De toepassing van open zoekgebaseerde benaderingen voor de identificatie van Acinetobacter baumannii O-gebonden glycopeptiden

Eiwitglycosylatie, het proces van het hechten van koolhydraten aan eiwitmoleculen, is een van de meest voorkomende posttranslationele modificaties (PTM’s) in de natuur ^1,2. In alle domeinen van het leven is een reeks complexe machines geëvolueerd die zijn gewijd aan het genereren van glycoproteïnen die een groot aantal cellulaire functies beïnvloeden 1,3,4,5. Terwijl eiwitglycosylatie optreedt op een reeks aminozuren ^6,7, zijn N-gebonden jp O-gebonden glycosylatiegebeurtenissen twee dominante vormen die in de natuur worden waargenomen. N-gebonden glycosylering omvat de hechting van glycanen aan een stikstofatoom van asparagine (Asn) residuen, terwijl bij O-gebonden glycosylatie glycanen worden bevestigd aan een zuurstofatoom van serine (Ser), threonine (Thr) of tyrosine (Tyr) residuen⁷. Ondanks de overeenkomsten in residuen die het doelwit zijn van glycosylatiesystemen, resulteren de verschillen in de glycanen die aan eiwitten zijn gehecht, ertoe dat glycosylatie de meest chemisch diverse klasse ptm’s is die in de natuur wordt aangetroffen.

Hoewel eukaryote glycosylatiesystemen glycaandiversiteit bezitten, zijn deze systemen meestal beperkt in het aantal gebruikte unieke koolhydraten. De resulterende diversiteit komt voort uit hoe deze koolhydraten zijn gerangschikt in glycanen 8,9,10,11,12. Daarentegen bezitten bacteriële en archaeale soorten vrijwel onbeperkte glycaandiversiteit vanwege de enorme reeks unieke suikers die binnen deze systemen worden gegenereerd 2,10,13,14,15,16,17. Deze verschillen in de glycaandiversiteit waargenomen tussen domeinen van het leven vormen een belangrijke analytische uitdaging voor de karakterisering en identificatie van glycosylatiegebeurtenissen. Voor eukaryote glycosylatie heeft het vermogen om te anticiperen op glycaansamenstellingen de groeiende interesse in glycobiologie vergemakkelijkt; hetzelfde geldt echter niet voor bacteriële glycosylatie, die nog steeds grotendeels beperkt is tot studie door gespecialiseerde laboratoria. Naarmate de toegankelijkheid van massaspectrometrie (MS) instrumentatie in de biowetenschappen is toegenomen, zijn ms-gebaseerde benaderingen nu de primaire methode voor glycoproteomische analyse.

MS is naar voren gekomen als het ultieme hulpmiddel voor de karakterisering van glycosylatie, met zowel top-down als bottom-up benaderingen die nu vaak worden gebruikt om glycoproteïnen te karakteriseren⁶. Terwijl top-down proteomics wordt gebruikt om globale glycosylatiepatronen van specifieke eiwitten te beoordelen^18,19, worden bottom-up benaderingen gebruikt om de glycaanspecifieke karakterisering van glycopeptiden mogelijk te maken, zelfs uit complexe mengsels 6,20,21,22,23. Voor de analyse van glycopeptiden is het genereren van informatieve fragmentatie-informatie essentieel voor de karakterisering van glycosylatiegebeurtenissen^24,25. Een reeks fragmentatiebenaderingen is nu routinematig toegankelijk op instrumenten, waaronder resonantie-ionenval-gebaseerde collision-induced dissociation (IT-CID), beam-type collision-induced dissociation (CID) en electron transfer dissociation (ETD). Elke benadering heeft verschillende sterke en zwakke punten voor glycopeptide-analyse^25,26, met aanzienlijke vooruitgang in het afgelopen decennium bij het toepassen van deze fragmentatiebenaderingen om glycosylatie te analyseren ^6,20. Voor bacteriële glycosylatieanalyse was de kritische beperking echter niet het vermogen om glycopeptiden te fragmenteren, maar eerder het onvermogen om de potentiële glycaansamenstellingen in monsters te voorspellen. Binnen deze systemen beperkt de onbekende aard van diverse bacteriële glycanen de identificatie van glycopeptiden, zelfs met glycosylatiegerichte zoekhulpmiddelen die nu gemeengoed zijn voor de analyse van eukaryote glycopeptiden, zoals O-Pair²⁷, GlycopeptideGraphMS²⁸ en GlycReSoft²⁹. Om dit probleem op te lossen, is een alternatieve zoekmethode vereist, waarbij het gebruik van open zoekhulpmiddelen naar voren komt als een krachtige benadering voor de studie van bacteriële glycosylatie³⁰.

Open zoeken, ook bekend als blind of wildcard zoeken, maakt de identificatie van peptiden met onbekende of onverwachte PTM’s 21,30,31,32 ^mogelijk. Open zoekopdrachten maken gebruik van een verscheidenheid aan computationele technieken, waaronder samengestelde wijzigingszoekopdrachten, zoekopdrachten met meerdere stappendatabases of breed-massatolerant zoeken 33,34,35,36,37. Hoewel open zoeken een groot potentieel heeft, wordt het gebruik ervan meestal belemmerd door de aanzienlijke toename van analysetijden en verlies in gevoeligheid van de detectie van ongewijzigde peptiden in vergelijking met beperkte zoekopdrachten ^31,32. De afname van de detectie van ongewijzigde peptide-spectrale matches (PSM’s) is een gevolg van de verhoogde fout-positieve PSM-snelheden geassocieerd met deze technieken, die een verhoogde strenge filtering vereisen om de gewenste false discovery rates (FDR’s) te behouden33,34,35,36,37 . Onlangs zijn er verschillende tools beschikbaar gekomen die de toegankelijkheid van open zoeken aanzienlijk verbeteren, waaronder Byonic ^31,38, Open-pFind³⁹, ANN-SoLo⁴⁰ en MSFragger^21,41. Deze tools maken de robuuste identificatie van glycosylatiegebeurtenissen mogelijk door de analysetijden aanzienlijk te verkorten en benaderingen te implementeren om heterogene glycaansamenstellingen te verwerken.

Dit artikel presenteert een gestroomlijnde methode voor de identificatie van bacteriële glycopeptiden door open zoeken, met behulp van de Gram-negatieve nosocomiale pathogeen, Acinetobacter baumannii, als model. A. baumannii bezit een geconserveerd O-gebonden glycosyleringssysteem dat verantwoordelijk is voor de modificatie van meerdere eiwitsubstraten, bekend als het PglL-eiwitglycosyleringssysteem 42,43,44. Hoewel vergelijkbare eiwitten gericht zijn op glycosylering tussen stammen, is het PglL-glycosyleringssysteem zeer variabel vanwege de biosynthese van het glycaan dat wordt gebruikt voor eiwitglycosylatie en wordt afgeleid van de capsulelocus (bekend als de K-locus)44,45,46. Dit resulteert in diverse glycanen (ook bekend als een K-eenheid), afgeleid van enkele of beperkte gepolymeriseerde K-eenheden, die worden toegevoegd aan eiwitsubstraten 30,44,46. Binnen dit werk wordt het gebruik van de open zoekfunctie, MSfragger, binnen de software FragPipe, gebruikt om glycanen over A. baumannii-stammen te identificeren. Door open zoeken en handmatige curatie te combineren, kunnen “glycaangerichte zoekopdrachten” worden uitgevoerd om de identificatie van bacteriële glycopeptiden verder te verbeteren. Samen maakt deze meerstapsidentificatiebenadering de identificatie van glycopeptiden mogelijk zonder uitgebreide ervaring in de karakterisering van nieuwe glycosylatiegebeurtenissen.