Summary

Применение открытых поисковых подходов к идентификации Acinetobacter baumannii O-сцепленных гликопептидов

Published: November 02, 2021
doi:

Summary

Открытый поиск позволяет идентифицировать гликопептиды, украшенные ранее неизвестными гликанными композициями. В этой статье представлен упрощенный подход к проведению открытого поиска и последующего поиска гликопептидов, ориентированных на гликикан, для бактериальных образцов с использованием Acinetobacter baumannii в качестве модели.

Abstract

Белковое гликозилирование все чаще признается в качестве общей модификации в бактериальных организмах, способствуя прокариотической физиологии и оптимальной инфекционности патогенных видов. В связи с этим растет интерес к характеристике бактериального гликозилирования и потребность в высокопроизводительных аналитических инструментах для выявления этих событий. Хотя протеомика снизу вверх легко позволяет генерировать богатые данные о гликопептидах, широта и разнообразие гликанов, наблюдаемых у видов прокариот, делают идентификацию событий бактериального гликозилирования чрезвычайно сложной.

Традиционно ручное определение составов гликанов в наборах бактериальных протеомных данных делало этот анализ в значительной степени индивидуальным, ограниченным отраслевыми экспертами. В последнее время открытые поисковые подходы стали мощной альтернативой для выявления неизвестных модификаций. Анализируя частоту уникальных модификаций, наблюдаемых на пептидных последовательностях, открытые методы поиска позволяют идентифицировать общие гликаны, прикрепленные к пептидам в сложных образцах. В этой статье представлен оптимизированный рабочий процесс для интерпретации и анализа гликопротеомных данных, демонстрирующий, как открытые методы поиска могут быть использованы для идентификации бактериальных гликопептидов без предварительного знания составов гликанов.

Используя этот подход, гликопептиды в образцах могут быть быстро идентифицированы для понимания различий гликозилирования. Используя Acinetobacter baumannii в качестве модели, эти подходы позволяют сравнивать гликановые композиции между штаммами и идентифицировать новые гликопротеины. Взятые вместе, эта работа демонстрирует универсальность открытых методов поиска в базе данных для идентификации бактериального гликозилирования, что делает характеристику этих очень разнообразных гликопротеомов проще, чем когда-либо прежде.

Introduction

Белковое гликозилирование, процесс присоединения углеводов к белковым молекулам, является одной из наиболее распространенных посттрансляционных модификаций (ПТМ) в природе 1,2. Во всех областях жизни развился ряд сложных механизмов, предназначенных для генерации гликопротеинов, которые влияют на множество клеточных функций 1,3,4,5. В то время как гликозилирование белка происходит на диапазоне аминокислот 6,7, N-связанные и O-связанные события гликозилирования являются двумя доминирующими формами, наблюдаемыми в природе. N-связанное гликозилирование включает присоединение гликанов к атому азота остатков аспарагина (Asn), в то время как при O-связанном гликозилировании гликокислоты присоединяются к атому кислорода остатков серина (Ser), треонина (Thr) или тирозина (Tyr)7. Несмотря на сходство в остатках, на которые нацелены системы гликозилирования, различия в гликанах, прикрепленных к белкам, приводят к тому, что гликозилирование является наиболее химически разнообразным классом ПТМ, обнаруженных в природе.

В то время как системы эукариотического гликозилирования обладают гликанцевым разнообразием, эти системы, как правило, ограничены в количестве используемых уникальных углеводов. Полученное разнообразие связано с тем, как эти углеводы распределены вгликаны 8,9,10,11,12. Напротив, бактериальные и архейные виды обладают практически неограниченным разнообразием гликанов из-за огромного количества уникальных сахаров, образующихся в этих системах 2,10,13,14,15,16,17. Эти различия в разнообразии гликанов, наблюдаемые в разных областях жизни, представляют собой значительную аналитическую проблему для характеристики и идентификации событий гликозилирования. Для эукариотического гликозилирования способность предвидеть гликовые композиции способствовала росту интереса к гликобиологии; тем не менее, то же самое не относится к бактериальному гликозилированию, которое по-прежнему в значительной степени ограничено изучением специализированными лабораториями. Поскольку доступность приборов масс-спектрометрии (МС) возросла в биологических науках, подходы, основанные на МС, в настоящее время являются основным методом гликопротеомного анализа.

РС стал квинтэссенцией инструмента для характеристики гликозилирования, причем как нисходящий, так и восходящий подходы в настоящее время широко используются для характеристики гликопротеинов6. В то время как нисходящая протеомика используется для оценки глобальных паттернов гликозилирования специфических белков 18,19, подходы «снизу вверх» используются для обеспечения гликан-специфической характеристики гликопептидов даже из сложных смесей 6,20,21,22,23. Для анализа гликопептидов генерация информативной информации о фрагментации имеет важное значение для характеристики событий гликозилирования24,25. В настоящее время на приборах обычно доступен ряд подходов к фрагментации, включая диссоциацию, вызванную столкновением на основе резонансной ионной ловушки (IT-CID), диссоциацию, вызванную столкновением пучка (CID), и диссоциацию переноса электронов (ETD). Каждый подход обладает различными сильными и слабыми сторонами для анализа гликопептидов25,26, со значительным прогрессом за последнее десятилетие в применении этих подходов к фрагментации для анализа гликозилирования 6,20. Однако для анализа бактериального гликозилирования критическим ограничением была не способность фрагментировать гликопептиды, а скорее неспособность предсказать потенциальные составы гликанов в образцах. В этих системах неизвестная природа разнообразных бактериальных гликанов ограничивает идентификацию гликопептидов, даже с помощью инструментов поиска, ориентированных на гликозилирование, которые в настоящее время являются обычным явлением для анализа эукариотических гликопептидов, таких как O-Pair27, GlycopeptideGraphMS28 и GlycReSoft29. Чтобы преодолеть эту проблему, требуется альтернативный метод поиска с использованием открытых поисковых инструментов, возникающих в качестве мощного подхода к изучению бактериального гликозилирования30.

Открытый поиск, также известный как слепой или подстановочный поиск, позволяет идентифицировать пептиды с неизвестными или неожиданными PTM 21,30,31,32. Открытый поиск использует различные вычислительные методы, включая кураторский поиск модификаций, многошаговый поиск по базе данных или широкомасштабный толерантный поиск 33,34,35,36,37. Хотя открытый поиск имеет большой потенциал, его использование, как правило, затрудняется значительным увеличением времени анализа и потерей чувствительности обнаружения немодифицированных пептидов по сравнению с ограниченными поисками31,32. Снижение обнаружения немодифицированных пептидно-спектральных совпадений (PSM) является результатом увеличения частоты ложноположительных PSM, связанных с этими методами, что требует усиленной строгой фильтрации для поддержания желаемых показателей ложного обнаружения (FDR)33,34,35,36,37 . В последнее время стало доступно несколько инструментов, которые значительно улучшают доступность открытого поиска, в том числе Byonic31,38, Open-pFind39, ANN-SoLo40 и MSFragger21,41. Эти инструменты позволяют надежно идентифицировать события гликозилирования за счет значительного сокращения времени анализа и реализации подходов к обработке гетерогенных гликановых композиций.

В данной статье представлен упрощенный метод идентификации бактериальных гликопептидов путем открытого поиска с использованием в качестве модели грамотрицательного внутрибольничного патогена Acinetobacter baumannii. A. baumannii обладает сохраненной O-связанной системой гликозилирования, ответственной за модификацию нескольких белковых субстратов, известной как система гликозилирования белка PglL 42,43,44. В то время как подобные белки нацелены на гликозилирование между штаммами, система гликозилирования PglL сильно варьируется из-за биосинтеза гликана, используемого для гликозилирования белка, полученного из локуса капсулы (известного как K-локус)44,45,46. Это приводит к тому, что различные гликаны (также известные как K-единица), полученные из одиночных или ограниченных полимеризованных K-единиц, добавляются к белковым субстратам 30,44,46. В рамках этой работы использование инструмента открытого поиска MSfragger в программном обеспечении FragPipe используется для идентификации гликанов в штаммах A. baumannii. Сочетая открытый поиск и ручное курирование, можно предпринять «гликано-ориентированные поиски» для дальнейшего улучшения идентификации бактериальных гликопептидов. В совокупности этот многоступенчатый подход к идентификации позволяет идентифицировать гликопептиды без обширного опыта в характеристике новых событий гликозилирования.

Protocol

ПРИМЕЧАНИЕ: Подготовка и анализ образцов бактериальных гликопептидов можно разделить на четыре раздела (рисунок 1). Для этого исследования оценивали гликозилирование трех секвенированных штаммов A. baumannii (таблица 1). Базы данных Proteome FASTA каждого из этих шта?…

Representative Results

Чтобы проиллюстрировать полезность открытого поиска для анализа бактериальных гликопептидов, было оценено химическое разнообразие O-связанных гликанов в трех штаммах A. baumannii-AB307-0294, ACICU и D1279779. O-связанные гликопротеомы сильно варьируются между штаммами A. baumannii, поск?…

Discussion

Открытый поиск является эффективным и систематическим методом выявления неизвестных модификаций. В то время как идентификация неизвестных гликанов в образцах бактериального протеома традиционно была трудоемким и технически специализированным мероприятием, последние разработки та…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

N.E.S поддерживается Стипендией будущего Австралийского исследовательского совета (FT200100270) и грантом проекта ARC Discovery (DP210100362). Мы благодарим Мельбурнский центр масс-спектрометрии и протеомики Института молекулярной науки и биотехнологии Bio21 за доступ к приборам 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

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).

Play Video

Cite This Article
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