Name: MALDI-TOF Kütle Spektrometresi ve Özel Veritabanı kullanımı Benzersiz Mağarası Çevre (Kartchner mağaraları, AZ, ABD) Yerli Bakteriler niteleyin için (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2015-01-02T15:00:00.000+00:00
Duration: 11 min 9 s
Description: Öğrenin, MALDI-TOF kütle spektrometresi ve özel veritabanı kullanarak mağara ortamından izole edilmiş bakterileri hızlı ve doğru şekilde nasıl tanımlayacağınızı. Bu yöntem mikrobiyolojik araştırmalar için güvenilir sonuçlar sunar.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

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.

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 &quot;Mikrobiyolojik ve Biyomedikal Laboratuvarlar, Biyogüvenlik&quot; CDC / NIH başlıklı el kitabında, mevcuttur. Belge online kullanılabilir <a href="http://www.cdc.gov/biosafety/publications/bmbl5/BMBL.pdf">http://www.cdc.gov/biosafety/publications/bmbl5/BMBL.pdf</a> . 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 &#39;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). <ol><li> 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. </li><li> 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. </li><li> Depozito 1 ul kalibrant hedef plakası üzerine standart ve kurumaya bırakın. 1 ul matris çözümü ile Yerleşimi ve kurumaya bırakın. </li><li> Bir negatif kontrol olarak, hedef plaka üzerinde birikmesine 2 ul matris çözeltisi. </li></ol> 2. Kütle Spektrumu Toplama <ol><li> Bir azot lazer (λ = 337 nm) ile donatılmış bir MALDI-TOF kütle spektrometresi kullanarak ve Bruker FlexControl yazılımı kullanılarak işletilmektedir. </li><li> 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. </li><li> 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. </li></ol> 3. Veritabanı İnşaat <ol><li> Veritabanı tasarımı <ol><li> &quot;Yeni veritabanı sihirbazını&quot; kullanarak BioNumerics 7.1 yeni bir veritabanı oluşturun. </li><li> &quot;Deney Türleri&quot; panelinde komutlarını kullanarak bir spektrum deney türü, örneğin, MALDI oluşturun. </li><li> &quot;Veritabanı tasarım paneli&quot; kullanarak seviyeleri oluşturun. Kullanarak yeni seviyeleri ekle &quot;Veritabanı&quot; menüsünden komutu &quot;Seviye&gt; yeni bir seviyeye Ekle ...&quot;. Burada, &quot;Türler&quot; seviye &quot;Biyolojik çoğaltmak&quot; düzeyi &quot;ve&quot; Teknik çoğaltmak &quot;seviye, respectiv oluşturmakely. </li></ol></li><li> İthalat ve ham kitle spektrumları önişleme <ol><li> &quot;Dosya&quot; menüsünden &quot;Export&gt; Kütle spektrumu&quot; komutunu tıklayarak FlexAnalysis kullanarak txt dosyaları gibi ham kitle spektrumları verin. </li><li> Teknik çoğaltır düzeyinde veritabanına ham kütle spektrumları (.txt dosyaları) İthalat. </li><li> Ham kütle spektrumları preprocess. <ol><li> İthalat ve yeniden örnekleme (bir kuadratik uydurma algoritması kullanarak). </li><li> (50 puan arasında bir boyutu olan bir dönme diski ile birlikte), bir taban çıkarır. </li><li> (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. </li><li> [: 10 (N S) gürültü oranı minimum sinyal ile CWT] doruklarına algılar. </li></ol></li><li> Ön işleme sonra, böyle bir zirveye içeren pik listeleri gibi her kitle spektrum karakteristik desenler, kaydetmekboyutları, tepe yoğunlukları, S: veri tabanında bulunan, N, vb. </li></ol></li><li> Kompozit kitle spektrumları oluşturma <ol><li> &quot;Analiz&quot; menüsünden &quot;... özetler&quot; komutunu kullanarak ön işlenmiş spektrumları kompozit spektrumları oluşturun. Hedef seviye olarak &quot;Biyolojik çoğaltmak&quot; seçiniz. </li><li> Burada, &quot;Biyolojik çoğaltmak&quot; 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. </li><li> Burada, bu &quot;Türler&quot; 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. </li></ol></li></ol> 4. Kütle Spektrumu Veri Analizi <ol><li> Veritabanında girdileri seçin ve &quot;Karşılaştırmalar&quot; panelinde &quot;Yeni bir karşılaştırma oluştur&quot; komutunu tıklayarak bir karşılaştırma oluşturmak. </li><li> Burada, karşılaştırmalar ve analizler göstermek için &quot;Teknik tekrarında&quot; ve / veya &quot;Biyolojik çoğaltmak&quot; seviyelerde kütle spektrumları kullanın. </li><li> Benzerlik tabanlı küme analizi ve çok boyutlu ölçekleme (MDS) <ol><li> Renklerle grupları oluşturun. Üç biyolojik kompozit kitle spektrumları seçin ve ilgili izolat için bir grup oluşturmak için &quot;Gruplar&quot; menüsünden komut &quot;seçim Oluştur yeni grup&quot; tıklayın. Otomatik olarak bu üç kütle spektrumları için kullanılan bir renk belirleyin. </li><li> Alternatif olarak, komutları kullanarak gelen renkler ile saha durumlarını tanımlamak &quot;Bu tanımlanmış alana dayalı herhangi bir gruplaşma, bu grup için belirlenmiş aynı renk kullanan şekilde Veritabanı girişleri &quot;paneli. </li><li> Küme analizi yapın. &quot;Kümelenme&quot; menüsünden &quot;küme analizi Hesapla&quot; komutunu tıklayın. Karşılaştırma ayarları Page 1 tarihinde, &quot;Pearson korelasyon&quot; seçin ve varsayılan olarak diğer parametreleri bırakın. 2. sayfada, &quot;UPGMA&quot; seçeneğini seçin. Ardından &quot;Finish&quot; tıklayınız. </li><li> &quot;İstatistik&quot; menüsünde bir MDS kullanarak komplo &quot;Çok boyutlu ölçekleme ...&quot; komutunu edinin. </li></ol></li><li> Tepe eşleştirme <ol><li> &quot;Deneyler&quot; panelinde spektrum türü &quot;Maldi&quot; üzerine tıklayın. Ardından &quot;Düzen&gt; Show görüntü&quot; seçeneğini seçin. Spectra jel bantlar olarak gösterilmektedir. </li><li> &quot;Spectra&quot; menüsünden &quot;zirve eşleştirme yapın&quot; komutunu kullanarak pik eşleştirme gerçekleştirin. </li></ol></li><li> Pik sınıfların tanımlanması <ol><li> Temel bileşen analizi (PCA) gerçekleştirin. Vurgulayın &quot;Maldi Deneysel &quot;deney tip&quot; &quot;paneli ve kullanımı&quot; PCA gerçekleştirmek için İstatistiksel &quot;menüsünden&quot; komutu &quot;Temel Bileşenler Analizi .... </li><li> İki yönlü kümeleme gerçekleştirin. &quot;Karşılaştırma&quot; penceresinde &quot;İstatistik&gt; Matrix madencilik&quot; ... tıklayınız. pik sınıflara eşleşen piklerin yoğunluğu farklı renkler (ısı haritası) kullanılarak temsil edilir. </li></ol></li></ol> Özel bir veritabanı ile 5. Bakteri Tanımlama <ol><li> Benzerlik katsayısı tabanlı yöntem <ol><li> Bir karşılaştırma oluşturun ve adım 4.3.3 açıklandığı gibi &quot;Teknik çoğaltmak&quot; düzeyinde kütle spektrumları dayalı bir dendrogram oluşturur. Benzerlik karşılaştırma için dendrogram kaydedin. </li><li> &quot;Seçili girdileri tanımlamak&gt; Analizi&quot; bilinmeyen bir kitle spektrumu seçin ve tıklatın. kimlik iletişim kutusu görüntülenir. </li><li> &quot;Karşılaştırma merkezli&quot; sınıflandırıcı türü (veya depolanmış Klasmanı seçinier) ve &quot;sonraki&quot; butonuna tıklayınız. Bir sonraki sayfada, bir referans karşılaştırma olarak kaydedilir dendrogram seçin ve ardından &quot;next&quot; tıklayın. </li><li> Bir tanımlama yöntemi olarak &quot;Temel benzerlik&quot; seçin ve sonra &quot;next&quot; butonuna tıklayınız. </li><li> Skorlama yöntemi olarak &quot;Maksimum benzerlik&quot; seçiniz. Her parametre için uygun eşik değerleri ve minimum fark değerlerini yazın ve ardından &quot;sonraki&quot; butonuna tıklayınız. </li><li> Hesaplamalar tamamlandıktan sonra, kimlik penceresi görüntülenir. &quot;Sonuçlar&quot; panelinde, iyi bilinmeyen maç veritabanının üyeleri listelenir. </li><li> Kimlik Projeyi kaydedin ve &quot;Kimlik projesi&quot; panelinde &quot;çapraz-doğrulama analizi&quot; komutunu kullanarak kimlik doğrulamak. </li></ol></li><li> Potansiyel biyobelirtecin-tabanlı yöntem <ol><li> Pik sınıfları tanımlar. &quot;Matrix Madencilik&quot; penceresinde, ortak özelliklere paylaşan piklerin setleri seçmek ve speci olarak bu zirveleri tanımlamakfic zirve sınıfları (olası belirteçler) kullanarak &quot;Spectra&gt; zirve sınıf türleri ... Yönet&quot; &quot;Karşılaştırma penceresinde&quot; de. </li><li> Burada, 15 izolatın için izole her biri için özel zirve sınıfları tanımlar. </li><li> Bilinmeyenlerin kütle spektrumları seçin ve daha önce tarif edildiği gibi tanımlanan tepe sınıflar bu spektrumları tepe eşleşir. </li></ol></li></ol>

<ol><li>Sandrin, T. R., Goldstein, J. E., Schumaker, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((MALDI+TOF+MS+profiling+of+bacteria+at+the+strain+level%3A+A+review%5BTitle%5D)+AND+%22Mass+Spectrom+Rev%22%5BJournal%5D)">MALDI TOF MS profiling of bacteria at the strain level: A review.</a> Mass Spectrom Rev. 32 (3), 188-217 (2013).</li>
<li>Siegrist, T. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Discrimination+and+characterization+of+environmental+strains+of+Escherichia+coli+by+matrix-assisted+laser+desorption%2Fionization+time-of-flight+mass+spectrometry+%28MALDI-TOF-MS%29%5BTitle%5D)+AND+%22J+Microbiol+Meth%22%5BJournal%5D)">Discrimination and characterization of environmental strains of Escherichia coli by matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry (MALDI-TOF-MS).</a> J Microbiol Meth. 68 (3), 554-562 (2007).</li>
<li>Goldstein, J. E., Zhang, L., Borror, C. M., Rago, J. V., Sandrin, T. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Culture+conditions+and+sample+preparation+methods+affect+spectrum+quality+and+reproducibility+during+profiling+of+Staphylococcus+aureus+with+matrix-assisted+laser+desorption%2Fionization+time-of-flight+mass+spectrometry%5BTitle%5D)+AND+%22Lett+Appl+Microbiol%22%5BJournal%5D)">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.</a> Lett Appl Microbiol. 57 (2), 144-150 (2013).</li>
<li>Benagli, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+rapid+MALDI-TOF+MS+identification+database+at+genospecies+level+for+clinical+and+environmental+Aeromonas+strains%5BTitle%5D)+AND+%22Plos+One%22%5BJournal%5D)">A rapid MALDI-TOF MS identification database at genospecies level for clinical and environmental Aeromonas strains.</a> Plos One. 7 (10), (2012).</li>
<li>Sauer, S., Kliem, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mass+spectrometry+tools+for+the+classification+and+identification+of+bacteria%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Rev+Microbiol%22%5BJournal%5D)">Mass spectrometry tools for the classification and identification of bacteria.</a> Nat Rev Microbiol. 8 (1), 74-82 (2010).</li>
<li>Bohme, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((SpectraBank%3A+An+open+access+tool+for+rapid+microbial+identification+by+MALDI-TOF+MS+fingerprinting%5BTitle%5D)+AND+%22Electrophoresis%22%5BJournal%5D)">SpectraBank: An open access tool for rapid microbial identification by MALDI-TOF MS fingerprinting.</a> Electrophoresis. 33 (14), 2138-2142 (2012).</li>
<li>Walker, J., Fox, A. J., Edwards-Jones, V., Gordon, D. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Intact+cell+mass+spectrometry+%28ICMS%29+used+to+type+methicillin-resistant+Staphylococcus+aureus%3A+media+effects+and+inter-laboratory+reproducibility%5BTitle%5D)+AND+%22J+Microbiol+Meth%22%5BJournal%5D)">Intact cell mass spectrometry (ICMS) used to type methicillin-resistant Staphylococcus aureus: media effects and inter-laboratory reproducibility.</a> J Microbiol Meth. 48 (2-3), 117-126 (2002).</li>
<li>Ruelle, V., El Moualij, B., Zorzi, W., Ledent, P., De Pauw, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Rapid+identification+of+environmental+bacterial+strains+by+matrix-assisted+laser+desorption%2Fionization+time-of-flight+mass+spectrometry%5BTitle%5D)+AND+%22Rapid+Commun+Mass+Sp%22%5BJournal%5D)">Rapid identification of environmental bacterial strains by matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry.</a> Rapid Commun Mass Sp. 18 (18), 2013-2019 (2004).</li>
<li>Sedo, O., Sedlacek, I., Zdrahal, Z. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Sample+Preparation+Methods+for+Maldi-MS+Profiling+of+Bacteria%5BTitle%5D)+AND+%22Mass+Spectrom+Rev%22%5BJournal%5D)">Sample Preparation Methods for Maldi-MS Profiling of Bacteria.</a> Mass Spectrom Rev. 30 (3), 417-434 (2011).</li>
<li>Swatkoski, S., Russell, S., Edwards, N., Fenselau, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Analysis+of+a+model+virus+using+residue-specific+chemical+cleavage+and+MALDI-TOF+mass+spectrometry%5BTitle%5D)+AND+%22Anal+Chem%22%5BJournal%5D)">Analysis of a model virus using residue-specific chemical cleavage and MALDI-TOF mass spectrometry.</a> Anal Chem. 79 (2), 654-658 (2007).</li>
<li>Freiwald, A., Sauer, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Phylogenetic+classification+and+identification+of+bacteria+by+mass+spectrometry%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+Protoc%22%5BJournal%5D)">Phylogenetic classification and identification of bacteria by mass spectrometry.</a> Nat Protoc. 4 (5), 732-742 (2009).</li>
<li>Drevinek, M., Dresler, J., Klimentova, J., Pisa, L., Hubalek, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Evaluation+of+sample+preparation+methods+for+MALDI-TOF+MS+identification+of+highly+dangerous+bacteria%5BTitle%5D)+AND+%22Lett+Appl+Microbiol%22%5BJournal%5D)">Evaluation of sample preparation methods for MALDI-TOF MS identification of highly dangerous bacteria.</a> Lett Appl Microbiol. 55 (1), 40-46 (2012).</li>
<li>Lasch, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((MALDI-TOF+mass+spectrometry+compatible+inactivation+method+for+highly+pathogenic+microbial+cells+and+spores%5BTitle%5D)+AND+%22Anal+Chem%22%5BJournal%5D)">MALDI-TOF mass spectrometry compatible inactivation method for highly pathogenic microbial cells and spores.</a> Anal Chem. 80 (6), 2026-2034 (2008).</li>
<li>Usbeck, J. C., Kern, C. C., Vogel, R. F., Behr, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Optimization+of+experimental+and+modelling+parameters+for+the+differentiation+of+beverage+spoiling+yeasts+by+Matrix-Assisted-Laser-Desorption%2FIonization+Time-of-Flight+Mass+Spectrometry+%28MALDI-TOF+MS%29+in+response+to+varying+growth+conditions%5BTitle%5D)+AND+%22Food+Microbiol%22%5BJournal%5D)">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.</a> Food Microbiol. 36 (2), 379-387 (2013).</li>
<li>Del Chierico, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((MALDI-TOF+MS+proteomic+phenotyping+of+filamentous+and+other+fungi+from+clinical+origin%5BTitle%5D)+AND+%22J+Proteomics%22%5BJournal%5D)">MALDI-TOF MS proteomic phenotyping of filamentous and other fungi from clinical origin.</a> J Proteomics. 75 (11), 3314-3330 (2012).</li>
<li>Vitale, R., Roine, E., Bamford, D. H., Corcelli, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Lipid+fingerprints+of+intact+viruses+by+MALDI-TOF%2Fmass+spectrometry%5BTitle%5D)+AND+%22Bba-Mol+Cell+Biol+L%22%5BJournal%5D)">Lipid fingerprints of intact viruses by MALDI-TOF/mass spectrometry.</a> Bba-Mol Cell Biol L. 1831 (4), 872-879 (2013).</li>
<li>Zhang, L., Borror, C. M., Sandrin, T. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+designed+experiments+approach+to+optimization+of+automated+data+acquisition+during+characterization+of+bacteria+with+MALDI-TOF+mass+spectrometry%5BTitle%5D)+AND+%22Plos+One%22%5BJournal%5D)">A designed experiments approach to optimization of automated data acquisition during characterization of bacteria with MALDI-TOF mass spectrometry.</a> Plos One. 9 (3), (2014).</li>
<li>Christner, M., Rohde, H., Wolters, M., Sobottka, I., Wegscheider, K., Aepfelbacher, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Rapid+identification+of+bacteria+from+positive+blood+culture+bottles+by+use+of+matrix-assisted+laser+desorption-ionization+time+of+flight+mass+spectrometry+fingerprinting%5BTitle%5D)+AND+%22J+ClinMicrobiol%22%5BJournal%5D)">Rapid identification of bacteria from positive blood culture bottles by use of matrix-assisted laser desorption-ionization time of flight mass spectrometry fingerprinting.</a> J ClinMicrobiol. 48 (5), 1584-1591 (2010).</li>
</ol>

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.

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,...

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.

<table><tbody><tr><td>&alfa;-siyano-4-hidroksi-sinnamik asit</td><td>ACROS Organics</td><td>163440050</td><td>&ge;% 97, CAS 28168-41-8</td></tr><tr><td>Bruker FlexControl yazılımı</td><td>Bruker Daltonics</td><td></td><td>sürüm 3.0</td></tr><tr><td>Bruker FlexAnalysis yazılımı</td><td>Bruker Daltonics</td><td></td><td>sürüm 3.0</td></tr><tr><td>Biyonümerik yazılım</td><td>Uygulamalı Matematik</td><td></td><td>sürüm 7.1</td></tr></tbody></table>

maldi-tof kütle spektrometresi ve Özel veritabanı kullanımı benzersiz mağarası Çevre (kartchner mağaraları, az, abd) yerli bakteriler niteleyin için

Use of MALDI-TOF Mass Spectrometry and a Custom Database to Characterize Bacteria Indigenous to a Unique Cave Environment (Kartchner Caverns, AZ, USA)

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.

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...

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.

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

MALDI-TOF mass spectrometry has been shown to be a rapid and reliable tool for identification of bacteria at the genus and species, and in some cases, ...

Bu prosedürün genel amacı, kütle spektrometresine MALDI kullanarak kütüphane tabanlı bakteri tanımlaması için ayrıntılı bir prosedür geliştirmek, uygulamak ve göstermektir. Bu, önce bir maloff kütle spektrometresi kullanılarak bakterilerin kütle spektrumlarının elde edilmesiyle gerçekleştirilir. Bu çalışmada, kostik bir ortamdan izole edilen 15 bakterinin kütle spektrumları, analiz edilen bakterilerin elde edilen tepe noktaları, karakteristik desenleri veya parmak izleri toplanmıştır.Bu kütle spektrumları daha sonra yazılıma aktarılır ve bir model veritabanı oluşturulur. Daha sonra, model veritabanındaki referans kütle spektrumları, küme analizi, tepe eşleştirme ve istatistiksel analiz kullanılarak işlenir ve analiz edilir. Son olarak, bu 15 bakteriden rastgele seçilen kör kodlu bakterilerin kütle spektrumları tekrar toplanır ve tanımlama sonuçları için model veri tabanındaki referans spektrumlarla karşılaştırılır, bakterilerin benzerlik katsayılarına veya potansiyel biyobelirteçlere ve tepe sınıflarına dayalı olarak doğru bir şekilde tanımlanabileceğini gösterir.Bu prosedüre, canlı hücre içermeyen bir mikrolitre protein ekstraktının paslanmaz çelik bir maldi hedef plakasına bırakılmasıyla başlayın ve kurumasını bekleyin. Daha sonra kurutulmuş protein ekstraktını bir mikrolitre matris çözeltisi ile kaplayın ve kurumasını bekleyin. Daha sonra kuruduktan sonra hedef plakaya bir mikrolitre CBR standardı koyun, CBR'yi bir mikrolitre matris çözeltisi ile kaplayın ve kurumasını bekleyin.Son olarak, negatif kontrol olarak hedef plakaya iki mikrolitre matris çözeltisi bırakın. Nitrojen lazerle donatılmış ve Bruker flex kontrol yazılımı kullanılarak çalıştırılan çoklu kütle spektrometresini kullanın. 100 atış artışlarıyla 500 lazer atışı biriktirerek her bir kütle spektrumunu pozitif doğrusal modda toplayın.İyon kaynağını bir voltajı 20'ye, kilovoltu iyon kaynağına, iki voltajı 18.15 kilovolta ve lens voltajını 9.05 kilovolta ayarlayın. Bu parametreler cihaza özeldir ve optimizasyon gerektirebilir. Otomatik spektrum değerlendirmesi için kütle şarj aralığını şarj başına iki ila 20 kilodalton arasında ayarlayın.Ardından minimum çözünürlük eşiğini 100 olarak ayarlayın. OID tepe algılama algoritmasını seçin. Sinyal-gürültü oranı eşiğini ikiye ve minimum yoğunluk eşiğini 100'e ayarlayın.Son olarak, veritabanı tasarımı için tepe birikimini 500 olarak ayarlayın. Yeni veritabanı sihirbazını kullanarak bio numerics 7.1'de yeni bir veritabanı oluşturun. Ardından, deney türleri panelindeki komutları kullanarak maldi gibi bir spektrum deneyi türü oluşturun.Ardından, veritabanı tasarım panelini kullanarak seviyeleri oluşturun, veritabanı menüsüne gidin ve burada seviye yeni seviye ekle komutunu kullanarak yeni seviyeler ekleyin. Tür seviyesi, biyolojik replikasyon seviyesi ve teknik seviye oluşturun. Ham kütle spektrumlarını içe aktarmak için.İlk olarak, dosya menüsünde gezinerek ve kütle spektrumunu dışa aktar komutunu tıklatarak esnek analizi kullanarak ham kütle spektrumlarını metin dosyaları olarak dışa aktarın. Daha sonra ham kütle spektrumlarını teknik kopyalar düzeyinde veritabanına aktarın. İkinci dereceden bir uydurma algoritması kullanarak içe aktararak ve yeniden örnekleyerek ham kütle spektrumlarını önceden işleyin.Ardından, 50 punto boyutunda bir yuvarlanan disk kullanarak bir taban çizgisi çıkarma işlemi gerçekleştirin, sürekli dalgacık dönüşümü veya CWT kullanarak gürültü hesaplayın. Pencere boyutu 20 nokta ve beta 10 nokta olan bir Kaiser penceresi kullanarak spektrumları düzeltin. Ardından, 200 punto boyutunda bir yuvarlanma diski kullanarak ikinci bir taban çizgisi çıkarma işlemi gerçekleştirin.Son olarak, tepe boyutları, tepe yoğunlukları ve sinyal-gürültü oranını içeren tepe listeleri gibi her bir kütle spektrumunun güvenli karakteristik modellerini önceden işledikten sonra, minimum 10 sinyal-gürültü oranıyla CWT'yi kullanarak tepe noktalarını tespit edin. Bir sonrakinde, analiz menüsündeki özetlenen komutu kullanarak önceden işlenmiş spektrumlardan kompozit kütle spektrumları oluşturun. Hedef seviye olarak biyolojik çoğaltmayı seçin. Burada.Aynı koloninin 10 teknik kopyasının kütle spektrumlarını birleştirin ve o koloni için bir kompozit kütle spektrumu elde edin, bu da biyolojik replikat seviyesinde bu izolat için üç kompozit kütle spektrumu ile sonuçlanır. Son olarak, tür düzeyinde bu izolat için bir kompozit spektrum oluşturmak için üç kompozit spektrumu özetleyin. Benzerlik tabanlı küme analizi ve çok boyutlu ölçekleme yapmak için renklerle gruplar oluşturun.İlk olarak, üç biyolojik bileşik kütle spektrumunu seçin ve ilgili izolat için bir grup oluşturmak üzere grubun menüsündeki seçimden yeni grup oluştur komutuna tıklayın. Daha sonra bu üç kütle spektrumu için otomatik olarak kullanılan bir renk tasarlayın. Kümeleme menüsünde gezinerek ve küme analizini hesapla komutunu tıklatarak küme analizi gerçekleştirin.Karşılaştırma ayarlarında, birinci sayfada, Pearson korelasyonunu seçin ve diğer parametreleri varsayılan olarak bırakın. İkinci sayfada, aritmetik ortalama ile ağırlıksız çift grubu yöntemini seçin. Ardından bitir'i tıklayın.Tepe eşleştirmeyi gerçekleştirmek için istatistikler menüsündeki çok boyutlu ölçeklendirme komutunu kullanarak çok boyutlu bir ölçeklendirme grafiği elde edin. Deneyler panelinde spektrum türü maldi'ye tıklayın. Ardından düzeni seçin.Görüntüyü göster, spektrumların bireysel zirveleri gösterilir. Ardından, tepe sınıflarını tanımlamak için spektrum menüsündeki do tepe eşleştirme komutunu kullanarak tepe eşleştirmesi gerçekleştirin, istatistik matrisine tıklayarak iki yönlü kümeleme gerçekleştirin. Madencilik. Tepe sınıflarıyla eşleşen tepe noktalarının yoğunluğu, benzerlik katsayısına dayalı yöntem kullanılarak bakterileri tanımlamak, bir karşılaştırma oluşturmak ve küme analizi için gerçekleştirilen teknik kopya düzeyinde kütle spektrumlarına dayalı bir rogram oluşturmak için bir ısı haritası olarak temsil edilir, benzerlik karşılaştırması için rogramı kaydedin.Bilinmeyen bir kütle spektrumu seçin ve analize tıklayın. Seçili girişleri tanımlayın. Kimlik iletişim kutusu görüntülenir.Karşılaştırma tabanlı sınıflandırıcı türünü seçin ve ileri'ye tıklayın. Sonraki sayfada, referans karşılaştırması olarak kaydedilen gramı seçin ve ardından İleri'ye tıklayın. Bir tanımlama yöntemi olarak temel benzerliği seçin ve tekrar ileri'ye tıklayın, puanlama yöntemi olarak maksimum benzerliği seçin.Her parametre için uygun eşik değerlerini ve en küçük fark değerlerini yazın ve ardından ileri'yi tıklatın. Hesaplamalar tamamlandıktan sonra, sonuçlar panelinde tanımlama penceresi görünür. Veritabanının bilinmeyenle en iyi eşleşen üyeleri listelenir.Kümeleme analizine dayalı bir rogram, veritabanındaki her bir izolat arasında bir benzerlik gösterir. Veri seti, her tür için üç kompozit spektrum ile 15 farklı türün spektrumlarını içerir. İki yönlü küme analizi, araştırmacıların bir tür veya bir tür içindeki suşlar için potansiyel biyobelirteçleri belirlemelerine yardımcı olabilir.Burada en yüksek yoğunluk renklerle, yeşil düşük yoğunluk ve kırmızı yüksek yoğunluk ile temsil edilir. Son olarak, bu analizlere dayanarak, bir bilinmeyenin kütle spektrumu gram ile karşılaştırılabilir ve benzerlik katsayısına dayalı bir tanımlama elde edilir.

use-maldi-tof-mass-spectrometry-custom-database-to-characterize

Research

JoVE Journal

Biology

Biyoloji

Uçuşu (MALDI-TOF) kütle spektrometresi (MS), doğrudan kan kültür çorbasına matris destekli lazer desorpsiyon / iyonizasyon zaman uygulanması bakteri tanımlanmasını hızlandırır. Sunulan yöntemi doğrudan kan kültür besi yerinden, Gram negatif bakterilerin tanımlanması için hızlı ve güvenilir bir yöntemdir.

MALDI-TOF kütle spektrometrisi kullanılarak kan kültür besi yerinden, Gram negatif bakterilerin hızlı belirlenmesi

Matris destekli lazer desorpsiyon/iyonizasyon uçuş süresi kütle spektrometresi (MALDI-TOF MS) ve moleküler teknikler (16S rRNA gen dizilimi), rutin teşhiste nadir görülen bakteriyel patojenlerin tanımlanmasına izin verir. Bu protokolün amacı, daha doğru ve güvenilir verilere yol açan her iki tekniğin kombinasyonunda yatmaktadır.

16S rRNA gen Sıralama ve MALDI-TOF MS tarafından Nadir Bakteriyel patojenlerin tanımlanması

IDBac, bakteriyel kolonilerden kazınmış hücre malzemesinde toplanan, hem bozulmamış protein hem de özel metabolit spektrumlu verileri birleştiren açık kaynaklı Kütle Spektrometrisi bazlı Biyoinformatik boru hattıdır. Boru hattı araştırmacılar hızlı bir şekilde on binlerce bakteriyel koloniler Putatif taksonom gruplara düzenlemek için izin verir ve daha fazla özel metaboliti üretimi dayalı ayırt.

Mikrobiyal protein ve özel metabolit verilerinin analizi için açık kaynak MALDı TOF-MS ıdbac Pipeline kullanma

Burada bir kütle spektrometresi güdümlü genom madenciliği protokolü oluşturulmuş ve tanımlanmıştır. Genom dizilimi bilgileri ve LC-MS/MS analizine dayanan bu analiz, kompleks mikrobiyal ve bitki özlerinden moleküllerin belirlenmesini kolaylaştırmayı amaçlamaktadır.

Yeni Doğal Ürünleri Ortaya Çıkarmak İçin Bir Araç Olarak Kütle Spektrometresi Güdümlü Genom Madenciliği

Burada, maldi-TOF-TOF tandem kütle spektrometresi ve yukarıdan aşağıya proteomik analiz kullanılarak genomik olarak sıralanmış patojenik bakteriler tarafından üretilen proteinlerin şirket içinde geliştirilen yazılımla hızlı tanımlanması için bir protokol sunuyoruz. Metastable protein iyonları, aspartik asit etkisi nedeniyle parçalanır ve bu özgüllük protein tanımlaması için yararlanılmıştır.

MALDI-TOF-TOF-MS/MS ve Yukarıdan Aşağıya Proteomik Analiz kullanılarak Escherichia coli'de Antibakteriyel Bağışıklık Proteinlerinin Tanımlanması

Matris yardımlı lazer desorpsiyon/iyonizasyon görüntüleme kütle spektrometrisi ile agara bazlı, bakteriyel makrokolonilerin analizi için yeni bir numune hazırlama yöntemi gösterilmiştir.

Enfeksiyon Sırasında Agar ve Dokuda Yetişen Bakteri Kolonilerinin Görüntüleme Kütle Spektrometrisi Analizi Yoluyla Mikrobiyal İşbirliğinin İncelenmesi

Bu protokol, kültür ürünlerini MALDI-TOF MS ile birleştirerek süt ürünlerindeki mikrobiyal bileşimin hızlı ve uygun maliyetli bir şekilde değerlendirilmesini sağlar. Geleneksel kültür yöntemlerinden daha kısa bir geri dönüş süresi ile 16S rRNA dizilimi ile karşılaştırılabilir taksonomi sonuçları sunar.

MALDI Yaklaşımı ile Bakteriyel Proteomik Profilleme Kullanılarak Süt Ürünlerinin Mikrobiyal Güvenliğinin Değerlendirilmesi

Bu video Matriks Yardımlı Lazer Desorpsiyon İyonizasyon Kütle Spektrometresi (MALDI-MS) ile peptitler ve proteinlerin analizi için bir ultra-ince matris / analit bir tabaka hazırlık göstermektedir.

MALDI Numune Hazırlama: Ultra İnce Tabaka Yöntemi

Pms2 ve / veya bütün kript olarak ERCC1 Küçültülmüş / eksik ifade kolon adenokarsinomların, muhtemelen yüksek değişkenliktir ve kanser ilerleme alanı defekti temelinde her iki tarafında 10 cm içinde sık rastlanan bir olaydır. Ku86 veya CcOI eksikliği, bu alanı defektleri çok daha az sık.

Eksik Pms2 ERCC1, Ku86 Kolon Kanseri ilerleme sırasında Alan Kusur CcOI

Kararlı İzotop Standartlar ve Anti-Peptid Antikorlar (SISCAPA) kendi proteinler için vekilleri olarak peptidler kantitatif ölçüm sağlamak için kararlı izotop dilüsyon kütle spektrometresi (MRM-MS) ile peptitler çiftler yakınlık zenginleştirme yakalayın. Burada kısmen otomatik bir biçimde manyetik parçacıklar kullanarak protokol açıklar.

Proteinler Peptid immunoaffiniti Zenginleştirme kullanarak Niceleme Kütle Spektrometresi ile birleştiğinde

Öğrenin, MALDI-TOF kütle spektrometresi ve özel veritabanı kullanarak mağara ortamından izole edilmiş bakterileri hızlı ve doğru şekilde nasıl tanımlayacağınızı. Bu yöntem mikrobiyolojik araştırmalar için güvenilir sonuçlar sunar.

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

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

Daha fazla video keşfet