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.
学習は、メモリトレースおよびそれらのメンテナンスの形成に基づきます。広く1根底にあるメカニズムは、ニューロン間の既存のシナプスの連絡先の新規および/または再配置の活性依存形成を表してもよいことが認められています。分子レベルでは、様々なタンパク質修飾、細胞内relocalizationsおよびシナプスタンパク質の代謝回転の変化は1-4(ランプレヒトを、2004#8)に記載されています。しかし、ほとんどの研究は、これまでに選択されたタンパク質ではなく、グローバルが、複雑なシナプスのプロテオーム組成に焦点を当てました。本発明のアプローチは、学習実験後のマウスの脳領域におけるシナプスプロテオームの変更のための公正なスクリーニングを可能にします。シナプスアーキテクチャの学習誘発性の再編成の時点依存性分子のスナップショットをレンダリングするのに適しています。説明ワークフローは、特定の動物の行動の異なる専門家のチームワーク、タンパク質生化学、質量分析およびbioiが必要ですnformatics。
選択された学習パラダイム、 すなわち周波数変調音の弁別(FMTD)は、げっ歯類5でよく特徴付け聴覚弁別課題です。学習と、このシャトルボックスゴー/ノー・ゴー・タスクでの長期記憶の形成は、増加した皮質ドーパミンシグナル伝達およびタンパク質合成に依存の機構を持っています。したがって、スナネズミおよびマウスに関する最近のプロテオミクス研究は、皮質ではなく、おそらくFMTD学習とメモリ6-8の間に相互作用し、より基礎的な脳領域におけるシナプスのコンポーネントのドーパミンと学習誘発性プラスチックの再配列を明らかにしました。これは、メモリの形成は、種々の脳領域の複雑な相互作用に関与し、従って、示差的プロテオームレベルで、これらの領域内で調節されるかもしれないことを示しています。したがって、選択された皮質と皮質下のマウスの脳領域の解剖は、ワークフローに含まれています。
また、信頼性の高いcharacterizatiでも、シナプスタンパク質組成物中の弱変化の上で前とシナプス後コンパートメントの濃縮ではなく、ホモジネートまたは粗膜画分9の分析が必要です。したがって、前のプロテオーム解析に確立されたプロトコルを利用シナプトソームの調製は、検出レベルとシナプス特異的タンパク質10,11のためのダイナミック・レンジを増加させるために記載されています。
定量的な目的のためのラベルフリーの高分解能質量分析を使用するための必須の前提条件は、タンパク質試料の類似度が高いです。ではなくシナプスタンパク質組成の小さな変化を学習した後に発生することが予想され、ラベルフリーのアプローチは、訓練を受けたから得られた対応するタンパク質試料と未処理マウスを比較することが適切であろう。また、安定同位体( 例えば TMT、のiTRAQ、ICPLとSILAC)と同様にMS2ベースのラベルフリーの資格を使用して、タンパク質/ペプチドの条件-特定のラベル戦略ntification(SWATH)は有用であるが、彼らが選択したラベルフリーのアプローチよりも高価であるか、特別な質量分析のハードウェアを必要としています。
プロテオミクス上映は、多くの場合、複雑なデータセットを得ているため、バイオインフォマティクス処理が適切なデータ解釈のために推奨されます。追加のメタアナリシスは、パラダイムに関連した変化と関係する主要な細胞プロセスおよびシグナル伝達経路の特定の根底にある潜在的な分子メカニズムのより良い理解をサポートすることができます。適切な方法は、以下に記載されています。
動物被験体を含むすべての手順は、ドイツの連邦法、それぞれのEU規制及びNIHガイドラインの規定に従って行われた、とLandesverwaltungsamtザクセン/アンハルト(42502-2-1102 IFN)の倫理委員会によって承認されています。
1.聴覚学習
2.シナプトソームの調製または代替的にシナプス後密度(PSD)富化フラクション
注: - 4°Cのすべての手順の間、0でサンプルおよびバッファーを保持します。緩衝液は、タンパク質のタンパク質分解を防止するために、新たに希釈されたプロテアーゼ阻害剤カクテルを含みます。タンパク質リン酸化も検討されている場合、ホスファターゼ阻害剤カクテルを添加しなければなりません。示されたすべてのg値は、全プロトコルを通してグラム(平均)として与えられています。
質量分析のための3のサンプル調製
4.プロテオーム解析
注:プロテオーム解析は、超HPLCを搭載したハイブリッド二重圧力リニアイオントラップ/オービトラップ質量分析計で行われます。 HPLCは、20μlの注入ループで冷却オートサンプラーから構成され、バイナリロードポンプ(μL流量範囲)、二元ナノ流分離ポンプ、バルブ及びデガッサスイッチング2つのマイクロ有するカラムヒーター。サンプルをまず250 NL /分でカラム( 例えば、75マイクロメートル×25センチ)の分離に続いて7マイクロリットル/分の流量で捕捉カラム( 例えば、100ミクロン×2センチ)に供されます。分離カラムの出口は直接質量分析計のイオン化源でナノスプレーインターフェースに位置コーティングされたピコエミッタ先端に連結されています。
5.バイオインフォマティクス - メタアナリシス
注:機能注釈とネットワーク解析を実行する前に、タンパク質のリストは、前処理されなければなりません。まず個別に各脳領域のための規制タンパク質やリン酸化ペプチドのリストをマージします。その後、誤解を防ぐために、各分画のためにすべての重複UniProtの-IDを削除します。
図1は、聴覚弁別学習後のマウスの脳領域の定量的なシナプスプロテオームプロファイリングの完全なワークフローをまとめました。これは、シャトルボックス内の動物のトレーニングを開始します。 図2に示す例では、マウスは、効率的な学習を示し、4 番目のトレーニングセッションの有意FMトーン識別を示し始めました。動物は、脳領域の解剖のために選択された時点で屠殺されます。シナプスの必要な濃縮はどちらシナプトソーム調製することによって達成することができるか、PSD-濃縮方法は、低組織量のために開発された代替的PSD濃縮画分を調製することにより、両者が図3に詳細に記載さ、 例えば、1 -ラット脳12、18から2海馬スライス。それは、小さなチューブ、これらのチューブにフィッティングのPTFE乳棒、および乳棒に電力を供給するための実験室の掘削ドライブが必要です。
シナプトソームの特定のタンパク質組成物に、強く2の異なるが補完的な方法で試料調製を実行することをお勧めします。 PSDの足場は、多くの場合、高い化学量論に発生する非常に高分子量のタンパク質です。で-ソリューションダイジェストは、それらを効率的に抽出するための最良の方法ですが、生成されたペプチド混合物のオーバーサンプリングにつながる可能性があります。ゲル内これらの高分子量タンパク質を排除し、培地と低分子量を有するタンパク質の分析を支持することができ、並列に同じ試料の実行消化します。総合的な分析のためのタンパク質分解消化物の両方のタイプをお勧めします。
脳領域の組織の異なる量は、より良い比較のために適用された材料の調整を必要とする調査しました。 4調べた脳領域の中で聴覚野は一般的に制限する事実でありますまたは。他のすべての脳領域の材料は慎重にシナプトソームまたはPSDに富む画分の調製後に聴覚皮質の量に調整されなければならない(3.1.1を参照します。)。聴覚皮質(AC):マウスから調製したばかりの脳領域の典型的な重量は、次の通りである〜50ミリグラム。海馬(HIP):〜90ミリグラム。線条体(STR):〜120ミリグラムと前頭皮質(FC):〜100ミリグラム。
2.3節で説明したPSD-濃縮方法は、約1500種類のタンパク質と1匹の動物( 表1)のレベルでの脳領域ごとに約250の異なるリン酸化ペプチドの同定を可能にしました。 24時間の最初のトレーニングセッションの後のプロテオーム解析は、同定されたタンパク質の7.3%及びリン酸化ペプチドの5.8%は、有意(P <0.05)ナイーブ対照( 表1)と比較して、それらのシナプス発現の定量的変化を示したことを明らかにしました。ダウンレギュレーションのために目立つ傾向シナプス足場の化はFMTD学習の初期段階でシナプスアーキテクチャの顕著な再配置を指すことがあります。わずか22%が、二つ以上の脳の領域で調節されることが見出されたのに対し、調節タンパク質の大部分は、脳領域特異的な様式で変化しました。六選択された例は、 図4に示されています。
、「RhoAのシグナリング」、「Notchシグナル伝達」クラスリン依存性エンドサイトーシスシグナル伝達」、「軸索誘導シグナリング」、「カルシウムシグナル伝達」:IPAによる複雑な結果のメタ分析では、次の標準的な経路の特定の参加/操作のための証拠を提供します上皮アドヘレン接合の "、"改造 "、"グルタミン酸受容体シグナル伝達」、「GABA受容体シグナル」、「ドーパミン受容体シグナル」と「シナプス長期増強」。
シングル濃縮分析は、タンパク質輸送、細胞接着、リン酸化、エンドサイトーシス、小胞媒介輸送、前脳開発とaxonogenesisに関する前頭皮質の大幅な過剰出現生物学的プロセス( 図5)を明らかにしました。イオン輸送を含む聴覚皮質の生物学的プロセスでは、翻訳、mRNA輸送、タンパク質輸送および学習が目立ちました。海馬のタンパク質画分の分析は、イオン輸送、細胞周期、翻訳、リン酸化および神経系の発達に関連する著しく富化プロセスを検出します。線条体では、mRNA輸送を含む生物学的プロセスを過剰出現し、小胞媒介輸送、axonogenesis、タンパク質分解、タンパク質輸送およびエンドサイトーシスが見つかりました。
図1: 系統的のWorkFlo方法論的アプローチのワットこの図は、模式的に脳領域の特定のシナプスタンパク質組成物の高分解能定量的プロファイリングのワークフローをまとめたものです。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
図2:FM トーン弁別課題のマウスの性能の例。動物は、ヒットの増加率(青線)とトレーニングセッションの過程で誤警報(黒色の曲線)の減少率を示しています。重要な差別は、第四セッションから発生します。エラーバーは、SEMとして提供されます。 LARを表示するには、こちらをクリックしてください。この図のGERバージョン。
図3: シナプトソームとPSDに富む画分の調製。 A:シナプトソームの準備。 B:PSD-濃縮分画製剤。どちらの図も、脳組織からのシナプトソームまたは代わりにPSDに富む画分の製造の詳細なワークフローを説明します。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
図4: 選択した定量的プロテオミクスの結果。選択されたタンパク質の相対的なシナプスの存在量は、マウスのTRA間で比較しますFMTDタスク(AV、N = 6)およびナイーブ対照マウス(NV、n = 6)が24時間最初のトレーニングセッションの後にINED。存在量の値は、タンパク質の三最も強いペプチドのピーク面積の中央値として計算しました。重要な存在量の変化(AV / NV; t検定)を有するタンパク質は、プロット内でマークされている:* P <0.05、** P <0.01、*** P <0.005。エラーバーはSDとして提供されます。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
図5:GeneCodis / Gephiによって前頭葉のための生物学的経路の可視化。 3の最小タンパク質番号に「生物学的プロセス」に関連する遺伝子オントロジー(GO)データベース(http://geneontology.org)の唯一の重要な用語ここに示されています。ノードがGOタームを表し、ノードのサイズ、特定のノードの接続の線幅と数が他のノードと、このGOタームを共有するタンパク質の数を示しています。 Gephiの「フォースアトラス」方式に、関連するノードは、一緒に密接にクラスタリングされています。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
脳の領域 | 交流 | FC | HIP | 000 "顔=" Calibri "サイズ=" 3 "> STR | Σ |
同定されたタンパク質 | 1435 | 1758 | 1572 | 1507 | 6272 |
調節タンパク質(P <0.05) | 59 | 130 | 162 | 108 | 顔= "Calibri"サイズ= "3"> 459 |
↑AV / NV | 8 | 4 | 76 | 35 | 123 |
↓AV / NV | 51 | 126 | 86 | 73 | 336 |
識別さphosphomoti FS | 197 | 361 | 273 | 278 | 1109 |
規制phosphomotifsた(p <0.05) | 8 | 22 | 21 | 14 | 65 |
↑AV / NV | 4 | 00000 "顔=" Calibri "サイズ=" 3 "> 17 | 5 | 9 | 35 |
↓AV / NV | 4 | 5 | 16 | 5 | 30 |
表1:プロテオーム結果のまとめ。このテーブルには(NV、n = 6)が、それらのナイーブ対照と比較して、代表的なプロテオミクス訓練を受けたマウスの実験(AV、n = 6)が24時間最初のトレーニングセッションの後をまとめました。ザ459規制タンパク質の合計は重複規制を含んでいます。 283別の規則は、脳の特定のように決定しました。具体的には、57のタンパク質は、2つの脳領域に規定され、18タンパク質の規制は3脳領域で検出されたとわずか2タンパク質は、4つのすべての調べた脳領域に規制されています。
許容誤差 | |
前駆体の質量(フーリエ変換質量分析法) | 10 ppmの |
フラグメントイオン質量(リニアイオントラップ) | 0.6ダ |
ペプチドあたりの最大切れ残り | 3 |
修正された修正 | |
ゲル内消化のサンプルについて | システインのカルバミドメチル化 |
溶液内消化のサンプルについて | Methylthiolatioシステインのn個 |
変数の変更 | メチオニンの酸化 |
アスパラギンおよび/またはグルタミンの脱アミド | |
データベース | UNIPROT / SPROT |
分類 | マウス |
統計的識別受け入れ設定 | |
デノボ平均地元の信頼(ALC) | > 50% |
ペプチド偽発見率(FDR、ESTに基づく。デコイ融合) | <1% |
タンパク質の重要性(-10logPは、修飾されたT検定に基づきます) | > 20 |
ユニークなペプチド/タンパク質 | ≥1 |
定量化の設定: | |
次の場合、定量化のために使用されるペプチド | |
ペプチドの意義(-10logP) | > 30 |
におけるペプチド同定 | サンプルの≥50% |
ペプチドの信号品質 | > 1 |
ペプチド平均面積 | > 1E5 |
ペプチドの保持時間公差 | <5分 |
正規化 | 全イオン電流(TIC)によって |
表2:タンパク質同定のための設定(ステップ4.2.2)。
研究では、マウスの異なる脳領域における学習と記憶の統合時のシナプスタンパク質の発現の変化の正確な定量的プロファイリングのために最適化された方法論的なワークフローを提供します。セットアップは、質量分析用の試料につき少なくとも3つの技術の反復の必要なアプリケーションのにもかかわらず、単一の動物のレベルでのタンパク質発現を研究する機会を提供します。
方法論は、アカウントに高分子量の足場タンパク質からなる前およびpostsynapseの特定のタンパク質組成を取るだけでなく、媒体や低い分子量をもつ重要なメディエーター蛋白質の。シナプトソーム調製物の溶液内消化物は、効率的な世代になると、それゆえ、足場由来ペプチドの過剰表現。これは、順番に、より小さなまたはより低い豊富なタンパク質の解析を抑制することができます。からSDS-PAGE画分の推奨調製並行してゲル内消化手順と組み合わせて、各試料のアリコートは、中、低存在量タンパク質の分析を容易にし、強くお勧め補完的な方法を表しています。試料由来の全ての画分の別個の質量分析適用後( 例えば 、溶液内消化、ゲル内消化、合成リンに富む画分)に対応するMS / MSデータセットは、PEAKSで合成し、タンパク質同定および定量するためのさらなる計算することができます。ソフトウェアまたは代替の一般的なソフトウェアパッケージ。
また、溶液内消化されたサンプルの生成、ゲル内消化由来試料の分画(サンプルレーンの別々に処理ゲルエリア)、画分の個々のアプリケーションを増加させることができる質量分析(イオン交換クロマトグラフィーによって)分析の深さ。しかしながら、この拡張ワークフローは劇的にLS-MS / MSデータ取得に必要な時間を増加させます。 GENERATIOのためプロテオームプロファイリングの指定された時間のコースを学習し、記憶形成時のシナプスタンパク質の再編成の詳細な分子配列のNが必要です。この時間経過は直後に、あるいは最初のトレーニングセッション中に開始し、動物のパフォーマンスは約後学習曲線の漸近レベルに達するまでクローズ噛み合っ時間枠をカバーすることができます。 8 -訓練の10日間(詳細は図2を参照)。
シナプスのタンパク質のリン酸化の変化の分析は、FMTD学習時に選択した時間枠に特に焦点を当てが必要です。一方で、タンパク質のリン酸化と脱リン酸化によってトリガーされることが知られているシナプスタンパク質の再編成を開始するシグナル伝達カスケードは、動物の訓練の非常に初期の段階で期待されています。一方、S内の接続およびアセンブリを調節呼ばれる複数のリン酸化されたシナプスのタンパク質の長期的な修正がありますynapticアーキテクチャ19、20。これらの翻訳後修飾があっても、メモリの統合の後の時点で予想されています。
このプロテオミクスワークフローによって生成された複雑なデータセットは、分子経路と重要な分子を、参加識別するために、バイオインフォマティクスの処理を必要とします。メタアナリシスは、学習と記憶のプロセスにおいて役割を果たしている重要な過剰出現経路を示しています。
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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