概要

A aplicação de abordagens baseadas em pesquisa aberta para a identificação de Glycopeptides ligados ao Acinetobacter baumannii O

Published: November 02, 2021
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概要

A busca aberta permite identificar glycopeptídeos decorados com composições glican até então desconhecidas. Dentro deste artigo, uma abordagem simplificada para realizar buscas abertas e subsequentes pesquisas de gliocopeptídio focadas em glycan são apresentadas para amostras bacterianas usando Acinetobacter baumannii como modelo.

Abstract

A glicossomilação proteica é cada vez mais reconhecida como uma modificação comum dentro de organismos bacterianos, contribuindo para a fisiologia procariótica e a ótima infectividade de espécies patogênicas. Devido a isso, há um crescente interesse em caracterizar a glicossylation bacteriana e a necessidade de ferramentas analíticas de alto rendimento para identificar esses eventos. Embora a proteômica de baixo para cima permita prontamente a geração de dados de glicopticídeos ricos, a amplitude e diversidade de glicanos observados em espécies procarióticas tornam a identificação de eventos de glicoslação bacteriana extremamente desafiadora.

Tradicionalmente, a determinação manual das composições glican dentro de conjuntos de dados proteômicos bacterianos fez desta uma análise em grande parte sob medida restrita a especialistas específicos de campo. Recentemente, abordagens abertas baseadas em busca surgiram como uma alternativa poderosa para a identificação de modificações desconhecidas. Ao analisar a frequência de modificações únicas observadas em sequências de peptídeos, técnicas de busca aberta permitem a identificação de glicanos comuns ligados a peptídeos dentro de amostras complexas. Este artigo apresenta um fluxo de trabalho simplificado para a interpretação e análise de dados glicoproteômicos, demonstrando como técnicas de busca aberta podem ser utilizadas para identificar glicocopeptídeos bacterianos sem conhecimento prévio das composições glicânicas.

Usando essa abordagem, os glicaptocidas dentro das amostras podem ser rapidamente identificados para entender as diferenças de glicoseção. Utilizando a Acinetobacter baumannii como modelo, essas abordagens permitem a comparação de composições glican entre cepas e a identificação de novas glicoproteínas. Em conjunto, este trabalho demonstra a versatilidade de técnicas abertas de busca de banco de dados para a identificação da glicossilção bacteriana, tornando a caracterização desses glicoproteomes altamente diversos mais fácil do que nunca.

Introduction

A glicossomilação proteica, o processo de anexação de carboidratos a moléculas de proteínas, é uma das modificações pós-translacionais mais comuns (PTMs) na natureza 1,2. Em todos os domínios da vida, uma gama de máquinas complexas evoluiu dedicada à geração de glicoproteínas que impactam uma miríade de funções celulares 1,3,4,5. Enquanto a glicossilation proteica ocorre em uma gama de aminoácidos 6,7, eventos de glicosylation ligados a N são duas formas dominantes observadas na natureza. A glicosylação ligada a N envolve a fixação de glicocanos a um átomo de nitrogênio de resíduos de asparagine (Asn), enquanto na glicosylação ligada a O, os glicanos são ligados a um átomo de oxigênio deresíduos de serina (Ser), threonine (Thr) ou tyrosine (Tyr). Apesar das semelhanças nos resíduos visados pelos sistemas de glicoseção, as diferenças dentro dos glicanos ligados às proteínas resultam na glicossylation sendo a classe mais quimicamente diversificada de PTMs encontrados na natureza.

Embora os sistemas de glicoseção eucariótica possuam diversidade glican, esses sistemas são tipicamente restritos no número de carboidratos únicos utilizados. A diversidade resultante decorre da forma como esses carboidratos são dispostos em glicanos 8,9,10,11,12. Em contraste, as espécies bacterianas e arqueais possuem uma diversidade glican praticamente ilimitada devido à pura variedade de açúcares únicos gerados nesses sistemas 2,10,13,14,15,16,17. Essas diferenças na diversidade glican observada entre os domínios da vida representam um desafio analítico significativo para a caracterização e identificação dos eventos de glicosylation. Para a glicosylation eucariótica, a capacidade de antecipar composições glican facilitou o crescente interesse pela glicobiologia; no entanto, o mesmo não se aplica à glicossylation bacteriana, que ainda é amplamente restrita ao estudo por laboratórios especializados. Como a acessibilidade da instrumentação da espectrometria de massa (MS) aumentou nas biociências, as abordagens baseadas em MS são agora o principal método para análise glicoproteômica.

A ESM emergiu como a ferramenta quintessencial para a caracterização da glicosylation, com abordagens de cima para baixo e de baixo para cima agora comumente usadas para caracterizar glicoproteínas6. Enquanto a proteômica de cima para baixo é usada para avaliar padrões globais de glicosylação de proteínas específicas18,19, abordagens de baixo para cima são usadas para permitir a caracterização glican-específica de glicaptocidas, mesmo a partir de misturas complexas 6,20,21,22,23. Para a análise dos glicacopeptídeos, a geração de informações informativas de fragmentação é essencial para a caracterização dos eventos de glicossylation24,25. Uma série de abordagens de fragmentação agora é rotineiramente acessível em instrumentos, incluindo dissociação induzida por colisão baseada em ressonância ion trap (TI-CID), dissociação induzida por colisão do tipo feixe (CID) e dissociação de transferência de elétrons (ETD). Cada abordagem possui diferentes pontos fortes e fracos para a análise de glicocopepcida25,26, com progresso significativo na última década na aplicação dessas abordagens de fragmentação para analisar a glicosylação 6,20. No entanto, para a análise da glicostilação bacteriana, a limitação crítica não tem sido a capacidade de fragmentar glycopeptídeos, mas sim a incapacidade de prever as potenciais composições glica dentro das amostras. Dentro desses sistemas, a natureza desconhecida de diversos glicanos bacterianos limita a identificação de glicocopeptídeos, mesmo com ferramentas de busca focadas em glicosylation agora comuns para a análise de glicoptodides eucarióticos, como O-Par27, GlycopeptideGraphMS28 e GlycReSoft29. Para superar essa questão, é necessário um método alternativo de busca, com o uso de ferramentas de busca aberta emergindo como uma abordagem poderosa para o estudo da glicosylation bacteriana30.

A busca aberta, também conhecida como busca de curinga, permite a identificação de peptídeos com PTMs desconhecidos ou inesperados 21,30,31,32. Pesquisas abertas utilizam uma variedade de técnicas computacionais, incluindo pesquisas de modificação com curadoria, pesquisas de banco de dados multicamados ou pesquisa tolerante em larga massa 33,34,35,36,37. Embora a busca aberta tenha grande potencial, seu uso tem sido tipicamente dificultado pelo aumento significativo dos tempos de análise e perda de sensibilidade da detecção de peptídeos não modificados em comparação com pesquisas restritas31,32. A diminuição na detecção de partidas espectrais de peptídeos não modificados (PSMs) é resultado do aumento das taxas de PSM falso-positivo associadas a essas técnicas, o que requer uma filtragem rigorosa aumentada para manter as taxas de falsas descobertas desejadas (FDRs)33,34,35,36,37 . Recentemente, várias ferramentas se tornaram disponíveis que melhoram significativamente a acessibilidade da pesquisa aberta, incluindo Byonic31,38, Open-pFind39, ANN-SoLo40 e MSFragger21,41. Essas ferramentas permitem a identificação robusta de eventos de glicosylation, reduzindo significativamente os tempos de análise e implementando abordagens para lidar com composições glicas heterogêneas.

Este artigo apresenta um método simplificado para a identificação de glicoptocidas bacterianos por busca aberta, utilizando como modelo o patógeno nosocomial Gram-negativo, Acinetobacter baumannii. A. baumannii possui um sistema de glicoslação orientado ligado a O responsável pela modificação de múltiplos substratos proteicos, conhecido como sistema de glicoslação de proteínasPGLL 42,43,44. Embora proteínas semelhantes sejam destinadas à glicosylation entre cepas, o sistema de glicosylation pglL é altamente variável devido à biossíntese do glicano usado para glicossite de proteínas derivadas do locus cápsula (conhecido como K-locus)44,45,46. Isso resulta em diversos glicocanos (também conhecidos como unidade K), derivados de unidades K polimerizadas únicas ou limitadas, sendo adicionados a substratos proteicos 30,44,46. Dentro deste trabalho, o uso da ferramenta de pesquisa aberta, MSfragger, dentro do software FragPipe, é usado para identificar glycans em cepas A. baumannii. Combinando buscas abertas e curadoria manual, “pesquisas focadas em glycan” podem ser realizadas para melhorar ainda mais a identificação de glycopeptídeos bacterianos. Em conjunto, essa abordagem de identificação multistep permite a identificação de glycopeptídeos sem ampla experiência na caracterização de novos eventos de glicosylação.

Protocol

NOTA: A preparação e análise de amostras de glicoptocida bacteriano podem ser divididas em quatro seções (Figura 1). Para este estudo, foi avaliada a glicosylation de três cepas sequenciadas de A. baumannii (Tabela 1). Os bancos de dados Proteome FASTA de cada uma dessas cepas são acessíveis via Uniprot. Consulte a Tabela 2 para a composição dos buffers utilizados neste protocolo. 1. Preparação de amost…

Representative Results

Para ilustrar a utilidade da busca aberta por análise de glicoptocida bacteriano, a diversidade química de glicocanos ligados a O dentro de três cepas de A. baumannii-AB307-0294, ACICU e D1279779– foi avaliada. Os glicoproteomes ligados ao O são altamente variáveis entre as cepas de A. baumannii, pois os glicos usados para glicossolation são derivados da cápsula altamente variável loci 44,45,46.<sup class="x…

Discussion

A busca aberta é um método eficaz e sistemático para a identificação de modificações desconhecidas. Embora a identificação de glícans desconhecidos em amostras de proteome bacteriano tenha sido tradicionalmente um empreendimento demorado e tecnicamente especializado, os recentes desenvolvimentos de ferramentas como MSfragger21,41 e Byonic31,38 agora permitem a identificação rápida e eficaz de…

開示

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

A N.E.S é apoiada por uma Bolsa futura do Conselho de Pesquisa Australiano (FT200100270) e uma subvenção do Projeto ARC Discovery (DP210100362). Agradecemos ao Centro de Espectrometria de Massa de Melbourne e Proteômica do Instituto bio21 de ciência molecular e biotecnologia pelo acesso à instrumentação de MS.

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

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