Summary

Valgt Reaction Monitoring massespektrometri for Absolute Protein Kvantifisering

Published: August 17, 2015
doi:

Summary

This protocol describes how to perform absolute quantification assays of target proteins within complex biological samples using selected reaction monitoring. It was used to accurately quantify proteins of the mouse macrophage chemotaxis signaling pathway. Target peptide selection, assay development, and qualitative and quantitative assays are described in detail.

Abstract

Absolute quantification of target proteins within complex biological samples is critical to a wide range of research and clinical applications. This protocol provides step-by-step instructions for the development and application of quantitative assays using selected reaction monitoring (SRM) mass spectrometry (MS). First, likely quantotypic target peptides are identified based on numerous criteria. This includes identifying proteotypic peptides, avoiding sites of posttranslational modification, and analyzing the uniqueness of the target peptide to the target protein. Next, crude external peptide standards are synthesized and used to develop SRM assays, and the resulting assays are used to perform qualitative analyses of the biological samples. Finally, purified, quantified, heavy isotope labeled internal peptide standards are prepared and used to perform isotope dilution series SRM assays. Analysis of all of the resulting MS data is presented. This protocol was used to accurately assay the absolute abundance of proteins of the chemotaxis signaling pathway within RAW 264.7 cells (a mouse monocyte/macrophage cell line). The quantification of Gi2 (a heterotrimeric G-protein α-subunit) is described in detail.

Introduction

Proteomic eksperimenter som bruker massespektrometri (MS) kan være konstruert for å bruke enten ikke-målrettede (hagle) eller målrettede metoder. Discovery proteomikk generelt er avhengig av bottom-up hagle MS, enten ved hjelp av en tradisjonell dataavhengig oppkjøpet modus, eller ved å bruke en av de nyutviklede datauavhengig teknikker (for eksempel MS E, SWATH) 1,2. Hagle proteomikk er et kraftig verktøy for høy gjennomstrømming peptid identifikasjon og relativ kvantifisering, men det er generelt uegnet for absolutt kvantifisering eller for målretting små, definert sett (~ titalls) av proteiner. MS metode som oftest brukes for målrettede proteomforskning er valgt reaksjon overvåkning (SRM) på grunn av sin høye følsomhet, hastighet og dynamisk område 3-5. Alternativer til SRM inkluderer parallell reaksjon overvåking, som tar fordel av høy oppløsning, full MS skanning 6.

SRM er vanligvis utføres ved hjelp av en nano-flow reversed-fase høy-ytelse væskekromatografi (RP-nano-LC) instrument koblet til en nano-elektrospray ionisering (nano-ESI) ionekilden er koblet til en trippel kvadrupol massespektrometer (QQQ-MS). I et typisk eksperiment, blir prøveproteiner proteolytisk spaltet, og de resulterende peptider separeres kromatografisk, desorberes, og ionisert. De resulterende forløper-ioner m / z filtrert av det første kvadrupol (Q1) og fragmentert i den andre kvadrupol (q2) ved å kollidere dem med en kollisjon gass. De resulterende fragmentioner er m / z-filtreres i det tredje kvadrupol (Q3), og kvantifiseres ved en dynode. Hver forløper og fragment ionepar er referert til som en overgang, og hver overgang overvåkes for en bestemt tidsperiode (oppholdstiden, vanligvis 2-50 msek). Under LC-SRM, de Qqq-MS blar gjennom en forhåndsdefinert liste over overganger (driftssyklus er vanligvis ≤3 sek), og et kromatogram av hver overgang er produsert.

Alternativ strategkaper for protein kvantifisering vanligvis bruker immunoassays som punkt blotter, Western blot, ELISA, antistoff mikromatriser, reversfaseemulsjoner protein microarrays, microfluidic immunoassays, digitale ELISAer og mikrobaserte immunoassays 7. De beste immunanalyser kan bli vesentlig mer følsomme enn LC-SRM, og prøvekapasitet av immunanalyser kan være betydelig høyere enn for LC-SRM 5. Imidlertid kan utvikle immunoanalyser være dyrt og / eller tidskrevende, og de ​​resulterende analyser kan være utsatt for kryss-reaktivitet og / eller interferens, uforenlig med celle / vev lyse / homogenisering metoder, og / eller ikke mottagelig for multiplekses 5,8. Noen av disse problemene kan løses ved å koble antistoff, og MS-baserte teknikker. For eksempel kan målproteiner bli beriket ved hjelp immunopresipitering før proteolyse og LC-SRM 9-12. Alternativt benytter SISCAPA teknikken immunpresipitering etterkant proteolyse på peptid level 13,14. I tillegg til immunoenrichment strategier, kan immunodepletion av høye overflod proteiner brukes til å øke LC-SRM følsomhet ved å redusere interferensen ved coeluting analytter 15,16.

MS-baserte protein kvantifisering kan deles inn i relativ og absolutt kvantifisering, og også inn i etikett-fri og stabil isotop merking (f.eks, metabolsk merking, kjemisk merking og tung-merkede proteiner og peptider interne standarder). Etikettfrie teknikker kan være nyttig for kvantifisering relativ protein, men er uegnet for nøyaktig absolutt kvantifisering. Til sammenligning har merkingsteknikker reduseres feilen tilknyttet prøvepreparering og MS varians, og blir ofte brukt for relativ protein kvantifisering 17. For eksempel, stabile isotoper merket proteomet (SILAP) standarder utarbeidet med en kultivert human cellelinje aktivert relativ kvantifisering av potensielle biomarkører via LC-SRM av humant serum 18. Nøyaktig absolutt protein kvantifisering av MS krever at renset, kvantifisert, isotopisk merket protein eller peptid interne standarder bli tilsatt-inn biologiske prøver før MS. Inkorporering av tunge isotopen merkede interne standarder i en LC-SRM arbeidsflyt muliggjør absolutt kvantifisering som har vist seg å være meget reproduserbar og overførbar mellom laboratorier 16,19.

Stabile isotoper merket intern standard for protein absolutt kvantifisering av MS er peptid-standarder fremstilles ved hjelp av fast fasesyntese 20, proteiner sammensatt av sammenkjedede protease-spaltbar peptid krav 21, og full-lengde protein krav 22. Målprotein kovalent modifikasjon og ufullstendig prøvepreparering (dvs. ufullstendig prøven lysering og homogenisering, og ufullstendige protein oppløseliggjøring, denaturering, alkylering, og proteolyse) kan undergrave nøyaktig kvantifisering. Intern protein standarder er minst sannsynlig å bli påvirket av de fleste av disse potensielle problemene, men de er vanligvis den mest vanskelig å tilberede. Et alternativ er å analysere hvert mål-protein ved hjelp av flere interne standarder peptid som er utformet for å omfatte amino- og karboksy-terminale flankerende innfødte rester. Uavhengig av hvilken type av intern standard blir benyttet, bør det tilsatt-i de biologiske prøvene på et så tidlig tidspunkt under som mulig prøvepreparering. I tillegg bør flere prøveprepareringsteknikker (f.eks forskjellige denatureringsbetingelser) skal testes. Bruken av flere ortogonale eksperimentelle teknikker (eksperimentell kryss-validering) er en levedyktig strategi for å overvinne størst potensial kvantifisering utfordrer 23-25.

LC-SRM kvantifisering av proteiner er en svært fleksibel teknikk som har vært brukt i en lang rekke anvendelser. Spesielt, har det blitt brukt til å studere peptid og protein biomarkører innenforkliniske prøver som serum, kjerne biopsier, og tynn nål aspirates 5. LC-SRM har også blitt brukt for å måle støkiometrien av proteinkomplekser 5,26, for å detektere botulinum nervegifter 27, for å kvantifisere protein fosforylering dynamikken på signalveier 5, samt kvantifisering av endringer i protein 28 konformasjon.

Vårt laboratorium bruker LC-SRM å kvantifisere signalproteiner som formidler makro kjemotaksis å støtte utviklingen av kjemotaksis sti simuleringer. Den generelle ordningen med protokollen (figur 1) begynner med rangering av tentative mål peptider. Deretter blir rå peptid eksterne standarder syntetisert og brukt til å utvikle LC-SRM-analyser for kvalitative analyser av biologiske prøver. Hvis det oppdages den biologiske prøven-avledet målpeptid blir renset tunge merkede interne peptid standarder utarbeidet for kvantitativ LC-SRM. Denne protokollen kan brukes til accurately kvantifisere proteiner fra et bredt spekter av biologiske prøver, og til å støtte undersøkelser av en rekke forskjellige protein mål.

Protocol

MERK: Denne metoden er tidligere beskrevet 56. 1. Peptide Target Selection Kompilere en liste over målproteinene, og inkluderer et lite antall renholds proteiner for normalisering over biologiske prøver, og inkluderer også en intern protein standard (f.eks ildflueluciferase). Fordøye målproteinene inn tryptiske peptider i silico bruker et verktøy som Protein Fordøyelse Simulator 29,30. Krev at peptidene er fullt tryptisk og …

Representative Results

Utviklingen av prediktive beregnings modeller av signaloverføringsreaksjonsveier er en av de fundamentale mål for systembiologi 53. Dessverre, selv for signalveier som har blitt studert mye og har en høy klinisk betydning, er det fortsatt ikke generelt mulig å kvantitativt forutsi pathway atferd som respons på forstyrrelser (f.eks, dette er sant for MAPK / ERK vei 54). Nylig, en etterforskning ansatt målrettede proteomikk, transcriptomics, og beregningsorientert modellering og simule…

Discussion

Absolute protein kvantifisering er avgjørende for et svært variert spekter av biomedisinske applikasjoner som biomarkør validering og signaltransduksjonsbane modellering. Nylig har målrettede proteomikk ved hjelp av LC-SRM dratt nytte av forbedringer til en rekke teknologier, inkludert peptid standard forberedelse, HPLC, Qqq-MS, og LC-SRM dataanalyse. Derfor har det blitt en kraftig alternativ til immunoassays. Immunoanalyser kan være ekstremt sensitiv og high-throughput, men utvikling av en robust immunoassay kan …

Divulgations

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

This research was supported by the Intramural Research Program of the NIH, National Institute of Allergy and Infectious Diseases.

Materials

Acetonitrile (ACN), LC-MS grade Fisher A955-1
BCA (bicinchoninic acid) protein assay kit Fisher 23235
Beads for bead beating, zirconia-silica, 0.1mm BioSpec Products 11079101z
Bestatin hydrochloride Sigma B8385-10MG
Cell culture DMEM (with glucose, without L-glutamine) Lonza 12-614F
Cell culture EDTA, 500mM, pH8 Gibco 15575
Cell culture fetal bovine serum (FBS) Atlanta Biologicals S11550
Cell culture L-glutamine Sigma G8540-25G
Cell culture phosphate buffered saline (PBS) pH 7.4 Gibco 10010-049
Cell culture Trypan Blue viability stain, 0.4% w/v Lonza 17-942E
Cellometer Auto T4 cell counter Nexcelom Bioscience Cellometer Auto T4
Cellometer Auto T4 disposable counting chambers Nexcelom Bioscience CHT4-SD100-014
Dithiothreitol (DTT) Sigma D5545-5G
Formic acid, LC-MS grade, ampules Fisher A117-10X1AMP
Hemocytometer, Neubauer-improved, 0.1mm deep Marienfeld-Superior 0640030
HEPES, 1M, pH 7.2 Mediatech 25-060-CI
Hydrochloric acid, 37% w/w VWR BDH3028-2.5LG
Iodoacetamide Sigma I1149-5G
Laser Based Micropipette Puller Sutter Instrument Co. P-2000
LC Magic C18AQ, 5µm, 200Å, loose media Michrom Bioresources PM5/61200/00
LC Halo ES-C18, 2.7µm, 160Å, loose media Michrom Bioresources PM3/93100/00
LC coated silica capillary, 50µm id Polymicro Technologies 1068150017
LC vial, autosampler, 12x32mm polypropylene SUN SRI 200-268
LC vial screw cap, autosampler, pre-slit PTFE/silicone SUN SRI 500-061
Luciferase, from Photinus pyralis Sigma L9506-1MG
Pepstatin A EMD Millipore 516481-25MG
pH strips colorpHast (pH 0.0-6.0) EMD Chemicals 9586-1
PhosStop phosphatase inhibitor cocktail Roche 04906837001
RapiGest SF Waters 186001861
Sep-Pak SPE, C18 1ml 100mg cartridge Waters WAT023590
Sep-Pak SPE, extraction manifold, 20 position Waters WAT200609
Sep-Pak SPE, flat-surfaced rubber bulb Fisher 03-448-25
Sodium hydroxide (NaOH) Fisher S318-500
SpeedVac vacuum concentrator Fisher SPD111V
Trifluoroacetic acid (TFA), LC-MS grade Fisher A116-50
Trypsin, sequencing grade, modified Promega V5113
Tube decapper for Micronic tubes USA Scientific 1765-4000
Tubes, 2ml microcentrifuge, o-ring screw-cap, sterile Sarstedt 72.694.006
Urea Sigma U0631-500g
Water, LC-MS grade Fisher W6-1

References

  1. Cox, J., Mann, M. Quantitative high-resolution proteomics for data-driven systems biology. Annu Rev Biochem. 80, 273-299 (2011).
  2. Zhang, Y., Fonslow, B. R., Shan, B., Baek, M. C., Yates, J. R. Protein analysis by shotgun/bottom-up proteomics. Chem Rev. 113, 2343-2394 (2013).
  3. Boja, E. S., Rodriguez, H. Mass spectrometry-based targeted quantitative proteomics: achieving sensitive and reproducible detection of proteins. Proteomics. 12, 1093-1110 (2012).
  4. Gillette, M. A., Carr, S. A. Quantitative analysis of peptides and proteins in biomedicine by targeted mass spectrometry. Nat Methods. 10, 28-34 (2013).
  5. Picotti, P., Aebersold, R. Selected reaction monitoring-based proteomics: workflows, potential, pitfalls and future directions. Nat Methods. 9, 555-566 (2012).
  6. Lesur, A., Domon, B. Advances in high-resolution accurate mass spectrometry application to targeted proteomics. Proteomics. , (2015).
  7. Wild, D. . The immunoassay handbook : theory and applications of ligand binding ELISA., and related techniques. , (2013).
  8. Sturgeon, C. M., Viljoen, A. Analytical error and interference in immunoassay: minimizing risk. Ann Clin Biochem. 48, 418-432 (2011).
  9. Adrait, A., et al. Development of a Protein Standard Absolute Quantification (PSAQ) assay for the quantification of Staphylococcus aureus enterotoxin A in serum. J Proteomics. 75, 3041-3049 (2012).
  10. Lin, D., Alborn, W. E., Slebos, R. J., Liebler, D. C. Comparison of protein immunoprecipitation-multiple reaction monitoring with ELISA for assay of biomarker candidates in plasma. J Proteome Res. 12, 5996-6003 (2013).
  11. Weiss, F., et al. Catch and measure-mass spectrometry-based immunoassays in biomarker research. Biochim Biophys Acta. 1844, 927-932 (2014).
  12. Yassine, H., et al. Mass spectrometric immunoassay and MRM as targeted MS-based quantitative approaches in biomarker development: potential applications to cardiovascular disease and diabetes. Proteomics Clin Appl. 7, 528-540 (2013).
  13. Zhao, L., et al. Quantification of proteins using peptide immunoaffinity enrichment coupled with mass spectrometry. J Vis Exp. , (2011).
  14. Becker, J. O., Hoofnagle, A. N. Replacing immunoassays with tryptic digestion-peptide immunoaffinity enrichment and LC-MS/MS. 4, 281-290 (2012).
  15. Wasinger, V. C., Zeng, M., Yau, Y. Current status and advances in quantitative proteomic mass spectrometry. Int J Proteomics. 2013, 180605 (2013).
  16. Abbatiello, S. E., et al. Large-scale inter-laboratory study to develop, analytically validate and apply highly multiplexed, quantitative peptide assays to measure cancer-relevant proteins in plasma. Mol Cell Proteomics. , (2015).
  17. Rodriguez-Suarez, E., Whetton, A. D. The application of quantification techniques in proteomics for biomedical research. Mass Spectrom Rev. 32, 1-26 (2013).
  18. Wehr, A. Y., Hwang, W. T., Blair, I. A., Yu, K. H. Relative quantification of serum proteins from pancreatic ductal adenocarcinoma patients by stable isotope dilution liquid chromatography-mass spectrometry. J Proteome Res. 11, 1749-1758 (2012).
  19. Kennedy, J. J., et al. Demonstrating the feasibility of large-scale development of standardized assays to quantify human proteins. Nat Methods. 11, 149-155 (2014).
  20. Jensen, K. J., Shelton, P. T., Pedersen, S. L. . Peptide synthesis and applications. , (2013).
  21. Pratt, J. M., et al. Multiplexed absolute quantification for proteomics using concatenated signature peptides encoded by QconCAT genes. Nat Protoc. 1, 1029-1043 (2006).
  22. Brun, V., et al. Isotope-labeled protein standards: toward absolute quantitative proteomics. Mol Cell Proteomics. 6, 2139-2149 (2007).
  23. . . Guidance for Industry: Bioanalytical Method Validation. , (2001).
  24. . . Guidance for Industry: Bioanalytical Method Validation. , (2013).
  25. Carr, S. A., et al. Targeted peptide measurements in biology and medicine: best practices for mass spectrometry-based assay development using a fit-for-purpose approach. Mol Cell Proteomics. 13, 907-917 (2014).
  26. Ori, A., Andres-Pons, A., Beck, M. The use of targeted proteomics to determine the stoichiometry of large macromolecular assemblies. Methods Cell Biol. 122, 117-146 (2014).
  27. Rosen, O., Feldberg, L., Gura, S., Zichel, R. A new peptide substrate for enhanced botulinum neurotoxin type B detection by endopeptidase-liquid chromatography-tandem mass spectrometry/multiple reaction monitoring assay. Anal Biochem. , (2015).
  28. Feng, Y., et al. Global analysis of protein structural changes in complex proteomes. Nat Biotechnol. 32, 1036-1044 (2014).
  29. MacLean, B., et al. Skyline: an open source document editor for creating and analyzing targeted proteomics experiments. Bioinformatics. 26, 966-968 (2010).
  30. Mohammed, Y., et al. PeptidePicker: a scientific workflow with web interface for selecting appropriate peptides for targeted proteomics experiments. J Proteomics. 106, 151-161 (2014).
  31. Rodriguez, J., Gupta, N., Smith, R. D., Pevzner, P. A. Does trypsin cut before proline. J Proteome Res. 7, 300-305 (2008).
  32. Min, X. J., Butler, G., Storms, R., Tsang, A. OrfPredictor: predicting protein-coding regions in EST-derived sequences. Nucleic Acids Res. 33, W677-W680 (2005).
  33. Lam, H., et al. Building consensus spectral libraries for peptide identification in proteomics. Nat Methods. 5, 873-875 (2008).
  34. Craig, R., Cortens, J. P., Beavis, R. C. Open source system for analyzing, validating, and storing protein identification data. J Proteome Res. 3, 1234-1242 (2004).
  35. Desiere, F., et al. The PeptideAtlas project. Nucleic Acids Res. 34, D655-D658 (2006).
  36. Vizcaino, J. A., et al. The PRoteomics IDEntifications (PRIDE) database and associated tools: status in 2013. Nucleic Acids Res. 41, D1063-D1069 (2013).
  37. Frank, R. The SPOT-synthesis technique. Synthetic peptide arrays on membrane supports–principles and applications. J Immunol Methods. 267, 13-26 (2002).
  38. Ong, S. E., Kratchmarova, I., Mann, M. Properties of 13C-substituted arginine in stable isotope labeling by amino acids in cell culture (SILAC). J Proteome Res. 2, 173-181 (2003).
  39. Mant, C. T., et al. HPLC analysis and purification of peptides. Methods Mol Biol. 386, 3-55 (2007).
  40. Alterman, M. A., Hunziker, P. . Amino acid analysis : methods and protocols. , (2012).
  41. Maclean, B., et al. Effect of collision energy optimization on the measurement of peptides by selected reaction monitoring (SRM) mass spectrometry. Anal Chem. 82, 10116-10124 (2010).
  42. Nesvizhskii, A. I. A survey of computational methods and error rate estimation procedures for peptide and protein identification in shotgun proteomics. J Proteomics. 73, 2092-2123 (2010).
  43. Tabb, D. L., Friedman, D. B., Ham, A. J. Verification of automated peptide identifications from proteomic tandem mass spectra. Nat Protoc. 1, 2213-2222 (2006).
  44. Freshney, R. I. . Culture of animal cells : a manual of basic technique and specialized applications. , (2010).
  45. Oberg, A. L., Vitek, O. Statistical design of quantitative mass spectrometry-based proteomic experiments. J Proteome Res. 8, 2144-2156 (2009).
  46. Noble, J. E., Bailey, M. J. Quantitation of protein. Methods Enzymol. 463, 73-95 (2009).
  47. Kiser, J. Z., Post, M., Wang, B., Miyagi, M. Streptomyces erythraeus trypsin for proteomics applications. J Proteome Res. 8, 1810-1817 (2009).
  48. Reiter, L., et al. mProphet: automated data processing and statistical validation for large-scale SRM experiments. Nat Methods. 8, 430-435 (2011).
  49. Abbatiello, S. E., Mani, D. R., Keshishian, H., Carr, S. A. Automated detection of inaccurate and imprecise transitions in peptide quantification by multiple reaction monitoring mass spectrometry. Clin Chem. 56, 291-305 (2010).
  50. Callister, S. J., et al. Normalization approaches for removing systematic biases associated with mass spectrometry and label-free proteomics. J Proteome Res. 5, 277-286 (2006).
  51. Karpievitch, Y. V., Dabney, A. R., Smith, R. D. Normalization and missing value imputation for label-free LC-MS analysis. BMC Bioinformatics. 13, S5 (2012).
  52. Oh, S., Kang, D. D., Brock, G. N., Tseng, G. C. Biological impact of missing-value imputation on downstream analyses of gene expression profiles. Bioinformatics. 27, 78-86 (2011).
  53. Germain, R. N., Meier-Schellersheim, M., Nita-Lazar, A., Fraser, I. D. Systems biology in immunology: a computational modeling perspective. Annu Rev Immunol. 29, 527-585 (2011).
  54. Futran, A. S., Link, A. J., Seger, R., Shvartsman, S. Y. ERK as a model for systems biology of enzyme kinetics in cells. Curr Biol. 23, R972-R979 (2013).
  55. Krokhin, O. V. Sequence-specific retention calculator. Algorithm for peptide retention prediction in ion-pair RP-HPLC: application to 300- and 100-A pore size C18 sorbents. Anal Chem. 78, 7785-7795 (2006).
  56. Manes, N. P., Angermann, B. R., Koppenol-Raab, M., An, E., Sjoelund, V. H., Sun, J., Ishii, M., Germain, R. N., Meier-Schellersheim, M., Nita-Lazar, A. Targeted Proteomics-Driven Computational Modeling of Macrophage S1P Chemosensing. . Mol Cell Proteomics. , .
check_url/fr/52959?article_type=t

Play Video

Citer Cet Article
Manes, N. P., Mann, J. M., Nita-Lazar, A. Selected Reaction Monitoring Mass Spectrometry for Absolute Protein Quantification. J. Vis. Exp. (102), e52959, doi:10.3791/52959 (2015).

View Video