Summary

Soorten Bepaling en kwantificering in mengsels met behulp van MRM Massaspectrometrie van peptiden Applied to Meat Authentication

Published: September 20, 2016
doi:

Summary

We present a protocol for identifying and quantifying the components in mixtures of species possessing similar proteins. Mass spectrometry detects peptides for identification, and gives relative quantitation by ratios of peak areas. As a tool food for fraud detection, the method can detect 1% horse in beef.

Abstract

We describe a simple protocol for identifying and quantifying the two components in binary mixtures of species possessing one or more similar proteins. Central to the method is the identification of ‘corresponding proteins’ in the species of interest, in other words proteins that are nominally the same but possess species-specific sequence differences. When subject to proteolysis, corresponding proteins will give rise to some peptides which are likewise similar but with species-specific variants. These are ‘corresponding peptides’. Species-specific peptides can be used as markers for species determination, while pairs of corresponding peptides permit relative quantitation of two species in a mixture. The peptides are detected using multiple reaction monitoring (MRM) mass spectrometry, a highly specific technique that enables peptide-based species determination even in complex systems. In addition, the ratio of MRM peak areas deriving from corresponding peptides supports relative quantitation. Since corresponding proteins and peptides will, in the main, behave similarly in both processing and in experimental extraction and sample preparation, the relative quantitation should remain comparatively robust. In addition, this approach does not need the standards and calibrations required by absolute quantitation methods. The protocol is described in the context of red meats, which have convenient corresponding proteins in the form of their respective myoglobins. This application is relevant to food fraud detection: the method can detect 1% weight for weight of horse meat in beef. The corresponding protein, corresponding peptide (CPCP) relative quantitation using MRM peak area ratios gives good estimates of the weight for weight composition of a horse plus beef mixture.

Introduction

The European horse meat scandal of 2013, in which undeclared horse meat was found in a number of supermarket beef products1, highlights the need for testing methods capable of detecting and measuring food fraud in meat. Several technologies have been explored, especially enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) and DNA-based methods2. An alternative route, based on mass spectrometry, targets species-specific peptides which in turn arise from species-specific proteins. Here we outline one such peptide-based approach that offers both identification and relative quantitation of the adulterant species in a meat mixture3.

The protocol is framed in the context of red meats and the desire to determine the presence of one in another at the level of 1% by weight, the level considered by some to represent fraudulent food adulteration as opposed to contamination4. The method relies in the first instance on identifying a protein which is nominally ‘the same’ in all target meats. Myoglobin, the protein responsible for the red color of meat, is a good candidate since it is abundant, relatively heat tolerant and water soluble, and has been used for species determination of meat previously5,6. The myoglobins for beef (Bos Taurus), pork (Sus scrofa), horse (Equus caballus) and lamb (Ovis aries)3, for instance, are nominally the same, as required, but their sequences are not identical. Such groups of ‘similar but different’ proteins, like these four myoglobins, can conveniently be described as ‘corresponding proteins’. The sequence differences in these four myoglobins are species-specific: for example, the full myoglobin proteins for beef and horse, P02192 and P68082 respectively, each comprise 154 amino acids with 18 sequence differences between the two. Subject to proteolysis using trypsin these proteins produce two sets of peptides, some of which are identical, and some which show one or more species-specific amino acid differences: corresponding proteins therefore give rise to corresponding peptides.

The CPCP approach, therefore, seeks first to identify proteins from two or more species where these proteins exhibit limited species-specific sequence variants. These are corresponding proteins. Following proteolysis, corresponding proteins give rise to peptides, some of which likewise display species-specific sequence variants inherited from the parent protein. These are corresponding peptides. The CPCP approach can be used to compare levels of two corresponding proteins in a mixed species sample by monitoring the levels of corresponding peptides.

The natural technology for the detection of known peptides is multiple reaction monitoring mass spectrometry, or MRM-MS7. Species-specific peptides yield precursor ions, which along with their mass spectrometry fragment ions, are easily itemized in advance by software tools. These lists are then used to instruct the mass spectrometer to record only specific precursor plus fragment ion pairs, called transitions. A particular target peptide is therefore identified not only by its retention time in the chromatography preceding the mass spectrometer, but also by a set of transitions sharing a common precursor ion. This is a highly selective means of detecting known peptides that makes efficient use of the mass spectrometer resource.

Other authors have used mass spectrometry to test for meat adulteration via peptide markers but from disparate proteins8-14. Using the corresponding proteins, corresponding peptides (CPCP) scheme, however, means experimental conditions can be optimized, aiding identification of the species in the mixture from known species-specific transitions. In addition, corresponding proteins and peptides will generally behave similarly in the extraction, proteolysis and detection stages. Since transition peak areas are quantitative and reproducible, ratios of peak areas arising from pairs of corresponding peptides from different species provide a direct estimate of the relative quantities of two meats in a mixture. In contrast, more traditional quantitation routes exploit calibrations based on reference materials to establish absolute quantitation14,15.

Though the protocol is outlined in the context of myoglobin and meat, proteins other than myoglobin could be used for identification and relative quantitation via the CPCP strategy in meat mixtures, though potentially with modifications to the protocol. In addition the strategy is also applicable to binary mixtures of other species sharing one or more corresponding proteins.

The starting point for the protocol is purified ‘reference’ myoglobin, which for some species can be purchased but which for others must be prepared by conventional size-exclusion chromatography. The procedure for preparing reference myoglobin is not included in the protocol, but is described elsewhere3. Software tools16 are used to list candidate peptides and transitions arising from myoglobins of interest. Each reference myoglobin is subjected to proteolysis and the resultant peptides analyzed by liquid chromatography electrospray ionization tandem mass spectrometry (LC-ESI-MS/MS) to discover which of the candidate precursor ions and transitions are most useful, and to determine the matching peptide retention times. The outcome of this stage is a revised list of target peptides with their transitions, suitable for species determination, and a list of CPCP pairs, suitable for relative quantitation. To test real meats, sample extractions are prepared then subjected to proteolysis to generate peptides both from myoglobin and other extraneous proteins. The myoglobin-based peptides are then monitored by LC-ESI-MS/MS based on their listed transitions. The species present in a mixture are identified by the transition peaks associated with marker peptides. Estimates of the relative amounts of two meats in a binary mixture are calculated using ratios of transition peak areas. A set of test mixtures of pairs of meats will allow the ratio of peak areas for a given pair of transitions to be checked and calibrated against actual mixtures.

Protocol

1. Proteolyse en analyse of Reference Myoglobins Proteolyse referentie myoglobins Worden de oplossingen van de gezuiverde referentie myoglobins (bereik 0,2-0,5 mg / ml in 25 mM ammoniumbicarbonaat) 3. Breng 1 ml van elk monster 2 ml centrifugebuizen. Thermisch denatureren de geëxtraheerde eiwitten door verwarmen van het monster in een hete blok bij 95 ° C gedurende 30 minuten. Koel het monster gedurende ongeveer 15 minuten totdat het kamertemperatuur bereikt. Voeg 30 mg ureum (eindconcentratie 0,5 M) bij de vertering verbeteren, meng. Tryptic proteolyse Maak een 1 mg / ml oplossing trypsine in 25 mM ammonium bicarbonaat en bewaar op ijs naar behoefte. Voeg een voldoende hoeveelheid trypsine zodat de uiteindelijke enzymactiviteit 420 BAEE (N-benzoyl-L-arginine-ethylester hydrochloride) eenheden / mg eiwit geëxtraheerd en meng door voorzichtig vortexen en laat overnacht bij 3 proteolyze7 ° C. Voer natriumdodecylsulfaat polyacrylamide gelelektroforese (SDS-PAGE) 17 van de volledigheid van de proteolyse te tonen. Ontzouten van de post-proteolyse sample Verdun het monster 1: 2 v: v met water. Activeren een polymere omgekeerde fase (RP) patroon gevuld met 30 mg RP materiaal door toevoeging van 1 ml methanol, vervolgens de cartridge evenwicht door toevoeging van 1 ml van 1% mierenzuur. Laad het monster op de cartridge onder zwaartekracht. Wassen met 1 ml van 5% methanol / 1% mierenzuur onder zwaartekracht. Elueer de peptiden met 1 ml acetonitril / water (90:10 v: v, 0,1% mierenzuur) onder zwaartekracht in 2 ml microcentrifugebuizen voorgevuld met 5 gl dimethylsulfoxide (DMSO). Verwijder het oplosmiddel onder vacuum bij 50 ° C onder toepassing van een centrifugale verdamper 120 minuten, vervolgens los het residu op in 250 ui acetonitril / water (3:97 v: v, 0,1% mierenzuur). Overdrachtde oplossing tot een klein volume autosampler flesje. Noot: De monsters kunnen worden opgeslagen bij 4 ° C tot klaar voor chromatografie massaspectrometrie vloeistofanalyse (LC / MS). Generatie van de overgang lijsten voor MRM Zoek de myoglobine sequenties voor de verschillende vleeswaren uit de UniProt database. Voer de myoglobine sequenties in het vak 'Target' van het peptide en de overgang voorspelling software (bv, Skyline). Indien nodig, de muisaanwijzer op een peptide om haar fragment lijst te openbaren. Klik op 'Instellingen' en selecteer 'Peptide Settings'. Voer de voorkeuren voor de vertering (dwz trypsine) en het aantal gemiste splitsingen (0). Gewenst selectie voor bijkomende parameters, in het bijzonder de lengte peptide (6-25), N-terminale uitsluitingen (0) en veronderstelden dat aminozuurmodificaties (geen). Klik op 'Instellingen' en selecteer 'Transition Settings'. Selecteer de voorkeur voorhet type apparaat gebruikt voor de LC / MS analyse. Klik op 'Export' en selecteer 'Overgang List' om een ​​spreadsheet met de gegenereerde MRM overgangen en parameters te creëren. Analyse door LC / MS Het opzetten van een systeem van binaire gradiënt (water (A) en acetonitril (B), elk met 0,1% mierenzuur v: v) high performance liquid chromatografie (HPLC) met auto sampler, C18 kern shell HPLC-kolom (10 cm x 2,1 mm , 2,6 micrometer deeltjesgrootte) is verbonden met een triple quadrupool massaspectrometer gebruikt in positieve elektrospray mode met MRM detectie. In het verzamelen van gegevens software (bv Analyst), selecteer 'Bestand' en 'Nieuw' en klik op 'Acquisition Method' in het pop-up box en klik vervolgens op 'OK'. Opmerking: Dit opent het instrument-editor, die een lijst van de aangesloten apparaten die het opzetten van een nieuwe LC / MS methode in staat zal stellen bevat. Klik op 'Binary Pump' en input de debietwaarde (300 pl / min) en het verloop keer in de tabel, het instellen van een binaire gradiënt profiel van 3% B tot 30% B gedurende 22 min, oplopend tot 100% B in 23 min bij 5 minuten uitspoelen alvorens terug beginwaarden en opnieuw equilibreren gedurende nog eens 6 min. Klik op 'Autosampler' en steek de injectie volume (5 pi). Schakel de 'Needle Wash Cycle' en voer de 'Wash Time' (30 sec) en selecteer 'Flush Port'. Klik op 'gethermostateerd Column Controller' en in 'Column Oven Eigenschappen' zet de 'Links Temperatuur' en 'juiste temperatuur' (40 ° C). Klik op 'Mass Spectrometer' en vervolgens op 'Bewerken parameters' om de bron van gas voorwaarden in te voeren. Selecteer de 'Scan Type' als 'MRM (MRM)' en de 'polariteit' als 'positief'. Ga naar 'Period Samenvatting' en voer de 'Duration Time', de totale tijd voor de LC-analyse eend equilibratie (35 min). In de tabel klik met de rechtermuisknop en kies 'Declustering Potential (DP)' en 'Collision Energy (CP) om deze kolommen toe te voegen aan de tafel. Voer de Q1, Q3, Time (msec), ID, DP en CE-waarden voor alle overgangen, voor een enkele soort vlees, gemaakt in de overgang lijst (zie stap 1.4.5). Noot: Tijd (msec) verwijst naar de verblijftijd, het moment dat de massaspectrometer besteedt scannen elke overgang, de som die niet meer dan 3 seconden. Sla het Acquisition Method bestand (bestandsextensie .dam). Opmerking: Stappen 1.5.2 – 1.5.8 moet worden herhaald voor elk soort vlees. Dit zal een enkele methode bestand voor elke vlees soorten in schermmodus te creëren ter voorbereiding op onderstaande analyse. In het verzamelen van gegevens software, klik op 'Acquire' en selecteer 'evenwicht'. In het venster dat wordt geopend, selecteert de gewenste Acquisitie Methode om het instrument equilibratie beginnen. Leg het monster flacons in arack in de autosampler. Klik op 'Bestand' en selecteer 'Nieuw' en vervolgens 'Acquisition Batch'. In het tabblad 'Sample' te selecteren 'Add Set' en vervolgens 'Samples toevoegen'. Steek het aantal monsters worden geanalyseerd en klik op 'OK'. In de 'Acquisitie' selectievakje de methode-bestand dat zal worden gebruikt voor de analyse van het drop down menu. In de tabel, selecteer 'Plate Code' en kies de juiste lade configuratie uit het drop down menu. Klik met de linkermuisknop in de 'Plate Code' kolomkop dan klik met de rechtermuisknop en kies 'Fill Down'. In 'Vial Position' in te voeren van de positie van elk monster in de auto-sampler in de rijen. In 'Data File' voer de bestandsnaam voor de verwerving, dan links klik in de kolom header, gevolgd door klik met de rechtermuisknop en kies 'Fill Down'. In 'Sample Name' plaatst de identiteit van elk van de monsters worden geanalyseerd. Opslaan als een overname batch-bestand (file eXTension .dab). Klik op het tabblad 'Verzenden' licht dan de monsters die moeten worden geanalyseerd op de LC / MS. Klik op 'Verzenden'. Klik op 'Acquire' en 'Start Sample' om de analyse te beginnen. Opmerking: Elke acquisitiemethode scant de MRM overgangen over de gehele lengte van de chromatograaf voor een enkele soort vlees. Massaspectrometer instellingen voor een MRM overname is afhankelijk van het type instrument en peptide. Bekijk de gegenereerde data bestanden met behulp van data viewing software. Klik op XIC (gewonnen ionen) en in de drop down lijst van alle fragmenten (Q3 waarden) voor een enkele precursor (Q1) te markeren. Een nieuw venster zal openen dat toont alleen de geselecteerde overgangen. Noteer de retentietijd (R t) voor groepen van gelijktijdige overgangen aangezien deze overeenkomen met een enkel peptide. Herhaal de vorige twee stappen voor elke set overgangen teneinde de pieken toewijzen aan de respectieve peptiden pervan de soorten vlees. Noteer de marker peptiden die geschikt zijn voor het verstrekken van soortidentificatie zijn (bijvoorbeeld peptide HPGDFGADAQGAMTK, voorloper m / z = 752, R t = 12,0 min, voor paard), samen met hun retentietijden en noteren welke formulier overeenkomstige paren die geschikt zijn voor de relatieve kwantificatie . Noot: Bijvoorbeeld, het paard marker peptide (precursor m / z = 752) heeft een overeenkomstige peptide rundvlees, HPSDFGADAQAAMSK (precursor m / z = 767, Rt = 13,2 min). Om een ​​dynamische methode die alle soorten van het vlees maken, in de gegevens bekijken software voor elke soort vlees beurt, opent de XIC overgang voor elke precursor (toegewezen aan een bepaald peptide in 1.5.8). Zoom in op de piek cluster op de geselecteerde retentietijd door met de linkermuisknop te klikken en de cursor te slepen onder het cluster. Identificeer de meest intense overgangen (door rechts te klikken op de piek label). de overgangen handmatig op te nemenen retentietijden in een spreadsheet. Om de parameters als een nieuwe dynamische methode op de LC / MS-software in te voeren, klikt u op 'Mass Spectrometer' en vervolgens op 'Bewerken parameters' om de bron van gas voorwaarden in te voeren. Selecteer de 'Scan Type' als 'MRM (MRM)' en de 'polariteit' als 'positief'. Ga naar 'Period Samenvatting' en voer de tijdsduur (ingesteld als de totale tijd voor de LC-analyse en verevening). In de tabel klik met de rechtermuisknop en kies 'Declustering Potential (DP)' en 'Collision Energy (CP) om deze kolommen toe te voegen aan de tafel. Opmerking: De kolom 'Time' verwijst nu naar de verwachte retentietijd (min) voor elke overgang. In de sectie 'Edit Parameters' van de LC / MS het verzamelen van gegevens software, controleer dan de 'Geplande MRM' box. Voer de Q1, Q3, Time (min), ID, DP en CE-waarden voor de overgangen gemaakt in de spreadsheet (1.5.21) en sla de Acquisition Method (file extensie .dam). Opmerking: Dit reduceert typisch het aantal MRM overgangen aan de 4 meest intense voor elk peptide en scans over de retentietijd venster voor elk peptide piek, waardoor verbeterde gevoeligheid en kwaliteit van de gegevens. Een "dynamische" methode is een 'begeleide retentietijd windowing' methode, ook wel plannen. 2. Voorbereiding en analyse van Calibration Samples Winning van vlees mengsels Met behulp van vlees eerder bevroren vervolgens vermalen tot een poeder, voor te bereiden een reeks van vlees mengsels door weging respectieve hoeveelheden vlees (totale massa van ongeveer 300 mg) in 15 ml plastic centrifugebuizen. Voeg 4 ml extractiebuffer (0,15 M kaliumchloride + 0,15 M fosfaatbuffer bij pH 6,5). Vortex gedurende 30 sec. Extract op een lab shaker bij kamertemperatuur gedurende 2 uur bij 250 cycli / min. Opmerking: Cycles / min verwijst naar een oscillerende beweging. Transfer 2 ml van deextract in een 2 ml microcentrifugebuis. Centrifugeer gedurende 5 minuten bij 4 ° C bij 17.000 x g. Transfer 200 ul porties van de bovenstaande vloeistof (reserveren van een klein bedrag voor eiwitanalyse, zie 2.2) in 2 ml centrifugebuizen en droog met behulp van een centrifugale verdamper (pre-set programma: 50 ° C, zonder ventilatie en 120 min duur). eiwitbepaling Overdracht 7 gl aliquots van de gereserveerde supernatant (zie 2.1.4) in drievoud in de putjes van een plaat met 96. Overdracht 7 ul aliquots reeks eiwitstandaarden in drievoud, 0 – 1,0 mg / ml runderserumalbumine (BSA) in dezelfde 96 putjes. Voeg 200 ul van Coomassie eiwit plus reagens aan elke well. Visuele vergelijking van de kleur van de monsterputjes met het eiwit normen controleren de monsters in het gebied van de kalibratiestandaarden. Indien nodig, herhaal met verdunde monster dus het wordt in range. Laat de plaat sten 3 min. Burst eventuele luchtbellen die zijn gevormd met een injectienaald. Analyseer de plaat op de plaatlezer gebruik van een standaard protocol eindpunt bij een golflengte van 595 nm. Bepaal de eiwitconcentratie van de monsters met behulp kalibratiegegevens van de proteïnestandaarden. Opmerking: Dit is nodig voor het berekenen van de hoeveelheid trypsine wordt gebruikt in het tryptische digest. Proteolyse vlees mengsels Los het droge residu van stap 2.1.4 in 1 ml 25 mM ammonium bicarbonaat oplossing. Meng goed op een rotamixer. Volg het protocol van stap 1.1.3 naar 1.3.7. Analyse door LC / MS Stel de LC / MS zoals eerder (stap 1.5.1). Een nieuwe aanwinst batch bovengenoemde punten (stappen 1.5.9 – 1.5.14), het selecteren van de overnamemethode gemaakt bij stap 1.5.24 dat een dynamische LC / MS methode combineren van al het vlees species gebruikt, en de gegevens te verkrijgen de Digested vleesmonsters. Toon de volledige chromatogram in de data viewing software. Geef het XIC voor elke set op zijn beurt de overgang. Bevestig visueel elke cluster bevat het vereiste aantal klokvormige pieken bij de verwachte retentietijd, waardoor het bestaan ​​van het geselecteerde peptide bevestigd. Voer kwantificatie met behulp van de gegevens bekijken van software om pieken te integreren voor elk van de overgangen van rente door te dubbelklikken op 'Build Kwantificering methode' in de navigatiebalk. In de 'Select Sample' pane selecteert u de 'Data File' en de 'Sample' te worden geanalyseerd om een ​​tafel 'Analytes' te genereren. Klik op het tabblad 'Integratie' om te laten zien de eerste van de overgangen (analyten) worden geïntegreerd. Klik op 'Analyt' vakje om de keuzelijst van overgangen weer te geven. Selecteer elke overgang op zijn beurt weer te geven en visueel te controleren of de juiste piek is geselecteerd voor de integratie. om mnog aangepast of kracht van de integratie, de linker muisknop en sleep de cursor over het doel piek (dit zal worden gemarkeerd in het groen). Klik op de 'Select Peak' knop en klik op 'Toepassen'. Sla de werkruimte als methode bestand (.qmf). Let op: Dit creëert een kwantificering methode bestand voor nacalculatie van het monster piek gebieden. Dubbelklik op 'Kwantificering Wizard' in de navigatiebalk. In het venster 'Select Samples' te creëren 'Kwantificering Set' door het selecteren van een single 'Data File' en vervolgens één of meer 'beschikbaar Samples'. Selecteer 'Next' om te laten zien 'Selecteer Instellingen en Query' box. Laat met standaardinstellingen, selecteert u 'Next' om 'Select Method' weer te geven. Uit het drop down 'Method' vak 'Integration Method' bestand gemaakt in stap 2.4.8 selecteren, selecteer vervolgens 'Finish'. Let op: Dit creëert een 'Resultaten Tabel', met inbegrip van de overgang piekoppervlakken die voortvloeien uit vlees mengsels. <li> Save the 'Results Table' (bestandsextensie .rdb), exporteren als een tekstbestand (.txt) en open het in spreadsheet om de gegevens te bekijken. Plot grafieken van het percentage (van overgang piekoppervlak) van één vlees elkaar versus gemeten percentage (w / w) van de twee vlees voor de geselecteerde MRM voor geselecteerde overgangen van overeenkomstige peptiden, waarbij vooral de gevallen waarin de twee fragmenten bevatten hetzelfde aantal aminozuren zoals geteld vanaf het C-terminale uiteinde. Opmerking: Identieke fragmenten met identieke fragmentatie sites geven een optimaal resultaat. Onderzoek de percelen van 2.4.11 hierboven. Hetzij visueel, of met behulp van een trend line tool in het plotten pakket, identificeren van een groep van percelen die zowel lineaire en van dergelijke gradiënt zijn. Met één of meer van deze CPCP plus fragmentcombinaties kalibratie in real vleesmonsters. Opmerking: Een grafiek die een ongewone gradiënt kan ofwel peptide of fragment onderdrukking met als gevolg een vermindering van het signaal te geven strength. Niet-lineaire plots kan een slechte piek detectie of andere problemen aan te geven. 3. vleesmonsters Extractie van eiwitten uit doel vleesmonsters Indien van toepassing, accijnzen vreemde niet-vlees materiaal uit het monster met behulp van een spatel. Bijvoorbeeld, schraap saus en pasta uit een gekoelde lasagne. Weeg 20 gram van het vlees in een metalen beker. Voeg 100 ml 0,15 M kaliumchloride / 0,15 M kalium-monofosfaat buffer bij pH 6,5. Extraheer de eiwitten door het mengen van het vlees in een homogeniseerinrichting met hoge snelheid gedurende 1 minuut. Volg het protocol uit stap 2.1.4 – 2.3.2. Analyse van monsters met LC / MS Herhaal stap 2.4.2 om gegevens te verwerven met behulp van de dynamische LC / MS methode. Identificeer de peptiden uit elke vlees myoglobine zoals uitgevoerd in stap 2.4.3. Voor kwantificering, gebruiken kwantificering software om de piek gebieden te integreren voor elke overgang van belang,zoals in stap 2.4.9. Voor de identificatie van soorten in een mengsel, nemen deze marker peptiden voldoen overeengekomen criteria voor aantal overgangen en signaal-ruis voor deze overgangen. Voor kwantificering Gebruik geïntegreerde overgang piek gebieden zoals overeengekomen vanaf stap 2.4.12 en, met behulp van het percentage van de overgang piekoppervlak, bereken het percentage van myoglobine van de twee soorten in het mengsel. Gebruik voorkennis uit de literatuur 18 van waarschijnlijke myoglobinespiegels in het vlees om de relatieve w / w hoeveelheden twee vlees in het monster te schatten.

Representative Results

In een enkele dynamische modus MRM experiment wordt elk geprogrammeerd overgang apart geregistreerd (als detector tellingen per seconde, CPS) over een bepaalde retentietijd venster. Daarom is vanuit alle gegevens die zijn verzameld in een experiment, de piek intensiteit voor elke overgang kan individueel worden onttrokken. Dan is de enige eindige signaal voor de retentietijd venster in te stellen voor die overgang. Buiten het raam, de nul is per definitie. Het signaal voor één overgangsmetaal, bijvoorbeeld 752 → 1269 van paarden (peptide mono-isotopische massa 1,501.66 dalton, precursorion m / z 751,84 dalton, laadtoestand = 2, fragmention y 13) heeft meestal alleen concurreren met metingsruis en niet de andere overgang pieken die misschien blijken uit andere species. De output is dan ook een set van schone pieken, één per overgang, tot een gemeenschappelijke retentietijd voor die overgangen met een gemeenschappelijke precursor ion. <p class = "jove_content" fo: keep-together.within-page = "1"> Figuur 1 toont de output voor de set van vier transities 752 → (1269, 706, 248, 1366) voor een mengsel van 1% w / w paard in rundvlees. Aangezien de vier transities getoond geassocieerd met paard en afwezig in monsters van pure rund, lam of varkensvlees, deze pieken betekent de aanwezigheid van het paard. Afhankelijk van de robuustheid criteria, een set van twee of meer overgangen elk meer dan sommige specifieke signaal-ruis niveau vaststelt identificatie. Deze figuur maakt aldus de aanwezigheid van het paard in het mengsel van 1% w / w paard rundvlees. Soms wordt een enkele geïsoleerde transitie gedetecteerd. Dit geeft kans spel precursorion en één fragment, misschien van een vreemde eiwit met de verwachte uit het systeem en geprogrammeerd in de massaspectrometer. De bijzondere aard van de piek en het optreden van een onverwachte retentietijd is de signature van een toevallige overgang die kunnen worden genegeerd. Het gebied onder elke overgang piek kan afzonderlijk worden berekend. Op basis van een geschikt fragment, de verhouding paard rundvlees overgang piekoppervlakken bijvoorbeeld 752 → 1269 (paard) tot 767 → 1299 (rund), evenredig met de verhouding tussen werkelijke vlees in het mengsel. Figuur 2 toont een plot van percentage piekoppervlak voor deze twee overgangen versus het percentage van gewicht van het paard in een mengsel van paard met rundvlees. Indien deze overgang piekoppervlakken overeenkomt met de procentuele gewichtsbasis vlees dan de helling 1. De helling van deze grafiek is 1,03, wat aangeeft dat deze overgangen en CPCP paar, de overgang pieken te geven een betrouwbare maat voor de relatieve hoeveelheden van de twee vlees in het mengsel. Als de paardenvlees in het monster was tweemaal zo rijk aan myoglobine als rundvlees dan met andere factoren gelijk, de helling van de lijn zou groter dan één zijn. Figuur 1. MRM overgang intensiteiten versus retentietijd voor 1% w / w paard in rundvlees. De overgangen zijn 752 → (1269, 706, 248, 1366), getoond in oranje, zwart, blauw en groen, respectievelijk. De marker peptide is HPGDFGADAQGAMTK. De vier fragmenten overgang kan worden aangegeven met y 13, 7 y, y y 2 en 14, respectievelijk, waarbij yn zit je tellen in n aminozuren van het peptide C-terminale uiteinde. De signaalruisverhouding varieert 23-53 via vier transities. Een extra rode lijn geeft de 752 → 1.269 overgang voor 0% paard, 100% rundvlees ter vergelijking. Alleen de niet-nul regio van de retentietijd wordt weergegeven. Dit cijfer is gewijzigd ten opzichte van Watson et al. 3.es / ftp_upload / 54420 / 54420fig1large.jpg "target =" _ blank "> Klik hier om een ​​grotere versie van deze figuur te bekijken. Figuur 2. Perceel van paard in rundvlees, als percentage gewicht voor gewicht, versus paard in rundvlees als percentage overgang piek omgeving. Het perceel maakt gebruik van het paar van peptiden rundvlees (767) en paard (752) en de y 13 fragment ion voor beide. Als A betekent piekoppervlak dan de ordinaat 100 A H / (A + H A B). De helling van de best passende lijn (R 2 = 0,99) is 1,03. Dit cijfer is gewijzigd ten opzichte van Watson et al. 3. Klik hier om een grotere versie van deze figuur te bekijken.

Discussion

De keuze van een geschikt doelwit eiwit is belangrijk. Een goede doeleiwit moet overeenkomstige vormen in species van belang, voldoende species-afhankelijke sequentie variatie, species specificiteit hebben en bestaan ​​in toegankelijke hoeveelheden binnen de organismen. Voor controle mengsels die veredeld (bijvoorbeeld warmtebehandeling), een eiwit met een sequentie relatief immuun voor dat de verwerking gewenst. Myoglobine is een goede kandidaat voor rood vlees, zoals gekookte rood vlees, maar is niet de enige mogelijkheid. Zodra het doeleiwit wordt besloten het meest kritische deel van het protocol is het eiwit proteolyse. Een eiwit verschillend van myoglobine misschien wel vragen om een ​​alternatief proteolyse protocol.

Het protocol zoals beschreven omvat een segment gebaseerd op verwijzing gezuiverde eiwit. Dit heeft tot doel retentietijd ramen en geschikte precursor en fragment-ionen te ontdekken. Dit segment is zeer nuttig, maar niet essentieel.

<pclass = "jove_content"> Hoewel overeenkomstige peptide paren van twee van belang zijnde species kan worden toegevoegd, zelfs zonder experiment is het soms zo dat een sequentieverschil heeft dramatische gevolgen voor de vertering profiel. Bijvoorbeeld het peptide pair VLGFHG (rundvlees) en ELGFQG (paard) geven een afwijkend resultaat kwantificering (manifesteren als een helling kleiner dan in figuur 2). Dit komt doordat deze peptide ontstaat uit een relatief onderdrukt KE splitsing leidt tot een onderschatting van het niveau van het paard in het mengsel. Overeenkomstige peptiden beginnend met verschillende aminozuren worden daarom best vermeden. Vaak zijn de fragmenten uit twee overeenkomstige peptiden identieke aminozuursequenties en zijn goed gedragen, maar dit is niet altijd het geval en moet tijdens methodenontwikkeling te controleren. Soortidentificatie is veel minder gevoelig voor deze problemen dan kwantificatie.

Het protocol is aangetoond voor vier rood vleess 3. Extra vlees soorten kunnen worden opgenomen, hoewel de kwaliteit van de transitie vorm van de piek als er te veel marker peptiden co-elueren verslechteren en de verblijftijd effectieve vermindering en uiteindelijk degraderen relatieve kwantificatie schattingen. Verbeterde instrumentatie, al beschikbaar is, zal dit verbeteren. Een verwant probleem is dat niet alle vlees verschillende myoglobins. Bijvoorbeeld, paard, ezel en zebra myoglobins zijn identiek en dus strikt genomen de methode is alleen voor het opsporen van het paard of ezel of zebra in rundvlees. In sommige gevallen, hoewel myoglobins niet identiek, een aantal belangrijke peptides zijn. Bijvoorbeeld, sommige lam myoglobinehoudende afgeleid marker peptiden ook in geit.

Een complicatie tegenover deze en andere op eiwit gebaseerde kwantificatie methode is dat het eiwitgehalte constant voor alle soorten moeten worden aangenomen, wanneer het proteïne of peptide hoeveelheden moeten trivially gelijk aan niveaus van vlees in een mengsel. Voor myoglobine en de vier rode meet, dit is niet universeel waar. De niveaus in het algemeen soorten afhankelijk zijn, met varkensvlees vertoont het laagste niveau van de vier. Bovendien, het myoglobine varieert met vleesdeel en dierlijke leeftijd. Dus hoewel verhoudingen van overgang piekoppervlakken kaart betrouwbare verhoudingen myoglobine, kartering verhouding van werkelijke vlees een schatting trekken op veronderstellingen omtrent waarschijnlijke bronnen van het vlees in het mengsel.

De aanpak die in dit werk verschilt in een aantal opzichten van andere gepubliceerde bijdragen. Een typisch traject is proteomics methoden om verschillende ongelijksoortige soortafhankelijke marker peptiden, waarbij de merkers voor verschillende soorten bezitten willekeurige onderlinge betrekkingen 8-12,14,19 identificeren. Daarentegen hebben we eiwitten voor alle soorten van belang gekozen tot species-afhankelijke sequentievarianten 3. Behalve dat centraal aan de relatieve kwantificatie strategie heeft dit het voordeel dat monsterbereiding strategieën kunnen worden geoptimaliseerd. Bovendien zou een dergelijke overeenkomstige eiwitten naar verwachting eveneens gedragen, bijvoorbeeld in extractie of commerciële verwerking van monsters zoals koken of inblikken. Soortidentificatie dan normaal verloopt via detectie van ongelijksoortige marker peptiden, terwijl in de CPCP aanpak soort identificatie verloopt via de detectie van nauw verwante peptiden bezitten meestal een of twee sequentie verschillen. Tenslotte kwantificering van eiwitten aan het percentage schatten gewichtsdelen van een soort in elkaar kunnen verlopen via conventionele absolute kwantificering van elk eiwit afzonderlijk op basis van bekende standaarden 7,14,15. Echter met de CPCP methode behoeft kalibratie werkwijzen. In plaats daarvan worden de relatieve niveaus geschat door de signaalsterkte van twee overeenkomstige peptiden van de twee soorten, het omzeilen van de absolute meting fase geheel. Aangezien het uiteindelijke doel is een percentage van het gewicht van één soort in another, een relatieve kwantificering, dan is de CPCP is zowel directer en eenvoudiger dan het vergelijken van twee absolute kwantificering metingen. Deze kenmerken vertalen in experimentele korte tijd, naar verwachting ongeveer twee uur met geraffineerde protocollen, waardoor de techniek bruikbaar als een snelle toezichthulpmiddel op het gebied van voedsel detectie van fraude.

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

We acknowledge financial support from Institute of Food research BBSRC Core Strategic Grant funds, BBSRC Project BB/J004545/1.

Materials

Uniprot database www.uniprot.org Freely accessible database of protein sequences
Skyline software www.skyline.gs.washington.edu Free software to download that enables the creation of targeted methods for proteomic studies, peptide and fragment prediction 
Ammonium bicarbonate Sigma-Aldrich Co Ltd, Gillingham, UK www.sigmaaldrich.com O9830
Methanol, HPLC grade Fisher Scientific, Loughoborough, UK www. fisher.co.uk 10674922
Acetonitrile, HPLC grade Fisher Scientific, Loughoborough, UK www. fisher.co.uk 10010010
Urea Sigma-Aldrich Co Ltd, Gillingham, UK www.sigmaaldrich.com U5378
Trypsin(from bovine pancreas treated with TPCK) Sigma-Aldrich Co Ltd, Gillingham, UK www.sigmaaldrich.com T1426
Formic acid  Sigma-Aldrich Co Ltd, Gillingham, UK www.sigmaaldrich.com F0507
Coomassie Plus Protein Assay Reagent Thermo Fisher Scientific www.thermofisher.com 1856210
Protein standard Sigma-Aldrich Co Ltd, Gillingham, UK www.sigmaaldrich.com P0914
Ultra Turrax homogeniser T25 Fisher Scientific, Loughoborough, UK www. fisher.co.uk 13190693
Edmund and Buhler KS10 lab shaker
Heraeus Fresco 17 Centrifuge Thermo Fisher Scientific www.thermoscientific.com 75002420
Vacuum centrifuge RC 1022 Jouan
Plate Reader
Strata-X 33u polymeric reversed-phase cartridges 60 mg/3 ml tubes Phenomenex, Macclesfield, UK 8B-S100-UBJ
4000 QTrap triple-quadrupole mass spectrometer AB Sciex, Warrington, UK www.sciex.com
1200 rapid resolution LC system Agilent, Stockport, UK
XB C18 reversed-phase capillary column (100 x 2.1mm, 2.6µ particle size) Phenomenex, Macclesfield, UK www.phenomenex.com
Analyst 1.6.2 software AB Sciex, Warrington, UK www.sciex.com QTrap data acquisition and analysis, including peak area integration
Autosampler vials

References

  1. O’Mahony, P. J. Finding horse meat in beef products-a global problem. QJM-An Int. J. Med. 106, 595-597 (2013).
  2. Sentandreu, M. A., Sentandreu, E. Authenticity of meat products: Tools against fraud. Food Res. Int. 60, 19-29 (2014).
  3. Watson, A. D., Gunning, Y., Rigby, N. M., Philo, M., Kemsley, E. K. Meat Authentication via Multiple Reaction Monitoring Mass Spectrometry of Myoglobin Peptides. Anal. Chem. 87, 10315-10322 (2015).
  4. Food Standards Agency. . Report of the investigation by the Food Standards Agency into incidents of adulteration of comminuted beef products with horse meat and DNA. , (2013).
  5. Taylor, A. J., Linforth, R., Weir, O., Hutton, T., Green, B. Potential of electrospray mass-spectrometry for meat pigment identification. Meat Science. 33, 75-83 (1993).
  6. Ponce-Alquicira, E., Taylor, A. J. Extraction and ESI-CID-MS/MS analysis of myoglobins from different meat species. Food Chem. 69, 81-86 (2000).
  7. Gallien, S., Duriez, E., Domon, B. Selected reaction monitoring applied to proteomics. J. Mass Spectrom. 46, 298-312 (2011).
  8. Orduna, A. R., Husby, E., Yang, C. T., Ghosh, D., Beaudry, F. Assessment of meat authenticity using bioinformatics, targeted peptide biomarkers and high-resolution mass spectrometry. Food Addit. Contam. Part A-Chem. 32, 1709-1717 (2015).
  9. Claydon, A. J., Grundy, H. H., Charlton, A. J., Romero, M. R. Identification of novel peptides for horse meat speciation in highly processed foodstuffs. Food Addit. Contam. Part A-Chem. 32, 1718-1729 (2015).
  10. von Bargen, C., Brockmeyer, J., Humpf, H. U. Meat Authentication: A New HPLC-MS/MS Based Method for the Fast and Sensitive Detection of Horse and Pork in Highly Processed Food. J. Agric. Food Chem. 62, 9428-9435 (2014).
  11. von Bargen, C., Dojahn, J., Waidelich, D., Humpf, H. U., Brockmeyer, J. New Sensitive High-Performance Liquid Chromatography Tandem Mass Spectrometry Method for the Detection of Horse and Pork in Halal Beef. J. Agric. Food Chem. 61, 11986-11994 (2013).
  12. Montowska, M., Alexander, M. R., Tucker, G. A., Barrett, D. A. Authentication of processed meat products by peptidomic analysis using rapid ambient mass spectrometry. Food Chem. 187, 297-304 (2015).
  13. Montowska, M., Alexander, M. R., Tucker, G. A., Barrett, D. A. Rapid detection of Peptide markers for authentication purposes in raw and cooked meat using ambient liquid extraction surface analysis mass spectrometry. Anal. Chem. 86, 10257-10265 (2014).
  14. Sentandreu, M. A., Fraser, P. D., Halket, J., Patel, R., Bramley, P. M. A Proteomic-Based Approach for Detection of Chicken in Meat Mixes. J. Proteome Res. 9, 3374-3383 (2010).
  15. Elliott, M. H., Smith, D. S., Parker, C. E., Borchers, C. Current trends in quantitative proteomics. J. Mass Spectrom. 44, 1637-1660 (2009).
  16. MacLean, B., et al. Skyline: an open source document editor for creating and analyzing targeted proteomics experiments. Bioinformatics. 26, 966-968 (2010).
  17. Keeton, J. T., Ellerbeck, S. M., Nunez de Gonzalez, M. T., Devine, C., Dikeman, M. . Encyclopedia of Meat Sciences. 1, 235-243 (2014).
  18. Montowska, M., Alexander, M. R., Tucker, G. A., Barrett, D. A. Rapid Detection of Peptide Markers for Authentication Purposes in Raw and Cooked Meat Using Ambient Liquid Extraction Surface Analysis Mass Spectrometry. Anal. Chem. 86, 10257-10265 (2014).

Play Video

Cite This Article
Gunning, Y., Watson, A. D., Rigby, N. M., Philo, M., Peazer, J. K., Kemsley, E. K. Species Determination and Quantitation in Mixtures Using MRM Mass Spectrometry of Peptides Applied to Meat Authentication. J. Vis. Exp. (115), e54420, doi:10.3791/54420 (2016).

View Video