概要

Acinetobacter baumannii O 결합 글리코 펩타이드의 확인을위한 개방형 검색 기반 접근법의 적용

Published: November 02, 2021
doi:

概要

오픈 서닝은 이전에 알려지지 않은 글리칸 조성물로 장식된 글리코펩티드의 동정을 가능하게 한다. 이 기사에서는 Acinetobacter baumannii 를 모델로 사용하여 박테리아 샘플에 대해 공개 검색 및 후속 글리칸 중심의 글리코 펩티드 검색을 수행하기위한 간소화 된 접근 방식을 제시합니다.

Abstract

단백질 글리코실화는 박테리아 유기체 내에서 일반적인 변형으로 점점 더 인식되어 원핵 생리학 및 병원성 종의 최적 감염성에 기여합니다. 이로 인해 박테리아 글리코실화를 특성화하는 데 대한 관심이 증가하고 있으며 이러한 사건을 식별하기위한 고처리량 분석 도구에 대한 필요성이 커지고 있습니다. 상향식 프로테오믹스는 풍부한 글리코펩티드 데이터의 생성을 쉽게 가능하게 하지만, 원핵 종에서 관찰되는 글리칸의 폭과 다양성은 박테리아 글리코실화 사건의 식별을 매우 어렵게 만든다.

전통적으로, 박테리아 프로테오믹 데이터 세트 내에서 글리칸 조성물의 수동 결정은 이것을 현장 특정 전문가로 제한된 맞춤형 분석으로 만들었습니다. 최근에, 개방형 검색 기반 접근법은 알려지지 않은 수정의 식별을 위한 강력한 대안으로 등장하고 있다. 펩티드 서열에서 관찰되는 독특한 변형의 빈도를 분석함으로써, 개방 검색 기술은 복잡한 샘플 내의 펩티드에 부착된 일반적인 글리칸의 동정을 허용한다. 이 기사에서는 글리코프로테오믹 데이터의 해석 및 분석을 위한 간소화된 워크플로우를 제시하며, 글리칸 조성물에 대한 사전 지식 없이 박테리아 글리코펩타이드를 식별하기 위해 공개 검색 기술을 어떻게 사용할 수 있는지 보여줍니다.

이 접근법을 사용하여, 샘플 내의 글리코펩티드는 글리코실화 차이를 이해하기 위해 신속하게 확인될 수 있다. 아시네토박터 바우마니 를 모델로 사용하여, 이러한 접근법은 균주 간의 글리칸 조성물의 비교와 신규한 당단백질의 동정을 가능하게 한다. 종합하면,이 연구는 박테리아 글리코실화의 확인을위한 개방형 데이터베이스 검색 기술의 다양성을 보여 주므로 이러한 매우 다양한 글리코 프로테옴의 특성화가 그 어느 때보 다 쉬워졌습니다.

Introduction

단백질 분자에 탄수화물을 부착하는 과정인 단백질 글리코실화는 자연 1,2에서 가장 흔한 번역 후 변형(PTM) 중 하나입니다. 삶의 모든 영역에서 다양한 복잡한 기계가 무수한 세포 기능에 영향을 미치는 당단백질의 생성에 전념하여 진화했습니다 1,3,4,5. 단백질 글리코실화는 아미노산6,7의 범위에서 발생하는 반면, N-결합 및 O-연결된 글리코실화 이벤트는 자연에서 관찰되는 두 가지 우세한 형태이다. N-연결된 글리코실화는 아스파라긴(Asn) 잔기의 질소 원자에 글리칸의 부착을 수반하는 반면, O-연결된 글리코실화에서, 글리칸은 세린(Ser), 트레오닌(Thr), 또는 티로신(Tyr) 잔기7의 산소 원자에 부착된다. 글리코실화 시스템에 의해 표적화된 잔기의 유사성에도 불구하고, 단백질에 부착된 글리칸 내의 차이는 글리코실화가 자연에서 발견되는 PTM의 가장 화학적으로 다양한 부류임을 초래한다.

진핵 글리코실화 시스템은 글리칸 다양성을 보유하지만, 이들 시스템은 전형적으로 이용되는 독특한 탄수화물의 수에서 제한된다. 그 결과 다양성은 이러한 탄수화물이 글리 칸 8,9,10,11,12로 배열되는 방식에서 비롯됩니다. 대조적으로, 박테리아 및 고세균 종은 이러한 시스템내에서 생성 된 독특한 설탕의 깎아 지른 배열로 인해 사실상 무제한의 글리 칸 다양성을 가지고 있습니다 2,10,13,14,15,16,17. 생명의 영역에 걸쳐 관찰된 글리칸 다양성의 이러한 차이는 글리코실화 사건의 특성화 및 확인에 대한 중요한 분석적 도전을 나타낸다. 진핵 글리코실화의 경우, 글리칸 조성물을 예측하는 능력은 글리코생물학에 대한 관심의 증가를 촉진시켰다; 그러나 박테리아 글리코실화에 대해서도 마찬가지이며, 이는 여전히 전문 실험실의 연구로 크게 제한됩니다. 생명 과학에서 질량 분광법 (MS) 계측의 접근성이 증가함에 따라 MS 기반 접근법은 이제 글리코 프로테오믹 분석의 주요 방법입니다.

MS는 글리코실화의 특성화를 위한 전형적인 도구로서 등장하였으며, 현재 당단백질6을 특성화하기 위해 하향식 및 상향식 접근법 둘 다 일반적으로 사용되고 있다. 하향식 프로테오믹스는 특정 단백질18,19의 글로벌 글리코실화 패턴을 평가하기 위해 사용되는 반면, 상향식 접근법은 복합 혼합물6,20,21,22,23에서도 글리칸 특이적 글리코펩티드의 특성화를 가능하게 하기 위해 사용된다. 글리코펩티드의 분석을 위해, 유익한 단편화 정보의 생성은 글리코실화 사건24,25의 특성화에 필수적이다. 공진 이온 트랩 기반 충돌 유도 해리(IT-CID), 빔형 충돌 유도 해리(CID) 및 전자 전달 해리(ETD)를 포함한 다양한 단편화 접근법이 기기에서 일상적으로 접근 가능합니다. 각 접근법은 글리코펩티드 분석 25,26에 대해 서로 다른 강점과 약점을 가지고 있으며, 글리코실화 6,20을 분석하기 위해 이러한 단편화 접근법을 적용하는 데 지난 십 년 동안 상당한 진전이 있었다. 그러나, 박테리아 글리코실화 분석의 경우, 중요한 한계는 글리코펩티드를 단편화하는 능력이 아니라 샘플 내에서 잠재적인 글리칸 조성물을 예측할 수 없다는 것이었다. 이러한 시스템 내에서, 다양한 박테리아 글리칸의 알려지지 않은 성질은 글리코펩티드의 식별을 제한하며, 심지어 글리코실화에 초점을 맞춘 검색 도구는 현재 O-Pair27, GlycopeptideGraphMS 28 및 GlycReSoft29와 같은 진핵 글리코펩티드의 분석을 위해 흔히 사용되고 있다. 이 문제를 극복하기 위해, 박테리아 글리코실화30의 연구를 위한 강력한 접근법으로 떠오르는 오픈 서닝 도구의 사용과 함께 대안적인 검색 방법이 요구된다.

블라인드 또는 와일드카드 검색이라고도 하는 개방형 검색은 알 수 없거나 예기치 않은 PTM 21,30,31,32를 가진 펩티드를 식별할 수 있게 합니다. 개방형 검색은 큐레이팅된 수정 검색, 다단계 데이터베이스 검색 또는 광질량 내성 검색(33,34,35,36,37)을 포함하는 다양한 계산 기술을 활용합니다. 오픈 서빙은 큰 잠재력을 가지고 있지만, 그의 사용은 전형적으로 제한된 검색(31,32)에 비해 변형되지 않은 펩티드의 검출에 대한 분석 시간의 현저한 증가 및 민감도의 손실에 의해 방해를 받았다. 변형되지 않은 펩티드-스펙트럼 매칭(PSMs)의 검출의 감소는 이들 기술과 관련된 위양성 PSM 비율의 증가의 결과이며, 이는 원하는 거짓 발견률(FDR)을 유지하기 위해 증가된 엄격한 필터링을 필요로 한다(FDR)33,34,35,36,37 . 최근에는 Byonic 31,38, Open-pFind39, ANN-SoLo 40 및 MSFragger 21,41을 포함하여 공개 검색의 접근성을 크게 향상시키는 몇 가지 도구가 제공되었습니다. 이러한 도구는 분석 시간을 현저하게 줄이고 이종 글리칸 조성물을 처리하기 위한 접근법을 구현함으로써 글리코실화 이벤트의 강력한 식별을 가능하게 한다.

이 글은 그람 음성 병원체인 아시네토박터 바우마니이를 모델로 사용하여 열린 탐색에 의한 박테리아 글리코펩티드의 동정을 위한 간소화된 방법을 제시한다. A. baumannii는 PglL 단백질 글리코실화 시스템42,43,44로 알려진 다중 단백질 기질의 변형을 담당하는 보존된 O-연결된 글리코실화 시스템을 보유한다. 유사한 단백질이 균주 간의 글리코실화를 표적으로 하는 반면, PglL 글리코실화 시스템은 캡슐 유전자좌(K-locus로 알려짐)로부터 유래되는 단백질 글리코실화에 사용되는 글리칸의 생합성으로 인해 매우 가변적이다(K-locus로 알려짐)44,45,46. 이로 인해 단일 또는 제한된 중합된 K-단위로부터 유래된 다양한 글리칸(K-단위라고도 함)이 단백질 기질(30,44,46)에 첨가된다. 이 작업에서 소프트웨어 FragPipe에서 열린 검색 도구 인 MSfragger를 사용하여 A. baumannii 균주에서 글리 칸을 식별하는 데 사용됩니다. 오픈 서치와 수동 큐레이션을 결합함으로써, 박테리아 글리코펩티드의 동정을 더욱 개선하기 위해 “글리칸 중심 검색”을 수행할 수 있다. 함께, 이러한 다단계 동정 접근법은 신규한 글리코실화 사건의 특성화에 대한 광범위한 경험 없이 글리코펩티드의 동정을 가능하게 한다.

Protocol

참고: 박테리아 글리코펩타이드 샘플의 준비 및 분석은 네 개의 섹션으로 나눌 수 있습니다(그림 1). 본 연구를 위해, 세 개의 서열화된 A. baumannii 균주의 글리코실화를 평가하였다(표 1). 이들 균주 각각의 프로테옴 FASTA 데이터베이스는 Uniprot를 통해 액세스할 수 있다. 이 프로토콜에 사용되는 완충제의 조성에 대해서는 표 2 를 참조한다. <p…

Representative Results

박테리아 글리코펩티드 분석을 위한 개방 검색의 유용성을 예시하기 위해, A. baumannii-AB307-0294, ACICU 및 D1279779의 세 균주 내에서 O-연결된 글리칸의 화학적 다양성을 평가하였다. O-연결된 글리코프로테옴은 A. baumannii 균주 사이에서 매우 가변적이며, 글리코실화에 사용되는 글리칸은 고도로 가변적인 캡슐 유전자좌 44,45,46</s…

Discussion

공개 검색은 알려지지 않은 수정 사항을 식별하기위한 효과적이고 체계적인 방법입니다. 박테리아 프로테옴 샘플 내에서 알려지지 않은 글리칸의 확인은 전통적으로 시간이 많이 걸리고 기술적으로 전문화 된 사업이었지만, MSfragger21,41 및 Byonic31,38과 같은 도구의 최근 개발은 이제 펩티드에 부착 된 잠재적 인 글리 칸으로서의 추가 ?…

開示

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

N.E.S는 Australian Research Council Future Fellowship (FT200100270) 및 ARC Discovery Project Grant (DP210100362)의 지원을 받습니다. MS 계측에 대한 액세스를 위해 Bio21 분자 과학 및 생명 공학 연구소의 멜버른 질량 분광법 및 프로테오믹스 시설에 감사드립니다.

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