Method Article
The identification of molecules and pathways controlling synaptic plasticity and memory is still a major challenge in neuroscience. Here, a workflow is described addressing the relative quantification of synaptic proteins supposedly involved in the molecular reorganization of synapses during learning and memory consolidation in an auditory learning paradigm.
The molecular synaptic mechanisms underlying auditory learning and memory remain largely unknown. Here, the workflow of a proteomic study on auditory discrimination learning in mice is described. In this learning paradigm, mice are trained in a shuttle box Go/NoGo-task to discriminate between rising and falling frequency-modulated tones in order to avoid a mild electric foot-shock. The protocol involves the enrichment of synaptosomes from four brain areas, namely the auditory cortex, frontal cortex, hippocampus, and striatum, at different stages of training. Synaptic protein expression patterns obtained from trained mice are compared to naïve controls using a proteomic approach. To achieve sufficient analytical depth, samples are fractionated in three different ways prior to mass spectrometry, namely 1D SDS-PAGE/in-gel digestion, in-solution digestion and phospho-peptide enrichment.
High-resolution proteomic analysis on a mass spectrometer and label-free quantification are used to examine synaptic protein profiles in phospho-peptide-depleted and phospho-peptide-enriched fractions of synaptosomal protein samples. A commercial software package is utilized to reveal proteins and phospho-peptides with significantly regulated relative synaptic abundance levels (trained/naïve controls). Common and differential regulation modes for the synaptic proteome in the investigated brain regions of mice after training were observed. Subsequently, meta-analyses utilizing several databases are employed to identify underlying cellular functions and biological pathways.
Lernen beruht auf der Bildung von Speicherspuren und deren Wartung. Es ist weithin anerkannt, dass eine zugrundeliegende Mechanismus eine aktivitätsabhängige Bildung von neuen und / oder Umordnung von bestehenden synaptischen Kontakte zwischen Neuronen darstellen. Auf molekularer Ebene werden verschiedene Proteinmodifikationen, subzellulären relocalizations und Veränderungen in den Umsatz der synaptischen Proteinen 1-4 (Lamprecht 2004 # 8) beschrieben worden. Jedoch so weit meisten Studien auf ausgewählte Proteine konzentriert und nicht auf der globalen, aber komplexen synaptischen Proteom Zusammensetzung. Der vorliegende Ansatz erlaubt eine objektive Screening für die synaptische Proteom Veränderungen in der Maus Hirnregionen nach einem Lernexperiment. Es ist geeignet, zeitpunktabhängige molekulare Momentaufnahmen des Lern-induzierten Reorganisation der synaptischen Architektur zu machen. Die beschriebene Workflow erfordert eine besondere Zusammenspiel von verschiedenen Spezialisten in Tierverhalten, Proteinbiochemie, Massenspektrometrie und bioinformatics.
Die gewählte Lernparadigma, das heißt frequenzmodulierten Ton Diskriminierung (FMTD), ist eine gut charakterisierte auditorischen Unterscheidungsaufgabe bei Nagern 5. Lernen und Langzeitgedächtnisbildung in diesem Shuttle-Box Go / No-Go-Aufgabe umfasst Mechanismen in Abhängigkeit von erhöhten kortikalen Dopamin-Signalisierung und die Proteinsynthese. Dementsprechend offenbarte kürzlich proteomic Studien über Gerbils und Mäuse Dopamin- und Lerninduzierten plastischen Umlagerungen von synaptischen Komponenten in kortikalen, sondern auch in mehr basal Hirnregionen , die vermutlich während 6-8 FMTD Lernen und Gedächtnis in Wechselwirkung treten. Dies zeigt, dass die Gedächtnisbildung ein komplexes Zusammenspiel verschiedener Gehirnregionen umfasst und somit könnten differentiell innerhalb dieser Regionen auf der Proteom-Ebene geregelt werden. Daher wird Präparation ausgewählter kortikalen und subkortikalen Maus Hirnregionen im Workflow enthalten.
Darüber hinaus ist die zuverlässige characterizatiauf auch schwacher Veränderungen der synaptischen Protein - Zusammensetzung erfordert eine Anreicherung von prä- und postsynaptischen Kompartimente anstatt die Analyse von Homogenaten oder rohe Membranfraktionen 9. Daher wird die Herstellung von Synaptosomen Unter Verwendung etablierter Protokolle vor Proteomanalyse beschrieben , um 10,11 der Erfassungspegel und den Dynamikbereich für die Synapse-spezifische Proteine zu erhöhen.
Eine wesentliche Voraussetzung markierungsfreie hochauflösende Massenspektrometrie für quantitative Zwecke zu verwenden, ist ein hohes Maß an Ähnlichkeit der Proteinproben. Als eher geringfügige Veränderungen der synaptischen Protein-Zusammensetzung wird erwartet, dass nach dem Lernen stattfindet, eine markierungsfreie Ansatz angemessen sein wird, entsprechende Proteinproben aus ausgebildeten und naiven Mäusen zu vergleichen. Alternativ Zustand spezifische Label Strategien Proteine / Peptide mit stabilen Isotopen (zB TMT, iTRAQ, ICPL und SILAC) sowie MS2-Label kostenlos quantification (SWATH) sind nützlich, aber sie sind teurer als die gewählte markierungsfreien Ansatz oder spezielle Hardware massenspektrometrischen benötigen.
Da oft Proteom-Screenings komplexe Datensätze ergeben, bioinformatischen Verarbeitung wird für geeignete Interpretation der Daten empfohlen. Zusätzliche Meta-Analysen kann ein besseres Verständnis der potenziellen zugrunde liegenden molekularen Mechanismen Paradigma bedingten Veränderungen und die Identifizierung der beteiligten Schlüssel zelluläre Prozesse und Signalwege zu unterstützen. Geeignete Methoden sind auch im Folgenden beschrieben.
Alle Verfahren, einschließlich Tierversuchspersonen wurden in Übereinstimmung mit den Vorschriften des Bundesgesetzes, die entsprechenden EU-Verordnungen und NIH-Richtlinien durchgeführt und wurden von der Ethikkommission der Landesverwaltungsamt Sachsen / Anhalt (42502-2-1102 IfN) genehmigt.
1. Auditory Lernen
2. Herstellung von Synaptosomen oder alternativ eine postsynaptische Dichte (PSD) -angereicherten Fraction
HINWEIS: Bei allen Verfahren, halten Proben und Puffer bei 0-4 ° C.Puffer enthalten frisch Protease-Inhibitor-Cocktails verdünnt, um den proteolytischen Abbau von Proteinen zu verhindern. Wenn Proteinphosphorylierung ebenfalls untersucht wird, haben Phosphatase-Inhibitor-Cocktails zugegeben werden. Alle g-Werte angegeben werden als g (Durchschnitt) während des gesamten Protokoll gegeben.
3. Probenvorbereitung für die Massenspektrometrie
4. Proteomanalyse
Hinweis: Die Proteomanalyse erfolgt auf einem Hybrid-Zweidruck linearen Ionenfalle / Orbitrap-Massenspektrometer, ausgestattet mit einer ultra HPLC. Die HPLC besteht aus einem gekühlten Autosampler mit einer 20 & mgr; l-Injektionsschleife, eine binäre Ladepumpe (ul Strömungsbereich), eine binäre nano Strömungsseparationspumpe, eine Säulenheizung mit zwei Mikroventilen und ein Entgaser Schalt. Proben werden zunächst einer Trapping - Säule (beispielsweise 100 um x 2 cm) bei einer Strömungsgeschwindigkeit von 7 durch Trennung auf einer Säule (beispielsweise 75 um x 25 cm) bei 250 nl / min , gefolgt ul / min unterzogen. Die Trennsäule Auslaß ist direkt gekoppelt an eine beschichtete Spitze Pico Emitter in einer Nanospray-Grenzfläche an der Massenspektrometers Ionisationsquelle positioniert.
5. Bioinformatik - Meta-Analyse
HINWEIS: Vor dem Funktionsannotation und Netzwerk-Analyse durchgeführt, die Proteinlisten vorverarbeitet werden müssen. Zunächst verschmelzen die Listen der regulierten Proteine und Phospho-Peptide für jede Gehirnregion getrennt. Dann entfernen Sie alle für jede Fraktion UniProt-IDs duplizieren um Fehlinterpretationen zu vermeiden.
Abbildung 1 fasst den kompletten Workflow von quantitativen synaptischen Proteom Profilierung der Maus Hirnregionen nach Gehör Diskriminierung Lernen. Es beginnt mit dem Tiertraining in einem Shuttle-Box. In dem Beispiel in Abbildung 2 gezeigt, begann Mäuse signifikant FM Ton Diskriminierung im 4. Training zu zeigen, effizientes Lernen anzeigt. Die Tiere werden zu ausgewählten Zeitpunkten für Gehirnbereich Dissektion geopfert. Die erforderliche Anreicherung von Synapsen kann entweder durch die Herstellung von Synaptosomen oder alternativ durch Herstellung eines PSD-angereicherte Fraktion erreicht werden, sowohl im einzelnen in Figur 3 beschrieben , die PSD-Anreicherungsmethode wurde für geringe Gewebemengen, beispielsweise 1 entwickelt worden - 2 hippocampal slices aus Rattenhirn 12, 18. Es erfordert kleine Rohre, PTFE-Pistill passend zu diesen Rohren und ein Labor Bohrantrieb für den Stößel antreibt.
Aufgrund der besonderen Proteinzusammensetzung von Synaptosomen, ist es nur sehr empfehlen die Probenvorbereitung in zwei verschiedenen, aber komplementären Weise durchzuführen. Scaffolds der PSDs sind oft sehr hochmolekulare Proteine in hoher Stöchiometrie auftreten. In-Lösung verdauen ist der beste Weg, sie effizient zu extrahieren, sondern zu einem Überabtastungs des erzeugten Peptidmischung führen kann. Die in-Gel-Verdau von derselben Probe in parallel ausgeführt werden, können diese hochmolekularen Proteine auszuschließen und die Analyse von Proteinen mit mittlerer und niedrigerem Molekulargewicht begünstigen. Für eine umfassende Analyse werden beide Arten von proteolytischen Verdaus empfohlen.
Die unterschiedlichen Mengen von Gewebe der Hirnareale untersucht erfordern eine Anpassung des aufgetragenen Materials zum besseren Vergleich. Innerhalb der vier untersuchten Hirnarealen ist die auditorischen Kortex im Allgemeinen die Begrenzung der Tatoder. Das Material aller anderen Gehirnbereichen sollten sorgfältig auf die Menge des auditorischen Cortex nach der Herstellung von Synaptosomen oder PSD-angereicherten Fraktionen eingestellt werden (siehe 3.1.1.). Typische Gewichte von frisch hergestelltem Hirnarealen von Mäusen sind, wie folgend: auditorischen Cortex (AC): ~ 50 mg; Hippocampus (HIP): ~ 90 mg; Striatum (STR): ~ 120 mg und frontalen Kortex (FC): ~ 100 mg.
Die PSD-Anreicherungsverfahren in Abschnitt 2.3 beschriebenen erlaubte die Identifizierung von ca. 1500 verschiedene Proteine und etwa 250 verschiedene Phospho-Peptide pro Hirnregion auf der Ebene eines einzelnen Tier (Tabelle 1). Proteomanalyse 24 h nach der ersten Trainingseinheit ergab , dass 7,3% der identifizierten Proteine und 5,8% der Phospho-Peptide zeigten eine signifikante (p <0,05) quantitative Veränderungen in ihrer synaptischen Expression im Vergleich zu naiven Kontrollen (Tabelle 1). Eine auffällige Tendenz nach unten regulation der synaptischen Gerüste zu einer ausgeprägten Umlagerung der synaptischen Architektur während der frühen Stadien der FMTD Lernen hinweisen. Die überwiegende Mehrheit der regulierten Proteine wurden in einer Hirnregion-spezifische Weise verändert, wohingegen nur 22% gefunden wurden, in zwei oder mehr Hirnregionen zu regeln. Sechs ausgewählten Beispiele sind in Abbildung 4 dargestellt.
Meta-Analyse der komplexen Ergebnisse von IPA liefert den Beweis für die besondere Beteiligung / Manipulation der folgenden kanonische Wege: "Clathrin-vermittelte Endozytose Signaling", "Axonal Guidance Signaling", "Calcium-Signale", "RhoA Signaling", "Notch-Signal "," Remodeling von Epithelial Adhärenzverbindungen "," Glutamate Receptor Signaling "," GABA-Rezeptor-Signal "," Dopamine Receptor Signaling "und" Synaptische Langzeitpotenzierung ".
Single Anreicherungsanalyse ergab signifikante biologische Prozesse überrepräsentiert im frontalen Kortex in Bezug auf den Proteintransport, Zelladhäsion, Phosphorylierung, Endozytose, Vesikel-vermittelten Transport, forebrain Entwicklung und axonogenesis (Abbildung 5). In den auditorischen Kortex Prozesse biologischen einschließlich Ionentransport, Übersetzung, mRNA Transport, Proteintransport und Lernen waren spürbar. Die Analyse der Proteinfraktion des Hippocampus detektiert wesentlich angereicherten Prozesse im Zusammenhang mit Ionentransport, Zellzyklus, Translation, Phosphorylierung und Entwicklung des Nervensystems. Im Striatum, überrepräsentiert biologische Prozesse einschließlich mRNA Transport, Vesikel-vermittelten Transport, axonogenesis, Proteolyse, Proteintransport und der Endozytose gefunden wurden.
Abbildung 1: Systematische WorkFlow des methodischen Ansatzes. Diese Zahl fasst schematisch den Arbeitsablauf von hochauflösenden quantitative Profilierung von Gehirnbereich spezifischen synaptischen Protein-Zusammensetzung. Bitte klicken Sie hier , um eine größere Version dieser Figur zu sehen.
Abbildung 2: Beispiel für die Leistung der Mäuse in der FM - Ton - Diskriminierung Aufgabe. Tiere zeigen eine steigende Rate von Treffern (blaue Kurve) und eine abnehmende Rate von Fehlalarmen (schwarze Kurve) im Laufe des Trainings. Erhebliche Diskriminierung tritt aus der vierten Sitzung. Die Fehlerbalken sind als SEM zur Verfügung gestellt. Bitte klicken Sie hier , um eine lar anzuzeigenger-Version dieser Figur.
Abbildung 3: Herstellung der Synaptosomen und dem PSD-angereicherte Fraktion. A: Synaptosomen Vorbereitung. B: PSD-angereicherte Fraktion Zubereitung. Beide Figuren erläutern die detaillierten Workflow zur Herstellung von Synaptosomen oder alternativ PSD-angereicherten Fraktionen von Hirngewebe. Bitte klicken Sie hier , um eine größere Version dieser Figur zu sehen.
Abbildung 4: Ausgewählte Quantitative Proteomik Ergebnisse. Die relativen synaptischen Häufigkeiten ausgewählter Proteine werden zwischen Mäusen tra verglichenined auf der FMTD Aufgabe (AV, n = 6) und naiven Kontrollmäuse (NV, n = 6), 24 Stunden nach der ersten Trainingseinheit. Die Fülle Werte wurden als Mittelwert der Peakflächen der drei intensivsten Peptide eines Proteins berechnet. Die Proteine mit signifikanten Änderungen Fülle (AV / NV; t-Test) werden innerhalb der Parzellen gekennzeichnet: * p <0,05, ** p <0,01, *** p <0,005. Die Fehlerbalken sind als SD zur Verfügung gestellt. Bitte klicken Sie hier , um eine größere Version dieser Figur zu sehen.
Abbildung 5: Visualisierung der biologischen Pathways für Frontal Cortex von GeneCodis / Gephi. Nur wesentliche Bestimmungen der Gene Ontology (GO) Datenbank (http://geneontology.org) über "Biologische Verfahren" mit einer minimalen Anzahl von Protein drei werden hier gezeigt. Knoten stellen GO Begriffe, die Größe des Knotens aus, die Linienbreite und die Anzahl von Verbindungen von einem bestimmten Knoten zeigen die Anzahl von Proteinen, die diese GO Begriff mit anderen Knoten teilen. Aufgrund der "Force-Atlas" Methode der Gephi werden Clustering verwandten Knoten eng zusammen. Bitte klicken Sie hier , um eine größere Version dieser Figur zu sehen.
Gehirn - Region | AC | FC | HÜFTE | 000 "face =" Calibri "size =" 3 "> STR | Σ |
identifizierten Proteine | 1435 | 1758 | 1572 | 1507 | 6272 |
regulierte Proteine (p <0,05) | 59 | 130 | 162 | 108 | face = "Calibri" size = "3"> 459 |
↑ AV / NV | 8 | 4 | 76 | 35 | 123 |
↓ AV / NV | 51 | 126 | 86 | 73 | 336 |
identifiziert phosphomoti fs | 197 | 361 | 273 | 278 | 1109 |
geregelten phosphomotifs (p <0,05) | 8 | 22 | 21 | 14 | 65 |
↑ AV / NV | 4 | 00000 "face =" Calibri "size =" 3 "> 17 | 5 | 9 | 35 |
↓ AV / NV | 4 | 5 | 16 | 5 | 30 |
Tabelle 1: Zusammenfassung der Proteom - Ergebnis. In dieser Tabelle sind eine repräsentative Proteom-Experiment von ausgebildeten Mäuse (AV, n = 6) 24 Stunden nach der ersten Trainingseinheit im Vergleich zu ihren naiven Kontrollen (NV, n = 6). DasSumme von 459 regulierten Proteine enthält überlappende Vorschriften. 283 unterschiedliche Regelungen wurden als Gehirn spezifisch bestimmt. Im Einzelnen 57 Proteine reguliert werden in zwei Hirnregionen, 18 Protein Vorschriften wurden in drei Gehirnregionen erkannt und nur 2-Proteine sind in allen vier untersuchten Gehirnbereichen geregelt.
Fehlertoleranzen | |
Vorläufermasse (Fourier-Transformation-Massenspektrometrie) | 10 ppm |
Fragmentionenmasse (linearen Ionenfalle) | 0,6 Da |
Maximale verpassten cleavages pro Peptid | 3 |
Feste Änderungen | |
für in-Gel-verdauten Proben | Carbamidomethylierung von Cysteine |
für in-Lösung-verdauten Proben | Methylthiolation von Cysteine |
Variable Änderungen | Die Oxidation von Methionin |
Deamidierungen von Asparagin und / oder Glutamin | |
Datenbank | Uniprot / Sprot |
Taxonomy | Maus |
Statistische Identifikationsannahme Einstellungen | |
de novo durchschnittliche örtliche Vertrauen (ALC) | > 50% |
Peptid-False Discovery Rate (FDR, bezogen auf est. Köder-Fusion) | <1% |
Protein Signifikanz (-10logP, auf Basis von modifizierten T-Test) | > 20 |
einzigartige Peptide / Protein | ≥ 1 |
Die Quantifizierung Einstellungen: | |
Peptide für die Quantifizierung verwendet, wenn: | |
Peptid Bedeutung (-10logP) | > 30 |
Peptid-Identifikation in | ≥ 50% der Proben |
Peptidsignalqualität | > 1 |
Peptid durchschnittliche Fläche | > 1E5 |
Peptid-Retentionszeit Toleranz | <5 min |
Normalisierung | von Gesamtionenstrom (TIC) |
Tabelle 2: Einstellungen für die Proteinidentifikation (Schritt 4.2.2).
Die Studie stellt einen methodischen Workflow für eine genaue quantitative Profilierung der synaptischen Protein-Expression Änderungen optimiert während des Lernens und der Gedächtniskonsolidierung in verschiedenen Hirnarealen von Mäusen. Das Setup bietet die Möglichkeit, die Protein-Expression auf der Ebene eines einzelnen Tieres zu studieren trotz der erforderlichen Anwendung von mindestens drei technische Replikate pro Probe für die massenspektrometrische Analyse.
Die Methodik berücksichtigt die speziellen Proteinzusammensetzung der Prä- und Postsynapse bestehend aus hochmolekularen Gerüstproteine aber auch Proteine wichtiger Mediator Medium oder niedrigere Molekulargewichte tragen. Die in-solution Verdaus von synaptosomalen Zubereitungen ergeben eine effiziente Erzeugung und damit eine Überrepräsentation von Gerüst abgeleitete Peptide. Dies wiederum kann die Analyse kleinerer oder weniger reichlich Proteine unterdrücken. Die vorgeschlagene Herstellung von SDS-PAGE-Fraktionen von einerAliquot jeder mit einem in-Gel-Aufschlussverfahren parallel kombiniert Probe erleichtert die Analyse von mittleren und niedrigen Fülle Proteine und stellt eine hoch ergänzende Methode zu empfehlen. Nach separate Anwendung massenspektrometrischer aller Fraktionen , die von einer Probe abgeleitet (zB in-Lösung zu verdauen, in-Gel verdauen, vereinigten Fraktionen phospho angereichert) können die entsprechenden MS / MS - Datensätzen kombiniert werden und weiter für die Proteinidentifikation und Quantifizierung von SPITZEN berechnet Software oder alternative beliebte Software-Pakete.
Alternativ kann die individuelle Anwendung von in-Gel-Digestion-abgeleitete Fraktionen einer Probe (separat verarbeitet Gel-Bereiche einer Probe lane) und Fraktionen der in-Lösung digeriert Probe erzeugt (zB durch Ionenaustauschchromatographie) Massenspektrometrie kann zunehmen die analytische Tiefe. Dies erhöht jedoch erweiterten Workflow dramatisch die erforderliche Zeit für die LS-MS / MS-Datenerfassung. Für genen einer detaillierten molekularen Sequenz von synaptischen Protein Umlagerungen während der Lern- und Gedächtnisbildung einer spezifizierten Zeitverlauf der Proteom-Profilierung ist nicht erforderlich. Dieses Mal kann natürlich unmittelbar nach oder sogar während der ersten Trainingssitzung starten und deckt ein engmaschiges Zeitrahmen, bis die Tiere "Leistung die asymptotische Niveau der Lernkurve nach ca. erreicht. 8 - 10 Tage Training (Abbildung 2 für Details).
Die Analyse der Phosphorylierung Veränderungen der synaptischen Proteinen erfordert einen besonderen Fokus auf den ausgewählten Zeitrahmen während FMTD Lernen. Zum einen Signalkaskaden synaptischen Protein Umlagerungen bekannt Einleitung von Proteinphosphorylierungen und dephosphorylations ausgelöst werden sollen, in sehr frühen Stadien der Tiertraining erwartet. Auf der anderen Seite gibt es langfristiger Änderungen mehrerer phosphorylierten synaptischen Proteinen bekannt, die die Verbindung und Montage innerhalb der s regulierenynaptic Architektur 19, 20. Diese posttranslationale Modifikationen sind auch zu späteren Zeitpunkten der Gedächtniskonsolidierung erwartet.
Die komplexen Datensätze dieses Proteom Workflow generiert erfordern bioinformatischen Verarbeitung molekularen Wege und Schlüsselmoleküle zu identifizieren, teilnehmen. Meta-Analyse zeigt signifikante repräsentierter Wege, die eine Rolle bei Lern- und Gedächtnisprozessen spielen.
The authors have nothing to disclose.
We wish to thank Yvonne Ducho and Kathrin Pohlmann for excellent technical assistance. This work was supported by the Deutsche Forschungsgemeinschaft (SFB 779) and by the State Saxony-Anhalt / European Regional Development Fund (ERDF) via the Center for Behavioral Brain Sciences (CBBS).
Name | Company | Catalog Number | Comments |
3 M Empore Solid Phase Extraction- Filter | 3M Bioanalytical Technologies | 4245SD | 7 mm/3 ml |
Acclaim PepMap 100 | Dionex/Thermo Scientific | 164564 | 100 µm x 2 cm, C18 |
Acclaim PepMap 100 | Dionex/Thermo Scientific | 164569 | 75 µm x 25 cm, C18 |
Acetic acid | Carl Roth GmbH | 3738.1 | |
Acetonitrile (ACN) | Carl Roth GmbH | AE70.2 | |
Acrylamide (30%) | AppliChem | A0951 | |
Ammonium hydrogen carbonate | Fluka | 9830 | |
Ammonium hydroxide | Fluka | 44273 | |
Ammonium persulfate (APS) | AppliChem | A2941 | |
Biofuge pico | Heraeus GmbH | 75003280 | |
Blue R-250 | SERVA Electrophoresis GmbH | 17525 | |
Bromophenol Blue | Pharmacia Biotech | 17132901 | |
C57BL/6J mice | Charles River | ||
Cantharidin | Carl Roth GmbH | 3322.1 | |
Centrifuge tubes for MLS-50 | Beckman Coulter | 344057 | |
Centrifuge tubes for TLA 100.1 rotor | Beckman Coulter | 343776 | |
Dithiothreitol (DTT) | AppliChem | A1101 | |
Eppendorf 5417R centrifuge | VWR | 22636138 | |
Eppendorf A-8-11 rotor | VWR | 5407000317 | |
Formic acid | Fluka | 14265 | |
GeneCodis | http://genecodis.cnb.csic.es/ | ||
Gephi | https://gephi.org/ | ||
Glycerol | AppliChem | A1123 | |
Glycine | AppliChem | A1067 | |
HALT Phosphatase Inhibitor Cocktail | Pierce /Thermo Scientific | 78420 | |
HEPES Buffer solution | PAA Laboratories GmbH | S11-001 | |
Homogenization vessel 2 ml | Sartorius AG | 854 2252 | |
Hydrochloric acid | Sigma-Aldrich | H1758 | |
Imidazole | Sigma-Aldrich | I2399 | |
Ingenuity Pathway Analysis | Qiagen | ||
Iodoacetamide (IAA) | Sigma-Aldrich | I1149 | |
Laboratory drilling drive K-ControlTLC 4957 | Kaltenbach & Vogt GmbH | 182997 | |
LTQ Tune Plus 2.7.0.1112 SP2 | Thermo Scientific | ||
LTQ Orbitrap Velos Pro | Thermo Scientific | ||
Macs-mix tube rotator | Miltenyi Biotech | 130-090-753 | |
Magic Scan 4.71 | UMAX | ||
Methanol | Carl Roth GmbH | AE71.2 | |
MLS-50 rotor | Beckman Coulter | 367280 | |
Optima MAX Ultracentrifuge | Beckman Coulter | 364300 | |
PageRuler Prestained Protein Ladder | Thermo Scientific | 26616 | |
PEAKS 7.5 | Bioinformatic Solutions | ||
Phosphatase Inhibitor Cocktail 3 | Sigma-Aldrich | P0044 | |
PhosphoRS 3.1 | IMP/IMBA/GMI | ||
PhosSTOP | Roche | 4906845001 | |
Plunger/pestle made of PTFE | Sartorius AG | 854 2651 | |
PotterS homogenizer | Sartorius AG | 853 3024 | |
Protease Inhibitor complete mini | Roche | 4693159001 | |
Quantity One 4.5.1 | BioRad | ||
RapiGest | Waters | 186002122 | |
Shuttle box | Coulbourne Instruments | ||
Sodium dodecylsulfate (SDS) | AppliChem | A1112 | |
Sodium molybdate | Carl Roth GmbH | 274.2 | |
Sodium tartrate dihydrate | Sigma-Aldrich | 228729 | |
SONOREX RK 156 Ultrasonic Bath | BANDELIN electronic GmbH & Co. KG | 305 | |
Soundproof chamber | Industrial Acoustics Company | ||
Sucrose | Carl Roth GmbH | 4621.2 | |
Tetramethyl ethylene -1,2-diamine (TEMED) | Sigma-Aldrich | T9281 | |
Thermomixer basic | CallMedia | 111000 | |
Titansphere TiO 5µm | GL Sciences Inc. Japan | 502075000 | |
TLA 100.1 rotor | Beckman Coulter | 343840 | |
Trifluoro acetic acid (TFA) | Sigma-Aldrich | T6508 | |
Tris ( hydroxymethyl) aminomethane (TRIS) | AppliChem | A1086 | |
Triton X-100 | Sigma-Aldrich | T8532 | |
Trypsin Gold | Promega | V5280 | |
Ultimate 3000 Ultra HPLC | Dionex/Thermo Scientific | ||
Ultracentrifuge tube | Beckman Coulter | 343776 | |
Unijet II Refrigerated Aspirator | Uniequip Laborgeräte- und Vertriebs GmbH | ||
UNIVAPO 100 H Concentrator Centrifuge | Uniequip Laborgeräte- und Vertriebs GmbH | ||
Urea | AppliChem | A1049 | |
Water (high quality purifed) | Resistivity: > 18.2 MΩ*cm at 25 °C Pyrogens: < 0.02 EU/ml TOC: < 10 ppb | ||
Xcalibur 3.0.63 | Thermo Scientific | ||
ZipTipC18 Pipette Tips | MILLIPORE | ZTC18S960 |
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