Yazarlar
Bize Ulaşın

Oturum Aç

Bu içeriği görüntülemek için JoVE aboneliği gereklidir. Oturum açın veya ücretsiz deneme sürümünü başlatın.

Bu Makalede

  • Özet
  • Özet
  • Giriş
  • Protokol
  • Sonuçlar
  • Tartışmalar
  • Açıklamalar
  • Teşekkürler
  • Malzemeler
  • Referanslar
  • Yeniden Basımlar ve İzinler

Özet

Nöropeptitlerin kütle spektrometrik karakterizasyonu sekans, kantitasyon ve lokalizasyon bilgileri sağlar. Bu optimize edilmiş iş akışı sadece nöropeptit çalışmaları için değil, aynı zamanda diğer endojen peptitler için de yararlıdır. Burada verilen protokoller, LC-ESI-MS, MALDI-MS lekeleme ve MALDI-MS görüntüleme kullanılarak nöropeptitlerin örnek hazırlama, MS edinimi, MS analizi ve veritabanı oluşturmayı açıklamaktadır.

Özet

Nöropeptitler, gelişim, üreme, gıda alımı ve dış stresörlere yanıt gibi hemen hemen tüm fizyolojik ve davranışsal süreçleri düzenleyen sinyal molekülleridir. Bununla birlikte, nöropeptitlerin biyokimyasal mekanizmaları ve tam tamamlayıcısı ve fonksiyonel rolleri tam olarak anlaşılamamıştır. Bu endojen peptitlerin karakterizasyonu, bu sinyal molekülleri sınıfındaki muazzam çeşitlilik tarafından engellenir. Ek olarak, nöropeptitler, nörotransmitterlerinkinden 100x - 1000x daha düşük konsantrasyonlarda biyoaktiftir ve sinaptik salınımdan sonra enzimatik bozunmaya eğilimlidir. Kütle spektrometresi (MS), kapsamlı a priori bilgi olmadan analitleri tanımlayabilen, ölçebilen ve lokalize edebilen oldukça hassas bir analitik araçtır. Nöropeptitlerin küresel olarak profillenmesi ve yeni peptitlerin keşfine yardımcı olmak için çok uygundur. Bu peptit sınıfının düşük bolluğu ve yüksek kimyasal çeşitliliği nedeniyle, çeşitli numune hazırlama yöntemleri, MS edinme parametreleri ve veri analizi stratejileri, optimal nöropeptit karakterizasyonuna izin vermek için proteomik tekniklerden uyarlanmıştır. Burada, sıvı kromatografisi (LC)-MS ve matris yardımlı lazer desorpsiyon/iyonizasyonu (MALDI)-MS kullanılarak sekans karakterizasyonu, kantitasyonu ve lokalizasyonu için nöropeptitleri karmaşık biyolojik dokulardan izole etmek için yöntemler tanımlanmıştır. Mavi yengeçten bir nöropeptit veritabanı hazırlamak için bir protokol, kapsamlı genomik bilgiye sahip olmayan bir organizma olan Callinectes sapidus dahil edilmiştir. Bu iş akışları, çeşitli aletler kullanılarak farklı türlerdeki diğer endojen peptit sınıflarını incelemek için uyarlanabilir.

Giriş

Sinir sistemi karmaşıktır ve bir organizma boyunca sinyalleri iletmek için bir nöron ağı gerektirir. Sinir sistemi duyusal bilgileri ve biyolojik tepkiyi koordine eder. Sinyal iletiminde yer alan karmaşık ve kıvrımlı etkileşimler, nörotransmiterler, steroidler ve nöropeptitler gibi birçok farklı sinyal molekülü gerektirir. Nöropeptitler, strese ve diğer uyaranlara karşı fizyolojik tepkileri aktive etmede kilit rol oynayan en çeşitli ve güçlü sinyal molekülleri olduğundan, bu fizyolojik süreçlerdeki spesifik rollerini belirlemek ilgi çekicidir. Nöropeptit fonksiyonu, hareketliliği, reseptör etkileşimini ve afinite1'i belirleyen amino asit yapıları ile ilgilidir. Nöropeptitler dokunun farklı bölgelerinde sentezlenebildiği, depolanabildiği ve salınabildiği için önemli olan histokimya ve elektrofizyoloji gibi teknikler, nöropeptit yapısını ve fonksiyonunu araştırmak için kullanılmıştır 2,3,4, ancak bu yöntemler nöropeptitlerin geniş dizi çeşitliliğini çözmek için verim ve özgüllük ile sınırlıdır.

Kütle spektrometresi (MS), nöropeptit yapısının ve bolluğunun yüksek verimli analizini sağlar. Bu, farklı MS teknikleriyle, en yaygın olarak sıvı kromatografi-elektrosprey iyonizasyon MS (LC-ESI-MS)5 ve matris yardımlı lazer desorpsiyon / iyonizasyon MS (MALDI-MS) 6 ile gerçekleştirilebilir. Yüksek hassasiyetli kütle ölçümleri ve MS parçalanması kullanan MS, fonksiyonlarını belirlemeye yardımcı olmak için a priori bilgi olmadan karmaşık karışımlardan nöropeptitlere amino asit dizisi ve post-translasyonel modifikasyon (PTM) durumu atama yeteneği sağlar 7,8. Nitel bilgilere ek olarak, MS, etiketsiz kantitasyon (LFQ) veya izotopik veya izobarik etiketleme9 gibi etiket tabanlı yöntemler yoluyla nöropeptitlerin nicel bilgisini sağlar. LFQ'nun başlıca avantajları arasında basitliği, düşük analiz maliyeti ve numune kaybını en aza indirebilecek daha az numune hazırlama adımları sayılabilir. Bununla birlikte, LFQ'nun dezavantajları, çalıştırmadan çalıştırmaya değişkenlikten kaynaklanan nicel hatayı ele almak için birden fazla teknik çoğaltma gerektirdiğinden, artan cihaz zaman maliyetlerini içerir. Bu aynı zamanda küçük varyasyonları doğru bir şekilde ölçme yeteneğinin azalmasına da yol açar. Etiket tabanlı yöntemler, birden fazla numune çeşitli kararlı izotoplar kullanılarak farklı şekilde etiketlenebildiği, tek bir numunede birleştirilebildiği ve aynı anda kütle spektrometresi ile analiz edilebildiği için daha az sistematik varyasyona tabi tutulur. Bu aynı zamanda verimi de artırır, ancak izotopik etiketlerin sentezlenmesi veya satın alınması zaman alıcı ve maliyetli olabilir. Tam tarama kütle spektrumu (MS1) spektral karmaşıklığı, çoklama arttıkça da artar, bu da parçalanabilen ve dolayısıyla tanımlanabilen benzersiz nöropeptitlerin sayısını azaltır. Tersine, izobarik etiketleme, MS1 seviyesinde spektral karmaşıklığı arttırmaz, ancak nöropeptitler gibi düşük bolluktaki analitler için zorluklar getirir. İzobarik kantitasyon, fragman iyon kütle spektrumu (MS2) seviyesinde gerçekleştirildiğinden, düşük bolluktaki nöropeptitler, parçalanma için daha bol miktarda matris bileşenleri seçilebileceğinden ve seçilenler nicelleştirilecek kadar yüksek bolluğa sahip olmayabileceğinden, nicelleştirilemeyebilir. İzotopik etiketleme ile, tanımlanan her peptid üzerinde kantitasyon yapılabilir.

Tanımlama ve nicelleştirmeye ek olarak, lokalizasyon bilgileri MS tarafından MALDI-MS görüntüleme (MALDI-MSI) yoluyla elde edilebilir10. Bir lazeri örnek bir yüzey boyunca rasterleştirerek, MS spektrumları her m / z değeri için bir ısı haritası görüntüsünde derlenebilir. Farklı bölgelerdeki geçici nöropeptit sinyal yoğunluğunun koşullar arasında haritalanması, fonksiyon tayini için değerli bilgiler sağlayabilir11. Nöropeptitlerin lokalizasyonu özellikle önemlidir, çünkü nöropeptit fonksiyonulokalizasyon 12. yere bağlı olarak farklılık gösterebilir.

Nöropeptitler, nörotransmiterler gibi diğer sinyal moleküllerinden in vivo olarak daha düşük bollukta bulunur ve bu nedenle tespit için hassas yöntemler gerektirir13. Bu, lipitler11,14 gibi daha yüksek bolluk matrisi bileşenlerinin çıkarılmasıyla sağlanabilir. Nöropeptitlerin analizi için ek hususlar, yaygın proteomik iş akışlarıyla karşılaştırıldığında yapılmalıdır, çünkü çoğu nöropeptidomik analiz enzimatik sindirimi atlar. Bu, nöropeptit veri analizi için yazılım seçeneklerini sınırlar, çünkü çoğu proteomik verilere ve peptid tespiti tarafından bilgilendirilen protein eşleşmelerine dayanan algoritmalarla oluşturulmuştur. Bununla birlikte, PEAKS15 gibi birçok yazılım, de novo dizileme yetenekleri nedeniyle nöropeptit analizine daha uygundur. Nöropeptitlerin analizinde ekstraksiyon yönteminden MS veri analizine kadar çeşitli faktörlerin göz önünde bulundurulması gerekmektedir.

Burada açıklanan protokoller, numune hazırlama ve dimetil izotopik etiketleme, veri toplama ve nöropeptitlerin LC-ESI-MS, MALDI-MS ve MALDI-MSI ile veri analizi için yöntemleri içerir. Birkaç deneyden elde edilen temsili sonuçlarla, bu yöntemlerin mavi yengeçlerden nöropeptitleri tanımlama, ölçme ve lokalize etme konusundaki yararı ve yeteneği Callinectes sapidus gösterilmiştir. Sinir sistemini daha iyi anlamak için, model sistemler yaygın olarak kullanılmaktadır. Birçok organizma, peptid seviyesinde kapsamlı nöropeptit keşfini önleyen tam olarak sıralanmış bir genoma sahip değildir. Bu zorluğu hafifletmek için, tam genom bilgisi olmayan organizmalar için veritabanları oluşturmak üzere yeni nöropeptitleri ve transkriptom madenciliğini tanımlamak için bir protokol dahil edilmiştir. Burada sunulan tüm protokoller, herhangi bir türden nöropeptit örnekleri için optimize edilebilir ve ayrıca herhangi bir endojen peptidin analizi için uygulanabilir.

Protokol

Tanımlanan tüm doku örneklemeleri Wisconsin-Madison Üniversitesi kılavuzlarına uygun olarak gerçekleştirilmiştir.

1. Nöropeptitlerin LC-ESI-MS analizi

  1. Nöropeptit ekstraksiyonu ve tuzdan arındırma
    1. Doku ediniminden önce,16'da açıklandığı gibi asitleştirilmiş metanol (acMeOH) (90: 9: 1 MeOH: su: asetik asit) hazırlayın.
    2. Kabuklular17'den beyin dokusunu toplayın ve her biri 20 μL acMeOH içeren 0.6 mL'lik bir tüpe hemen bir doku yerleştirmek için forseps kullanın.
      NOT: Doku diseksiyon protokolleri farklı hayvanlar ve farklı doku tipleri için büyük farklılıklar gösterir. Okuyucu, beyin dokusunun ve diğer birçok doku tipinin kabuklulardan nasıl diseke edileceğine dair ayrıntılı bir açıklama için protokol17'ye yönlendirilir. Numuneler kullanıma kadar -80 °C'de saklanabilir (ideal olarak 6 ay içinde). Tanımlanan hacimler, Callinectes sapidus'tan tek bir beyin için kullanılır. Hacimler doku büyüklüğüne göre ölçeklendirilmelidir. Doku, çözücü olmadan hemen dondurulmuş olarak yanıp sönebilir, ancak endojen proteolitik enzimler inhibe edilmeyecek ve soğuk olduğunda daha yavaş bir oranda olsa da aktif kalacaktır.
    3. Numuneye 150 μL acMeOH ekleyin. Toplam sonikasyon süresini 24 s'ye, darbe süresini 8 s'ye, duraklatma süresini 15 s'ye ve genliği ultrasonik homojenizatörde% 50'ye ayarlayın ve buz üzerindeki örnekleri homojenleştirin.
      NOT: Farklı homojenizasyon sistemleri mevcuttur. Ayarları ve koşulları numune tipine ve ekipmana göre ayarlayın.
    4. Numuneyi 4 °C'de 20.000 x g'de 20 dakika boyunca santrifüj yapın. Bir pipetle, süpernatantı bir tüp içine aktarın ve yaklaşık 35 ° C'de bir vakum yoğunlaştırıcısında (266 x g, 1 x 10-4 Torr) kurutun.
      NOT: Kurutulmuş numuneler kullanıma kadar -80 °C'de saklanabilir (ideal olarak 6 ay içinde). Vakum yoğunlaştırıcının ısıtılması dikkatli yapılmalıdır. Isı kuruma süresini kısaltırken, peptid bozulmasını en aza indirmek için numune, tüm sıvı buharlaştıktan hemen sonra yoğunlaştırıcıdan çıkarılmalıdır. Bunu önlemek için, ısıtma bundan ve sonraki tüm adımlardan çıkarılabilir.
    5. Tuzdan arındırma için, ekstrakte edilen doku örneğini% 0.1 formik asit (FA) 20 μL'de, vorteks kuyusunda yeniden oluşturun ve oda sıcaklığında bir su banyosunda 1 dakika boyunca sonikat yapın.
      NOT: Farklı tuz alma malzemeleri mevcuttur. Çözeltileri ve hacimleri reçine kimliğine ve nöropeptit miktarına göre ayarlayın. Toplam peptid miktarı, ticari bir peptid kantitasyon testi kullanılarak tahmin edilebilir (bakınız Malzeme Tablosu).
    6. pH değerinin 4 < doğrulamak için pH şeridine 0,5 μL numune uygulayın. pH daha yüksekse, pH 4'e < kadar% 10 FA'lık 1 μL alikot ekleyin.
    7. 18 tuzdan arındırma için üreticinin protokolünü izleyin. 100 μL %50 asetonitril (ACN), 100 μL %0,1 FA içeren denge çözeltisi, %0,1 FA'lık 100 μL içeren yıkama çözeltisi ve 20 μL %25 ACN/%0,1 FA, 20 μL %50 ACN/%0,1 FA ve 20 μL %75 ACN/%0,1 FA içeren bir ıslatma çözeltisi hazırlayın.
    8. C18 reçinesi ile 10 μL'lik bir tuz alma ucu elde edin (bkz.
    9. Tuz alma ucunu 15 μL'ye ayarlanmış 20 μL'lik bir pipete yerleştirin. Tuz giderme ucu ıslandıktan sonra, çözelti dışındayken pipeti atılana kadar depresif tutarak havanın geçmesini önleyin.
    10. Ucu ıslatma çözeltisi ile 3x ve dengeleme çözeltisi ile 3x aspire edin. Numunede 10x aspirat yapın, ardından 3x'i yıkama çözeltisinde yıkayın, her yıkamayı atın. ACN'yi arttırmak için elüsyon çözeltilerinin her birinde 10x aspire ederek elute.
      NOT: Elüsyon fraksiyonları ayrı tutulabilir veya daha ileri analizler için birleştirilebilir.
    11. Kullanılan tuzdan arındırma ucunu atın ve salınan nöropeptitleri yaklaşık 35 ° C'de bir vakum yoğunlaştırıcısında (266 x g, 1 x 10-4 Torr) kurutun.
      NOT: Bu, kullanıma kadar -80 ° C'de saklanabilir (ideal olarak 6 ay içinde).
  2. Doku ekstraktında nöropeptitlerin izotopik etiketlenmesi
    NOT: Bu adım isteğe bağlıdır ve yalnızca niceleme istendiğinde kullanılır.
    1. 2-plex izotopik dimetil etiketleme çözeltisini bir duman davlumbazında hazırlayın:% 1 CH 2 OH2 (486.5 μL su içinde su çözeltisinde 13.5 μL stok 37 ağırlık / ağırlık yüzdesi (ağırlıkça), % 1 CH 2 OD 2(475 μL suda ağırlıkça% 20 stok 20 % çözelti) ve 0.03 M boran piridin (996.25 μL suda 3.75 μL stok 8 M çözelti).
      DİKKAT: Formaldehit toksiktir, bu nedenle tüm çözeltiler havalandırılan bir başlıkta tutulmalıdır. Eldiven, laboratuvar önlüğü, göz koruması ve geçirimsiz ayakkabılar giyin. Bu malzeme ile çalışırken kontakt lens takılmamalıdır.
      NOT: Farklı izotopik reaktifler vardır; numune türüne ve istenen etiketleme kanallarının sayısına göre uygun olanları seçin.
    2. Ham nöropeptit ekstraktını 10 μL suda çözün ve 10 dakika boyunca sonikat yapın.
    3. Kantitatif olarak ölçülecek her farklı deneysel koşula 10 μL farklı bir izotopik formaldehit çözeltisi(yani, CH2 OH 2, CH2 OD2, vb.) ekleyin. Her numuneyi 2.000 x g'de iyice karıştırmak ve kısaca santrifüj etmek için vorteks.
    4. Her numune tüpüne 10 μL 0,03 M boran piridin ekleyin. Her numuneyi 2.000 x g'de iyice karıştırmak ve kısaca santrifüj etmek için vorteks.
    5. Numuneleri bir su banyosunda 37 ° C'de 15 dakika boyunca inkübe edin.
    6. Numuneleri su banyosundan çıkarın ve 10 μL 100 mM amonyum bikarbonat ekleyin. Her numuneyi 2.000 x g'de iyice karıştırmak ve kısaca santrifüj etmek için vorteks.
    7. Etiketli numuneleri bir 2-plex numune için birleştirin ve nöropeptitleri yaklaşık 35 ° C'de bir vakum yoğunlaştırıcısında (266 x g, 1 x 10-4 Torr) kurutun.
    8. 1.1.5 - 1.1.10 adımlarını yeniden uygulayarak etiketli nöropeptitlerin tuzunu çözün ve veri toplama için hazır olana kadar saklayın.
  3. Veri Toplama
    1. Kurutulmuş tuzdan arındırılmış nöropeptitleri% 3 ACN / % 0.1 FA'nın 12 μL'sinde, vorteks kuyusunda, 37 ° C su banyosunda 1 dakika boyunca sonikat ve 2.000 x g'de kısaca santrifüjle yeniden oluşturun. Her numuneyi otomatik numune alma şişelerine aktarın.
      NOT: Numune hacmini nöropeptit miktarına göre μL başına ~1 μg peptid konsantrasyonuna ayarlayın. toplam peptid miktarı, ticari bir peptid kantitasyon testi kullanılarak tahmin edilebilir (bkz.
    2. Yüksek çözünürlüklü bir nano-LC-MS/MS cihazına 1 μL numune enjekte etmek için bir otomatik örnekleyici kullanın (bkz.
    3. Mobil faz A olarak suda %0,1 FA ve ACN'de %0,1 FA ile mobil faz B olarak çalıştırmak için yaklaşık 15 cm uzunluğunda ters fazlı (RP) C18 sütunu kullanın (bkz.
    4. Burada kullanılan MS cihazı için, püskürtme voltajı için 2,00 kV ve kılcal sıcaklık için 275 °C'lik ortak MS koşullarını kullanın.
    5. 60.000 çözünürlük, 1 x 10 6 otomatik kazanç kontrolü (AGC) hedefi ve 150 ms maksimum iyon enjeksiyon süresi (IT) ile 200 - 2.000 m/z aralığında MS spektrumları elde edin.
    6. 30 m/z normalleştirilmiş çarpışma enerjisi, 2,0 m/z izolasyon penceresi, 15.000 çözünürlük, 2 x 10 5 AGC hedefi ve maksimum 250 ms BT kullanarak daha yüksek enerjili çarpışma ayrışması (HCD) parçalanması için en yoğun15 iyonu (minimum yoğunluk 3,2 x 104) seçin.
    7. 30 sn'lik bir dinamik dışlama penceresi ayarlayın. 1 veya ≥ 8 yüklü iyonları ve tanınmayan yük durumlarına sahip iyonları hariç tutun.
  4. Nöropeptit tanımlama ve nicelleştirme
    NOT: Veritabanı arama ve peptid ölçümü (hem açık kaynaklı hem de ticari) için birçok yazılım mevcuttur. Burada PEAKS Studio (proteomik yazılım)15 kullanılacaktır.
    1. 1.4.2 - 1.4.6'da özetlenen adımları kullanarak veritabanı araması gerçekleştirin.
    2. Yeni bir proje oluşturun ve enzim için Hiçbiri , cihaz için Orbitrap , parça için HCD ve elde etme için veriye bağımlı edinme (DDA) seçerek LC-MS verilerini ekleyin.
      NOT: Veri toplama parametrelerine göre uygun parametreleri seçin.
    3. Tanımlamalar'ı seçin ve Doğru Öncü [DDA] ve Yalnızca kütle'yi seçin.
    4. Veritabanı Araması'nı seçin ve öncü kütle için monoizotopik kütle ve parça iyon kütlesi için 0,02 Da, enzim tipi için yok, sindirim modu için spesifik olmayan, maksimum kaçırılan bölünmeler için 100 ve peptid başına izin verilen maksimum değişken PTM ile aşağıdaki değişken PTM'leri kullanarak 20,0 ppm'lik bir hata toleransı ayarlayın: Amidasyon, Oksidasyon (M), E'den Pyro-glu, ve Q'dan Pyro-glu.
    5. Nöropeptit Veritabanı'nı seçin, aldatmaca-füzyon ile yanlış keşif oranını (FDR) tahmin edin.
      NOT: Kütle toleransı hatası, toplanan verilerle eşleşecek şekilde ayarlanmalıdır. Örnek türü için uygun veritabanını kullanın. Hiçbir enzim seçilmediğinde, maksimum kaçırılan bölünmeler parametresi aramayı etkilemez. Ancak, yazılımın bir seçenek olarak Belirtilmemiş özet modu yoksa, çok sayıda kaçırılmış bölünme gereklidir.
    6. Etiketsiz niceleme isteniyorsa, Niceleme'yi seçin, Etiketsiz'i seçin ve 20,0 ppm'lik bir hata toleransı ve 1,0 dakikalık bir bekletme süresi toleransı ayarlayın.
    7. İzotopik etiketleme için adım 1.2 gerçekleştirilmişse, öncü iyon ölçümü gerçekleştirin.
      1. Niceleme'yi seçin, Öncü İyon Ölçümü'nü seçin, 1,0 dakikalık bir bekletme süresi aralığı kullanın ve %1'lik bir FDR eşiği kullanın.
      2. Yöntem Seç açılır menüsünden bir hazır ayar veya özel niceleme yöntemi seçin.
      3. Yeni bir özel yöntem oluşturmak için, Q Yöntemini Etiketle > Pencere > Yapılandırması'nı > Yeni'yi tıklatın. Yeni yöntemi adlandırın ve Yöntem Türü için Öncü İyon Ölçümü'nü seçin. Satır Ekle'yi seçin ve PTM Seçenekleri listesinden değişikliği seçin.
      4. LC-MS verilerini ekleyin ve deneyin kontrol koşulundan nöropeptitler üzerindeki modifikasyon olması için Referans Koşulu'nu seçin.
    8. Arama sonuçlarını 1.4.9 - 1.4.11 adımlarında açıklandığı gibi değerlendirin.
    9. -10lgP ve 20 ≥ sahip peptitler ve proteinler için özet sekmesinden sonuçları filtreleyin, 1 benzersiz ≥ peptid seçin ve Önemli Peptitlerle etiketli kutuyu seçin.
    10. Protein.csv nöropeptit tanımlamalarını ve Peptit.csv nöropeptit fragman tanımlamalarını temsil ettiği veritabanı arama sonuçlarını değerlendirin.
    11. Veritabanı aramasında protein ve peptit puanlarını, kütle doğruluğunu ve dizi kapsamını inceleyin.
      NOT: Her veritabanı arama yazılımı benzersiz puanlama algoritmaları kullanır ve buna göre değerlendirilmesi gerekebilir. Tanımlamalar, tüm fragman iyon serisini içeren tanımlanmış peptitler için gözlemlenen spektrumları manuel olarak inceleyerek değerlendirilebilir.

2. Nöropeptitlerin MALDI-MS lekelenme analizi

  1. Numune Hazırlama
    1. Niceleme isteniyorsa, adım 1.2.8 hariç olmak üzere adım 1.1 veya adım 1.1 - 1.2'yi izleyin (MALDI-MS analizinden önce izotopik etiketlemeden sonra tuzdan arındırma gerekli değildir).
    2. Kurutulmuş tuzdan arındırılmış nöropeptitleri% 0.1 FA'lık 5 μL'de, vorteks kuyusunda, 37 ° C'lik bir su banyosunda 1 dakika boyunca sonikat ve 2.000 x g'de kısaca santrifüj içinde yeniden oluşturun.
    3. Kabuklu dokularında nöropeptitlerin lekelenmesi için, matris olarak% 50 metanol (MeOH) / % 0.1 FA (v / v) içinde 150 mg / mL 2,5-dihidroksibenzoik asit (DHB) hazırlayın.
    4. Hidrofobik bir film üzerine 3 μL'lik bir numune damlacığı pipeti (bkz. Malzeme Tablosu) ve matrisin 3 μL'lik pipetini doğrudan numune damlacığı üzerine yerleştirin. Karıştırmak için yukarı ve aşağı pipet.
    5. 1:1 numunenin 1 μL'lik pipeti: matris karışımı MALDI paslanmaz çelik hedef plakanın bir kuyucuğuna yerleştirilir. Her karışımı numunenin kenarlarına iyice yaymak için pipet ucunu kullanın. Numune, düzgün dağılımı kolaylaştırmak için kuyu gravürünün kenarlarına dokunmalıdır (Şekil 4A).
    6. 1:1 kalibrantın 1 μL'lik noktası: matris karışımı (ticari veya özel kalibrasyon karışımı, polimer malzemeler (yani, MeOH'de çözünmüş kırmızı fosfor) veya ortak matris kümesi iyonları)12 numunenin yakınındaki bir kuyucuğa.
      NOT: Kırmızı fosforun lekelenmeden önce matrisle karıştırılmasına gerek yoktur.
  2. Veri toplama
    1. Kurutulmuş numune noktaları içeren hedef plakayı MALDI Tandem Uçuş Süresi (TOF/TOF) cihazına yerleştirin (bkz.
    2. DHB matrisi için lazer gücünü %95'e ayarlayın, Otomatik Optimum Dedektör Kazancı ve Akıllı - Tam Numune taşıyıcı hareket modunu seçin. 200 - 3200 m / z aralığında MS spektrumları elde edin ve nöropeptit sinyal-gürültü oranını artırmak için her noktadan birlikte çoklu spektrumlar ekleyin.
      NOT: Lazer gücü, dedektör kazancı yüzdesini optimize edin ve uygun numune taşıyıcı hareket modunu seçin, böylece her edinme kabaca tüm noktayı kapsar ve sonraki edinimler önceki konumlara gitmez.
    3. Cihazı kalibre edin.
      NOT: Kütle aralığını, istenen nöropeptit aralığını kapsayacak şekilde ayarlayın.
  3. Veri analizi
    1. MALDI-MS dosyasını veri analiz yazılımında açın (bkz. Malzeme Tablosu) ve burada kullanılan yazılım için Temel Çıkarma'yı tıklatın.
    2. Toplu Liste Bul'u tıklatarak tepe noktası belirleme işlemini gerçekleştirin. Çok az tepe noktası varsa, Kütle Listesini Düzenle'yi seçerek kütle listesini manuel olarak düzenleyin ve bunları kütle listesine eklemek için spektrumdaki zirvelere tıklayın.
    3. Kütle listesini [M+H]+m/z değerlerini içeren nöropeptit veritabanıyla karşılaştırarak doğru kütle eşleştirmesi yapın (200 ppm hatası ±). 
      NOT: [M+K]+, [M+Na]+ ve [M+NH4]+ gibi yaygın tuz katkıları da doğru kütle eşleştirme hedef listesine dahil edilmelidir.
    4. Tanımlanan pikleri doğrulamak için, ilgilenilen m / z'nin bir listesini oluşturun ve MS / MS deneyleri yapın.

3. Nöropeptitlerin MALDI-MS görüntüleme analizi

  1. Numune hazırlama
    NOT: Bölümlenemeyecek kadar ince dokular için gömme ve kesitleme adımları gerekli değildir.
    1. Yarım kriyostat kabını jelatinle doldurun (37 °C, deiyonize suda 100 mg / mL) ve oda sıcaklığında katılaşmasını bekleyin. Artık sıvı jelatini 37 °C su banyosunda sıcak tutun.
    2. İstenilen nöronal dokuyu hayvandan toplayın ve dokuyu derhal 1 s için deiyonize su içeren 0.6 mL'lik bir tüpe batırmak için forseps kullanın.
      NOT: Nöronal doku diseksiyonu için Adım 1.1.2 NOT'a bakınız.
    3. Dokuyu katı jelatinin üzerine yerleştirin ve kriyostat kabının geri kalanını sıvı jelatinle doldurun. Dokuyu konumlandırmak için forseps kullanın.
    4. Kriyostat kabını düz bir yüzeye yerleştirin ve kuru buzla dondurun.
      NOT: Numuneleri kullanıma kadar -80 °C'de saklayın (ideal olarak 6 ay içinde).
    5. Kesit hazırlığı için, jelatin gömülü numuneyi, kalıbı keserek kriyostat kalıbından ayırın.
    6. Gömülü dokuyu, aynaya 1 mL'lik bir deiyonize su damlacığı pipetleyerek ve gömülü dokuyu hemen damlacık üzerine bastırarak bir kriyostat mandren üzerine monte edin.
    7. Dondurulduktan sonra, pipet, mandrene daha fazla sabitlemek için dokunun etrafında daha fazla deiyonize su elde edin. Bu adımları -20 °C'ye ayarlanmış kriyostat kutusunun içinde gerçekleştirin (bkz. Malzeme Tablosu).
    8. Dokuyu yaklaşık bir hücre kalınlığında (numune tipine bağlı olarak 8-20 μm) kesitleyin ve her bir bölümü, slaytın bir tarafını bölümün yanına yerleştirerek ve camı yavaşça ısıtmak ve bölümün slayda yapışmasına izin vermek için slaytın diğer tarafına bir parmağınızı yerleştirerek indiyum kalay oksit (ITO) kaplı bir cam slayt üzerine monte edin.
      NOT: Doku kesitleri, jelatinin bir kenarı cımbızla (-20 °C'ye soğutulmuş) alınarak, İTO kaplı cam kızağın üzerine yerleştirilerek ve camı yavaşça ısıtmak ve bölümün slayda yapışmasına izin vermek için parmağınızı slaytın diğer tarafına yerleştirerek çözülerek de monte edilebilir.
    9. Kalibrant olarak kullanılacak numuneyi (kalibrant seçenekleri için adım 2.1.6'ya bakın), hidrofobik bir kalem kullanarak doku bölümünün yakınında küçük bir daire çizerek ve dairenin içindeki kalibrantı tespit ederek tespit edin.
    10. Slaytın her köşesini, öğretme noktaları olarak kullanılmak üzere keskin kenarlar (yani x) içeren küçük bir şekle sahip beyaz bir kalemle işaretleyin.
    11. Cam slaytı MALDI slayt adaptörü plakasına yerleştirin ve bir tarayıcı kullanarak yüksek çözünürlüklü (≥2400 DPI) optik görüntü taraması yapın.
    12. Otomatik bir püskürtücü kullanarak doku bölümüne püskürtme matrisi uygulayın (püskürtücü ayrıntıları ve talimatları için Malzeme Tablosu'na bakın).
    13. Kabuklu dokularındaki nöropeptitlerin MSI'sı için, matris olarak% 50 metanol veyasolda% 0.1 FA (v / v) içinde 40 mg / mL DHB kullanın, nozul sıcaklığını 80 ° C'ye, hızı 1.250 mm / dak'ya, akış hızını 0.1 mL / dak'ya, geçiş sayısını 12'ye ve otomatik püskürtücü için her geçiş arasında 30 s'ye ayarlayın.
  2. Veri toplama
    1. Matrisle püskürtülen çözülmüş doku kesitlerini içeren tamamen kurutulmuş hedef plakayı yerleştirin.
    2. MS görüntüleme alma dosyası parametrelerini, lazer çapı raster adım boyutundan daha küçük olacak şekilde ayarlayın.
    3. Taranan optik görüntüyü yükleyin ve x öğretme noktalarını kullanarak numune plakasını kalibre edin. Gerçek doku bölümünden biraz daha büyük ölçülecek doku alanlarını, sadece matris içeren alanları da içerecek şekilde tanımlayın.
    4. Cihazı kalibre edin ve 200 - 3200 m / z aralığında spektrumlar elde edin. Kütle aralığını, istenen nöropeptit aralığını kapsayacak şekilde ayarlayın.
  3. Veri analizi
    1. Verileri işlemek için MS görüntüleme veri kümesini istediğiniz yazılıma aktarın, bir temel kaldırma algoritması seçin ve Toplam İyon Sayısı'nı kullanarak verileri normalleştirin.
      NOT: Medyan, kök ortalama kare (RMS) değeri veya referans m/z değerinin yoğunluğu gibi farklı normalleştirme algoritmalarının seçilmesi, birçok m/z değerinin uzamsal dağılımını değiştirecektir. İstenilen analitler için en uygun normalleştirme algoritmasını seçin.
    2. Teorik bir tepe listesinden her m/z değeri için bir görüntü oluşturmak üzere nöropeptit [M+H]+, [M+Na]+, [M+NH4]+ vb. içeren virgülle ayrılmış değerler (CSV) dosyası yükleyin. Dosya > Alma > Peak Listesi'ni tıklatarak m/z değerlerini elde edin. Tepe listesini adlandırın.
    3. Uygun ppm hata eşiğini tahmin etmek için, önce MS spektrumundaki bir nöropeptit zirvesini manuel olarak tanımlayın ve nöropeptit teorik kütlesi ile karşılaştırın. ppm hatasını hesaplayın ve Dosya > Dosya Özellikleri > Aralık Genişliği ve giriş ppm hatası'nı tıklatın.
    4. Açılır menüden tepe listesini seçin ve Tepe Listesinin Her Aralığı İçin m/z Görüntüleri Oluştur'u tıklatın.
    5. Her m/z Görüntüsünün Ekran Görüntüsünü Kaydet'i tıklatarak her m/z görüntüsünü kaydedin.
      NOT: Varsayılan nöropeptit tanımlaması, analit sinyalinin çevreleyen matriste değil, sadece doku içinde lokalize olduğu m / z görüntülerini tanımlayarak gerçekleştirilebilir.
    6. En yüksek kimliği doğrulamak için, ilgilenilen m/ z'nin bir listesini oluşturun ve MS/MS deneyleri gerçekleştirin.

4. De novo dizileme kullanarak yeni varsayılan nöropeptitlerin keşfedilmesi

  1. 1.4.2 - 1.4.5 arasındaki adımları uygulayın.
  2. PEAKS yazılımından sadece peptidleri ihraç .csv ve ortalama yerel güven (ALC) puanı ≥ 75'tir.
    NOT: De novo sıralama gerçekleştirmek için her biri kendi puanlama algoritmalarına sahip ve buna göre değerlendirilmesi gereken birçok yazılım vardır.
  3. Belirli nöropeptit ailelerine ait nöropeptitlerin göstergesi olan bilinen dizi motifleri için peptid listesini araştırın19.
    NOT: Motifler türler arasında yaygın olarak iyi korunmuş olsa da, aranan motifler örnek organizma dikkate alınarak seçilmelidir.

5. Tahmin edilen nöropeptit dizileri için transkriptom madenciliği

NOT: Bu adım isteğe bağlıdır ve yalnızca varolan bir nöropeptit veritabanına eklemek veya yeni bir nöropeptit veritabanı oluşturmak için kullanılır.

  1. İlgilendiğiniz bilinen bir preprohormon amino asit dizisini seçin ve tBLASTn kullanın (http://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi?PROGRAM=tblastn&BLAST_PROGRAMS=tblastn&PAGE
    _TYPE=BlastSearch&SHOW_DEFAULTS=on&LINK
    _LOC=blasthome), nr/nt, Refseq_genomes, EST ve TSA gibi veritabanlarına karşı sorgu preprohormon dizisini aramak için.
    NOT: Sorgu dizilerini protein veritabanına karşı aramak için BLASTp (http://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi?PROGRAM=blastp&BLAST_PROGRAMS=blastp&PAGE
    _TYPE=BlastSearch&SHOW_DEFAULTS=on&BLAST
    _SPEC=&LINK_LOC=blasttab&LAST_PAGE=tblastn).
    1. Hedef organizmayı (vergi kimliği) seçin ve düşük puan hizalamalarını dahil etmek için Beklenti Eşiği algoritması parametrelerini 1000 olarak değiştirin.
    2. BLAST programını çalıştırın ve ardından önemli hizalamalar üreten sorgu ve konu dizileri arasında yüksek homoloji puanları için sonuçları kontrol edin. Nükleotid dizisini içeren FASTA dosyasını kaydedin.
      NOT: Benzer homoloji skorlarına sahip birkaç denek dizisi varsa, varsayılan dizileri20,21 daraltmak için bir MAFFT hizalaması gerçekleştirin.
  2. Expasy Translate aracını (https://web.expasy.org/translate/) kullanarak preprohormon nükleotid dizisini preprohormon peptid dizilerine çevirin. C. sapidus için, genetik kod için Omurgasız Mitokondriyal'i seçin.
  3. SignalP (https://services.healthtech.dtu.dk/service.php?SignalP) kullanarak peptid dizilerinde sinyal peptid dizisi ve prohormon bölünme bölgeleri olup olmadığını kontrol edin.
    NOT: Bilinen preprohormon işleme şemalarına homoloji, prohormon bölünme bölgelerini tanımlamak için de kullanılabilir. İstenirse, sinyal peptitleri için olası post-translasyonel modifikasyonlar tahmin edilebilir. Sülfinatör (https://web.expasy.org/sulfinator/), tirozin kalıntılarının sülfatlanma durumunu tahmin etmek için kullanılabilir. DiANNA (http://clavius.bc.edu/~clotelab/DiANNA/), disülfit bağ bağlantısını tahmin etmek için kullanılabilir.

Sonuçlar

Numune hazırlama ve MS analizi için iş akışı Şekil 1'de gösterilmiştir. Nöronal dokunun diseksiyonundan sonra, nöropeptit örneklerini saflaştırmak için homojenizasyon, ekstraksiyon ve tuzdan arındırma yapılır. İzotopik etiket tabanlı niceleme isteniyorsa, numuneler daha sonra bir kez daha etiketlenir ve tuzdan arındırılır. Elde edilen numune, nöropeptit tanımlama ve nicelleştirme için LC-MS / MS ile analiz edilir.

Proteomik yazılım a...

Tartışmalar

Sinir sisteminde bulunan nöropeptitlerin ve endojen peptitlerin doğru tanımlanması, nicelleştirilmesi ve lokalizasyonu, fonksiyonlarını anlamak için çok önemlidir23,24. Kütle spektrometresi, tam olarak sıralanmış bir genomu olmayan organizmalarda bile, tüm bunların gerçekleştirilmesine izin verebilecek güçlü bir tekniktir. Bu protokolün, LC-ESI- ve MALDI- MS'in bir kombinasyonu yoluyla C. sapidus'tan toplanan dokudan nöropeptitleri...

Açıklamalar

Yazarların açıklayacak hiçbir şeyleri yoktur.

Teşekkürler

Bu araştırma Ulusal Bilim Vakfı (CHE-1710140 ve CHE-2108223) ve Ulusal Sağlık Enstitüleri (NIH) tarafından R01DK071801 hibesi ile desteklenmiştir. AP kısmen NIH Kimya-Biyoloji Arayüzü Eğitim Hibesi (T32 GM008505) tarafından desteklenmiştir. N.V.Q., Ulusal Kalp Akciğer ve Kan Enstitüsü'nden Wisconsin-Madison Üniversitesi Kardiyovasküler Araştırma Merkezi'ne (T32 HL007936) Ruth L. Kirschstein Ulusal Araştırma Hizmeti Ödülü kapsamında Ulusal Sağlık Enstitüleri tarafından kısmen desteklenmiştir. L.L., NIH hibeleri R56 MH110215, S10RR029531 ve S10OD025084'ün yanı sıra Wisconsin Mezunları Araştırma Vakfı ve Wisconsin-Madison Üniversitesi Eczacılık Fakültesi tarafından sağlanan fon ile Vilas Seçkin Başarı Profesörlüğü ve Charles Melbourne Johnson Profesörlüğünden finansman desteğini kabul etmek ister.

Malzemeler

NameCompanyCatalog NumberComments
Chemicals, Reagents, and Consumables
2,5-Dihydroxybenzoic acid (DHB) matrixSupelco39319
Acetic acidFisher ChemicalA38S-500
Acetonitrile Optima LC/MS gradeFisher ChemicalA955-500
Ammonium bicarbonateSigma-Aldrich9830
Borane pyridineSigma-Aldrich179752
Bruker peptide calibration mixBruker DaltonicsNC9846988
CapillaryPolymicro1068150019to make nanoflow column (75 µm inner diameter x 360 µm outer diameter)
Cryostat cupSigma-AldrichE6032any cup or mold should work
 Microcentrifuge TubesEppendorf30108434
FormaldehydeSigma-Aldrich252549
Formaldehyde - D2Sigma-Aldrich492620
Formic acid Optima LC/MS gradeFisher ChemicalA117-50
GelatinDifco214340place in 37 °C water bath to melt
Hydrophobic barrier penVector Labs15553953
Indium tin oxide (ITO)-coated glass slidesDelta TechnologiesCB-90IN-S10725 mm x 75 mm x 0.8 mm (width x length x thickness)
LC-MS vialsThermoTFMSCERT5000-30LVW
Methanol Optima LC/MS GradeFisher ChemicalA456-500
ParafilmSigma-AldrichP7793Hydrophobic film
pH-Indicator stripsSupelco109450
Red phosphorus clustersSigma-Aldrich343242
Reversed phase C18 materialWaters186002350manually packed into nanoflow column
Wite-out penBIC150810
ZipTipMilliporeZ720070
Instruments and Tools
Automatic matrix sprayer system- M5HTX Technologies, LLC
Centrifuge - 5424 REppendorf05-401-205
Cryostat- HM 550Thermo Fisher Scientific956564A
DesiccantDrierite2088701
ForcepsWPI501764
MALDI stainless steel target plateBruker Daltonics8280781
Pipet-Lite XLSRainin17014391200 µL
Q Exactive Plus Hybrid Quadrupole-OrbitrapThermo Fisher ScientificIQLAAEGAAPFALGMBDK
RapifleX MALDI-TOF/TOFBruker Daltonics
SpeedVac - SVC100SavantSVC-100D
Ultrasonic CleanerBransonic2510R-MTHfor sonication
Ultrasonic homogenizerFisher ScientificFB120110FB120 Sonic Dismembrator with CL-18 Probe
Vaccum pump- Alcatel 2008 AIdeal Vacuum ProductsP10976ultimate pressure = 1 x 10-4 Torr
Vortex MixerCorning6775
Water bath (37C) - Isotemp 110Fisher Scientific15-460-10
Data Analysis Software
Expasyhttps://web.expasy.org/translate/
FlexAnalysisBruker Daltonics
FlexControlBruker Daltonics
FlexImagingBruker Daltonics
PEAKS StudioBioinformatics Solutions, Inc.
SCiLS Labhttps://scils.de/
SignalP 5.0https://services.healthtech.dtu.dk/service.php?SignalP-5.0
tBLASTnhttp://blast.ncbi.nlm.nih.gov/Blast.cgi?PROGRAM=tblastn&BLAST_
PROGRAMS=tblastn&PAGE_
TYPE=BlastSearch&SHOW_
DEFAULTS=on&LINK_LOC
=blasthome

Referanslar

  1. Hökfelt, T., et al. Neuropeptides - an overview. Neuropharmacology. 39 (8), 1337-1356 (2000).
  2. Radhakrishnan, V., Henry, J. L. Electrophysiology of neuropeptides in the sensory spinal cord. Progress in Brain Research. 104, 175-195 (1995).
  3. Nässel, D. R., Ekström, P. Detection of neuropeptides by immunocytochemistry. Methods in Molecular Biology. 72, 71-101 (1997).
  4. Martins, J., et al. Activation of Neuropeptide Y Receptors Modulates Retinal Ganglion Cell Physiology and Exerts Neuroprotective Actions In Vitro. ASN Neuro. 7 (4), 1759091415598292 (2015).
  5. Racaityte, K., Lutz, E. S. M., Unger, K. K., Lubda, D., Boos, K. S. Analysis of neuropeptide Y and its metabolites by high-performance liquid chromatography-electrospray ionization mass spectrometry and integrated sample clean-up with a novel restricted-access sulphonic acid cation exchanger. Journal of Chromatography. A. 890 (1), 135-144 (2000).
  6. Salisbury, J. P., et al. A rapid MALDI-TOF mass spectrometry workflow for Drosophila melanogaster differential neuropeptidomics. Molecular Brain. 6, 60 (2013).
  7. Schmerberg, C. M., Li, L. Function-driven discovery of neuropeptides with mass spectrometry-based tools. Protein and Peptide Letters. 20 (6), 681-694 (2013).
  8. Lee, J. E. Neuropeptidomics: Mass Spectrometry-Based Identification and Quantitation of Neuropeptides. Genomics & Informatics. 14 (1), 12-19 (2016).
  9. Sauer, C. S., Phetsanthad, A., Riusech, O. L., Li, L. Developing mass spectrometry for the quantitative analysis of neuropeptides. Expert Review of Proteomics. 18 (7), 607-621 (2021).
  10. Pratavieira, M., et al. MALDI Imaging Analysis of Neuropeptides in Africanized Honeybee ( Apis mellifera) Brain: Effect of Aggressiveness. Journal of Proteome Research. 17 (7), 2358-2369 (2018).
  11. Buchberger, A. R., Vu, N. Q., Johnson, J., DeLaney, K., Li, L. A Simple and Effective Sample Preparation Strategy for MALDI-MS Imaging of Neuropeptide Changes in the Crustacean Brain Due to Hypoxia and Hypercapnia Stress. Journal of the American Society for Mass Spectrometry. 31 (5), 1058-1065 (2020).
  12. Vu, N. Q., DeLaney, K., Li, L. Neuropeptidomics: Improvements in Mass Spectrometry Imaging Analysis and Recent Advancements. Current Protein & Peptide Science. 22 (2), 158-169 (2021).
  13. Li, L., Sweedler, J. V. Peptides in the brain: mass spectrometry-based measurement approaches and challenges. Annual Review of Analytical Chemistry (Palo Alto, Calif). 1, 451-483 (2008).
  14. Li, N., et al. Sequential Precipitation and Delipidation Enables Efficient Enrichment of Low-Molecular Weight Proteins and Peptides from Human Plasma. Journal of Proteome Research. 19 (8), 3340-3351 (2020).
  15. Zhang, J., et al. PEAKS DB: de novo sequencing assisted database search for sensitive and accurate peptide identification. Molecular & Cellular Proteomics : MCP. 11 (4), (2012).
  16. Sturm, R. M., Greer, T., Woodards, N., Gemperline, E., Li, L. Mass spectrometric evaluation of neuropeptidomic profiles upon heat stabilization treatment of neuroendocrine tissues in crustaceans. Journal of Proteome Research. 12 (2), 743-752 (2013).
  17. Gutierrez, G. J., Grashow, R. G. Cancer borealis stomatogastric nervous system dissection. Journal of Visualized Experiments: JoVE. (25), e1207 (2009).
  18. DeLaney, K., et al. PRESnovo: Prescreening Prior to de novo Sequencing to Improve Accuracy and Sensitivity of Neuropeptide Identification. Journal of the American Society for Mass Spectrometry. 31 (7), 1358-1371 (2020).
  19. Oleisky, E. R., Stanhope, M. E., Hull, J. J., Christie, A. E., Dickinson, P. S. Differential neuropeptide modulation of premotor and motor neurons in the lobster cardiac ganglion. Journal of Neurophysiology. 124 (4), 1241-1256 (2020).
  20. Ma, M., et al. Combining in silico transcriptome mining and biological mass spectrometry for neuropeptide discovery in the Pacific white shrimp Litopenaeus vannamei. Peptides. 31 (1), 27-43 (2010).
  21. Christie, A. E., Stemmler, E. A., Dickinson, P. S. Crustacean neuropeptides. Cellular and Molecular Life Sciences : CMLS. 67 (24), 4135-4169 (2010).
  22. DeLaney, K., et al. New techniques, applications and perspectives in neuropeptide research. The Journal of Experimental Biology. 221, (2018).
  23. Habenstein, J., et al. Transcriptomic, peptidomic, and mass spectrometry imaging analysis of the brain in the ant Cataglyphis nodus. Journal of Neurochemistry. 158 (2), 391-412 (2021).
  24. Maes, K., et al. Improved sensitivity of the nano ultra-high performance liquid chromatography-tandem mass spectrometric analysis of low-concentrated neuropeptides by reducing aspecific adsorption and optimizing the injection solvent. Journal of Chromatography. A. 1360, 217-228 (2014).
  25. Li, G., et al. Nanosecond photochemically promoted click chemistry for enhanced neuropeptide visualization and rapid protein labeling. Nature Communications. 10 (1), 4697 (2019).
  26. Corbière, A., et al. Strategies for the Identification of Bioactive Neuropeptides in Vertebrates. Frontiers in Neuroscience. 13, 948 (2019).
  27. Chen, R., Ma, M., Hui, L., Zhang, J., Li, L. Measurement of neuropeptides in crustacean hemolymph via MALDI mass spectrometry. Journal of American Society for Mass Spectrometry. 20 (4), 708-718 (2009).
  28. Fridjonsdottir, E., Nilsson, A., Wadensten, H., Andrén, P. E. Brain Tissue Sample Stabilization and Extraction Strategies for Neuropeptidomics. Peptidomics: Methods and Strategies. , 41-49 (2018).
  29. Buchberger, A. R., DeLaney, K., Johnson, J., Li, L. Mass Spectrometry Imaging: A Review of Emerging Advancements and Future Insights. Analytical Chemistry. 90 (1), 240-265 (2018).
  30. Phetsanthad, A., et al. Recent advances in mass spectrometry analysis of neuropeptides. Mass Spectrometry Reviews. , 21734 (2021).
  31. Pérez-Cova, M., Bedia, C., Stoll, D. R., Tauler, R., Jaumot, J. MSroi: A pre-processing tool for mass spectrometry-based studies. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 215, 104333 (2021).
  32. Christie, A. E., Chi, M. Prediction of the neuropeptidomes of members of the Astacidea (Crustacea, Decapoda) using publicly accessible transcriptome shotgun assembly (TSA) sequence data. General and Comparative Endocrinology. 224, 38-60 (2015).
  33. Livnat, I., et al. A d-Amino Acid-Containing Neuropeptide Discovery Funnel. Analytical Chemistry. 88 (23), 11868-11876 (2016).
  34. Lehrer, R. I., Ganz, T. Defensins: endogenous antibiotic peptides from human leukocytes. Ciba Foundation Symposium. 171, 276-290 (1992).

Yeniden Basımlar ve İzinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya resimlerini yeniden kullanma izni talebi

Izin talebi

Daha Fazla Makale Keşfet

KimyaSay 183n ropeptitk tle spektrometrisipeptid safla t rmaizotopik etiketlemede novo dizilemekantitasyonLCMALDIk tle spektrometrisi g r nt lemeveritaban aramatranskriptom madencili i

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Gizlilik

Kullanım Şartları

İlkeler

Bize Ulaşın

KÜTÜPHANEYE TAVSİYE ET

JoVE HABER BÜLTENLERİ

Araştırma

Eğitim

Yazarlar

Kütüphaneciler

JoVE Hakkında

Telif Hakkı © 2020 MyJove Corporation. Tüm hakları saklıdır