The identification of molecules and pathways controlling synaptic plasticity and memory is still a major challenge in neuroscience. Here, a workflow is described addressing the relative quantification of synaptic proteins supposedly involved in the molecular reorganization of synapses during learning and memory consolidation in an auditory learning paradigm.
The molecular synaptic mechanisms underlying auditory learning and memory remain largely unknown. Here, the workflow of a proteomic study on auditory discrimination learning in mice is described. In this learning paradigm, mice are trained in a shuttle box Go/NoGo-task to discriminate between rising and falling frequency-modulated tones in order to avoid a mild electric foot-shock. The protocol involves the enrichment of synaptosomes from four brain areas, namely the auditory cortex, frontal cortex, hippocampus, and striatum, at different stages of training. Synaptic protein expression patterns obtained from trained mice are compared to naïve controls using a proteomic approach. To achieve sufficient analytical depth, samples are fractionated in three different ways prior to mass spectrometry, namely 1D SDS-PAGE/in-gel digestion, in-solution digestion and phospho-peptide enrichment.
High-resolution proteomic analysis on a mass spectrometer and label-free quantification are used to examine synaptic protein profiles in phospho-peptide-depleted and phospho-peptide-enriched fractions of synaptosomal protein samples. A commercial software package is utilized to reveal proteins and phospho-peptides with significantly regulated relative synaptic abundance levels (trained/naïve controls). Common and differential regulation modes for the synaptic proteome in the investigated brain regions of mice after training were observed. Subsequently, meta-analyses utilizing several databases are employed to identify underlying cellular functions and biological pathways.
A aprendizagem é baseado na formação de traços de memória e a sua manutenção. É amplamente aceito que um mecanismo subjacente pode representar uma formação de novo e / ou rearranjo dos contatos sinápticos existentes entre os neurônios dependente de atividade. Ao nível molecular, várias modificações de proteínas, relocalizações subcelulares e mudanças no volume das proteínas sinápticas foram descritos 1-4 (Lamprecht, 2004 # 8). No entanto, a maioria dos estudos até agora focada em proteínas selecionados, em vez de sobre a composição proteoma sináptica global, mas complexa. A presente abordagem permite uma seleção imparcial por mudanças proteoma sinápticas em regiões do cérebro do rato após uma experiência de aprendizagem. Ele é adequado para tornar ponto de tempo instantâneos moleculares dependentes da reorganização induzida-learning da arquitetura sináptica. O fluxo de trabalho descrito requer um trabalho em equipe específica de diversos especialistas em comportamento animal, bioquímica de proteínas, espectrometria de massa e bioinformatics.
O paradigma de aprendizagem escolhida, ou seja, tom de discriminação de frequência modulada (FMTD), é uma tarefa de discriminação auditiva bem caracterizado em roedores 5. Aprendizagem e formação da memória de longo prazo nesta caixa de transporte Go / No-Go-tarefa envolve mecanismos dependendo aumentou sinalização de dopamina cortical e síntese de proteínas. Assim, estudos recentes proteômicas sobre gerbils e ratos revelaram dopamina e rearranjos de plástico induzida por aprendizagem dos componentes sinápticas em cortical, mas também em regiões cerebrais mais basais que supostamente interagir durante a aprendizagem e memória FMTD 6-8. Isto ilustra que a formação da memória envolve uma complexa interacção de várias regiões do cérebro e, assim, podem ser regulados diferencialmente dentro destas regiões sobre o nível do proteoma. Portanto, o esvaziamento das regiões do cérebro do rato corticais e subcorticais seleccionadas incluído no fluxo de trabalho.
Além disso, o characterizati fiávelno mesmo de alterações fracas na composição de proteína sináptica requer um enriquecimento de compartimentos pré e pós-sinápticos, ao invés da análise de homogenatos de membrana em bruto ou fracções 9. Protocolos Portanto, a preparação de sinaptossomas utilizando estabelecida antes de proteomic análise é descrito, a fim de aumentar o nível de detecção e a faixa dinâmica para proteínas específicas de sinapse 10,11.
Um pré-requisito essencial para utilizar a espectrometria de massa de alta resolução livre de marcador para fins quantitativos é um elevado grau de semelhança das amostras de proteína. Como são esperadas mudanças em vez menores na composição de proteína sináptica a ocorrer depois de saber, uma abordagem livre de etiqueta será adequado para comparar amostras de proteínas obtidos a partir de ratos treinados e ingênuo correspondente. Alternativamente, as estratégias de etiquetas de condições específicas de proteínas / peptídeos usando isótopos estáveis (por exemplo, TMT, iTRAQ, ICPL e SILAC), bem como qua livre rótulo baseado em MS2ntification (SWATH) são úteis, mas eles são mais caros do que a abordagem sem rótulo escolhido ou precisa de hardware especial de espectrometria de massa.
Desde rastreios proteômicas, muitas vezes produzir conjuntos de dados complexos, processamento de bioinformática é recomendado para interpretação de dados apropriado. meta-análises adicionais podem apoiar uma melhor compreensão dos mecanismos moleculares subjacentes potenciais alterações relacionadas com o paradigma e a identificação de processos celulares chave envolvidas e vias de sinalização. metodologias adequadas também são descritos abaixo.
O estudo apresenta um fluxo de trabalho metodológico otimizado para um perfil quantitativa precisa de mudanças de expressão de proteínas sinápticas durante a aprendizagem e consolidação da memória em diferentes áreas cerebrais de camundongos. A configuração oferece a oportunidade para estudar a expressão de proteína ao nível de um único animal, apesar de a aplicação desejada de pelo menos três replicados por amostra de técnicas para a análise por espectrometria de massa.
A metodologia leva em conta a composição de proteína em particular do pré e postsynapse consistindo de proteínas de elevado peso molecular de andaime, mas também de proteínas importante mediador rolamento pesos moleculares médios ou baixos. Os digeridos em solução de preparações sinaptosomais resultar numa geração eficiente e, portanto, uma sobre-representação de péptidos derivados de andaime. Este, por sua vez, pode suprimir a análise de proteínas abundantes menores ou inferiores. A preparação sugerido de frações de SDS-PAGE de umalíquota de cada amostra combinada com um procedimento de digestão em gel em paralelo facilita a análise de proteínas de abundância médio e baixo e representa um método complementar altamente recomendado. Após a aplicação de espectrometria de massa separada de todas as fracções derivadas a partir de uma amostra (por exemplo, em solução digerir, em gel de digerir, fracções enriquecidas-fosfo combinados) os correspondentes conjuntos de dados de MS / MS pode ser combinado e ainda calculadas para a identificação de proteínas e quantificação de picos software ou pacotes de software alternativos populares.
Alternativamente, a aplicação individual das fracções em gel derivado de digestão de uma amostra (gel-áreas processados separadamente de uma pista de amostra) e fracções geradas da amostra digerida em solução (por exemplo, por cromatografia de permuta iónica) para espectrometria de massa pode aumentar a profundidade analítica. No entanto, este fluxo de trabalho prolongado aumenta drasticamente o tempo necessário para LS-MS / MS de aquisição de dados. para generatioN de uma sequência molecular detalhada de rearranjos de proteínas sinápticas durante a aprendizagem e a formação da memória de um curso de tempo especificado do perfilamento proteomic é necessária. Este curso tempo pode começar imediatamente depois ou mesmo durante a primeira sessão de treinamento e abrange um período de tempo do fim-de malha até que o desempenho dos animais atingiu o nível assintótica da curva de aprendizagem após aprox. 8 – 10 dias de treinamento (veja a Figura 2 para obter detalhes).
A análise das alterações de fosforilação de proteínas sinápticas requer um foco particular sobre os prazos selecionados durante a aprendizagem FMTD. Sobre as cascatas de sinalização um lado, iniciando rearranjos de proteínas sinápticas conhecidos por ser desencadeada por fosfolarização proteína e dephosphorylations são esperados nos primeiros estágios de treinamento animal. Por outro lado, existem longos modificações duradouras de múltiplas proteínas fosforiladas sinápticas conhecidas que regulam a conectividade e a montagem dentro dos sarquitetura ynaptic 19, 20. Essas modificações pós-translacionais são esperados, mesmo em momentos posteriores da consolidação da memória.
Os conjuntos de dados complexos gerados por este fluxo de trabalho proteômica requerem processamento de bioinformática para identificar participar vias moleculares e moléculas-chave. Meta-análise mostra caminhos sobre-representados significativas, que desempenham um papel nos processos de aprendizagem e memória.
The authors have nothing to disclose.
We wish to thank Yvonne Ducho and Kathrin Pohlmann for excellent technical assistance. This work was supported by the Deutsche Forschungsgemeinschaft (SFB 779) and by the State Saxony-Anhalt / European Regional Development Fund (ERDF) via the Center for Behavioral Brain Sciences (CBBS).
3M Empore Solid Phase Extraction- Filter | 3M Bioanalytical Technologies | 4245SD | 7 mm/3 ml |
Acclaim PepMap 100 | Dionex/Thermo Scientific | 164564 | 100 µm x 2 cm, C18 |
Acclaim PepMap 100 | Dionex/Thermo Scientific | 164569 | 75 µm x 25 cm, C18 |
Acetic acid | Carl Roth GmbH | 3738.1 | |
Acetonitrile (ACN) | Carl Roth GmbH | AE70.2 | |
Acrylamide (30%) | AppliChem | A0951 | |
Ammonium hydrogen carbonate | Fluka | 9830 | |
Ammonium hydroxide | Fluka | 44273 | |
Ammonium persulfate (APS) | AppliChem | A2941 | |
Biofuge pico | Heraeus GmbH | 75003280 | |
Blue R-250 | SERVA Electrophoresis GmbH | 17525 | |
Bromophenol Blue | Pharmacia Biotech | 17132901 | |
C57BL/6J mice | Charles River | ||
Cantharidin | Carl Roth GmbH | 3322.1 | |
Centrifuge tubes for MLS-50 | Beckman Coulter | 344057 | |
Centrifuge tubes for TLA 100.1 rotor | Beckman Coulter | 343776 | |
Dithiothreitol (DTT) | AppliChem | A1101 | |
Eppendorf 5417R centrifuge | VWR | 22636138 | |
Eppendorf A-8-11 rotor | VWR | 5407000317 | |
Formic acid | Fluka | 14265 | |
GeneCodis | http://genecodis.cnb.csic.es/ | ||
Gephi | https://gephi.org/ | ||
Glycerol | AppliChem | A1123 | |
Glycine | AppliChem | A1067 | |
HALT Phosphatase Inhibitor Cocktail | Pierce /Thermo Scientific | 78420 | |
HEPES Buffer solution | PAA Laboratories GmbH | S11-001 | |
Homogenization vessel 2 mL | Sartorius AG | 854 2252 | |
Hydrochloric acid | Sigma-Aldrich | H1758 | |
Imidazole | Sigma-Aldrich | I2399 | |
Ingenuity Pathway Analysis | Qiagen | ||
Iodoacetamide (IAA) | Sigma-Aldrich | I1149 | |
Laboratory drilling drive K-ControlTLC 4957 | Kaltenbach & Vogt GmbH | 182997 | |
LTQ Tune Plus 2.7.0.1112 SP2 | Thermo Scientific | ||
LTQ Orbitrap Velos Pro | Thermo Scientific | ||
Macs-mix tube rotator | Miltenyi Biotech | 130-090-753 | |
Magic Scan 4.71 | UMAX | ||
Methanol | Carl Roth GmbH | AE71.2 | |
MLS-50 rotor | Beckman Coulter | 367280 | |
Optima MAX Ultracentrifuge | Beckman Coulter | 364300 | |
PageRuler Prestained Protein Ladder | Thermo Scientific | 26616 | |
PEAKS 7.5 | Bioinformatic Solutions | ||
Phosphatase Inhibitor Cocktail 3 | Sigma-Aldrich | P0044 | |
PhosphoRS 3.1 | IMP/IMBA/GMI | ||
PhosSTOP | Roche | 4906845001 | |
Plunger/pestle made of PTFE | Sartorius AG | 854 2651 | |
PotterS homogenizer | Sartorius AG | 853 3024 | |
Protease Inhibitor complete mini | Roche | 4693159001 | |
Quantity One 4.5.1 | BioRad | ||
RapiGest | Waters | 186002122 | |
Shuttle box | Coulbourne Instruments | ||
Sodium dodecylsulfate (SDS) | AppliChem | A1112 | |
Sodium molybdate | Carl Roth GmbH | 274.2 | |
Sodium tartrate dihydrate | Sigma-Aldrich | 228729 | |
SONOREX RK 156 Ultrasonic Bath | BANDELIN electronic GmbH & Co. KG | 305 | |
Soundproof chamber | Industrial Acoustics Company | ||
Sucrose | Carl Roth GmbH | 4621.2 | |
Tetramethyl ethylene -1,2-diamine (TEMED) | Sigma-Aldrich | T9281 | |
Thermomixer basic | CallMedia | 111000 | |
Titansphere TiO 5µm | GL Sciences Inc. Japan | 502075000 | |
TLA 100.1 rotor | Beckman Coulter | 343840 | |
Trifluoro acetic acid (TFA) | Sigma-Aldrich | T6508 | |
Tris ( hydroxymethyl) aminomethane (TRIS) | AppliChem | A1086 | |
Triton X-100 | Sigma-Aldrich | T8532 | |
Trypsin Gold | Promega | V5280 | |
Ultimate 3000 Ultra HPLC | Dionex/Thermo Scientific | ||
Ultracentrifuge tube | Beckman Coulter | 343776 | |
Unijet II Refrigerated Aspirator | Uniequip Laborgeräte- und Vertriebs GmbH | ||
UNIVAPO 100 H Concentrator Centrifuge | Uniequip Laborgeräte- und Vertriebs GmbH | ||
Urea | AppliChem | A1049 | |
Water (high quality purifed) | Resistivity: > 18.2 MΩ*cm at 25 °C Pyrogens: < 0.02 EU/ml TOC: < 10 ppb | ||
Xcalibur 3.0.63 | Thermo Scientific | ||
ZipTipC18 Pipette Tips | MILLIPORE | ZTC18S960 |