JoVE Journal > Biology
Summary
Abstract
Introduction
Protocol
Risultati
Discussion
Divulgazioni
Acknowledgements
Materials
Riferimenti
Traduzione automatica
Biologia

Reação selecionada Monitoramento Espectrometria de Massa para Absolute Quantificação de Proteína

Published: August 17, 2015
doi:
10.3791/52959
, ,
1Cellular Networks Proteomics Unit, Laboratory of Systems Biology, National Institute of Allergy and Infectious Diseases,National Institutes of Health

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

Experimentos de proteômica que usam a espectrometria de massa (MS) pode ser projetado para usar um não-alvo (espingarda) ou métodos direcionados. Proteómica descoberta baseia-se na espingarda geralmente de baixo para cima MS, usando um modo de aquisição dependente dos dados tradicional, ou utilizando uma das técnicas independentes de dados desenvolvidas recentemente (por exemplo, MS E, SWATH) 1,2. Proteómica espingarda é uma ferramenta poderosa para a identificação de alto rendimento péptido e quantificação relativa, mas é geralmente inadequada para a quantificação absoluta ou para o direccionamento pequenos conjuntos, definidos ~ (RTE) de proteínas. O método MS mais frequentemente usado para proteômica alvejados é selecionado monitoramento de reação (SRM) por causa de sua alta sensibilidade, velocidade e alcance dinâmico 3-5. Alternativas a SRM incluem monitoramento de reação paralela, que tira proveito de alta resolução, completa varredura MS 6.

SRM é geralmente realizada utilizando um fluxo de rever nano-sed cromatografia em fase líquida de alta eficiência (nano-RP-LC) acoplado a um instrumento de ionização por electropulverização de nano-(nano-ESI) ligado a fonte de iões de um espectrómetro de massa triplo quadrupolo (QQQ-MS). Numa experiência típica, as proteínas da amostra são proteoliticamente digeridos, e os peptídeos resultantes foram separados cromatograficamente, dessorvido, e ionizado. Os iões resultantes são precursoras m / z filtrada por o primeiro quadrupolo (Q1) e fragmentada no segundo quadrupolo (Q2) por colidir com um gás de colisão. Os iões resultantes são fragmento m / no terceiro quadrupolo (Q3) e quantificada por um dínodo filtrou-z. Cada par de iões fragmento precursor e é referido como uma transição, e cada transição é monitorizado por um período determinado de tempo (tempo de espera, tipicamente 2-50 ms). Durante LC-SRM, os ciclos QQQ-MS por meio de uma lista pré-definida de transição (o ciclo de serviço é tipicamente ≤3 seg), e um cromatograma de cada transição é produzido.

Strateg alternativas para a quantificação de proteínas normalmente utilizam imunoensaios tais como borrões ponto, manchas de Western, ELISAs, microarrays de anticorpos, microarrays de proteínas de fase reversa, imunoensaios microfluídicos, ELISAs digitais e imunoensaios à base de microesferas 7. Os melhores imunoensaios podem ser significativamente mais sensíveis do que os LC-SRM, e o manuseamento das amostras de imunoensaios podem ser significativamente mais elevada do que a da LC-5 SRM. No entanto, imunoensaios em desenvolvimento pode ser caro e / ou demorado, e os ensaios resultantes podem estar vulneráveis ​​a reactividade cruzada e / ou interferências, incompatível com células / tecido de lise / métodos de homogeneização, e / ou não passíveis de multiplexagem 5,8. Algumas dessas questões podem ser abordadas por acoplamento técnicas anticorpo-e baseado no MS. Por exemplo, as proteínas alvo podem ser enriquecidas utilizando imunoprecipitação prévia à proteólise e LC-SRM 9-12. Alternativamente, a técnica emprega SISCAPA imunoprecipitação subsequente à proteólise no leve peptídeol 13,14. Além immunoenrichment estratégias, imunodepleção de proteínas de alta abundância pode ser empregue para aumentar a sensibilidade de LC-SRM, reduzindo a interferência por coeluting analitos 15,16.

Quantificação de proteína baseada em MS pode ser dividido em quantificação relativa e absoluta, e também para rotulagem isótopo estável e livre de marcador (por exemplo, a etiquetagem metabólica, marcação química, e pesada da proteína marcada com padrões internos e peptídicos). Técnicas livre de marcador pode ser útil para a quantificação relativa de proteína, mas não são adequados para a quantificação exacta absoluta. Por comparação, técnicas de marcação já reduzida de erro associado com a preparação da amostra e da variância MS, e são muitas vezes utilizados para a quantificação relativa de proteína 17. Por exemplo, os padrões de isótopos estáveis ​​proteoma marcado (SILAP) preparado utilizando uma linha de células humanas de cultura permitiu a quantificação relativa de biomarcadores potenciais através de LC-SRM de soro humano 18. Accurate quantificação absoluta de proteína por MS requer que as normas internas purificada, quantificado, proteínas isotopicamente marcada ou peptídeo ser cravado-em amostras biológicas antes de MS. A incorporação de padrões internos marcados com isótopos pesados ​​em um fluxo de trabalho LC-SRM permite a quantificação absoluta de que foi mostrado ser altamente reprodutível e transferível entre laboratórios 16,19.

Rotulados padrões internos de isótopos estáveis ​​para a quantificação absoluta de proteína por MS incluem padrões de peptídeos preparados usando a síntese em fase sólida 20, proteínas compostas de padrões de peptídeos protease clivável concatenadas 21, e padrões de proteína de comprimento total 22. Alvo modificação covalente de proteínas e preparação de amostras incompletas (por exemplo, a lise da amostra incompleta e homogeneização, e solubilização de proteínas incompletas, a desnaturação, a alquilação, e a proteólise) pode prejudicar a quantificação precisa. P Internonormas rotein são os menos susceptíveis de serem afectadas pela maioria desses problemas potenciais, mas eles geralmente são os mais difíceis de preparar. Uma alternativa é a de analisar cada proteína alvo utilizando vários padrões peptídicos internos que são concebidos para incluir os resíduos de flanqueamento nativos amino e carboxi-terminais. Independentemente de qual o tipo de padrão interno é utilizado, ele deve ser cravado-os em amostras biológicas, o mais a altura durante a preparação da amostra quanto possível. Além disso, técnicas de preparação de amostras múltiplas (por exemplo, as diferentes condições de desnaturação) deve ser testado. O uso de várias técnicas experimentais ortogonais (de validação cruzada experimental) é uma estratégia viável para a superação de mais quantificação potencial desafia 23-25.

LC-SRM quantificação de proteínas é uma técnica altamente flexível, que foi utilizado numa ampla variedade de aplicações. Notavelmente, tem sido utilizada para estudar peptídicos e proteicos biomarcadores dentroamostras clínicas, tais como soro, biópsias, e punção aspirativa por agulha fina 5. LC-SRM também tem sido utilizado para medir a estequiometria de complexos de proteínas 5,26, para detectar neurotoxinas botulínicas 27, para quantificar dinâmica de fosforilação de proteína dentro de vias de sinalização 5, e para quantificar as alterações na conformação da proteína 28.

Nosso laboratório está usando LC-SRM para quantificar as proteínas sinalizadoras que medeiam a quimiotaxia de macrófagos para apoiar o desenvolvimento de simulações via quimiotaxia. O esquema geral do protocolo (Figura 1) começa com o ranking dos peptídeos alvo provisórias. Subsequentemente, padrões externos de péptidos em bruto são sintetizados e utilizados para desenvolver testes de LC-SRM para análises qualitativas de amostras biológicas. Se o péptido alvo biológico derivado de amostra é detectada, padrões peptídicos internos pesados ​​marcado purificados são preparados por LC-quantitativa SRM. Este protocolo pode ser utilizado para accurately quantificar proteínas a partir de uma grande variedade de amostras biológicas, e para apoiar as investigações de uma grande variedade de alvos de proteína.

Protocol

NOTA: Este método foi descrito anteriormente 56. 1. Peptide seleção de alvos Compilar uma lista das proteínas alvo, e incluem um pequeno número de proteínas de limpeza para a normalização entre amostras biológicas, e também incluir um padrão interno de proteínas (por exemplo, luciferase de pirilampo). Digerir as proteínas-alvo em peptídeos trípticos in silico usando uma ferramenta de software, como a proteína digestão Simulator 29…

Representative Results

O desenvolvimento de modelos computacionais preditivos de vias de transdução de sinal é um dos objectivos fundamentais da Biologia de Sistemas 53. Infelizmente, mesmo para as vias de sinalização que têm sido estudados extensivamente e têm um elevado significado clínico, que ainda não é geralmente possível prever o comportamento quantitativamente via em resposta a perturbações (por exemplo, isto é verdadeiro para a MAPK / ERK 54). Recentemente, uma investigação empregada pro…

Discussion

Quantificação absoluta de proteína é essencial para uma gama muito diversificada de aplicações biomédicas tais como validação de biomarcadores e modelagem via de transdução de sinal. Recentemente, proteômica direcionados utilizando LC-SRM beneficiou de melhorias para várias tecnologias, incluindo a preparação de péptidos padrão, HPLC, qq-MS, e análise de dados LC-SRM. Por conseguinte, tornou-se uma alternativa poderosa para imunoensaios. Imunoensaios podem ser extremamente sensíveis e de alto rendimen…

Divulgazioni

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
DOWNLOAD MATERIALS LIST

Riferimenti

  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. , .

Tags

Keywords: Absolute Protein QuantificationSelected Reaction MonitoringMass SpectrometryQuantotypic PeptidesProteotypic PeptidesPost-translational ModificationIsotope DilutionChemotaxis SignalingRAW 264.7 Cells
check_url/it/52959?article_type=t

Play Video
PDF
DOI
DOWNLOAD MATERIALS LIST
Citazione di questo articolo
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).
Scarica citazione
Ristampe e autorizzazioni

View Video

✖

To prove you're not a robot, please enter the text in the image below

CAPTCHA Image
Play CAPTCHA Audio
Refresh Image