Summary

アシネトバクター・バウマンニO結合型糖ペプチドの同定のためのオープンサーチに基づくアプローチの適用

Published: November 02, 2021
doi:

Summary

オープン検索は、これまで知られていなかった糖鎖組成で装飾された糖ペプチドの同定を可能にする。この記事では、 アシネトバクター・バウマンニを モデルとして細菌サンプルについて、オープン検索とその後のグリカン中心の糖ペプチド検索を行うための合理化されたアプローチを紹介します。

Abstract

タンパク質グリコシル化は、細菌生物内の一般的な修飾としてますます認識されており、原核生物生理学および病原種の最適な感染力に寄与する。このため、細菌のグリコシル化を特徴付けることへの関心が高まっており、これらの事象を同定するためのハイスループット分析ツールの必要性が高まっています。ボトムアッププロテオミクスは豊富な糖ペプチドデータの生成を容易に可能にするが、原核生物種で観察されるグリカンの幅広さと多様性は、細菌のグリコシル化事象の同定を非常に困難にしている。

従来、細菌プロテオミクスデータセット内のグリカン組成の手動測定は、これを主に分野固有の専門家に限定されたオーダーメイドの分析にしました。最近、オープンな検索ベースのアプローチが、未知の変更を特定するための強力な代替手段として浮上しています。ペプチド配列で観察されるユニークな修飾の頻度を分析することにより、オープンサーチ技術により、複雑なサンプル内のペプチドに結合した一般的なグリカンの同定が可能になります。この記事では、グリコプロテオームデータの解釈と分析のための合理化されたワークフローを提示し、グリカン組成の事前知識なしに細菌の糖ペプチドを同定するためにオープン検索技術をどのように使用できるかを実証する。

このアプローチを使用して、サンプル内の糖ペプチドを迅速に同定し、グリコシル化の違いを理解することができます。 モデルとしてアシネトバクターバウマンニ を使用して、これらのアプローチは、株間のグリカン組成の比較および新規糖タンパク質の同定を可能にする。まとめると、この研究は、細菌のグリコシル化を同定するためのオープンデータベース検索技術の汎用性を実証し、これらの非常に多様なグリコプロテオームの特性評価をこれまで以上に容易にする。

Introduction

タンパク質グリコシル化は、タンパク質分子に炭水化物を結合させるプロセスであり、自然界で最も一般的な翻訳後修飾(PTM)の1つである1,2。生命のすべての領域にわたって、無数の細胞機能に影響を与える糖タンパク質の生成に特化した一連の複雑な機械が進化してきました1,3,4,5タンパク質グリコシル化はアミノ酸67の範囲で起こるが、N結合型およびO結合型グリコシル化事象は、自然界で観察される2つの支配的な形態である。N結合型グリコシル化は、アスパラギン(Asn)残基の窒素原子へのグリカンの結合を伴うが、O結合型グリコシル化において、グリカンは、セリン(Ser)、スレオニン(Thr)、またはチロシン(Tyr)残基の酸素原子に結合している7。グリコシル化系によって標的とされる残基の類似性にもかかわらず、タンパク質に結合しているグリカン内の相違により、グリコシル化は自然界で見出されるPTMの最も化学的に多様なクラスである。

真核生物グリコシル化系はグリカンの多様性を有するが、これらの系は典型的には、利用される固有の炭水化物の数に制限されている。結果として生じる多様性は、これらの炭水化物がグリカン8910、1112にどのように配置されるかに由来する。対照的に、細菌および古細菌種は、これらの系内で生成されるユニークな糖の膨大な配列のために、事実上無限のグリカン多様性を有する210、1314151617生命のドメイン間で観察されるグリカン多様性のこれらの違いは、グリコシル化事象の特性評価および同定のための重要な分析上の課題を表す。真核生物のグリコシル化の場合、グリカン組成物を予測する能力は、糖生物学への関心の高まりを促進してきた。しかし、細菌のグリコシル化についても同じことは当てはまらず、専門の研究室による研究にはまだ大きく制限されています。バイオサイエンスにおいて質量分析(MS)機器のアクセシビリティが高まるにつれて、MSベースのアプローチがグリコプロテオーム分析の主要な方法になりました。

MSはグリコシル化の特性評価のための典型的なツールとして浮上しており、トップダウンとボトムアップの両方のアプローチが糖タンパク質6の特性評価に一般的に使用されています。トップダウンプロテオミクスは、特定のタンパク質のグローバルなグリコシル化パターンを評価するために使用されるが18,19、ボトムアップアプローチは、複雑な混合物6、20、21、2223からでさえも、糖ペプチドのグリカン特異的特性評価を可能にするために使用される。糖ペプチドの分析のためには、有益な断片化情報の生成が、グリコシル化事象の特性評価に不可欠である2425。現在、共鳴イオントラップベースの衝突誘起解離(IT-CID)、ビーム型衝突誘起解離(CID)、電子移動解離(ETD)など、さまざまなフラグメンテーションアプローチが機器で日常的にアクセス可能です。各アプローチは、糖ペプチド分析25,26に対して異なる長所と短所を有しており、これらの断片化アプローチをグリコシル化6,20の分析に適用する上で過去10年間で著しい進歩を遂げている。しかし、細菌のグリコシル化分析にとって、重要な制限は糖ペプチドを断片化する能力ではなく、むしろサンプル内の潜在的なグリカン組成を予測できないことでした。これらのシステム内では、多様な細菌グリカンの未知の性質は、O-Pair27、GlycopeptideGraphMS28、およびGlycReSoft29などの真核生物糖ペプチドの分析のために現在一般的であるグリコシル化に焦点を当てた検索ツールを使用しても、糖ペプチドの同定を制限する。この問題を克服するためには、細菌のグリコシル化30の研究のための強力なアプローチとして、オープンな検索ツールの使用が浮上している代替の検索方法が必要である。

オープン検索は、ブラインドまたはワイルドカード検索としても知られており、不明または予期しないPTM2130、3132を有するペプチドの同定を可能にする。オープン検索は、キュレーションされた修正検索、多段階データベース検索、または広質量耐性検索33、34、353637を含む様々な計算技術を利用する。オープン検索は大きな可能性を秘めているが、その使用は、典型的には、制限された検索と比較して、分析時間の有意な増加および非修飾ペプチドの検出の感度の損失によって妨げられてきた3132。非修飾ペプチドスペクトルマッチ(PSM)の検出の減少は、これらの技術に関連する偽陽性PSM率の増加の結果であり、所望の偽発見率(FDR)を維持するためには、より厳格なフィルタリングの増加が必要である33、34353637.最近、Byonic 31,38、Open-pFind39、ANN-SoLo 40、MSFragger21,41など、オープン検索のアクセシビリティを大幅に向上させるいくつかのツールが利用可能になりました。これらのツールは、分析時間を大幅に短縮し、不均一なグリカン組成物を処理するためのアプローチを実装することによって、グリコシル化イベントの堅牢な同定を可能にします。

本稿では、グラム陰性院内病原体であるアシネトバクター・バウマンニをモデルとして、オープンサーチによる細菌糖ペプチドの同定のための合理化された方法を提示する。A. baumanniiは、PglLタンパク質グリコシル化システム42、4344として知られる複数のタンパク質基質の修飾に関与する保存されたO結合型グリコシル化システムを有する。類似のタンパク質が株間のグリコシル化を標的としているが、PglLグリコシル化システムは、タンパク質グリコシル化に使用されるグリカンの生合成がカプセル遺伝子座(K遺伝子座として知られている)に由来するため、非常に可変である44,45,46。これは、単一または限定された重合K単位に由来する多様なグリカン(K単位としても知られる)を、タンパク質基質304446に付加する結果とする。この研究の中で、ソフトウェアFragPipe内のオープン検索ツールMSfraggerの使用は、A. baumannii株全体のグリカンを同定するために使用される。オープン検索と手作業によるキュレーションを組み合わせることで、「糖鎖に着目した探索」を行い、細菌の糖ペプチドの同定をさらに向上させることができます。一緒に、この多段階同定アプローチは、新規グリコシル化事象の特性評価において広範な経験なしに糖ペプチドの同定を可能にする。

Protocol

注:細菌糖ペプチドサンプルの調製および分析は、4つのセクションに分けることができる(図1)。この研究のために、3つの配列決定された A.バウマンニ株のグリコシル化が評価された(表1)。これらの各株のプロテオームFASTAデータベースは、Uniprotを介してアクセス可能です。このプロトコルで使用されるバッファーの構成については、 表 2 </strong…

Representative Results

細菌糖ペプチド分析のためのオープン検索の有用性を例示するために、A. baumannii-AB307-0294、ACICU、およびD1279779-の3つの株におけるO結合型グリカンの化学的多様性を評価した。O結合型グリコプロテオームは、グリコシル化に使用されるグリカンが高度に可変のカプセル遺伝子座44、45、46に由来するため、A.バ?…

Discussion

オープン検索は、未知の修飾を識別するための効果的かつ体系的な方法です。細菌プロテオームサンプル中の未知のグリカンの同定は、伝統的に時間がかかり、技術的に専門的な作業であったが、MSfragger21,41およびByonic31,38などのツールの最近の開発により、ペプチドに結合した潜在的なグリカンとしてさらなる特性評価?…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

N.E.S.は、Australian Research Council Future Fellowship(FT200100270)とARC Discovery Project Grant(DP210100362)の支援を受けています。我々は、MS機器へのアクセスについて、Bio21分子科学バイオテクノロジー研究所のメルボルン質量分析およびプロテオミクス施設に感謝する。

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

References

  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. Bioinformatics. 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. Bioinformatics. 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).

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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).

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