概要

היישום של גישות מבוססות חיפוש פתוח לזיהוי של Acinetobacter baumannii O מקושר Glycopeptides

Published: November 02, 2021
doi:

概要

חיפוש פתוח מאפשר זיהוי של גליקופפטידים מעוטרים בקומפוזיציות גליקאן שלא היו ידועות קודם לכן. בתוך מאמר זה, גישה יעילה לביצוע חיפוש פתוח וחיפושי גליקופפטיד ממוקדי גליקן הבאים מוצגים עבור דגימות חיידקים באמצעות Acinetobacter baumannii כמודל.

Abstract

גליקוסילציה של חלבון מוכרת יותר ויותר כשינוי נפוץ בתוך אורגניזמים חיידקיים, התורמת לפיזיולוגיה פרוקריוטית ולזיהום אופטימלי של מינים פתוגניים. בשל כך, יש עניין גובר באפיון גליקוסילציה חיידקית וצורך בכלים אנליטיים בעלי תפוקה גבוהה כדי לזהות אירועים אלה. למרות פרוטאומיקה מלמטה למעלה בקלות מאפשרת את הדור של נתוני גליקופפטיד עשירים, הרוחב והמגוון של הגליקנים שנצפו במינים פרוקריוטים הופכים את הזיהוי של אירועי גליקוזילציה חיידקית למאתגר ביותר.

באופן מסורתי, הקביעה הידנית של הרכבי הגליקנים בערכות נתונים פרוטאומיות חיידקיות הפכה את זה לניתוח מותאם אישית במידה רבה המוגבל למומחים ספציפיים לשטח. לאחרונה, גישות פתוחות המבוססות על חיפוש התגלו כחלופה רבת עוצמה לזיהוי שינויים לא ידועים. על ידי ניתוח התדירות של שינויים ייחודיים שנצפו על רצפי פפטיד, טכניקות חיפוש פתוחות מאפשרות זיהוי של גליקנים נפוצים המחוברים לפפטידים בתוך דגימות מורכבות. מאמר זה מציג זרימת עבודה יעילה לפרשנות וניתוח של נתונים גליקופרוטומיים, המדגים כיצד ניתן להשתמש בטכניקות חיפוש פתוחות לזיהוי גליקופפטידים חיידקיים ללא ידע מוקדם על הרכבי הגליקנים.

באמצעות גישה זו, גליקופפטידים בתוך דגימות ניתן לזהות במהירות כדי להבין הבדלי גליקוסילציה. באמצעות Acinetobacter baumannii כמודל, גישות אלה מאפשרות השוואה של קומפוזיציות גליקאניות בין זנים וזיהוי של גליקופרוטאין חדשניים. יחד, עבודה זו מדגימה את הרבגוניות של טכניקות חיפוש מסד נתונים פתוחות לזיהוי גליקוסילציה חיידקית, מה שהופך את האפיון של גליקופרוטומים מגוונים אלה קל יותר מאי פעם.

Introduction

גליקוסילציה של חלבון, תהליך הצמדת פחמימות למולקולות חלבון, הוא אחד השינויים הנפוצים ביותר לאחר התרגום (PTMs) בטבע 1,2. בכל תחומי החיים התפתח מגוון של מכונות מורכבות המוקדשות לדור הגליקופרוטאינים המשפיעים על מספר עצום של פונקציות תאיות 1,3,4,5. בעוד גליקוסילציה חלבון מתרחשת על מגוון של חומצות אמינו 6,7, N מקושר ו O הקשורים Glycosylation אירועים הם שתי צורות דומיננטיות שנצפו בטבע. גליקוסילציה הקשורה ל- N כרוכה בחיבור של גליקנים לאטום חנקן של שאריות אספרגין (Asn), ואילו בגליקוזילציה המקושרת ל- O, הגליקנים מחוברים לאטום חמצן של סרין (Ser), תרונין (Thr) או טירוזין (Tyr) שאריות7. למרות הדמיון בשאריות הממוקדות על ידי מערכות גליקוסילציה, ההבדלים בתוך הגליקנים המחוברים לחלבונים גורמים לגליקוזילציה להיות המעמד המגוון ביותר מבחינה כימית של PTMs שנמצא בטבע.

בעוד שלמערכות הגליקוסילציה האוקריוטית יש מגוון גליקן, מערכות אלה מוגבלות בדרך כלל במספר הפחמימות הייחודיות המנוצלות. המגוון המתקבל נובע מהאופן שבו פחמימות אלה מסודרות בגליקנים 8,9,10,10,11,12. לעומת זאת, מינים חיידקיים וארכאיים בעלי מגוון גליקנים כמעט בלתי מוגבל בשל המערך העצום של סוכרים ייחודיים הנוצרים בתוך מערכות אלה 2,10,13,14,15,16,17. הבדלים אלה במגוון הגליקנים שנצפו בתחומי החיים מייצגים אתגר אנליטי משמעותי לאפיון ולזיהוי של אירועי גליקוזילציה. עבור גליקוסילציה אאוקריוטית, היכולת לצפות קומפוזיציות גליקן הקל על העניין הגובר בגליקוביולוגיה; עם זאת, אותו הדבר אינו נכון לגבי גליקוזיליה חיידקית, אשר עדיין מוגבלת במידה רבה למחקר על ידי מעבדות מיוחדות. ככל שהנגישות של מכשור ספקטרומטריית המסה (MS) גדלה במדעי הביולוגיה, גישות מבוססות טרשת נפוצה הן כעת השיטה העיקרית לניתוח גליקופרוטומי.

טרשת נפוצה התגלתה ככלי המובהק לאפיון הגליקוזילציה, עם גישות מלמעלה למטה ומלמטה למעלה המשמשות כיום לאפיון גליקופרוטאינים6. בעוד פרוטאומיקה מלמעלה למטה משמשת להערכת דפוסי גליקוסילציה גלובליים של חלבונים ספציפיים18,19, גישות מלמטה למעלה משמשות כדי לאפשר אפיון ספציפי לגליקן של גליקופפטידים, אפילו מתערובות מורכבות 6,20,21,22,23. לניתוח של גליקופפטידים, הדור של מידע פיצול אינפורמטיבי חיוני לאפיון אירועי גליקוסילציה24,25. מגוון גישות פיצול נגישות כעת באופן שגרתי במכשירים, כולל דיסוציאציה מבוססת התנגשות מבוססת התנגשות מבוססת תהודה יון (IT-CID), דיסוציאציה הנגרמת על ידי התנגשות מסוג קרן (CID) ודיסוציאציה של העברת אלקטרונים (ETD). לכל גישה יש עוצמות וחולשות שונות לניתוח גליקופפטידים25,26, עם התקדמות משמעותית בעשור האחרון ביישום גישות פיצול אלה לניתוח גליקוסילציה 6,20. עם זאת, עבור ניתוח גליקוסילציה חיידקי, המגבלה הקריטית לא הייתה היכולת לפצל גליקופפטידים אלא חוסר היכולת לחזות את הרכבי הגליקאן הפוטנציאליים בתוך דגימות. בתוך מערכות אלה, הטבע הלא ידוע של גלייקנים חיידקיים מגוונים מגביל את הזיהוי של גליקופפטידים, אפילו עם כלי חיפוש ממוקדי גליקוסילציה כיום נפוץ לניתוח של גליקופפטידים אוקריוטיים, כגון O-Pair27, GlycopeptideGraphMS28, ו GlycReSoft29. כדי להתגבר על בעיה זו, נדרשת שיטת חיפוש חלופית, עם שימוש בכלי חיפוש פתוחים המתעוררים כגישה רבת עוצמה לחקר הגליקוזילציה החיידקית30.

חיפוש פתוח, הידוע גם בשם חיפוש עיוור או כללי, מאפשר זיהוי של פפטידים עם PTMs לא ידועים או בלתי צפויים 21,30,31,32. חיפושים פתוחים משתמשים במגוון טכניקות חישוביות, כולל חיפושי שינויים שאצרו, חיפושים במסדי נתונים מרובי שלבים או חיפוש סובלני בעל מסה רחבה 33,34,35,35,36,37. למרות שלחיפוש פתוח יש פוטנציאל גדול, השימוש בו בדרך כלל הופרע על ידי העלייה המשמעותית בזמני הניתוח ואובדן הרגישות לגילוי פפטידים שלא השתנו בהשוואה לחיפושים מוגבלים31,32. הירידה בזיהוי התאמות פפטיד-ספקטרלי (PSMs) שלא השתנו היא תוצאה של שיעורי PSM חיוביים כוזבים הקשורים לטכניקות אלה, הדורשים סינון קפדני מוגבר כדי לשמור על שיעורי הגילוי השגויים הרצויים (FDRs)33,34,35,35,36,37 . לאחרונה, מספר כלים הפכו זמינים המשפרים באופן משמעותי את הנגישות של חיפוש פתוח, כולל Byonic31,38, Open-pFind39, ANN-SoLo40, ו- MSFragger 21,41. כלים אלה מאפשרים זיהוי חזק של אירועי גליקוסילציה על ידי צמצום משמעותי של זמני הניתוח ויישום גישות לטיפול בהרכבי גליקן הטרוגניים.

מאמר זה מציג שיטה יעילה לזיהוי גליקופפטידים חיידקיים על ידי חיפוש פתוח, באמצעות פתוגן נוסוקומי שלילי גרם, Acinetobacter baumannii, כמודל. A. baumannii בעל מערכת גליקוזילטציה מקושרת O משומרת האחראית לשינוי של מצע חלבונים מרובים, המכונה מערכת גליקוזילציה חלבון PglL 42,43,44. בעוד חלבונים דומים מיועדים לגליקוזילציה בין זנים, מערכת הגליקוזילציה PglL משתנה מאוד בשל הביוסינתזה של הגליקן המשמש לגליקוזילציה של חלבון המופקת מהלוקוס של הקפסולה (המכונה K-locus)44,45,46. התוצאה היא גליקנים מגוונים (הידוע גם בשם K-יחידה), נגזר יחיד או מוגבל K-יחידות פולימריות, מתווסף מצע חלבון 30,44,46. במסגרת עבודה זו, השימוש בכלי החיפוש הפתוח, MSfragger, בתוך התוכנה FragPipe, משמש לזיהוי גליקנים על פני זני A. baumannii. על ידי שילוב של חיפוש פתוח ואוצרות ידנית, ניתן לבצע “חיפושים ממוקדי גליקנים” כדי לשפר עוד יותר את הזיהוי של גליקופפטידים חיידקיים. יחד, גישה זו לזיהוי רב-שלבי מאפשרת זיהוי של גליקופפטידים ללא ניסיון רב באפיון אירועי גליקוסילציה חדשניים.

Protocol

הערה: ניתן לחלק את ההכנה והניתוח של דגימות גליקופפטיד חיידקיות לארבעה חלקים (איור 1). עבור מחקר זה, הגליקוזילציה של שלושה זני A. baumannii רצף הוערך (טבלה 1). מסדי נתונים של Proteome FASTA של כל אחד מהזנים האלה נגישים באמצעות Uniprot. עיין בטבלה 2 עבור הרכב המאגרים המשמ?…

Representative Results

כדי להמחיש את התועלת של חיפוש פתוח עבור ניתוח גליקופפטיד חיידקי, המגוון הכימי של glycans מקושר O בתוך שלושה זנים של A. baumannii-AB307-0294, ACICU, ו D1279779-הוערך. הגליקופרוטאומים המקושרים O משתנים מאוד בין זני A. baumannii כמו הגליקנים המשמשים לגליקוזילציה נגזרים מן loci כמוסה משתנה מאוד 44,45,46.<sup c…

Discussion

חיפוש פתוח הוא שיטה יעילה ושיטתית לזיהוי שינויים לא ידועים. בעוד זיהוי של גליקנים לא ידועים בתוך דגימות פרוטאום חיידקי היה באופן מסורתי התחייבות גוזלת זמן ומתמחה מבחינה טכנית, ההתפתחויות האחרונות של כלים כגון MSfragger21,41 ו Byonic31,38</s…

開示

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

N.E.S נתמך על ידי מלגת עתיד של מועצת המחקר האוסטרלית (FT200100270) ומענק פרויקט ARC Discovery (DP210100362). אנו מודים לספקטרומטריית המסה של מלבורן ולמתקן הפרוטאומיקה של המכון למדע וביוטכנולוגיה Biotechnology Bio21 על הגישה למכשור טרשת נפוצה.

Materials

14 G Kel-F Hub point style 3 Hamilton company hanc90514
2-Chloroacetamide Sigma Aldrich Pty Ltd C0267-100G
Acetonitrile Sigma Aldrich Pty Ltd 34851-4L
Ammonium hydroxide (28%) Sigma Aldrich Pty Ltd 338818-100ML
BCA Protein Assay Reagent A Pierce 23228
BCA Protein Assay Reagent B Pierce 23224
C8 Empore SPE Sigma Aldrich Pty Ltd 66882-U An alterative vendor for C8 material is Affinisep (https://www.affinisep.com/about-us/)
Formic acid Sigma Aldrich Pty Ltd 5.33002
Isopropanol Sigma Aldrich Pty Ltd 650447-2.5L
Methanol Fisher Chemical M/4058/17
SDB-RPS Empore SPE (Reversed-Phase Sulfonate) Sigma Aldrich Pty Ltd 66886-U An alterative vendor for SDB-RPS is Affinisep (https://www.affinisep.com/about-us/)
Sodium Deoxycholate Sigma Aldrich Pty Ltd D6750-100G
ThermoMixer C Eppendorf 2232000083
trifluoroacetic acid Sigma Aldrich Pty Ltd 302031-10X1ML
Tris 2-carboxyethyl phosphine hydrochloride Sigma Aldrich Pty Ltd C4706-2G
Tris(hydroxymethyl)aminomethane Sigma Aldrich Pty Ltd 252859-500G
Trypsin/Lys-C protease mixture Promega V5073
Vacuum concentrator Labconco 7810040
ZIC-HILIC material Merck 1504580001 Resin for use in single use SPE columns can be obtain by emptying a larger form column and using the free resin

参考文献

  1. Varki, A., et al. . Essentials of glycobiology. , (2015).
  2. Schaffer, C., Messner, P. Emerging facets of prokaryotic glycosylation. FEMS Microbiology Reviews. 41 (1), 49-91 (2017).
  3. Abu-Qarn, M., Eichler, J., Sharon, N. Not just for Eukarya anymore: Protein glycosylation in bacteria and archaea. Current Opinion in Structural Biology. 18 (5), 544-550 (2008).
  4. Szymanski, C. M., Yao, R., Ewing, C. P., Trust, T. J., Guerry, P. Evidence for a system of general protein glycosylation in Campylobacter jejuni. Molecular Microbiology. 32 (5), 1022-1030 (1999).
  5. Koomey, M. O-linked protein glycosylation in bacteria: snapshots and current perspectives. Current Opinion in Structural Biology. 56, 198-203 (2019).
  6. Riley, N. M., Bertozzi, C. R., Pitteri, S. J. A pragmatic guide to enrichment strategies for mass spectrometry-based glycoproteomics. Molecular & Cellular Proteomics: MCP. 20, 100029 (2020).
  7. Spiro, R. G. Protein glycosylation: nature, distribution, enzymatic formation, and disease implications of glycopeptide bonds. Glycobiology. 12 (4), 43-56 (2002).
  8. Hu, H., Khatri, K., Klein, J., Leymarie, N., Zaia, J. A review of methods for interpretation of glycopeptide tandem mass spectral data. Glycoconjugate Journal. 33 (3), 285-296 (2016).
  9. Moremen, K. W., Tiemeyer, M., Nairn, A. V. Vertebrate protein glycosylation: Diversity, synthesis and function. Nature Reviews Molecular Cell Biology. 13 (7), 448-462 (2012).
  10. Bohm, M., et al. Glycosciences.DB: An annotated data collection linking glycomics and proteomics data (2018 update). Nucleic Acids Research. 47, 1195-1201 (2019).
  11. Kawano, S., Hashimoto, K., Miyama, T., Goto, S., Kanehisa, M. Prediction of glycan structures from gene expression data based on glycosyltransferase reactions. バイオインフォマティクス. 21 (21), 3976-3982 (2005).
  12. McDonald, A. G., Tipton, K. F., Davey, G. P. A knowledge-based system for display and prediction of O-glycosylation network behaviour in response to enzyme knockouts. PLOS Computational Biology. 12 (4), 1004844 (2016).
  13. Eichler, J., Koomey, M. Sweet new roles for protein glycosylation in prokaryotes. Trends in Microbiology. 25 (8), 662-672 (2017).
  14. Scott, N. E., et al. Simultaneous glycan-peptide characterization using hydrophilic interaction chromatography and parallel fragmentation by CID, higher energy collisional dissociation, and electron transfer dissociation MS applied to the N-linked glycoproteome of Campylobacter jejuni. Molecular & Cellular Proteomics: MCP. 10 (2), (2011).
  15. Russo, T. A., et al. The K1 capsular polysaccharide of Acinetobacter baumannii strain 307-0294 is a major virulence factor. Infection and Immunity. 78 (9), 3993-4000 (2010).
  16. Szymanski, C. M., Wren, B. W. Protein glycosylation in bacterial mucosal pathogens. Nature Reviews Microbiology. 3 (3), 225-237 (2005).
  17. Imperiali, B. Bacterial carbohydrate diversity – a brave new world. Current Opinion in Chemical Biology. 53, 1-8 (2019).
  18. Caval, T., Buettner, A., Haberger, M., Reusch, D., Heck, A. J. R. Discrepancies between high-resolution native and glycopeptide-centric mass spectrometric approaches: A case study into the glycosylation of erythropoietin variants. Journal of the American Society for Mass Spectrometry. 32 (8), 2099-2104 (2021).
  19. Caval, T., Heck, A. J. R., Reiding, K. R. Meta-heterogeneity: Evaluating and describing the diversity in glycosylation between sites on the same glycoprotein. Molecular & Cellular Proteomics: MCP. 20, 100010 (2020).
  20. Thomas, D. R., Scott, N. E. Glycoproteomics: growing up fast. Current Opinion in Structural Biology. 68, 18-25 (2020).
  21. Kong, A. T., Leprevost, F. V., Avtonomov, D. M., Mellacheruvu, D., Nesvizhskii, A. I. MSFragger: Ultrafast and comprehensive peptide identification in mass spectrometry-based proteomics. Nature Methods. 14 (5), 513-520 (2017).
  22. Cao, W., et al. Recent advances in software tools for more generic and precise intact glycopeptide analysis. Molecular & Cellular Proteomics: MCP. , (2021).
  23. Yu, A., et al. Advances in mass spectrometry-based glycoproteomics. Electrophoresis. 39 (24), 3104-3122 (2018).
  24. Reiding, K. R., Bondt, A., Franc, V., Heck, A. J. R. The benefits of hybrid fragmentation methods for glycoproteomics. Trends in Analytical Chemistry. 108, 260-268 (2018).
  25. Riley, N. M., Malaker, S. A., Driessen, M., Bertozzi, C. R. Optimal dissociation methods differ for N- and O-glycopeptides. Journal of Proteome Research. 19 (8), 3286-3301 (2020).
  26. Mao, Y., et al. Systematic evaluation of fragmentation methods for unlabeled and isobaric mass tag-labeled O-glycopeptides. Analytical Chemistry. 93 (32), 11167-11175 (2021).
  27. Lu, L., Riley, N. M., Shortreed, M. R., Bertozzi, C. R., Smith, L. M. O-Pair Search with MetaMorpheus for O-glycopeptide characterization. Nature Methods. 17 (11), 1133-1138 (2020).
  28. Choo, M. S., Wan, C., Rudd, P. M., Nguyen-Khuong, T. GlycopeptideGraphMS: Improved glycopeptide detection and identification by exploiting graph theoretical patterns in mass and retention time. Analytical Chemistry. 91 (11), 7236-7244 (2019).
  29. Maxwell, E., et al. GlycReSoft: a software package for automated recognition of glycans from LC/MS data. PLoS One. 7 (9), 45474 (2012).
  30. Ahmad Izaham, A. R., Scott, N. E. Open database searching enables the identification and comparison of bacterial glycoproteomes without defining glycan compositions prior to searching. Molecular & Cellular Proteomics: MCP. 19 (9), 1561-1574 (2020).
  31. Bern, M., Kil, Y. J., Becker, C. Byonic: Advanced peptide and protein identification software. Current Protocols in Bioinformatics. , (2012).
  32. Na, S., Bandeira, N., Paek, E. Fast multi-blind modification search through tandem mass spectrometry. Molecular & Cellular Proteomics: MCP. 11 (4), 010199 (2012).
  33. Creasy, D. M., Cottrell, J. S. Error tolerant searching of uninterpreted tandem mass spectrometry data. Proteomics. 2 (10), 1426-1434 (2002).
  34. Craig, R., Beavis, R. C. TANDEM: Matching proteins with tandem mass spectra. バイオインフォマティクス. 20 (9), 1466-1467 (2004).
  35. Ahrné, E., Nikitin, F., Lisacek, F., Müller, M. QuickMod: A tool for open modification spectrum library searches. Journal of Proteome Research. 10 (7), 2913-2921 (2011).
  36. Shortreed, M. R., et al. Global identification of protein post-translational modifications in a single-pass database search. Journal of Proteome Research. 14 (11), 4714-4720 (2015).
  37. Chick, J. M., et al. A mass-tolerant database search identifies a large proportion of unassigned spectra in shotgun proteomics as modified peptides. Nature Biotechnology. 33 (7), 743-749 (2015).
  38. Roushan, A., et al. Peak filtering, peak annotation, and wildcard search for glycoproteomics. Molecular & Cellular Proteomics: MCP. 20, 100011 (2020).
  39. Chi, H., et al. Comprehensive identification of peptides in tandem mass spectra using an efficient open search engine. Nature Biotechnology. , (2018).
  40. Bittremieux, W., Laukens, K., Noble, W. S. Extremely fast and accurate open modification spectral library searching of high-resolution mass spectra using feature hashing and graphics processing units. Journal of Proteome Research. 18 (10), 3792-3799 (2019).
  41. Polasky, D. A., Yu, F., Teo, G. C., Nesvizhskii, A. I. Fast and comprehensive N- and O-glycoproteomics analysis with MSFragger-Glyco. Nature Methods. 17 (11), 1125-1132 (2020).
  42. Harding, C. M., et al. Acinetobacter strains carry two functional oligosaccharyltransferases, one devoted exclusively to type IV pilin, and the other one dedicated to O-glycosylation of multiple proteins. Molecular Microbiology. 96 (5), 1023-1041 (2015).
  43. Iwashkiw, J. A., et al. Identification of a general O-linked protein glycosylation system in Acinetobacter baumannii and its role in virulence and biofilm formation. PLoS Pathogens. 8 (6), 1002758 (2012).
  44. Scott, N. E., et al. Diversity within the O-linked protein glycosylation systems of Acinetobacter species. Molecular & Cellular Proteomics: MCP. 13 (9), 2354-2370 (2014).
  45. Kenyon, J. J., Hall, R. M. Variation in the complex carbohydrate biosynthesis loci of Acinetobacter baumannii genomes. PLoS One. 8 (4), 62160 (2013).
  46. Lees-Miller, R. G., et al. A common pathway for O-linked protein-glycosylation and synthesis of capsule in Acinetobacter baumannii. Molecular Microbiology. 89 (5), 816-830 (2013).
  47. Iacono, M., et al. Whole-genome pyrosequencing of an epidemic multidrug-resistant Acinetobacter baumannii strain belonging to the European clone II group. Antimicrobial Agents and Chemotherapy. 52 (7), 2616-2625 (2008).
  48. Hamidian, M., et al. Insights from the revised complete genome sequences of Acinetobacter baumannii strains AB307-0294 and ACICU belonging to global clones 1 and 2. Microbial Genomics. 5 (10), 000298 (2019).
  49. Farrugia, D. N., et al. The complete genome and phenome of a community-acquired Acinetobacter baumannii. PLoS One. 8 (3), 58628 (2013).
  50. Keller, B. O., Sui, J., Young, A. B., Whittal, R. M. Interferences and contaminants encountered in modern mass spectrometry. Analytica Chimica Acta. 627 (1), 71-81 (2008).
  51. Batth, T. S., et al. Protein aggregation capture on microparticles enables multipurpose proteomics sample preparation. Molecular & Cellular Proteomics: MCP. 18 (5), 1027-1035 (2019).
  52. HaileMariam, M., et al. S-Trap, an ultrafast sample-preparation approach for shotgun proteomics. Journal of Proteome Research. 17 (9), 2917-2924 (2018).
  53. Smith, P. K., et al. Measurement of protein using bicinchoninic acid. Analytical Biochemistry. 150 (1), 76-85 (1985).
  54. Rappsilber, J., Mann, M., Ishihama, Y. Protocol for micro-purification, enrichment, pre-fractionation and storage of peptides for proteomics using StageTips. Nature Protocols. 2 (8), 1896-1906 (2007).
  55. Harney, D. J., et al. Proteomic analysis of human plasma during intermittent fasting. Journal of Proteome Research. 18 (5), 2228-2240 (2019).
  56. Scott, N. E. Characterizing glycoproteins by mass spectrometry in Campylobacter jejuni. Methods in Molecular Biology. 1512, 211-232 (2017).
  57. Bian, Y., et al. Robust microflow LC-MS/MS for proteome analysis: 38000 runs and counting. Analytical Chemistry. 93 (8), 3686-3690 (2021).
  58. Diedrich, J. K., Pinto, A. F., Yates, J. R. Energy dependence of HCD on peptide fragmentation: stepped collisional energy finds the sweet spot. Journal of the American Society for Mass Spectrometry. 24 (11), 1690-1699 (2013).
  59. Liu, M. Q., et al. pGlyco 2.0 enables precision N-glycoproteomics with comprehensive quality control and one-step mass spectrometry for intact glycopeptide identification. Nature Communications. 8 (1), 438 (2017).
  60. Hinneburg, H., et al. The art of destruction: Optimizing collision energies in quadrupole-time of flight (Q-TOF) instruments for glycopeptide-based glycoproteomics. Journal of the American Society for Mass Spectrometry. 27 (3), 507-519 (2016).
  61. Chambers, M. C., et al. A cross-platform toolkit for mass spectrometry and proteomics. Nature Biotechnology. 30 (10), 918-920 (2012).
  62. R Core Team. R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing. , (2020).
  63. Brademan, D. R., Riley, N. M., Kwiecien, N. W., Coon, J. J. Interactive peptide spectral annotator: A versatile web-based tool for proteomic applications. Molecular & Cellular Proteomics: MCP. 18, 193-201 (2019).
  64. Russo, T. A., et al. The K1 capsular polysaccharide from Acinetobacter baumannii is a potential therapeutic target via passive immunization. Infection and Immunity. 81 (3), 915-922 (2013).
  65. Senchenkova, S. N., et al. Structure of the capsular polysaccharide of Acinetobacter baumannii ACICU containing di-N-acetylpseudaminic acid. Carbohydrate Research. 391, 89-92 (2014).
  66. Domon, B., Costello, C. E. A systematic nomenclature for carbohydrate fragmentations in FAB-MS/MS spectra of glycoconjugates. Glycoconjugate Journal. 5 (4), 397-409 (1988).
  67. Harvey, D. J., Dwek, R. A., Rudd, P. M. Determining the structure of glycan moieties by mass spectrometry. Current Protocols in Protein Science. , (2006).
  68. Medzihradszky, K. F., Kaasik, K., Chalkley, R. J. Characterizing sialic acid variants at the glycopeptide level. Analytical Chemistry. 87 (5), 3064-3071 (2015).
  69. Kelstrup, C. D., Frese, C., Heck, A. J., Olsen, J. V., Nielsen, M. L. Analytical utility of mass spectral binning in proteomic experiments by SPectral Immonium Ion Detection (SPIID). Molecular & Cellular Proteomics:MCP. 13 (8), 1914-1924 (2014).
  70. Ahmad Izaham, A. R., et al. What are we missing by using hydrophilic enrichment? Improving bacterial glycoproteome coverage using total proteome and FAIMS analyses. Journal of Proteome Research. 20 (1), 599-612 (2021).
  71. Neue, K., Mormann, M., Peter-Katalinic, J., Pohlentz, G. Elucidation of glycoprotein structures by unspecific proteolysis and direct nanoESI mass spectrometric analysis of ZIC-HILIC-enriched glycopeptides. Journal of Proteome Research. 10 (5), 2248-2260 (2011).
  72. Mysling, S., Palmisano, G., Hojrup, P., Thaysen-Andersen, M. Utilizing ion-pairing hydrophilic interaction chromatography solid phase extraction for efficient glycopeptide enrichment in glycoproteomics. Analytical Chemistry. 82 (13), 5598-5609 (2010).
  73. Escobar, E. E., et al. Precision mapping of O-Linked N-acetylglucosamine sites in proteins using ultraviolet photodissociation mass spectrometry. Journal of the American Chemical Society. 142 (26), 11569-11577 (2020).
  74. Madsen, J. A., et al. Concurrent automated sequencing of the glycan and peptide portions of O-linked glycopeptide anions by ultraviolet photodissociation mass spectrometry. Analytical Chemistry. 85 (19), 9253-9261 (2013).
  75. Lysiak, A., Fertin, G., Jean, G., Tessier, D. Evaluation of open search methods based on theoretical mass spectra comparison. BMC Bioinformatics. 22, 65 (2021).
  76. Pabst, M., et al. A general approach to explore prokaryotic protein glycosylation reveals the unique surface layer modulation of an anammox bacterium. ISME Journal. , (2021).

Play Video

記事を引用
Lewis, J. M., Coulon, P. M. L., McDaniels, T. A., Scott, N. E. The Application of Open Searching-based Approaches for the Identification of Acinetobacter baumannii O-linked Glycopeptides. J. Vis. Exp. (177), e63242, doi:10.3791/63242 (2021).

View Video