Name: using the open-source maldi tof-ms idbac pipeline for analysis of microbial protein and specialized metabolite data
Uploaded: 2019-05-15T13:00:00
Duration: 9 min 29 s
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この研究は、国立一般医学研究所グラントR01 GM125943、ナショナルジオグラフィックグラントCP-044R-17によってサポートされました。アイスランド研究基金助成金 152336-051;そして、シカゴのスタートアップファンドでイリノイ大学。また、以下の貢献者に感謝します: アマンダ・ブルマン博士は、MALDI-TOF MSタンパク質取得パラメータの支援を受けました。テリー・ムーア博士とアトゥル・ジャイン博士は、α-シアノ-4-ヒドロキシシナミン酸マトリックス(CHCA)を再結晶化した。

<ol>
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著者は何も開示していない。

IDBacプロトコルは、細菌タンパク質と特殊な代謝産物データの取得と分析を1人の研究者によって4時間で最大384の細菌単離物の詳細に説明します。IDBacを使用すると、細菌分離からDNAを抽出したり、液体発酵ブロスから特殊な代謝物抽出物を生成し、クロマトグラフィー法を使用してそれらを分析する必要はありません。代わりに、タンパク質と特殊な代謝産物データは、細菌コロニーからMALDIターゲットプレートに直接材料を広げることによって収集されます。これにより、16S rRNA遺伝子シーケンシングやLCMS 9などの代替技術に関連する時間とコストが大幅に削減されます。
MALDIプレートにマトリックスブランクとキャリブレーションスポットを追加することが重要であり、再現性と統計的な信頼性を確保するために適切な数の反復を使用することをお勧めします。反復数は実験に依存します。たとえば、ユーザーが何千ものコロニーを環境ダイバーシティプレートのコレクションから区別する場合、必要な複製数が少なくなる可能性があります(当研究室では、コロニーごとに 3 つの技術的な反復を収集します)。あるいは、ユーザーが特定の細菌タキサから株のカスタムデータベースを作成して未知の単離物の亜種分類を迅速に決定したい場合、より多くの複製が適切です(私たちの研究室は、1回あたり8つの生物学的反復を収集します)ひずみ)。
IDBacは、栄養分類情報と特殊な代謝産物生産に基づいて、関連性の高い細菌単離物を迅速に分離するためのツールです。これは、詳細な遺伝子解析、代謝物の産生と機能を含む研究、核磁気共鳴分光法による特殊な代謝物構造の特性解析などの直交法の前駆体として機能することができます。LC-MS/MS
特殊な代謝産物産生(IDBac MAN)は、細菌の増殖条件、特に異なる培地を使用して、この方法の潜在的な制限である可能性があります。しかし、IDBacは様々な成長条件下で特殊な代謝産物産生の違いを示すMANを容易に生成することができるので、これらの特性は、ユーザーによって利用される可能性があります。特殊な代謝産物の指紋は成長条件によって異なる可能性がありますが、タンパク質フィンガープリントはこれらの変数にわたって比較的安定していることを以前に示しました(Clark et al.6を参照)。環境ダイバーシティプレートを扱う場合は、近隣の細菌クロストークからの寄与を減らすために、分析前に細菌単離物を精製することをお勧めします。
最後に、タンパク質MSフィンガープリントの検索可能なパブリックデータベースの欠如は、未知の環境細菌を分類するためにこの方法を使用する上で大きな欠点です。これを念頭に置いてIDBacを作成し、コミュニティが受け入れるオープンソース形式(mzML)10、11、12へのデータの自動変換を含み、検索、共有、および作成を可能にするソフトウェアを設計しました。カスタム データベース。私たちは、大規模なパブリックデータベース(>10,000完全に特徴付けられた株)を作成中で、利用可能な場合はGenBankの加盟番号へのリンクを含む種レベルへの一部の分離物の分類を可能にします。
IDBac はオープン ソースであり、データ分析と視覚化のニーズをカスタマイズできるユーザーがコードを使用できます。我々は、ユーザーが彼らの実験目標をサポートし、設計するのを助けるために文献の広範なボディを参照することをお勧めします (Sauer et al.7, Silva et al.5)私たちは、ディスカッションのためのフォーラムを主催しています: https://groups.google.com/forum/#!forum/idbacとソフトウェアに関する問題を報告する手段: https://github.com/chasemc/IDBacApp/issues.

細菌機能を研究する研究者の主な障壁は、微生物の分類的アイデンティティと特殊な代謝産物を生産する能力を迅速かつ同時に評価する能力です。これは、細菌の系統と環境から分離された細菌の大部分における特殊な代謝産物産生との関係を理解する上で重要な進歩を防いだ。タンパク質フィンガープリントを用いて細菌を同定するMSベースの方法は、1、2、3、4についてよく説明されているが、これらの研究は一般的に、単離物の小群で行われている。種固有の方法で。重要なのは、環境における微生物機能の主要な推進要因である特殊代謝産物産生に関する情報は、これらの研究に組み込まれないままである。Silva et al.5は最近、MALDI-TOF MSの使用不足を詳細に説明し、専門の代謝産物を分析し、現在のバイオインフォマティクスのボトルネックを解消するためのソフトウェアの不足を詳述した包括的な歴史を提供した。これらの欠点に対処するために、MALDI-TOF MS6の線形モードとリフレクトロン モードの両方を統合するバイオインフォマティクス パイプラインである IDBac を作成しました。これにより、ユーザーはタンパク質と特殊な代謝産物MS指紋の両方に基づいて細菌単離物を迅速に視覚化し、区別することができます。
IDBac は、コスト効率が高く、スループットが高く、レイ ユーザー向けに設計されています。それは自由に利用できる(chasemc.github.io/IDBac)、MALDI-TOF質量分析計へのアクセスだけを要求する(リフレクターモードは、特殊な代謝産物分析のために必要とされる)。サンプル調製は、単純な「拡張直接転写」方法7、8に依存し、データは単一のMALDIターゲットスポット上で連続した線形および反射ロンの獲得で収集される。IDBacを使用すると、サンプル調製、データ取得、データビジュアライゼーションなど、数百のコロニーの植物学および特殊な代謝産物の生産を4時間以内に分析することが可能です。これは、細菌(遺伝子シーケンシングなど)を同定し、代謝出力(液体クロマトグラフィー質量分析法[LCMS]および同様のクロマトグラフィー法)を分析する従来の方法に比べて、かなりの時間とコストの優位性を提示します。
線形モード解析で得られたデータを使用して、IDBacはタンパク質スペクトルの関連性を表すために階層クラスタリングを採用しています。スペクトルは主にイオン化リボソームタンパク質を表すので、サンプル中に存在する系統的多様性の表現を提供する。さらに、IDBacは、代謝物アソシエーションネットワーク(MAN)として特殊な代謝物指紋を表示するためにリフレクターモードデータを組み込んでいます。MANは、細菌単離物間の共有およびユニークな代謝産物産生を容易に視覚化することを可能にするバイパルティネットワークです。IDBacプラットフォームにより、研究者はタンパク質と特殊な代謝産物データの両方を並行して分析できますが、1つのデータタイプのみが取得された場合は個別に分析できます。重要なのは、IDBac は Bruker および Xiamen インストゥルメントの生データ、および txt、タブ、csv、mzXML、および mzML から生データを処理することです。これにより、データ・セットの手動変換と書式設定が不要になり、ユーザー・エラーや MS データの誤った処理のリスクが大幅に軽減されます。

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>Acetonitrile</td>
			<td>Fisher</td>
			<td>60-002-65</td>
			<td>LC-MS Ultra CHROMASOLV</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Autoflex Speed LEF MALDI-TOF instrument</td>
			<td>Bruker Daltonics</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Bruker Daltonics Bacterial test standard</td>
			<td>Fisher</td>
			<td>NC0884024</td>
			<td>Bruker Daltonics 8604530</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Bruker Peptide Calibration standard</td>
			<td>Fisher</td>
			<td>NC9846988</td>
			<td>Bruker Daltonics 8206195</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Formic Acid</td>
			<td>Fisher Chemical</td>
			<td>A117-50</td>
			<td>99.5+%, Optima LC/MS Grade</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>MALDI-TOF target Plate</td>
			<td>Bruker Daltonics</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Methanol</td>
			<td>Fisher Chemical</td>
			<td>A456-500</td>
			<td>Optima LC/MS Grade</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Toothpicks</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>any is ok</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Trifluoroacetic acid</td>
			<td>Fisher</td>
			<td>AC293810010</td>
			<td>99.5%, for biochemistry, ACROS Organics</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Water</td>
			<td>VWR</td>
			<td>7732-18-5</td>
			<td>LC-MS</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>&#945;-Cyano-4-hydroxycinnamic acid</td>
			<td>Sigma</td>
			<td>28166-41-8</td>
			<td>(C2020-25G) &#8805;98% (TLC), powder</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

using the open-source maldi tof-ms idbac pipeline for analysis of microbial protein and specialized metabolite data

栄養寒天で増殖する細菌コロニーの細菌系統と特殊な代謝産物産生との関係を可視化するために、低コストで高スループットのマトリックス支援レーザー脱着/イオン化を実現するIDBacを開発しました。飛行時間質量分析(MALDI-TOF MS)バイオインフォマティクスパイプライン。IDBacソフトウェアは、非専門家のために設計されており、自由に利用可能であり、細菌のコロニーの数〜数千を分析することができます。ここでは、MALDI-TOF MS解析、MS計測器の操作、IDBacにおけるデータ処理と可視化のための細菌コロニーの調製手順を紹介する。特に、タンパク質MS指紋に基づいて細菌をデンドログラムにクラスター化する方法をユーザーに指示し、特殊な代謝産物データから代謝物アソシエーションネットワーク(MAN)をインタラクティブに作成する方法を指示します。

DOIで入手可能なデータを用いて、以前に特徴づけられた6株のマイクロモノスポラチョコリエンシスと2株のバチルス・サチリスを分析した: 10.5281/zenodo.2574096.[生データを使用して開始] タブの指示に従って、[ここをクリック] を選択して Bruker ファイルを変換し、各データセットに対して IDBac が提供する手順に従います (図 14)。
自動変換と前処理/ピークピーク時のステップが完了した後、我々は、2つの実験からサンプルをバチルスと両方を含む単一の実験に移すことによって、新しい組み合わせIDBac実験を作成し、新しい複合IDBac実験を作成しました。マイクロモノソポラサンプル(図15)。結果として得られた分析では、図16に描かれたミラープロットを用いたタンパク質スペクトルの比較が含まれており、これはスペクトル品質の評価とピークピッキング設定の調整に役立ちました。図 17は、既定の設定が選択されたタンパク質 クラスタリング結果のスクリーンショットを表示します。デンドログラムは、プロットのしきい値を調整することによって色分けされました(点線で表示されます)。注目すべきは、M.チョコリエンシスとB.サブティリスの両方が別々にクラスタリングを分離して、属間の明確な分離である。
図 18、図 19、および図 20は、タンパク質デンドログラムをクリックしてドラッグして、ユーザーが選択した領域の MAN を生成する機能を強調表示します。これにより、B.サブティリス株(図18)、M.チョコリエンシス株(図19)、およびすべての株を同時に比較するMANを迅速に作成することができました(図20)。これらのネットワークの主な機能は、細菌間の特殊な代謝産物の重複の程度の広範な概要を研究者に提供することです。これらのデータを手にして、研究者は細菌のコロニーから削り取られた少量の材料から情報に基づいた意思決定を行う能力を持つようになりました。
<img alt="Figure 14" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59219/59219fig14v2.jpg"> 図14:スペクトル処理。ダウンロードしたBruker autoFlexスペクトルは、IDBacを使用して変換および処理されました。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59219/59219fig14v2large.jpg" target="_blank">この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。</a>
<img alt="Figure 15" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59219/59219fig15v2.jpg"> 図15:組み合わせたIDBac実験。マイクロモノスポラとバチルススペクトルは異なるMALDIターゲットプレート上で収集されたため、2つの実験は、その後、単一の実験に組み合わされました-「バチルス_マイクロモンソポラ」。これは「以前の実験で作業する」タブで行われ、メニュー「以前の実験から新しい/他の実験にサンプルを転送する」の指示に従って行われました。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59219/59219fig15v2large.jpg" target="_blank">この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。</a>
<img alt="Figure 16" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59219/59219fig16v2.jpg"> 図 16: 比較。マイクロモンスポラとバチルススペクトルを「タンパク質データ分析」ページ内のミラープロットを用いて比較した。最終的に、デフォルトのピーク設定が選択されました。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59219/59219fig16v2large.jpg" target="_blank">この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。</a>
<img alt="Figure 17" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59219/59219fig17v2.jpg"> 図 17: 階層クラスタリング。階層クラスタリングは、デフォルト設定を使用して、正しくグループ化されたBacillusとMicromonospora分離。デンドログラムは、任意の高さでデンドログラムを「切断」し(破線として表示)、分岐に自信を示すために使用される100のブートストラップによって着色されました。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59219/59219fig17v2large.jpg" target="_blank">この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。</a>
<img alt="Figure 18" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59219/59219fig18v2.jpg"> 図18:タンパク質デンドログラムからバチルスsp.株を選択して作成されたMANは、特殊代謝産物の微分産生を示した。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59219/59219fig18v2large.jpg" target="_blank">この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。</a>
<img alt="Figure 19" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59219/59219fig19v2.jpg"> 図19:タンパク質デンドログラムから6つのマイクロモノスポラsp.株を選択して作成されたMANは、特殊な代謝産物の微分産生を示した。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59219/59219fig19v2large.jpg" target="_blank">この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。</a>
<img alt="Figure 20" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59219/59219fig20v2.jpg"> 図20:特殊代謝産物の微分産生を示すバチルス属およびマイクロモノスポラ属株のMAN。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59219/59219fig20v2large.jpg" target="_blank">この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。</a>

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Using the Open-Source MALDI TOF-MS IDBac Pipeline for Analysis of Microbial Protein and Specialized Metabolite Data

IDBacは、細菌コロニーから掻き取られた細胞材料に収集された、無傷のタンパク質と特殊な代謝スペクトルの両方からのデータを統合するオープンソースの質量分析ベースのバイオインフォマティクスパイプラインです。このパイプラインにより、研究者は数百から数千の細菌コロニーを種置分類群に迅速に組織し、特殊な代謝産物生産に基づいてそれらをさらに区別することができます。

微生物タンパク質および特殊代謝産物データの分析にオープンソースのMALDI TOF-MS IDBacパイプラインを使用

In order to visualize the relationship between bacterial phylogeny and specialized metabolite production of bacterial colonies growing on nutrient agar, ...

IDBacは、タンパク質と未知の細菌分離株の特殊な代謝産物領域からの質量スペックデータを結合し、そのアイデンティティとその潜在的な環境機能の両方に基づいて分離株を迅速に区別します。当社のオフィスソースソフトウェアは、既存のMALDI TOFベースの微生物同定戦略の有用性を拡張します。この拡張には、類似の表現型を有するコロニーを区別する追加の方法として、特殊な代謝の分析が含まれる。未知の微生物を特徴付ける上での大きな課題は、密接に関連する分離物を区別することです。IDBacは、研究者にタンパク質および低分子プロファイリングを通じて分離株を特徴付ける簡単かつ迅速な方法を提供します。IDBacは、細菌サンプル内の特殊な代謝産物の生産を視覚的に比較し、生態学的研究から創薬的発見まで幅広い研究トピックに関する洞察を提供します。MALDIデータを機器間で保存する方法はたくさんあります。IDBac でファイルを操作できない場合は、IDBac の GitHub に問題を送信してください。滅菌爪楊枝を使用して、細菌コロニーの小さな部分を清潔なMALDIプレート上の適切な場所に移します。スポットの上に均等に細菌コロニーを広げ、スポットができるだけ平らに見えるようにします。70%質量分析グレードのギ酸を1マイクロリットルのサンプルとマトリックスコントロールスポットに重ね、化学煙フードで酸を空気乾燥させます。次に、サンプルおよびマトリックスメディア制御スポットに、あらかじめ調製したMALDIマトリックス溶液の1マイクロリットルを加え、完全に空気乾燥させます。MALDI TOF質量分析計を設定した後、スペクトルを取得します。タンパク質スペクトルを 1 つのフォルダーに保存し、特殊な代謝産物スペクトルを 2 番目の別のフォルダーに保存します。この手順を開始するには、IDBac ソフトウェアをダウンロードしてください。ダウンロードしたinstall_idbacをダブルクリックして、インストーラを開始します。次に、IDBac デスクトップショートカットをダブルクリックして、デフォルトで [導入] タブで開く IDBac を起動します。[生データで始まる]タブをクリックし、IDBacで使用するデータの種類をIDBacの実験メニューから選択します。データファイルの変換と処理を設定する際には、実験の内容を示す名前を入力し、raw data フォルダをクリックして適切なフォルダを選択します。次に、[データの処理] をクリックします。ファイルを変換して IDBac で処理したら、前の実験の作業ページに移動し、操作する実験を選択します。メニューを使用してサンプルに関する情報を追加するには、ここをクリックして選択した実験を変更します。自動入力されたスプレッドシートに情報を入力し、[保存]を押します。解析を開始する準備ができたら、作業する実験が選択されていることを確認します。次に、タンパク質データ分析を選択します。タンパク質データ分析ページでピークピーク設定を選択し、表示されたミラープロットを介してサンプルのタンパク質スペクトルを評価します。ピークを解析に含めるために存在する必要がある反復の割合を調整します。ミラープロットを視覚的なガイダンスとして使用し、最も本物のピークを保持するノイズカットオフに信号を調整し、より高いパーセンテージのピークプレゼンス値でより多くの複製が可能であることを示す最小ノイズは、ノイズカットオフに対する低い信号の選択を可能にします。これに続いて、IDBacによるさらなる分析で使用される各スペクトル内の質量値の範囲を指示する電荷カットオフを電荷する下の質量と上の質量を指定します。タンパク質データ分析ページで、ユーザーが選択した距離測定およびクラスタリングアルゴリズムに従ってサンプルを樹型図にグループ化できるように[デンドログラム]タブを選択します。メニューのサンプルを選択し、指示に従って分析に含めるサンプルを選択します。使用可能なサンプルボックス内には、タンパク質スペクトルを含むサンプルのみが表示されます。距離およびクラスタリングアルゴリズムのデフォルト値を使用し、入力として強度を選択します。デンドログラムにブートストラップ値を表示するには、ブートストラップの下に 2 ~ 1,000 の数値を入力します。樹型図のカスタマイズを開始するには、デンドログラムメニューを調整します。樹年図の線を色付けするには、クリックして線分を変更し、必要なオプションを選択します。スプレッドシートの情報を樹形図の横にプロットするには、サンプルに関する情報を組み込んだボタンを選択します。これにより、入力した値に基づいてカテゴリが自己入力されるパネルが開きます。別の実験からサンプルを挿入するには、メニューボタンを選択して別の実験からサンプルを挿入し、新しく開いたパネルの指示に従います。小分子データ分析ページに進み、二者集団ネットワークを使用して小分子質量と電荷値の相関をサンプルで電荷量に表示する、原理成分分析および代謝関連ネットワークによるデータ可視化を可能にします。デンドログラムをクリックしてドラッグすると、分析対象のサンプルがハイライト表示されます。サンプルがハイライト表示されていない場合、またはタンパク質デンドログラムが作成されなかった場合は、ランダムサブセットまたはすべてのサンプルの代謝産物関連ネットワークがそれぞれ表示されます。代謝物関連付けネットワークで行列媒体ブランクを差し引くには、減算するサンプルをメニューから選択し、ブランクとして使用する適切なサンプルを選択します。メニューの表示/非表示 MAN 設定を開き、ピークプレゼンスのパーセンテージに対して必要な値を選択し、ノイズへのシグナル、および上下の質量カットオフを再現します。これらの設定の選択をガイドするには、小分子ミラープロットを使用します。結果を報告するには、MAN 分析の段落を報告するための提案内のテキストをコピーして、作成された代謝関連付けネットワークの生成に使用されるユーザー定義の設定を提供します。6株のマイクロモノスポラ・チョコリエンシスと2種の粘性菌の汚れを、IDBacソフトウェアのデータを用いて分析した。[生データ] タブで開始する指示に従って、ここをクリックして Bruker ファイルを変換するオプションが選択され、IDBac が提供する指示が各データ セットに従いました。自動変換および前処理ピークピークステップに、2つの実験からバチルスとマイクロモノスポラのサンプルを単一の実験に移すことによって、組み合わせたIDBac実験を作成しました。結果として得られた分析では、スペクトル品質の評価とピークピーク設定の調整に役立つミラープロットを使用してタンパク質スペクトルを比較する必要がありました。デフォルト設定を選択したタンパク質クラスタリング結果のスクリーンショットを次に示します。樹型図は、プロット上の閾値を調整することによって着色された。注目すべきは、M.choコリエンシスとB.subtilisの両方を持つ属間の明確な分離は、別々にクラスタリングを分離することです。タンパク質デンドログラムをクリックしてドラッグすることで、代謝会合ネットワークを迅速に作成して、B.subtilis株のみを比較し、M.chokoriensis株のみを同時に比較することが可能でした。これらのネットワークの主な機能は、細菌間の特殊な代謝産物の重複の程度の広い概要を研究者に提供することです。新しいデータを操作する場合は、IDBac のミラープロットを使用して、データが意味をなし、スペクトルが高品質であることを確認します。すべての段階で実験計画と結果を批判的に評価します。IDBacは、研究者がさらなる調査のために微生物の小さくて多様な図書館を構築することを可能にします。これは、従来の大規模で冗長な微生物ライブラリに関連するコストを大幅に削減します。IDBacは、非常に類似した系統群内の特殊な代謝産物の重複を視覚化することができるので、典型的に切断された2つのフィールドを結ぶ研究の質問と仮説を生成するために使用することができます。酸酸は苛性であり、化学発煙フードで扱われるべきである。一部の環境分離株は潜在的な健康被害を引き起こす可能性があり、すべての株はバイオセーフティレベル2として扱われるべきである。

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Studies of integral membrane proteins in vitro are frequently complicated by the presence of a hydrophobic transmembrane domain. Further complicating ...

Assessing the Viability of a Synthetic Bacterial Consortium on the In Vitro Gut Host-microbe Interface

Assessing the Viability of a Synthetic Bacterial Consortium on the In Vitro Gut Host-microbe Interface

培養腸宿主微生物インターフェイスで合成細菌コンソーシアムの実行可能性を評価します。

The interplay between host and microbiota has been long recognized and extensively described. The mouth is similar to other sections of the ...

2 in 1: One-step Affinity Purification for the Parallel Analysis of Protein-Protein and Protein-Metabolite Complexes

2 の 1: タンパク質・ タンパク質代謝物の複合体の並列解析のための親和性の浄化をワンステップ

Cellular processes are regulated by interactions between biological molecules such as proteins, metabolites, and nucleic acids. While the investigation of ...

Proofreading and DNA Repair Assay Using Single Nucleotide Extension and MALDI-TOF Mass Spectrometry Analysis

校正と単一のヌクレオチドの拡張子と MALDI-TOF 質量分析を用いた DNA 修復アッセイ

The maintenance of the genome and its faithful replication is paramount for conserving genetic information. To assess high fidelity replication, we have ...

Calibration-free In Vitro Quantification of Protein Homo-oligomerization Using Commercial Instrumentation and Free, Open Source Brightness Analysis Software

Calibration-free In Vitro Quantification of Protein Homo-oligomerization Using Commercial Instrumentation and Free, Open Source Brightness Analysis Software

多量ホモ測定器と無料、フリー、オープン ソースの明るさ解析ソフトウェアを使用しての体外校正無料定量化

Number and brightness is a calibration-free fluorescence fluctuation spectroscopy (FFS) technique for detecting protein homo-oligomerization. It can be ...

A Sample Preparation Pipeline for Microcrystals at the VMXm Beamline

VMXmビームラインにおける微結晶のサンプル調製パイプライン

The mounting of microcrystals (&#60;10 &#181;m) for single crystal cryo-crystallography presents a non-trivial challenge. Improvements in data quality ...

Making Precise and Accurate Single-Molecule FRET Measurements using the Open-Source smfBox

オープンソースsmfBoxを使用して、正確で正確な単一分子フレット測定を行う

The smfBox is a recently developed cost-effective, open-source instrument for single-molecule F&#246;rster Resonance Energy Transfer (smFRET), which makes ...

Shotgun Proteomics Sample Processing Automated by an Open-Source Lab Robot

オープンソースのラボロボットによるショットガンプロテオミクスサンプル処理

Mass spectrometry-based shotgun proteomics experiments require multiple sample preparation steps, including enzymatic protein digestion and clean-up, ...

Single-Particle Cryo-EM Data Collection with Stage Tilt using Leginon

レギノンを用いたステージチルトを用いた単粒子クライオ電子顕微鏡データ収集

Single-particle analysis (SPA) by cryo-electron microscopy (cryo-EM) is now a mainstream technique for high-resolution structural biology. Structure ...