Summary

Metaproteomics זרימת עבודה Aquatic מיקרוביאלית: מתאים לtryptic פפטידים מתאימים לניתוח מבוסס ספקטרומטריית מסת טנדם

Published: September 15, 2015
doi:

Summary

This protocol is for the extraction and concentration of protein and DNA from microbial biomass collected from seawater, followed by the generation of tryptic peptides suitable for tandem mass spectrometry-based proteomic analysis.

Abstract

Meta-omic technologies such as metagenomics, metatranscriptomics and metaproteomics can aid in the understanding of microbial community structure and metabolism. Although powerful, metagenomics alone can only elucidate functional potential. On the other hand, metaproteomics enables the description of the expressed in situ metabolism and function of a community. Here we describe a protocol for cell lysis, protein and DNA isolation, as well as peptide digestion and extraction from marine microbial cells collected on a cartridge filter unit (such as the Sterivex filter unit) and preserved in an RNA stabilization solution (like RNAlater). In mass spectrometry-based proteomics studies, the identification of peptides and proteins is performed by comparing peptide tandem mass spectra to a database of translated nucleotide sequences. Including the metagenome of a sample in the search database increases the number of peptides and proteins that can be identified from the mass spectra. Hence, in this protocol DNA is isolated from the same filter, which can be used subsequently for metagenomic analysis.

Introduction

מיקרואורגניזמים נמצאים בכל מקום ולשחק תפקידים חיוניים במחזורי biogeochemical של כדור הארץ 1. נכון לעכשיו, יש גישות מולקולריות רבות זמינות לאפיון מבנה קהילת חיידקים ותפקוד. הנפוץ ביותר הוא הניתוח של גן 16S rRNA רצפי PCR-מוגבר מ- DNA הסביבתי 2 – 4. חסרון של ניתוח גנטי 16S rRNA הוא שזה רק מספק מידע על זהות פילוגנטי ומבנה קהילה, עם מעט מידע על תפקוד מטבולים. לעומת זאת, גישות כגון metagenomics, metatranscriptomics וmetaproteomics לספק מידע על מבנה קהילה וחילוף חומרים. Metagenomics, או הניתוח של תוכן הגן של מכלול של אורגניזמים, מספק מידע על המבנה ואת הפוטנציאל התפקודי של הקהילה 5 – 8. למרות עוצמה, פוטנציאל פונקציונלי זה לא מתאים מטבוליםפעילות של אורגניזמים. גנוטיפ של האורגניזם מיוצג על ידי הגנים שלו, כל אחד מהם יכול להיות עיבד ותרגמו לרנ"א לחלבון נוסף, וכתוצאה מכך פנוטיפ. לכן, כדי לסייע בהבנה של פעילות פונקציונלית של חיידקים בסביבה, ניתוח שלאחר הגנומי צריך להתבצע 9. Metatranscriptomics, או הניתוח של תעתיקי רנ"א הוא שימושי משום שהוא חושף שגנים מתועתקים בכל סביבת נתונה. עם זאת, רמות ה- mRNA לא תמיד תואמות את רמות החלבון המתאימים בשל רגולציה translational, RNA מחצית חיים, והעובדה שעותקים חלבון מרובים יכולים להיות שנוצרו עבור כל mRNA 10.

לmetaproteomics מסיבות אלה מוכר כיום ככלי חשוב למיקרוביולוגיה הסביבתית. הנפוץ metaproteomic מנתח להשתמש בגישת proteomic רובה שבו ההשלמה מלאה ליד של חלבונים במדגם מורכב הם מטוהרים ונותחה בו-זמנית, בדרך כלל באמצעות enעיכול zymatic לפפטידים וניתוח על ספקטרומטר מסה. ספקטרומטר מסת טנדם לאחר (MS / MS) "טביעת אצבע פפטיד" משמשת כדי לקבוע את רצף הפפטיד וחלבון פוטנציאלי ממוצא ידי מסד נתוני חלבון חיפוש (לסקירה ראה 11). עבודת proteomic יש כברת דרך ארוכה ב -25 השנים האחרונות הודות לעלייה בזמינויות הנתונים הגנומי והעלייה ברגישות והדיוק של ספקטרומטרים המוניים המאפשרים זיהוי חלבון תפוקה גבוהה וכימות 11,12. מאז חלבונים הם המוצר הסופי של ביטוי גנים, נתונים metaproteomic יכולים לעזור לקבוע אילו אורגניזמים פעילים בכל סביבה ומה חלבונים הם מביעים נתון. זהו יתרון כאשר מנסים לקבוע איך קבוצה מסוימת של משתנים סביבתיים תשפיע על הפנוטיפ של האורגניזם או קהילה. בשלב מוקדם, מחקרי metaproteomic מבוססי MS MS / בים היו משמשים לזיהוי חלבונים ספציפיים בממוקדשושלות חיידקים, עם המחקר הראשון מתמקד בproteorhodopsin משאבת פרוטון האור מונע בחיידקים הימיים SAR11 13. לאחרונה, ניתוחי metaproteomic השוואתיים שהובהרו דפוסי ביטוי חלבון ההפרש בין קהילות מורכבות. דוגמאות כוללות זיהוי של משמרות זמניות בחילוף חומרים בצפון-מערב האוקיינוס ​​האטלנטי חוף 14 או חצי האי האנטארקטי 5. מחקרים אחרים תיארו שינויים בדפוסי ביטוי חלבון על פני קשקשים מרחבית, למשל, לרוחב, גיאוגרפי מסיבובי אוקיינוס ​​נמוך תזונתיים למערכת upwelling חוף פרודוקטיבי 15. לביקורות נוספות של metaproteomics אנו ממליצים שניידר et al. (2010) 9 ווויליאמס et al. (2014) 16. פרוטאומיקה ממוקדת גם הועסקה בשנים האחרונות לכמת ביטוי של מסלולי מטבוליים מסוימים בסביבה 17,18.

Therדואר שלושה שלבים עיקריים בניתוח metaproteomic. השלב הראשון הוא הכנת מדגם, הכוללת איסוף דגימה, תמוגה תא וריכוז של חלבון. אוסף מדגם במיקרוביולוגיה הימית לעתים קרובות כרוך בסינון של מי ים דרך מראש מסנן כדי להסיר תאים גדולים יותר אוקריוטים, חלקיקים וחיידקים הקשורים חלקיקים, ואחרי סינון ללכידתו של תאי חיידקי חיים חופשיים, בדרך כלל עם השימוש במחסנית 0.22 מיקרומטר יחידת מסנן 19,20. מסננים אלה עטויות כפפה בגליל פלסטיק ותמוגה תא ופרוטוקול מיצוי חלבון שניתן לבצע בתוך יחידת המסנן יהיה כלי רב ערך. ברגע שמתקבלת ביומסה, התאים חייבים להיות lysed כדי לאפשר מיצוי חלבון. יכולים להיות מועסקים במספר שיטות, כולל סולפט guanidine-HCl dodecyl תמוגה 21 ונתרן (SDS) שיטות תמוגה מבוססות. למרות שחומרי ניקוי כמו SDS הם מאוד יעילים בשיבוש קרומים וsolubilizing סוגים רבים חלבון, concentratiONS נמוך כמו 0.1% יכולים להפריע לעיכול חלבון במורד הזרם וניתוח MS 22. דאגה עיקרית הוא ההשפעות השליליות של SDS על יעילות עיכול טריפסין, פתרון כוח של כרומטוגרפיה נוזלית הפוכה שלב ודיכוי יון או הצטברות בתוך יון המקור 23.

השלב השני הוא חלוקה וניתוח, שבו חלבוני נתונים לעיכול אנזימטי ואחרי ניתוח LC MS / MS, וכתוצאה מכך דפוס פיצול בבוקר / z שניתן להשתמש בי לברר את רצף חומצות אמינו העיקרי של הפפטיד tryptic הראשוני. ניתן לבצע שיטות עיכול שונות בהתאם לסוגים של חומרי ניקוי המשמשים, כמו גם את העבודה ספקטרומטר מסה במורד הזרם. בפרוטוקול שלנו, אלקטרופורזה עמוד 1-D ואחריו ההסרה של SDS מג'ל מנוצלת כדי להסיר כל זיהום חומר ניקוי. הניתוח של חלבונים שקשה solubilize, כגון חלבוני קרום, מחייב השימוש גבוה concentrations של SDS או חומרי ניקוי אחרים. זה מוביל לבעיות תאימות עם אלקטרופורזה SDS-ג'ל. אם מטרתו של מחקר דורשת solubilization קשה אלה לsolubilize חלבונים, מערכת הצינור-ג'ל ניתן להשתמש 22,24. שיטת הצינור-ג'ל משלבת חלבונים בתוך מטריצת ג'ל ללא השימוש באלקטרופורזה. בהמשך לכך כל חומרי ניקוי המשמש לsolubilization יוסרו לפני עיכול חלבון.

השלב השלישי הוא ניתוח bioinformatic. בשלב זה נתונים פפטיד MS / MS הם חיפשו מול מסד נתונים של רצפי נוקליאוטידים תרגמו כדי לקבוע אילו פפטידים וחלבונים נמצאים במדגם. זיהוי של פפטידים תלוי בבסיס הנתונים שהוא חיפש נגד. נתונים metaproteomic ימיים חיפשו נפוצים מול מסדי נתונים מורכבים מהגנום התייחסות, נתונים metagenomic כגון בסיס הנתונים הגלובלי אוקיינוס ​​דגימת 25, כמו גם הגנום תא מוגבר אחד מli הבורneages 26,27. זיהוי חלבון גם יכול להיות מוגבר על ידי ההכללה של רצפי metagenomic מאותו המדגם נתונים metaproteomic נגזר 5.

כאן אנו מספקים פרוטוקול עבור הדור של פפטידים מתאימים לניתוח מבוסס MS MS / ביומסה חיידקים שנאספו על ידי סינון ומאוחסנים בפתרון ייצוב RNA. הפרוטוקול המתואר כאן מאפשר לדנ"א וחלבון להיות מבודדים מאותו המדגם, כך שכל הצעדים שהובילו לחלבון ומשקעי DNA זהים. מנקודת מבט מעשית, נדרש פחות סינון שכן רק אחד מסנן נדרש לחלבון וגם מיצוי DNA. אנחנו רוצים גם להודות שפרוטוקול זה נוצר באמצעות שילוב, עיבוד והשינוי של שני פרוטוקולים שפורסמו בעבר. צעדי תמוגה התא מותאמים מאל סאיטו et. (2011) 28 וטריפסין ב- ג'ל לעכל רכיב מותאם ShevcheNKO et al. (2007) 29.

Protocol

1. הכן ריאגנטים הכן פתרון SDS-חילוץ: 0.1 M טריס- HCl pH 7.5, גליצרול 5%, 10 mM EDTA ו -1% SDS. מסנן לעקר באמצעות מסנן וחנות 0.22 מיקרומטר על 4 מעלות צלזיוס. הכן ריאגנטים מניות דרושים לג'ל polyacrylamide. <ol style=";text-align:right;d…

Representative Results

כהפגנה, שבצענו את הפרוטוקול בשתי דגימות מי ים שנאספו מפני השטח ומקסימום כלורופיל של אוקיינוס ​​החוף בצפון קנדה. בעוד בים, 6-7 ליטר של מי ים עבר דרך prefilter / GF D 3 מיקרומטר, אז תאי חיידקים נאספו על יחידת מסנן מחסנית 0.22 מיקרומטר הבא הפרוטוקול של et al וולש. 20. תאים או?…

Discussion

שימור דגימה הוא מפתח ללימודי metaproteomic והעבודה קודמת הוכיחה כי פתרון ייצוב RNA הוא חיץ אחסון שימושי לאחסון תאים לפני מיצוי חלבון 28. באופן אידיאלי, דגימות תישמרנה באתר לשלול משמרות בביטוי חלבון במהלך טיפול 33,34. למעשה, באתר טכנולוגיות דגימה וקיבעון פו…

Offenlegungen

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

The authors would like to acknowledge Marcos Di Falco for his expertise and advice with the preparation of the samples for nano-LC MS/MS as well as Dr. Zoran Minic from the University of Regina for the LC MS/MS analysis. This work was supported by NSERC (DG402214-2011) and CRC (950-221184) funding. D.C. was supported by Concordia Institute for Water, Energy, and Sustainable Systems and FQRNT.

Materials

Sterivex -GP 0.22 μm filter unit Millipore SVGP01050 Sampling
RNAlater Stabilization Solution Ambion AM7021 Sampling
Tris  Bio Basic 77-86-1 or TB0196-500G Protein Extraction/ SDS PAGE gel
DTT Sigma-Aldrich D0632-1G Protein Extraction
SDS Bio Basic 15-21-3 Protein Extraction/ SDS PAGE gel
EDTA Bio Basic 6381-92-6 Protein Extraction
Glycerol Fisher Scientific 56-81-5 Protein Extraction
10K Amicon Filter Millipore UFC801024 Protein Extraction
Methanol Sigma-Aldrich 179337-4L Protein Precipitation
Acetone Fisher Scientific 67-64-1 Protein Precipitation
MPC Protein Precipitation reagent Epicenter mmP03750 DNA Precipitation
2-Propanol Fisher Scientific 67-63-0 DNA Precipitation
Qubit dsDNA BR Assay kit Life Technologies Q32850 DNA Quantification
Qubit Protein Assay kit Life Technologies Q33211 Protein Quantification
Sucrose Bio Basic 57-50-1 SDS PAGE gel
TEMED Bio Rad 161-0800 SDS PAGE gel
APS Bio Rad 161-0700 SDS PAGE gel
30% Acrylamide Bio Rad 161-0158 SDS PAGE gel
SimplyBlue SafeStain Invitrogen LC6060 SDS PAGE gel
Glycine Bio Rad 161-0718 SDS PAGE gel
B-mercaptoethanol Bio Basic 60-24-2 SDS PAGE gel
Laemmli Sample Buffer Bio Rad 161-0737 SDS PAGE gel
Precision Plus Protein Kaleidoscope Ladder Bio Rad 161-0375EDU SDS PAGE gel
Acetonitrile VWR CABDH6044-4 In-gel Trypsin digest
NH4HCO3 Bio Basic 1066-33-7 In-gel Trypsin digest
DTT Sigma-Aldrich D0632-1G In-gel Trypsin digest
Formic Acid Sigma-Aldrich F0507-500ML In-gel Trypsin digest
HPLC grade H2O Sigma-Aldrich 270733-4L In-gel Trypsin digest
Iodoacetamide Bio Basic 144-48-9 In-gel Trypsin digest
Trypsin Promega V5111 In-gel Trypsin digest
Protein LoBind Tube 1.5ml Eppendorf 22431081 In-gel Trypsin digest
2mL ROBO vial 9mm Candian Life Science VT009/C395SB In-gel Trypsin digest
PP BM insert, No spring Candian Life Science 4025P-631 In-gel Trypsin digest

Referenzen

  1. Madsen, E. L. Microorganisms and their roles in fundamental biogeochemical cycles. Current opinion in biotechnology. 22 (3), 456-464 (2011).
  2. El-Swais, H., Dunn, K. A., Bielawski, J. P., Li, W. K. W., Walsh, D. A. Seasonal assemblages and short-lived blooms in coastal northwest Atlantic Ocean bacterioplankton. Environmental microbiology. , (2014).
  3. Galand, P. E., Potvin, M., Casamayor, E. O., Lovejoy, C. Hydrography shapes bacterial biogeography of the deep Arctic Ocean. The ISME journal. 4 (4), 564-576 (2010).
  4. Lane, D. J., Pace, B., Olsen, G. J., Stahlt, D. A., Sogint, M. L., Pace, N. R. Rapid determination of 16S ribosomal RNA sequences for phylogenetic analyses. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 83, 4972 (1986).
  5. Williams, T. J., Long, E., et al. A metaproteomic assessment of winter and summer bacterioplankton from Antarctic Peninsula coastal surface waters. The ISME journal. 6 (10), (2012).
  6. Sheik, C. S., Jain, S., Dick, G. J. Metabolic flexibility of enigmatic SAR324 revealed through metagenomics and metatranscriptomics. Environmental microbiology. 16 (1), 304-317 (2014).
  7. Venter, J. C., Remington, K., et al. Environmental genome shotgun sequencing of the Sargasso Sea. Science (New York, N.Y.). 304, 66-74 (2004).
  8. Tyson, G. W., Chapman, J., et al. Community structure and metabolism through reconstruction of microbial genomes from the environment. Nature. 428, 37-43 (2004).
  9. Schneider, T., Riedel, K. Environmental proteomics: analysis of structure and function of microbial communities. Proteomics. 10 (4), 785-798 (2010).
  10. Vogel, C., Marcotte, E. M. Insights into the regulation of protein abundance from proteomic and transcriptomic analyses. Nature reviews. Genetics. 13 (4), 227-232 (2012).
  11. Hettich, R. L., Pan, C., Chourey, K., Giannone, R. J. Metaproteomics: harnessing the power of high performance mass spectrometry to identify the suite of proteins that control metabolic activities in microbial communities. Analytical chemistry. 85 (9), 4203-4214 (2013).
  12. Von Bergen, M., Jehmlich, N., et al. Insights from quantitative metaproteomics and protein-stable isotope probing into microbial ecology. The ISME journal. 7 (10), 1877-1885 (2013).
  13. Giovannoni, S. J., Bibbs, L., et al. Proteorhodopsin in the ubiquitous marine bacterium SAR11. Nature. 438 (7064), 82-85 (2005).
  14. Georges, A. A., El-Swais, H., Craig, S. E., Li, W. K., Walsh, D. A. Metaproteomic analysis of a winter to spring succession in coastal northwest Atlantic Ocean microbial plankton. The ISME journal. , 1-13 (2014).
  15. Morris, R. M., Nunn, B. L., Frazar, C., Goodlett, D. R., Ting, Y. S., Rocap, G. Comparative metaproteomics reveals ocean-scale shifts in microbial nutrient utilization and energy transduction. The ISME journal. 4 (5), 673-685 (2010).
  16. Williams, T. J., Cavicchioli, R. Marine metaproteomics: deciphering the microbial metabolic food web. Trends in microbiology. 22 (5), 248-260 (2014).
  17. Saito, M. a., McIlvin, M. R., et al. Multiple nutrient stresses at intersecting Pacific Ocean biomes detected by protein biomarkers. Science. 345 (6201), 1173-1177 (2014).
  18. Bertrand, E., Moran, D., McIlvin, M., Hoffman, J., Allen, A., Saito, M. Methionine synthase interreplacement in diatom cultures and communities: Implications for the persistence of B12 use by eukaryotic phytoplankton. Limnology and Oceanography. 58 (4), 1431-1450 (2013).
  19. Hawley, A. K., Kheirandish, S., et al. Molecular tools for investigating microbial community structure and function in oxygen-deficient marine waters. Methods in enzymology. 531, 305-329 (2013).
  20. Da Walsh, ., Zaikova, E., Hallam, S. J. Small volume (1-3L) filtration of coastal seawater samples. Journal of visualized experiments: JoVE. (28), 1-2 (2009).
  21. Thompson, M., Chourey, K. Experimental approach for deep proteome measurements from small-scale microbial biomass samples. Analytical. 80 (24), 9517-9525 (2008).
  22. Lu, X., Digestion Zhu, H. . Tube-Gel. , 1948-1958 (2005).
  23. Sharma, R., Dill, B. D., Chourey, K., Shah, M., VerBerkmoes, N. C., Hettich, R. L. Coupling a detergent lysis/cleanup methodology with intact protein fractionation for enhanced proteome characterization. Journal of proteome research. 11 (12), 6008-6018 (2012).
  24. Santoro, A. E., Dupont, C. L., et al. Genomic and proteomic characterization of “Candidatus Nitrosopelagicus brevis”: An ammonia-oxidizing archaeon from the open ocean. Proceedings of the National Academy of Sciences. 112 (4), 1173-1178 (2015).
  25. Rusch, D. B., Halpern, A. L., et al. The Sorcerer II Global Ocean Sampling expedition: northwest Atlantic through eastern tropical Pacific. PLoS biology. 5 (3), e77 (2007).
  26. Swan, B. K., Martinez-Garcia, M., et al. Potential for chemolithoautotrophy among ubiquitous bacteria lineages in the dark ocean. Science (New York, N.Y.). 333 (6047), 1296-1300 (2011).
  27. Rinke, C., Schwientek, P., et al. Insights into the phylogeny and coding potential of microbial dark matter. Nature. 499 (7459), 431-437 (2013).
  28. Saito, M. A., Bulygin, V. V., Moran, D. M., Taylor, C., Scholin, C. Examination of microbial proteome preservation techniques applicable to autonomous environmental sample collection. Frontiers in microbiology. 2, 215 (2011).
  29. Shevchenko, A., Tomas, J. H., Olsen, J., Mann, M. In-gel digestion for mass spectrometric characterization of proteins and proteomes. Nature protocols. 1 (6), 2856-2860 (2007).
  30. Thomas, T., Gilbert, J., Meyer, F. Metagenomics – a guide from sampling to data analysis. Microbial Informatics and Experimentation. 2 (1), 3 (2012).
  31. Huson, D. H., Auch, A. F., Qi, J., Schuster, S. C. MEGAN analysis of metagenomic data. Genome research. 17 (3), 377-3786 (2007).
  32. Huson, D. H., Mitra, S., Ruscheweyh, H. -. J., Weber, N., Schuster, S. C. Integrative analysis of environmental sequences using MEGAN4. Genome research. 21 (9), 1552-1560 (2011).
  33. Ea Ottesen, ., Marin, R., et al. Metatranscriptomic analysis of autonomously collected and preserved marine bacterioplankton. The ISME journal. 5 (12), 1881-1895 (2011).
  34. Feike, J., Jürgens, K., Hollibaugh, J. T., Krüger, S., Jost, G., Labrenz, M. Measuring unbiased metatranscriptomics in suboxic waters of the central Baltic Sea using a new in situ fixation system. The ISME journal. 6 (2), 461-470 (2012).

Play Video

Diesen Artikel zitieren
Colatriano, D., Walsh, D. A. An Aquatic Microbial Metaproteomics Workflow: From Cells to Tryptic Peptides Suitable for Tandem Mass Spectrometry-based Analysis. J. Vis. Exp. (103), e52827, doi:10.3791/52827 (2015).

View Video