gibi tanımlanan tepe sınıflar bu spektrumları tepe eşleşir.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Sonuçlar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu gösteriye inşa veritabanları "Türler", "Biyolojik tekrarında" ve "Teknik tekrarında", sırasıyla (Şekil 1A), olmak üzere "Tüm seviyeler" en yüksekten en düşük seviyesine dört düzeyleri, vardı. "Teknik tekrarlanan" düzey teknik çoğaltır tüm ön işlenmiş spektrumları içeriyordu. "Biyolojik tekrarlanan" ve "Türler" düzeyleri kompozit (özet) spektrumları içeriyordu. "Tüm seviyeler" tüm teknik çoğaltmak spektrumları yanı sıra tüm kompozit spektrumları içeriyordu.

Spektrum, özetl...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Tartışma

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu gösteri karakterizasyonu ve MALDI-TOF MS ve özel veritabanı kullanılarak bakterilerin tanımlanması detaylı prosedürler gösterdi. Örneğin, geleneksel moleküler yöntemler ile karşılaştırıldığında, 16S rDNA dizileme, MALDI-TOF MS tabanlı parmak yöntemleri, çeşitli bakterilerin daha hızlı belirlenmesini kolaylaştırmaktadır. Nedeniyle sağlamlığı nedeniyle bu teknik yaygın ortamdan ve klinik 1,14-16 bakteriler, virüsler, mantarlar ve maya karakterize etmek için kullanılır. Ayrıca, MALDI-TOF, MS, bazı durumlarda,...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Açıklamalar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Yazarlar Vranckx ve Janssens, bu videoda kullanılan veri analizi yazılımının üreticisi olan Applied Maths NV'nin çalışanlarıdır. Applied Maths NV, bu videoda vurgulanan belirli yazılım modüllerinin yanı sıra bu videoyla ilişkili yayın maliyetlerinin bir kısmını sağladı.

Teşekkürler

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu çalışma, Arizona Eyalet Üniversitesi'ndeki Yeni Disiplinlerarası Sanatlar ve Bilimler Koleji, Uygulamalı Matematik NV ve Ulusal Bilim Vakfı (ROA Supplement to Award No. MCB0604300). Bu materyalde ifade edilen herhangi bir görüş, bulgu ve sonuç veya tavsiye yazar(lar)a aittir ve Ulusal Bilim Vakfı'nın görüşlerini yansıtmak zorunda değildir.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
&alfa;-siyano-4-hidroksi-sinnamik asitACROS Organics163440050≥% 97, CAS 28168-41-8
Bruker FlexControl yazılımıBruker Daltonicssürüm 3.0
Bruker FlexAnalysis yazılımıBruker Daltonicssürüm 3.0
Biyonümerik yazılımUygulamalı Matematiksürüm 7.1

Kaynaklar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Sandrin, T. R., Goldstein, J. E., Schumaker, S. MALDI TOF MS profiling of bacteria at the strain level: A review. Mass Spectrom Rev. 32 (3), 188-217 (2013).
  2. Siegrist, T. J., et al. Discrimination and characterization of environmental strains of Escherichia coli by matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry (MALDI-TOF-MS). J Microbiol Meth. 68 (3), 554-562 (2007).
  3. Goldstein, J. E., Zhang, L., Borror, C. M., Rago, J. V., Sandrin, T. R. Culture conditions and sample preparation methods affect spectrum quality and reproducibility during profiling of Staphylococcus aureus with matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry. Lett Appl Microbiol. 57 (2), 144-150 (2013).
  4. Benagli, C., et al. A rapid MALDI-TOF MS identification database at genospecies level for clinical and environmental Aeromonas strains. Plos One. 7 (10), (2012).
  5. Sauer, S., Kliem, M. Mass spectrometry tools for the classification and identification of bacteria. Nat Rev Microbiol. 8 (1), 74-82 (2010).
  6. Bohme, K., et al. SpectraBank: An open access tool for rapid microbial identification by MALDI-TOF MS fingerprinting. Electrophoresis. 33 (14), 2138-2142 (2012).
  7. Walker, J., Fox, A. J., Edwards-Jones, V., Gordon, D. B. Intact cell mass spectrometry (ICMS) used to type methicillin-resistant Staphylococcus aureus: media effects and inter-laboratory reproducibility. J Microbiol Meth. 48 (2-3), 117-126 (2002).
  8. Ruelle, V., El Moualij, B., Zorzi, W., Ledent, P., De Pauw, E. Rapid identification of environmental bacterial strains by matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry. Rapid Commun Mass Sp. 18 (18), 2013-2019 (2004).
  9. Sedo, O., Sedlacek, I., Zdrahal, Z. Sample Preparation Methods for Maldi-MS Profiling of Bacteria. Mass Spectrom Rev. 30 (3), 417-434 (2011).
  10. Swatkoski, S., Russell, S., Edwards, N., Fenselau, C. Analysis of a model virus using residue-specific chemical cleavage and MALDI-TOF mass spectrometry. Anal Chem. 79 (2), 654-658 (2007).
  11. Freiwald, A., Sauer, S. Phylogenetic classification and identification of bacteria by mass spectrometry. Nat Protoc. 4 (5), 732-742 (2009).
  12. Drevinek, M., Dresler, J., Klimentova, J., Pisa, L., Hubalek, M. Evaluation of sample preparation methods for MALDI-TOF MS identification of highly dangerous bacteria. Lett Appl Microbiol. 55 (1), 40-46 (2012).
  13. Lasch, P., et al. MALDI-TOF mass spectrometry compatible inactivation method for highly pathogenic microbial cells and spores. Anal Chem. 80 (6), 2026-2034 (2008).
  14. Usbeck, J. C., Kern, C. C., Vogel, R. F., Behr, J. Optimization of experimental and modelling parameters for the differentiation of beverage spoiling yeasts by Matrix-Assisted-Laser-Desorption/Ionization Time-of-Flight Mass Spectrometry (MALDI-TOF MS) in response to varying growth conditions. Food Microbiol. 36 (2), 379-387 (2013).
  15. Del Chierico, F., et al. MALDI-TOF MS proteomic phenotyping of filamentous and other fungi from clinical origin. J Proteomics. 75 (11), 3314-3330 (2012).
  16. Vitale, R., Roine, E., Bamford, D. H., Corcelli, A. Lipid fingerprints of intact viruses by MALDI-TOF/mass spectrometry. Bba-Mol Cell Biol L. 1831 (4), 872-879 (2013).
  17. Zhang, L., Borror, C. M., Sandrin, T. R. A designed experiments approach to optimization of automated data acquisition during characterization of bacteria with MALDI-TOF mass spectrometry. Plos One. 9 (3), (2014).
  18. Christner, M., Rohde, H., Wolters, M., Sobottka, I., Wegscheider, K., Aepfelbacher, M. Rapid identification of bacteria from positive blood culture bottles by use of matrix-assisted laser desorption-ionization time of flight mass spectrometry fingerprinting. J ClinMicrobiol. 48 (5), 1584-1591 (2010).

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Yeniden basım ve izinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya şekillerini yeniden kullanmak için izin iste

İzin iste

Etiketler

Bakteriyel Tan mlamaBioNumerics 7 1Benzerlik Katsay s Y ntemiBiyobelirte Tabanl Y ntemK meleme AnaliziPik E le tirmeK tle Spektra AnaliziK r Kodlanm rnekler

İlgili makaleler