We present a protocol for identifying and quantifying the components in mixtures of species possessing similar proteins. Mass spectrometry detects peptides for identification, and gives relative quantitation by ratios of peak areas. As a tool food for fraud detection, the method can detect 1% horse in beef.
We describe a simple protocol for identifying and quantifying the two components in binary mixtures of species possessing one or more similar proteins. Central to the method is the identification of ‘corresponding proteins’ in the species of interest, in other words proteins that are nominally the same but possess species-specific sequence differences. When subject to proteolysis, corresponding proteins will give rise to some peptides which are likewise similar but with species-specific variants. These are ‘corresponding peptides’. Species-specific peptides can be used as markers for species determination, while pairs of corresponding peptides permit relative quantitation of two species in a mixture. The peptides are detected using multiple reaction monitoring (MRM) mass spectrometry, a highly specific technique that enables peptide-based species determination even in complex systems. In addition, the ratio of MRM peak areas deriving from corresponding peptides supports relative quantitation. Since corresponding proteins and peptides will, in the main, behave similarly in both processing and in experimental extraction and sample preparation, the relative quantitation should remain comparatively robust. In addition, this approach does not need the standards and calibrations required by absolute quantitation methods. The protocol is described in the context of red meats, which have convenient corresponding proteins in the form of their respective myoglobins. This application is relevant to food fraud detection: the method can detect 1% weight for weight of horse meat in beef. The corresponding protein, corresponding peptide (CPCP) relative quantitation using MRM peak area ratios gives good estimates of the weight for weight composition of a horse plus beef mixture.
The European horse meat scandal of 2013, in which undeclared horse meat was found in a number of supermarket beef products1, highlights the need for testing methods capable of detecting and measuring food fraud in meat. Several technologies have been explored, especially enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) and DNA-based methods2. An alternative route, based on mass spectrometry, targets species-specific peptides which in turn arise from species-specific proteins. Here we outline one such peptide-based approach that offers both identification and relative quantitation of the adulterant species in a meat mixture3.
The protocol is framed in the context of red meats and the desire to determine the presence of one in another at the level of 1% by weight, the level considered by some to represent fraudulent food adulteration as opposed to contamination4. The method relies in the first instance on identifying a protein which is nominally ‘the same’ in all target meats. Myoglobin, the protein responsible for the red color of meat, is a good candidate since it is abundant, relatively heat tolerant and water soluble, and has been used for species determination of meat previously5,6. The myoglobins for beef (Bos Taurus), pork (Sus scrofa), horse (Equus caballus) and lamb (Ovis aries)3, for instance, are nominally the same, as required, but their sequences are not identical. Such groups of ‘similar but different’ proteins, like these four myoglobins, can conveniently be described as ‘corresponding proteins’. The sequence differences in these four myoglobins are species-specific: for example, the full myoglobin proteins for beef and horse, P02192 and P68082 respectively, each comprise 154 amino acids with 18 sequence differences between the two. Subject to proteolysis using trypsin these proteins produce two sets of peptides, some of which are identical, and some which show one or more species-specific amino acid differences: corresponding proteins therefore give rise to corresponding peptides.
The CPCP approach, therefore, seeks first to identify proteins from two or more species where these proteins exhibit limited species-specific sequence variants. These are corresponding proteins. Following proteolysis, corresponding proteins give rise to peptides, some of which likewise display species-specific sequence variants inherited from the parent protein. These are corresponding peptides. The CPCP approach can be used to compare levels of two corresponding proteins in a mixed species sample by monitoring the levels of corresponding peptides.
The natural technology for the detection of known peptides is multiple reaction monitoring mass spectrometry, or MRM-MS7. Species-specific peptides yield precursor ions, which along with their mass spectrometry fragment ions, are easily itemized in advance by software tools. These lists are then used to instruct the mass spectrometer to record only specific precursor plus fragment ion pairs, called transitions. A particular target peptide is therefore identified not only by its retention time in the chromatography preceding the mass spectrometer, but also by a set of transitions sharing a common precursor ion. This is a highly selective means of detecting known peptides that makes efficient use of the mass spectrometer resource.
Other authors have used mass spectrometry to test for meat adulteration via peptide markers but from disparate proteins8-14. Using the corresponding proteins, corresponding peptides (CPCP) scheme, however, means experimental conditions can be optimized, aiding identification of the species in the mixture from known species-specific transitions. In addition, corresponding proteins and peptides will generally behave similarly in the extraction, proteolysis and detection stages. Since transition peak areas are quantitative and reproducible, ratios of peak areas arising from pairs of corresponding peptides from different species provide a direct estimate of the relative quantities of two meats in a mixture. In contrast, more traditional quantitation routes exploit calibrations based on reference materials to establish absolute quantitation14,15.
Though the protocol is outlined in the context of myoglobin and meat, proteins other than myoglobin could be used for identification and relative quantitation via the CPCP strategy in meat mixtures, though potentially with modifications to the protocol. In addition the strategy is also applicable to binary mixtures of other species sharing one or more corresponding proteins.
The starting point for the protocol is purified ‘reference’ myoglobin, which for some species can be purchased but which for others must be prepared by conventional size-exclusion chromatography. The procedure for preparing reference myoglobin is not included in the protocol, but is described elsewhere3. Software tools16 are used to list candidate peptides and transitions arising from myoglobins of interest. Each reference myoglobin is subjected to proteolysis and the resultant peptides analyzed by liquid chromatography electrospray ionization tandem mass spectrometry (LC-ESI-MS/MS) to discover which of the candidate precursor ions and transitions are most useful, and to determine the matching peptide retention times. The outcome of this stage is a revised list of target peptides with their transitions, suitable for species determination, and a list of CPCP pairs, suitable for relative quantitation. To test real meats, sample extractions are prepared then subjected to proteolysis to generate peptides both from myoglobin and other extraneous proteins. The myoglobin-based peptides are then monitored by LC-ESI-MS/MS based on their listed transitions. The species present in a mixture are identified by the transition peaks associated with marker peptides. Estimates of the relative amounts of two meats in a binary mixture are calculated using ratios of transition peak areas. A set of test mixtures of pairs of meats will allow the ratio of peak areas for a given pair of transitions to be checked and calibrated against actual mixtures.
La sélection d'une protéine cible appropriée est importante. Une bonne protéine cible a besoin d'avoir des formes correspondantes en espèces d'intérêt, la variation de séquence dépendant de l'espèce suffisante, la spécificité de l'espèce, et existent en quantités accessibles dans les organismes. Pour l'évaluation des mélanges qui ont subi un traitement (par exemple, le traitement thermique), une protéine ayant une séquence relativement insensible à ce que le traitement est souhaitable. Myoglobine est un bon candidat pour les viandes rouges, y compris les viandes rouges cuites, mais pas la seule possibilité. Une fois que la protéine cible est déterminée, la partie la plus critique du protocole est la protéolyse de la protéine. Une protéine différente de myoglobine peut bien exiger un protocole de protéolyse alternative.
Le protocole tel que décrit comprend un segment sur la base de référence protéine purifiée. Cela a pour but de découvrir la rétention des fenêtres de temps et d'ions précurseurs et fragments appropriés. Ce segment est très utile mais pas indispensable.
<pclass = "jove_content"> Bien que des paires de peptides correspondantes de deux espèces d'intérêt peuvent être énumérés, même sans expérience, il est parfois le cas où une différence de séquence a des conséquences dramatiques sur le profil de digestion. Par exemple, la paire de peptide VLGFHG (bœuf) et ELGFQG (cheval) donnent un résultat de quantification anormale (manifeste comme un gradient inférieur à celui de la figure 2). En effet, le dernier peptide provient d'un clivage KE relativement supprimée, ce qui provoque une sous-estimation du niveau de cheval dans le mélange. peptides correspondants à partir de différents acides aminés sont donc à éviter. Souvent, les fragments de deux peptides correspondants ont des séquences d'acides aminés et sont bien comportés, mais ce n'est pas toujours le cas et doit être vérifiée au cours du développement de la méthode. L'identification des espèces est beaucoup moins sensible à ces questions que la quantification relative.Le protocole a été démontrée pendant quatre viandes rouges3 s. espèces de viande supplémentaires peuvent être inclus, mais la qualité de la forme du pic de transition peut se détériorer si trop de peptides marqueurs co-éluent, réduisant le temps de séjour et, finalement, dégradant les estimations relatives de quantification. L'amélioration de l'instrumentation, déjà disponible, permettra d'améliorer cela. Une question connexe est que toutes les viandes ont des myoglobine. Par exemple, le cheval, l'âne et la myoglobine zébrées sont identiques et donc à proprement parler de la méthode est seulement capable de détecter cheval ou âne ou zèbre dans la viande bovine. Dans certains cas, même si la myoglobine ne sont pas identiques, certains peptides clés peuvent être. Par exemple, certains peptides marqueurs agneau myoglobine dérivé apparaissent également chez la chèvre.
Une complication face à ceci et toute autre méthode de quantification à base de protéines est que le niveau de la protéine doit être supposé constant dans toutes les espèces si les niveaux de protéine ou de peptide sont d'assimiler trivialement à des niveaux de viande en mélange. Pour la myoglobine et les quatre rouge mmange ce n'est pas universellement vrai. Les niveaux en général sont des espèces dépendantes, avec du porc présentant le niveau le plus bas des quatre. En outre, le niveau de myoglobine varie avec la coupe de viande et de l'âge des animaux. Donc, bien que des rapports de zones de pic de transition carte de manière fiable à des ratios de myoglobine, le mappage ratio des viandes réelles est un dessin d'estimation sur des hypothèses concernant les sources probables des viandes dans le mélange.
L'approche décrite dans ce travail diffère dans un certain nombre de façons d'autres contributions publiées. Une route plus typique est d'utiliser des méthodes protéomiques pour identifier divers peptides marqueurs disparates espèces dépendantes, dans ce cas , les marqueurs pour les différentes espèces possèdent pas de relation particulière avec l'autre 8-12,14,19. En revanche, nous avons sélectionné des protéines communes à toutes les espèces d'intérêt jusqu'à des espèces dépendantes des variants de séquence 3. En plus d'être le centre de notre stratégie par rapport à la quantification, ceci présente l'avantage que l'échantillonles stratégies de préparation peuvent être optimisés. En outre, ces protéines correspondantes sont susceptibles de se comporter de façon similaire, par exemple, dans l'extraction ou la transformation commerciale d'échantillons, tels que la cuisson ou la mise en conserve. L'identification des espèces procède alors normalement via la détection de peptides marqueurs disparates, alors que dans l'approche CPCP identification des espèces produit via la détection de peptides étroitement apparentés qui possèdent généralement une ou deux différences de séquence. Enfin, la quantification des protéines pour estimer le pour cent en poids d'une espèce à une autre peut procéder classiquement par l' intermédiaire d'une quantification absolue de chaque protéine basée sur des standards connus séparément 7,14,15. Cependant, l'utilisation de la méthode de CPCP il n'y a pas besoin de méthodes d'étalonnage. Au lieu de cela, les niveaux relatifs sont estimés en comparant les intensités de signal des deux peptides correspondants des deux espèces, sans passer par l'étape de mesure absolue au total. Étant donné que le but ultime est un pourcentage en poids d'une espèce dans another, une quantification relative, le CPCP est à la fois plus directe et plus simple que de comparer deux mesures de quantification absolue. Ces caractéristiques se traduisent par des courts expérimentaux, prévus pour être environ deux heures en utilisant des protocoles raffinés, ce qui rend la technique utile comme outil de surveillance rapide dans le domaine de la détection des fraudes alimentaires.
The authors have nothing to disclose.
We acknowledge financial support from Institute of Food research BBSRC Core Strategic Grant funds, BBSRC Project BB/J004545/1.
Uniprot database | www.uniprot.org | Freely accessible database of protein sequences | |
Skyline software | www.skyline.gs.washington.edu | Free software to download that enables the creation of targeted methods for proteomic studies, peptide and fragment prediction | |
Ammonium bicarbonate | Sigma-Aldrich Co Ltd, Gillingham, UK www.sigmaaldrich.com | O9830 | |
Methanol, HPLC grade | Fisher Scientific, Loughoborough, UK www. fisher.co.uk | 10674922 | |
Acetonitrile, HPLC grade | Fisher Scientific, Loughoborough, UK www. fisher.co.uk | 10010010 | |
Urea | Sigma-Aldrich Co Ltd, Gillingham, UK www.sigmaaldrich.com | U5378 | |
Trypsin(from bovine pancreas treated with TPCK) | Sigma-Aldrich Co Ltd, Gillingham, UK www.sigmaaldrich.com | T1426 | |
Formic acid | Sigma-Aldrich Co Ltd, Gillingham, UK www.sigmaaldrich.com | F0507 | |
Coomassie Plus Protein Assay Reagent | Thermo Fisher Scientific www.thermofisher.com | 1856210 | |
Protein standard | Sigma-Aldrich Co Ltd, Gillingham, UK www.sigmaaldrich.com | P0914 | |
Ultra Turrax homogeniser T25 | Fisher Scientific, Loughoborough, UK www. fisher.co.uk | 13190693 | |
Edmund and Buhler KS10 lab shaker | |||
Heraeus Fresco 17 Centrifuge | Thermo Fisher Scientific www.thermoscientific.com | 75002420 | |
Vacuum centrifuge RC 1022 | Jouan | ||
Plate Reader | |||
Strata-X 33u polymeric reversed-phase cartridges 60 mg/3 ml tubes | Phenomenex, Macclesfield, UK | 8B-S100-UBJ | |
4000 QTrap triple-quadrupole mass spectrometer | AB Sciex, Warrington, UK www.sciex.com | ||
1200 rapid resolution LC system | Agilent, Stockport, UK | ||
XB C18 reversed-phase capillary column (100 x 2.1mm, 2.6µ particle size) | Phenomenex, Macclesfield, UK www.phenomenex.com | ||
Analyst 1.6.2 software | AB Sciex, Warrington, UK www.sciex.com | QTrap data acquisition and analysis, including peak area integration | |
Autosampler vials |