Özet

Uma Abordagem Proteômica Baseada em Espectrometria de Massa para Análise de R-Metilação de Proteínas Global e de Alta Confiança

Published: April 28, 2022
doi:

Özet

A proteína arginina (R)-metilação é uma modificação pós-translacional generalizada que regula múltiplas vias biológicas. A espectrometria de massas é a melhor tecnologia para traçar globalmente o perfil do R-metil-proteoma, quando acoplada a abordagens bioquímicas para enriquecimento peptídico modificado. O fluxo de trabalho projetado para a identificação de alta confiança da R-metilação global em células humanas é descrito aqui.

Abstract

A proteína arginina (R)-metilação é uma modificação pós-traducional (PTM) generalizada de proteínas envolvida na regulação de várias vias celulares, incluindo processamento de RNA, transdução de sinal, resposta a danos no DNA, biogênese de miRNA e tradução.

Nos últimos anos, graças aos desenvolvimentos bioquímicos e analíticos, a proteômica baseada em espectrometria de massa (EM) emergiu como a estratégia mais eficaz para caracterizar o metilproteoma celular com resolução de sítio único. No entanto, a identificação e o perfil da R-metilação da proteína in vivo pela EM continuam a ser desafiantes e propensos a erros, principalmente devido à natureza subestequiométrica desta modificação e à presença de várias substituições de aminoácidos e metil-esterificação química de resíduos ácidos que são isobáricos à metilação. Assim, são necessários métodos de enriquecimento para melhorar a identificação de peptídeos-R-metil e estratégias de validação ortogonal para reduzir as Taxas de Falsa Descoberta (FDR) em estudos de metilproteômica.

Aqui, um protocolo projetado especificamente para identificação e quantificação de peptídeos R-metil de alta confiança a partir de amostras celulares é descrito, que combina marcação metabólica de células com metionina codificada em isótopos pesados (hmSILAC) e digestão em solução de protease dupla de extrato de célula inteira, seguida por fracionamento de cromatografia off-line de fase reversa de pH alto (HpH-RP) e enriquecimento de afinidade de peptídeos R-metil usando anticorpos anti-pan-R-metil. Após a análise de MS de alta resolução, os dados brutos são primeiro processados com o pacote de software MaxQuant e os resultados são então analisados pelo hmSEEKER, um software projetado para a pesquisa aprofundada de pares de pico MS correspondentes ao peptídeo metil leve e pesado dentro dos arquivos de saída MaxQuant.

Introduction

A arginina (R)-metilação é uma modificação pós-translacional (PTM) que decora cerca de 1% do proteomade mamíferos 1. A proteína arginina metiltransferases (PRMTs) são as enzimas que catalisam a reação de R-metilação pela deposição de um ou dois grupos metil aos átomos de nitrogênio (N) do grupo guanidino da cadeia lateral de R de maneira simétrica ou assimétrica. Em mamíferos, os PRMTs podem ser agrupados em três classes – tipo I, tipo II e tipo III – dependendo de sua capacidade de depositar monometilação (MMA) e dimetilação assimétrica (ADMA), MMA e dimetilação simétrica (SDMA) ou apenas MMA, respectivamente 2,3. Os PRMTs visam principalmente resíduos de R localizados em regiões ricas em glicina e arginina, conhecidos como motivos GAR, mas alguns PRMTs, como PRMT5 e CARM1, podem metilar motivos ricos em prolina-glicina-metionina (PGM)4. A R-metilação emergiu como um modulador de proteínas de vários processos biológicos, como o splicing de RNA 5, o reparo de DNA6, a biogênesede miRNA7 e a tradução2, fomentando a pesquisa sobre esse PTM.

A espectrometria de massa (EM) é reconhecida como a tecnologia mais eficaz para estudar sistematicamente a R-metilação global na resolução de proteínas, peptídeos e locais. No entanto, este PTM requer algumas precauções particulares para a sua identificação de alta confiança pela EM. Primeiro, a R-metilação é subestequiométrica, com a forma não modificada dos peptídeos sendo muito mais abundante do que os modificados, de modo que os espectrômetros de massa que operam no modo de Aquisição Dependente de Dados (DDA) fragmentarão peptídeos não modificados de alta intensidade com mais frequência do que suas contrapartes metiladas de baixa intensidade8. Além disso, a maioria dos fluxos de trabalho baseados em EM para identificação de locais R-metilados sofre de limitações no nível de análise bioinformática. De fato, a identificação computacional de metilpeptídeos é propensa a altas Taxas de Falsa Descoberta (FDR), porque esse PTM é isobárico a várias substituições de aminoácidos (por exemplo, glicina em alanina) e modificações químicas, como metilesterificação de aspartato e glutamato9. Assim, métodos baseados na marcação isotópica de grupos metil, como o Heavy Methyl Stable Isotope Labeling with Amino Acids in Cell culture (hmSILAC), têm sido implementados como estratégias ortogonais para a identificação confiante de MS de metilações in vivo , reduzindo significativamente a taxa de anotações falso-positivas10.

Recentemente, vários protocolos de proteoma para estudar proteínas R-metiladas foram otimizados. O desenvolvimento de estratégias baseadas em anticorpos para o enriquecimento por imunoafinidade de peptídeos-R-metil levou à anotação de várias centenas de sítios R-metilados em células humanas11,12. Além disso, muitos estudos 3,13 relataram que o acoplamento do enriquecimento baseado em anticorpos com técnicas de separação peptídica, como o fracionamento por cromatografia HpH-RP, pode aumentar o número total de metilpeptídeos identificados.

Este artigo descreve uma estratégia experimental desenhada para a identificação sistemática e de alta confiança de sítios R-metilados em células humanas, com base em várias etapas bioquímicas e analíticas: extração de proteínas de células marcadas com hmSILAC, digestão enzimática dupla paralela com proteases de tripsina e lisarginase, seguida de fracionamento cromatográfico de peptídeos digeridos por HpH-RP, juntamente com enriquecimento de imuno-afinidade baseado em anticorpos de MMA-, SDMA-, e peptídeos contendo ADMA. Todos os peptídeos enriquecidos com afinidade são então analisados por cromatografia líquida de alta resolução (LC)-MS/MS no modo DDA, e os dados brutos de MS são processados pelo algoritmo MaxQuant para identificação de peptídeos R-metil. Finalmente, os resultados de saída do MaxQuant são processados com o hmSEEKER, uma ferramenta de bioinformática desenvolvida internamente para pesquisar pares de metilpeptídeos pesados e leves. Resumidamente, o hmSEEKER lê e filtra as identificações de metilpeptídeos do arquivo msms, depois combina cada peptídeo de metila com seu pico MS1 correspondente no arquivo allPeptides e, finalmente, procura o pico da contraparte de peptídeo pesado / leve. Para cada suposto par de pesos pesados, os parâmetros Log2 H/L ratio (LogRatio), Retention Time difference (dRT) e Mass Error (ME) são calculados e os doublets localizados dentro de pontos de corte definidos pelo usuário são rotulados como verdadeiros positivos. O fluxo de trabalho do protocolo bioquímico está descrito na Figura 1.

Protocol

1. Cultura celular e extração de proteínas (tempo: 3 – 4 semanas necessárias) Cultivar células HeLa em paralelo em meios fornecidos com metionina leve (L) ou pesada (H), respectivamente (ver Tabela 1 para composição de meios). Após pelo menos oito divisões celulares, coletar uma alíquota de células de cada canal SILAC e realizar o teste de incorporação.NOTA: Para verificar a eficiência de incorporação, teste por análise LC-MS/MS que a porcentagem de metionina pesada (Met-4)…

Representative Results

O artigo descreve um fluxo de trabalho para a identificação de alta confiança da proteína R-metilação global, que se baseia na combinação da digestão enzimática do extrato proteico com duas proteases distintas em paralelo, seguida pelo fracionamento por cromatografia líquida de peptídeos proteolíticos HpH-RP e enriquecimento por imuno-afinidade de peptídeos R-metil com anticorpos anti-pan-R-metil (Figura 1). As células foram cultivadas na presença …

Discussion

A identificação de alta confiança da metilação de proteínas/peptídeos in vivo por proteômica global baseada em EM é um desafio, devido ao risco de alta FDR, com várias substituições de aminoácidos e metilesterificação ocorrendo durante o preparo da amostra que são isobáricas à metilação e podem causar atribuições erradas na ausência de estratégias ortogonais de validação da EM. A natureza subestequiométrica desse PTM complica ainda mais a tarefa da metilproteômica global, mas pode ser…

Açıklamalar

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

MM e EM são estudantes de doutoramento da Escola Europeia de Medicina Molecular (SEMM). O EM é o destinatário de uma bolsa FIRC-AIRC de 3 anos (Código do Projeto: 22506). As análises globais de R-metil-proteomas no grupo TB são apoiadas pelo AIRC IG Grant (Código do Projeto: 21834).

Materials

Ammonium Bicarbonate (AMBIC) Sigma-Aldrich 09830
Ammonium Persulfate (APS) Sigma-Aldrich 497363
C18 Sep-Pak columns vacc 6cc (1g) Waters WAT036905
Colloidal Coomassie staining Instant Sigma-Aldrich ISB1L-1L
cOmplete Mini, EDTA-free Roche-Sigma Aldrich 11836170001 Protease Inhibitor
Dialyzed Fetal Bovine Serum (FBS) GIBCO ThermoFisher 26400-044
DL-Dithiothreitol (DTT) Sigma-Aldrich 3483-12-3
DMEM Medium GIBCO ThermoFisher requested  with stabile glutamine and without methionine
EASY-nano LC 1200 chromatography system ThermoFisher
EASY-Spray HPLC Columns ThermoFisher ES907
Glycerolo Sigma-Aldrich G5516
HeLa cells ATCC ATCC CCL-2
HEPES Sigma-Aldrich H3375
Iodoacetamide (IAA) Sigma-Aldrich 144-48-9
Jupiter C12-RP column Phenomenex 00G-4396-E0
L-Methionine Sigma-Aldrich M5308 Light (L) Methionine
L-Methionine-(methyl-13C,d3) Sigma-Aldrich 299154 Heavy (H) Methionine
LysargiNase Merck Millipore EMS0008
Microtip Cell Disruptor Sonifier 250 Branson
N,N,N′,N′-Tetramethylethylenediamine (TEMED) Sigma-Aldrich T9281
Penicillin-Streptomycin GIBCO ThermoFisher 15140122
PhosSTOP Roche-Sigma Aldrich 4906837001 Phosphatase Inhibitor
Pierce C18 Tips ThermoFisher 87782
Pierce  0.1% Formic Acid (v/v) in Acetonitrile, LC-MS Grade ThermoFisher 85175 LC-MS Solvent B
Pierce  0.1% Formic Acid (v/v) in Water, LC-MS Grade ThermoFisher 85170 LC-MS Solvent A
Pierce  Acetonitrile (ACN), LC-MS Grade ThermoFisher 51101
Pierce  Water, LC-MS Grade ThermoFisher 51140
Polyacrylamide Sigma-Aldrich 92560
Precision Plus Protein  All Blue Prestained Protein Standards Bio-Rad 1610373
PTMScan antibodies α-ADMA Cell Signaling Technology 13474
PTMScan antibodies α-MMA Cell Signaling Technology 12235
PTMScan antibodies α-SDMA Cell Signaling Technology 13563
Q Exactive HF Hybrid Quadrupole-Orbitrap Mass Spectrometer ThermoFisher
Sequencing Grade Modified Trypsin Promega V5113
Trifluoroacetic acid Sigma-Aldrich T6508
Ultimate 3000 HPLC Dionex
Urea Sigma-Aldrich U5378
Vacuum Concentrator 5301 Eppendorf Speed vac

Referanslar

  1. Bulau, P., et al. Quantitative assessment of arginine methylation in free versus protein-incorporated amino acids in vitro and in vivo using protein hydrolysis and high-performance liquid chromatography. Biotechniques. 40 (3), 305-310 (2006).
  2. Blanc, R. S., Richard, S. Arginine methylation: the coming of age. Molecular Cell. 65 (1), 8-24 (2017).
  3. Sylvestersen, K. B., Horn, H., Jungmichel, S., Jensen, L. J., Nielsen, M. L. Proteomic analysis of arginine methylation sites in human cells reveals dynamic regulation during transcriptional arrest. Molecular & Cellular Proteomics. 13 (8), 2072-2088 (2014).
  4. Yang, Y., Bedford, M. T. Protein arginine methyltransferases and cancer. Nature Reviews Cancer. 13 (1), 37-50 (2013).
  5. Bezzi, M., et al. Regulation of constitutive and alternative splicing by PRMT5 reveals a role for Mdm4 pre-mRNA in sensing defects in the spliceosomal machinery. Genes & Development. 27 (17), 1903-1916 (2013).
  6. Auclair, Y., Richard, S. The role of arginine methylation in the DNA damage response. DNA Repair. 12 (7), 459-465 (2013).
  7. Spadotto, V., et al. PRMT1-mediated methylation of the microprocessor-associated proteins regulates microRNA biogenesis. Nucleic Acids Research. 48 (1), 96-115 (2020).
  8. Musiani, D., Massignani, E., Cuomo, A., Yadav, A., Bonaldi, T. Biochemical and computational approaches for the large-scale analysis of protein arginine methylation by mass spectrometry. Current Protein and Peptide Science. 21 (7), 725-739 (2020).
  9. Ong, S. -. E., Mittler, G., Mann, M. Identifying and quantifying in vivo methylation sites by heavy methyl SILAC. Nature Methods. 1 (2), 119-126 (2004).
  10. Hart-Smith, G., Yagoub, D., Tay, A. P., Pickford, R., Wilkins, M. R. Large scale mass spectrometry-based identifications of enzyme-mediated protein methylation are subject to high false discovery rates. Molecular & Cellular Proteomics. 15 (3), 989-1006 (2016).
  11. Bedford, M. T., Clarke, S. G. Protein arginine methylation in mammals: who, what, and why. Molecular Cell. 33 (1), 1-13 (2009).
  12. Larsen, S. C., et al. Proteome-wide analysis of arginine monomethylation reveals widespread occurrence in human cells. Science Signaling. 9 (443), (2016).
  13. Massignani, E., et al. hmSEEKER: Identification of hmSILAC doublets in MaxQuant output data. Proteomics. 19 (5), 1800300 (2019).
  14. Bradford, M. M. A rapid and sensitive method for the quantitation of microgram quantities of protein utilizing the principle of protein-dye binding. Analytical Biochemistry. 72, 248-254 (1976).
  15. Smith, P. K., et al. Measurement of protein using bicinchoninic acid. Analytical Biochemistry. 150 (1), 76-85 (1985).
  16. Getz, E. B., Xiao, M., Chakrabarty, T., Cooke, R., Selvin, P. R. A comparison between the sulfhydryl reductants tris(2-carboxyethyl)phosphine and dithiothreitol for use in protein biochemistry. Analytical Biochemistry. 273 (1), 73-80 (1999).
  17. Nielsen, M. L., et al. Iodoacetamide-induced artifact mimics ubiquitination in mass spectrometry. Nature Methods. 5 (6), 459-460 (2008).
  18. Huesgen, P. F., et al. LysargiNase mirrors trypsin for protein C-terminal and methylation-site identification. Nature Methods. 12 (1), 55-58 (2015).
  19. 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 (2007).
  20. Hartel, N. G., Chew, B., Qin, J., Xu, J., Graham, N. A. Deep protein methylation profiling by combined chemical and immunoaffinity approaches reveals novel PRMT1 targets. Molecular & Cellular Proteomics. 18 (11), 2149-2164 (2019).
  21. Bremang, M., et al. Mass spectrometry-based identification and characterisation of lysine and arginine methylation in the human proteome. Molecular bioSystems. 9 (9), 2231-2247 (2013).
  22. Geoghegan, V., Guo, A., Trudgian, D., Thomas, B., Acuto, O. Comprehensive identification of arginine methylation in primary T cells reveals regulatory roles in cell signalling. Nature Communications. 6 (1), 1-8 (2015).
  23. Tabb, D. L., Huang, Y., Wysocki, V. H., Yates, J. R. Influence of basic residue content on fragment ion peak intensities in low-energy collision-induced dissociation spectra of peptides. Analytical Chemistry. 76 (5), 1243-1248 (2004).
  24. Guthals, A., Bandeira, N. Peptide identification by tandem mass spectrometry with alternate fragmentation modes. Molecular & Cellular Proteomics. 11 (9), 550-557 (2012).
  25. Swaney, D. L., et al. Supplemental activation method for high-efficiency electron-transfer dissociation of doubly protonated peptide precursors. Analytical Chemistry. 79 (2), 477-485 (2007).
  26. Kundinger, S. R., Bishof, I., Dammer, E. B., Duong, D. M., Seyfried, N. T. Middle-down proteomics reveals dense sites of methylation and phosphorylation in arginine-rich RNA-binding proteins. Journal of Proteome Research. 19 (4), 1574-1591 (2020).
  27. Batth, T. S., Francavilla, C., Olsen, J. V. Off-line high-pH reversed-phase fractionation for in-depth phosphoproteomics. Journal of Proteome Research. 13 (12), 6176-6186 (2014).
  28. Yang, F., Shen, Y., Camp, D. G., Smith, R. D. High-pH reversed-phase chromatography with fraction concatenation for 2D proteomic analysis. Expert Review of Proteomics. 9 (2), 129-134 (2012).
  29. Hartel, N. G., Chew, B., Qin, J., Xu, J., Graham, N. A. Deep protein methylation profiling by combined chemical and immunoaffinity approaches reveals novel PRMT1 targets. Molecular & Cellular Proteomics. 18 (11), 2149-2164 (2019).
  30. Uhlmann, T., et al. A method for large-scale identification of protein arginine methylation. Molecular & Cellular Proteomics. 11 (11), 1489-1499 (2012).
  31. Wang, K., et al. Antibody-free approach for the global analysis of protein methylation. Analytical chemistry. 88 (23), 11319-11327 (2016).
  32. Moore, K. E., et al. A general molecular affinity strategy for global detection and proteomic analysis of lysine methylation. Molecular cell. 50 (3), 444-456 (2013).
  33. Wu, Z., et al. A chemical proteomics approach for global analysis of lysine monomethylome profiling. Molecular & Cellular Proteomics. 14 (2), 329-339 (2015).
  34. Sylvestersen, K. B., Horn, H., Jungmichel, S., Jensen, L. J., Nielsen, M. L. Proteomic analysis of arginine methylation sites in human cells reveals dynamic regulation during transcriptional arrest. Molecular & Cellular Proteomics. 13 (8), 2072-2088 (2014).
  35. Tay, A. P., Geoghegan, V., Yagoub, D., Wilkins, M. R., Hart-Smith, G. MethylQuant: A Tool for Sensitive Validation of Enzyme-Mediated Protein Methylation Sites from Heavy-Methyl SILAC Data. Journal of Proteome Research. 17 (1), 359-373 (2018).

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Maniaci, M., Marini, F., Massignani, E., Bonaldi, T. A Mass Spectrometry-Based Proteomics Approach for Global and High-Confidence Protein R-Methylation Analysis. J. Vis. Exp. (182), e62409, doi:10.3791/62409 (2022).

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