We are grateful to Hannah Kleinschmidt for excellent technical support. This paper was funded by the Open Access support program of the Deutsche Forschungsgemeinschaft and the publication fund of the Georg August Universita&#776;t Go&#776;ttingen.

<ol>
	<li>Seng, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Ongoing+revolution+in+bacteriology:+routine+identification+of+bacteria+by+matrix-assisted+laser+desorption+ionization+time-of-flight+mass+spectrometry.">Ongoing revolution in bacteriology: routine identification of bacteria by matrix-assisted laser desorption ionization time-of-flight mass spectrometry.</a> Clin Infect Dis. 49 (4), 543-551 (2009).</li><li>Bader, O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=MALDI-TOF-MS-based+species+identification+and+typing+approaches+in+medical+mycology.">MALDI-TOF-MS-based species identification and typing approaches in medical mycology.</a> Proteomics. 13 (5), 788-799 (2013).</li><li>Sandrin, T. R., Goldstein, J. 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The authors have nothing to disclose.

MSPP 방식의 설립에서 가장 중요한 단계는 바이오 마커 이온 정체성의 명확한 유전 적 결정이다. 그것은 틀림없이 바이오 마커를 식별 할 수 없다면, 이것은 반응식 13에서 제외한다. C. jejuni와의 SSP. doylei 방식은 14 개 바이오 마커 이온을 포함한다. 이 5 이하 C. 비교입니다 검출 가능한 C. 사이 jejuni와의 SSP. jejuni와 MSPP 방식 (13) 국지적 가장 큰 차이 jejuni와 SSP. jejuni와와 C. jejuni와의 SSP. doylei 바이오 마커는 L31 (-M) 및 L35 (-M) (13)의 경우에는 아미노 - 말단 메티오닌의 번역 후 제거했다. C. 시험에 도시 된 바와 같이 jejuni와 SSP. doylei 모음을 분리, MSPP는 모두 일곱 가지 MLST 시퀀스 유형을 구별 할 수 있었다. 이 모든 테스트를 분리 특정 MSPP의 sequ를 지배한다는 것을 의미줬어 유형입니다. 또한, MSPP는 C. 사이의 종 분화 할 수 있습니다 jejuni와 SSP. jejuni와와 C. jejuni와의 SSP. doylei. 일반적으로 판별 할 가능성이 낮은 MLST 같은 DNA 서열 기반의 방법에 비교하여 MSPP 이하 균주 수준에서 분리. 잘 확립 이성체 데이터베이스 가정 세균 균주의 하위 유형은 DNA 서열 분석 방법 (4) (13)에 비해 훨씬 더 빠르고 훨씬 더 저렴하다. 이러한 주성분 분석 (PCA) 4, 10, 28 또는 이진 피크의 매칭의 비교 결과 수학 행렬 UPGMA 분석 프로파일 (29) (30)를 사용하는 것과 ICMS - 스펙트럼 계층 클러스터링 방법에 비해 MSPP의 가장 큰 장점 높은 고유 재현성이다. 동안 서로 다른 cultur 등 다양한 문화 조건E 매질 다른 한천 전하 상이한 배양 온도 및 다른 배양 기간이 크게 PCA에 의해 계산 된 관계에 영향을 phyloproteomic 그들은 MSPP 관계 추론 6,13- 영향을 미치지 않는다. 재현성이 주된 이유는 일반적으로 (13)의 피크 강도와 질량 스펙트럼의 품질의 독립이다. 분리의 질량 스펙트럼의 피크 MSPP 관련 의심 할 나위 식별 할 수없는 경우, 다시 개별 분리의 질량 스펙트럼을 기록 할 필요가있다. MSPP 방법은 모든 미생물 종 원칙적으로 적응 될 수있다. 특히, 클로스 트리 디움 디피, 대장균, 황색 포도상 구균, 살모넬라 엔테 SSP. 엔테 같은 임상 관련 미생물 종의 하위 유형은 미래의 잠재적 응용 프로그램입니다. 독성 인자 또는 저항성 유전자의 발현이 phyl과 연관 있다면oproteomic 관계, MSPP는 일상적인 임상 진단에서 혁신적인 도구가 될 수 있습니다. 이에 피크 검출 및 MSPP 방식에 포함되는 바이오 마커 이온의 수의 수는 잠재적 특히 진균 (31)의 경우에는, 특정 추출 및 / 또는 용해 프로토콜을 사용함으로써 증가 될 수있다. 최근에 사용 MALDI-TOF 기술은 주로 만 매우 풍부한 리보솜 단백질을 검출 할 수있다. 이 매우 풍부한 단백질은 질량 스펙트럼에서 독성 요인으로 거의 모든 다른 작은 단백질을 방해. 작은 단백질 ESI-TOF-MS (비행 질량 분석의 전자 분무 이온화 시간) 및 HPLC (고성능 액체 크로마토 그래피) (32)을 연결함으로써 검출 될 수있다. 그러나 현재이 방법은 너무 노동과 큰 분리 집단의 특성에 집중 비용이다.

지난 십년 동안, 매트릭스 보조 레이저 탈착 이온화 비행 시간 형 질량 분석계 (MALDI-TOF MS)가 임상 미생물학 1,2 미생물 속과 종의 식별을위한 높은 값의 표준 방법으로 진행 하였다. 종 식별은 그대로 세포 또는 세포 용 해물의 작은 단백질 지문의 기록에 기초한다. 일상적인 임상 미생물에서 사용되는 질량 분석 장치의 일반적인 질량 범위는 2-20 kDa 이상이다. 또한, 결과적인 스펙트럼은 다음 종의 균주 및 아종 이하 레벨 3을 구별하는데 사용될 수있다. 초기 선구적인 연구는 캄 필로 박터 jejuni와 4 균주의 특정 하위 그룹, 클로스 트리 디움 디피 5, 살모넬라 엔테 SSP에 대한 특정 바이오 마커 이온을 확인했다. 엔테의 혈청 형 Typhi (6), 황색 포도상 구균 7-9, 및 E12 - scherichia 10 대장균. 대립 유전자 아형에 해당하는 여러 변수 바이오 마커 대중의 조합은 더 깊은 하위 유형에 대한 옵션을 제공합니다. 이전에, 우리는 성공적으로 C.에 질량 분석 기반 phyloproteomics (MSPP)라는 의미와 재현 phyloproteomic 관계로 대량 프로필에서 이러한 변화를 변환하는 방법을 구현 jejuni와의 SSP. jejuni와 격리 컬렉션 13. MSPP는 multilocus 시퀀스 입력 (MLST)과 같은 DNA 서열을 기초 subtyping이 기술에 질량 분석 당량 사용할 수있다. 캄 필로 박터 종은 세균성 위장염의 주요 원인 전세계 14, 15이다. 캄 필로 박터 감염 후 후유증의 결과, 즉, 길랑 바레 증후군, 반응성 관절염 및 염증성 장 질환 (16)를 발생할 수있다. 감염의 주요 소스는닭, 칠면조, 돼지, 소, 양, 오리, 우유, 표면의 물 (15), (17)로부터 오염 된 가축의 고기. 따라서, 식품 안전의 맥락에서 일정한 역학 감시 연구가 필요하다. MLST는 캄 필로 박터 종 (18)에 대한 분자 입력의 &quot;황금 표준&quot;입니다. MLST 방법을 기반으로 생거 시퀀싱은 노동 집약적, 시간과 상대적으로 고가이기 때문에, MLST 입력은 상대적으로 작은 분리 집단에 제한됩니다. 따라서, 저렴하고 빠른 하위 유형의 방법이 필요하다. 이 필요 MSPP 같은 질량 분석 방법에 의해 충족 될 수있다. 이 논문은 캄 필로 박터 jejuni와 SSP의 컬렉션을 사용하여 MSPP-입력에 대한 자세한 프로토콜을 제시한다. doylei 분리 및 MLST와 잠재력의 비교.

<table><tbody><tr><td>acetonitrile</td><td>Sigma-Aldrich, Taufkirchen, Germany</td><td>34967</td><td></td></tr><tr><td>Autoflex III TOF/TOF 200 system</td><td>Bruker Daltonics, Bremen, Germany</td><td>GT02554 G201</td><td>Mass spectrometer</td></tr><tr><td>bacterial test standard BTS</td><td>Bruker Daltonics, Bremen, Germany</td><td>604537</td><td></td></tr><tr><td>BioTools 3.2 SR1</td><td>Bruker Daltonics, Bremen, Germany</td><td>263564</td><td>Software Package</td></tr><tr><td>Bruker IVD Bakterial Test Standard</td><td>Bruker Daltonics, Bremen, Germany</td><td>8290190</td><td>5 tubes</td></tr><tr><td>&lt;em&gt;Campylobacter jejuni&lt;/em&gt; subsp. &lt;em&gt;doylei&lt;/em&gt; isolate&amp;nbsp;</td><td>Belgium coordinated collection of microorganisms/Laboratory of Microbiology UGent BCCM/LMG Ghent, Belgium</td><td>LMG8843</td><td>ATCC 49349;IMVS 1141;NCTC 11951;strain 093</td></tr><tr><td>&lt;em&gt;Campylobacter jejuni&lt;/em&gt; subsp. &lt;em&gt;doylei&lt;/em&gt; isolate&amp;nbsp;</td><td>Belgium coordinated collection of microorganisms/Laboratory of Microbiology UGent BCCM/LMG Ghent, Belgium</td><td>LMG9143</td><td>Goossens Z90</td></tr><tr><td>&lt;em&gt;Campylobacter jejuni&lt;/em&gt; subsp. &lt;em&gt;doylei&lt;/em&gt; isolate&amp;nbsp;</td><td>Belgium coordinated collection of microorganisms/Laboratory of Microbiology UGent BCCM/LMG Ghent, Belgium</td><td>LMG7790</td><td>ATCC 49350;CCUG 18265;Kasper 71;LMG 8219;NCTC 11847</td></tr><tr><td>&lt;em&gt;Campylobacter jejuni&lt;/em&gt; subsp. &lt;em&gt;doylei&lt;/em&gt; isolate&amp;nbsp;</td><td>Belgium coordinated collection of microorganisms/Laboratory of Microbiology UGent BCCM/LMG Ghent, Belgium</td><td>LMG9243</td><td>Goossens N130</td></tr><tr><td>&lt;em&gt;Campylobacter jejuni&lt;/em&gt; subsp. &lt;em&gt;doylei&lt;/em&gt; isolate&amp;nbsp;</td><td>Belgium coordinated collection of microorganisms/Laboratory of Microbiology UGent BCCM/LMG Ghent, Belgium</td><td>LMG8871</td><td>NCTC A603/87</td></tr><tr><td>&lt;em&gt;Campylobacter jejuni&lt;/em&gt; subsp. &lt;em&gt;doylei&lt;/em&gt; isolate&amp;nbsp;</td><td>Belgium coordinated collection of microorganisms/Laboratory of Microbiology UGent BCCM/LMG Ghent, Belgium</td><td>LMG9255</td><td>Goossens B538</td></tr><tr><td>&lt;em&gt;Campylobacter jejuni&lt;/em&gt; subsp. &lt;em&gt;doylei&lt;/em&gt; isolate&amp;nbsp;</td><td>Belgium coordinated collection of microorganisms/Laboratory of Microbiology UGent BCCM/LMG Ghent, Belgium</td><td>LMG8870</td><td>NCTC A613/87</td></tr><tr><td>Columbia agar base&amp;nbsp;</td><td>Merck, Darmstadt, Germany</td><td>1.10455 .0500</td><td>500 g</td></tr><tr><td>Compass for FlexSeries 1.2 SR1</td><td>Bruker Daltonics, Bremen, Germany</td><td>251419</td><td>Software Package</td></tr><tr><td>defibrinated sheep blood&amp;nbsp;</td><td>Oxoid Deutschland GmbH, Wesel, Germany</td><td>SR0051</td><td></td></tr><tr><td>ethanol</td><td>Sigma-Aldrich, Taufkirchen, Germany</td><td>02854 Fluka</td><td></td></tr><tr><td>formic acid</td><td>Sigma-Aldrich, Taufkirchen, Germany</td><td>F0507</td><td></td></tr><tr><td>HCCA matrix</td><td>Bruker Daltonics, Bremen, Germany</td><td>604531</td><td></td></tr><tr><td>Kimwipes paper tissue</td><td>Kimtech Science via Sigma-Aldrich, Taufkirchen, Germany</td><td>Z188956</td><td></td></tr><tr><td>MALDI Biotyper 2.0</td><td>Bruker Daltonics, Bremen, Germany</td><td>259935</td><td>Software Package</td></tr><tr><td>Mast Cryobank vials</td><td>Mast Diagnostica, Reinfeld, Germany</td><td>CRYO/B</td><td></td></tr><tr><td>MSP 96 polished steel target</td><td>Bruker Daltonics, Bremen, Germany</td><td>224989</td><td></td></tr><tr><td>QIAamp DNA Mini Kit&amp;nbsp;</td><td>Qiagen, Hilden, Germany</td><td>51304</td><td></td></tr><tr><td>recombinant human insulin</td><td>Sigma-Aldrich, Taufkirchen, Germany</td><td>I2643</td><td></td></tr><tr><td>trifluoroacetic acid</td><td>Sigma-Aldrich, Taufkirchen, Germany</td><td>T6508</td><td></td></tr><tr><td>water, molecular biology-grade</td><td>Sigma-Aldrich, Taufkirchen, Germany</td><td>W4502</td><td></td></tr></tbody></table>

subtyping of campylobacter jejuni ssp. doylei isolates using mass spectrometry-based phyloproteomics (mspp)

MALDI-TOF MS는 종 및 아종 수준 그러나 심지어 아래 균주 수준에서뿐만 아니라 일부 박테리아를 차별화 할 수있는 가능성을 제공한다. 검출 가능한 바이오 마커의 대립 이온 이성체 분리는 특정 질량 변화 될. 질량 분석 기반 phyloproteomics (MSPP)를 참조 균주 염기 서열을 게놈에 비해 분리 특정 질량 변화에서 phyloproteomic 관계의 공제를 허용하는 방식으로 질량 분석 검출 바이오 마커의 질량을 결합하는 새로운 기술이다. 추론 된 아미노산 서열은 MSPP 기반 dendrograms을 계산하는 데 사용된다. 여기서 우리는 캄 필로 박터 jejuni와의 SSP를 입력하여 MSPP의 흐름을 설명합니다. 일곱 균주의 분리 수집을 doylei. 모든 일곱 균주는 유전 적 다양성을 보여 인간의 기원과 multilocus 시퀀스 입력 (MLST)의했다. MSPP-입력 충분히 자신의 PHY를 반영 일곱 가지 MSPP 시퀀스 유형의 결과logenetic 관계. C. jejuni와는 SSP. MSPP 방식은 2 ~ 11 kDa의 질량 범위에서 14 개 바이오 마커 이온, 주로 리보솜 단백질을 포함 doylei. MSPP 원칙적으로, 확장 된 질량 범위와 다른 질량 분석 플랫폼에 적용 할 수있다. 따라서,이 기술은 변형 된 미생물 레벨 입력을위한 유용한 도구가 될 가능성이있다.

이전에, 우리는 성공적으로 C.에 대한 MSPP 체계를 확립 jejuni와의 SSP. 13 jejuni와. 여기서, 우리는 C. 형제를 아종하는 방법을 확장하는 목적 jejuni와의 SSP. doylei. 이 특정 설정에서 일곱 C. jejuni와의 SSP. doylei 분리는 / 연구소 미생물학 UGent BCCM / LMG 겐트, 벨기에의 미생물의 벨기에 컬렉션에서 획득 하였다. 우리의 분석에 사용 된 모든 일곱 분리는 인간의 기원이었다. 설사가 기준으로 봉사와 게놈 염기 서열을 변형 ATCC 49349 (8843 LMG)는 원래 2 세의 호주 아이의 대변에서 분리. LMG 9143, LMG 9243 및 LMG 9255 어린이 설사 고통과 벨기에 브뤼셀에 살고의 대변에서 분리; 컬렉션에서 여섯 추가 균주를 사용할 수 있었다 독일에서 개인의 위 생검 샘플에서 분리 LMG 7790 (ATCC 49350); 및 LMG 8870 (NCTC A613 / 87)뿐만 아니라 LMG (8)871 (NCTC A603 / 87), 두 남 아프리카 어린이 그린 다른 혈액 샘플에서 격리. 모든 C. jejuni와 SSP. doylei 균주 cryobank 축적량 갓 호기성 조건 (5 % O하에 37 ℃에서 48 시간 동안 5 % 양 혈액 배양 보충 컬럼비아 아가베이스를 이용하여 각각의 분석을 위해 해동 배양으로서 -80 ° C에서 저장 하였다 이 10 % CO 2, 85 % N 2). C. MSPP위한 기술의 확립 대조적 jejuni와의 SSP. jejuni와 13가 큰 순서 컬렉션에서 파생 된 이소 데이터베이스의 방법을 기반으로 할 수 없었습니다. 단 하나의 C. jejuni와 SSP. rMLST 항목이 데이터베이스에 존재 doylei, 이는 기준 C. 변형에 대응 jejuni와의 SSP. doylei ATCC 49349 (27). 따라서 각 바이오마커 질량 시프트 C. 균주에 비해 검출 jejuni와의 SSP. ATCC 49349 doylei는 새로운 기능 이소 데이터베이스 항목 및 생거 시퀀싱에 의해 재확인 될 필요가 있었다. 얻어진 C.의 다양성을 분석 jejuni와 SSP. doylei 분리, MLST 수행하고 칠을 포함하는 MLST 기반 UPGMA - dendrogram은은 C.를 검토 jejuni와 SSP. doylei 분리 및 C. jejuni와 SSP. 외집단 계산 (그림 1)과 같은 jejuni와 변형 81-176. 각 C. jejuni와의 SSP. doylei 분리는 두 개의 하위 클러스터에 떨어지는 다른 MLST 시퀀스 종류를 지배했습니다. C. 나머지에 비해 변형 LMG7790 최장 거리 계통 있었다 jejuni와 SSP. doylei 분리. C. 기형의 MALDI-TOF 질량 기준 스펙트럼 jejuni와의 SSP. doylei </em&gt;의 ATCC 49349를 기준 스펙트럼 (도 2)을 산출 분자 질량의 비교에 의해 식별 될 수있다 (14) 단독으로 하전 된 이온 바이오 마커를 함유 하였다. 152,939,117, S20-M, 및 S15-M (그림 3) | 컬렉션 내에서 다양한 이성체는 L32-M, L33, 병사에 의해 암호화 된 가상의 단백질을 검출 하였다. 바이오 마커 이온에 할당 된 나머지 대중은 테스트 C에서 불변이었다 jejuni와 SSP. doylei 분리. 질량 변화에 대응하는 아미노산 치환뿐만 아니라 PCR 증폭 및 4에는 모든 바이오 마커 이온의 아미노산 서열은 MSPP 방식에 포함되는 표 3. 표에 표시된 프라이머를 이용하여 특정 유전자의 생거 시퀀싱에 의해 확인되었다 검출 된 대립 유전자 이성체. MSPP 기반 phyloproteomic UPGMA-트리 (도 4)가 동일한 일곱 C. 계산 된 jejuni와 SSP. doylei 분리 및 C. jejuni와의 SSP. 기준 균주에서의 분자량의 순서로 14 개의 바이오 마커 이온 연결된 아미노산 서열을 사용하여 외집단 jejuni와 같은 변형 81-176. 각 분리 개별 MSPP 시퀀스 유형을 나타낸다. 얻어진 phyloproteomic 관계는 MLST의 C.에 의해 얻어진 것과 완전히 동일하지했지만 jejuni와의 SSP. doylei은 다시 두 개의 하위 클러스터에 배치 분리합니다. 첫 번째 서브 클러스터는 LMG 8843, LMG 8870 및 LMG 9243, LMG 9255에 의해 제 2, LMG 9143에 의해 형성되었다, LMG 8871 및 MLST 분석으로 알 수있는 바와 같이 LMG 7790.는 분리 LMG7790는 MSPP-에서 가장 긴 phyloproteomic 거리를 보여 주었다 분석. <img alt="그림 1" src="/files/ftp_upload/54165/54165fig1.jpg" /> 그림 1 : MLST - 바SED 계통 UPGMA 나무. 균형 MLST 기반 UPGMA - dendrogram은 일곱 C.로 구성 jejuni와 SSP. doylei 분리 및 C. jejuni와의 SSP. jejuni와 변형 81-176. 스트레인 색상 코드 : LMG 8843 (검정), (회색) LMG 8870, LMG 9243 (파란색), LMG 9255 (청록색), LMG 9143 (녹색) 및 (핑크) LMG 8871, LMG 7790 (노란색), 및 81- 176 (흰색). MLST - 시퀀스 유형은 각각 분리의 이름 뒤에 설명한다. 모든 C. jejuni와 SSP. doylei는 격리 다른 MLST 시퀀스 유형에 속한다. X 축은 결합 거리를 나타낸다. 스트레인 LMG 7790은 나머지 6 균주에 비해 가장 긴 계통의 거리를 보여줍니다. 균주 LMG 8843, LMG 8870 및 LMG 9243뿐만 아니라 LMG 9255, LMG 9143 및 LMG C. 내 8871 양식 두 개의 서로 다른 하위 클러스터 jejuni와의 SSP. doylei 클러스터입니다. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/54165/54165fig1large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> </A&gt; <img alt="그림 2" src="/files/ftp_upload/54165/54165fig2.jpg" /> 그림 2 : C.의 게놈 상관 관계의 임시 할당 jejuni와 SSP. doylei 관찰 된 바이오 마커 대중에게 ATCC 49349 (LMG 8843). C의 전체 게놈 시퀀스에서 예측 개의 ORF의 계산 된 질량 (평균 동위 원소 조성)을 바탕으로 jejuni와 SSP. ATCC 49349 균주를 doylei, 바이오 마커 대중은 코딩 서열 해당 단백질에 할당되었다. 그러나, 측정 범위 내에서, 바이오 마커 리보솜 소단위의 L31에 대한 질량 (MW = 7315 다), S17 (MW = 9549 다) 및 S18 (MW = 10,285 다)뿐만 아니라 역 methioninated 이성체 (삽입 m / z = 7,000-7,200 다)를 명확하게 할당 할 수 없습니다. 따라서, L31, S17 및 S18은 C.에 포함되지 않았다 jejuni와는 SSP. MSPP 방식을 doylei. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/54165/54165fig2large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> <img alt="그림 3" src="/files/ftp_upload/54165/54165fig3.jpg" /> 그림 3 : C.의 특정 바이오 마커의 질량 피크 jejuni와는 SSP. MSPP 방식을 doylei. 각 패널에서 질량 스펙트럼을 모두 일곱 C. 시험의 . MSPP 특정 유형에 대응 jejuni와는 SSP doylei 균주 (도 1에서 컬러 코드)에 의한 대립 이성체 바이오 마커 질량 변화를 나타 내기 위해 중첩 된 (A) L36 + H +; (B) L34 + H +; (C) L32-M + H +를; (D </strong&gt;) L33 + H +; (E) S14-M + H +; (F) + H + L29, L28-M + H +, 및 L35-M + H +; (G) L24-M + H +; (H) GI | 152,939,117 + H +; (I) L27-M + H +; (J) S20-M + H +; (K) S15-M + H의 +; (L) S19-M + H +; (M) 리보솜 단백질 S18의 변수 잠재적 인 바이오 마커의 피크를 가리는 강렬한 질량; (N) S20-M + 2H +; (O) L15-M + 2H +; X 축 : 질량 [다] · 전하 1의 비율로, 규모 (200) 다. Y 축 : 강도 [임의의 단위는, 스펙트럼은 개별적으로 낮은 강도 피크의 더 나은 시각화를위한 비교 가능한 노이즈 레벨로 조정 하였다. 리보솜 서브 유닛의 이름 뒤에 &quot;-M&quot;이 드 methioninated 이소을 나타냅니다. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/54165/54165fig3large.jpg" target="_blank">그녀를 클릭하세요</a>전자는이 그림의 더 큰 버전을 볼 수 있습니다. <img alt="그림 4" src="/files/ftp_upload/54165/54165fig4.jpg" /> 그림 4 :. MSPP 기반 phyloproteomic UPGMA 나무 도시 된 phyloproteomic UPGMA 나무는 같은 일곱 C. 포함 jejuni와 SSP. doylei 분리 및 C. jejuni와 SSP. 그림 1과 jejuni와 변형 81-176. 착색 자리 (그림 1과 색상 코드)는 각 변형을 나타냅니다. 보다 나은 비교를 위해 분리는 MLST 기반 나무로부터 얻어진 순이었다 입력 순서로 배열된다. dendrogram은 아래 축이 결합 거리를 나타낸다. 얻어진 phyloproteomic 관계가 계통 MLST 기반 트리 완전히 동일하지 않지만, 글로벌 사진 비교입니다. 인구는 두 그룹으로 분할 : 세 가지가 LMG 8843, LMG 8870 및 LMG 9243 양식 한 clust 분리어, LMG 9255 동안, LMG 9143, LMG 8871 및 LMG 7790 양식 두 번째 클러스터. 이 클러스터 LMG 7790이 서브 클러스터의 LMG 내 LMG 9255, LMG 9143 및 LMG 8871. 의해 형성된 서브 클러스터에 비해 긴 phyloproteomic 거리를 나타낸다 내에 9143에도 각각 나타낸다 분리 MSPP-방법을 사용하지만 LMG 9255. 관련 위치 스위치 개인 MSSP 시퀀스 유형. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/54165/54165fig4large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> 표 1 : C. 모든 주석의 ORF의 계산 된 질량 jejuni와의 SSP는. ATCC 49349 균주를 doylei. 목록을 C로 인코딩 된 각 단백질의 모든 계산 된 모노 이소 토픽 분자량의 jejuni와의 SSP. ATCC 493 doylei49 게놈. ExPASy 정보학 리소스 포털 특정 분자 질량의 계산에 사용 하였다. 열 B는 C가 드 methioninated 이성체를 나열 열 반면 methioninated 이소을 보여줍니다. 바이오 마커의 질량은 C.에 포함 jejuni와의 SSP. doylei MSPP 방식은 빨간색으로 강조 표시됩니다. 주 : 바이오 마커 단백질 L36는 C.의 게놈 서열에 주석되지 jejuni와는 SSP. ATCC49349을 doylei. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/54165/Table1_calculated_masses.xlsx" target="_blank">이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.</a> 표 2. 인해 하나의 SNP에 대한 아미노산 변화에 의한 질량 변화는 모든 잠재적 인 단일 염기 다형성은 표준 유전자 코드를 사용하여 생성 된 아미노산 교환을 확인 하였다. 모든 침묵 돌연변이는 폐기하고, nonsynonymous 돌연변이는 resu과 함께 컴파일질량 변화 lting. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/54165/Table2_mass_changes.xlsx" target="_blank">이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.</a> 표 3 : C의 순서에 사용되는 올리고 뉴클레오티드 프라이머 jejuni와 SSP. MSPP-계획에 포함 된 유전자를 doylei <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/54165/Table3_Cjd_MSPP_Primer02.xlsx" target="_blank">이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.</a> 표 4 : 모든 이성체의 개요는 C.에 포함 jejuni와 SSP. MSPP-방식을 doylei.이 표는 모든 바이오 마커 이온은 C.에 포함 jejuni와의 SSP. MSPP 사우스 캐롤라이나 doylei헴. 참조 균주 ATCC 49349의 아미노산 서열은 완전하게 설명한다. 더 검출 동종를 들어, 특정 아미노산 치환이 나열됩니다. 아미노산 번호는 항상 개시 메티오닌을 포함하고; 질량 분석기가 없음을 표시하는 경우, 그것은 괄호 (M)로 작성되었습니다. 각 이소 분자량의 경우, 질량 차이가 표시되는 이소 데이터 세트 내에서 변형 ATCC에게 49,349 이성체 및 주파수를 참조. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/54165/Table4_MSPP_Cjd-isoforms_V03.xlsx" target="_blank">이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.</a>

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Subtyping of Campylobacter jejuni ssp. doylei Isolates Using Mass Spectrometry-based PhyloProteomics MSPP

질량 분석 기반 phyloproteomics (MSPP)는 캄 필로 박터 jejuni와 SSP의 모음을 입력하는 데 사용되었다. doylei는 multilocus 시퀀스 입력 (MLST)에 비해 변형 수준에서 분리합니다.

의 하위 유형<em&gt; 캄 필로 박터 jejuni와</em&gt; SSP.<em&gt; doylei</em&gt;은 질량 분석 기반 PhyloProteomics를 사용하여 분리 (MSPP)

MALDI-TOF MS offers the possibility to differentiate some bacteria not only at the species and subspecies level but even below, at the strain level. ...

subtyping-campylobacter-jejuni-ssp-doylei-isolates-using-mass

Nanyang Technological University

Research

JoVE Journal

Genetics

Subtyping of Campylobacter jejuni ssp. doylei Isolates Using Mass Spectrometry-based PhyloProteomics (MSPP)

8.5K 조회수.  Universitätsmedizin Göttingen.  질량 분석 기반 phyloproteomics (MSPP)는 캄 필로 박터 jejuni와 SSP의 모음을 입력하는 데 사용되었다. doylei는 multilocus 시퀀스 입력 (MLST)에 비해 변형 수준에서 분리합니다. 

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An Aquatic Microbial Metaproteomics Workflow: From Cells to Tryptic Peptides Suitable for Tandem Mass Spectrometry-based Analysis

Meta-omic technologies such as metagenomics, metatranscriptomics and metaproteomics can aid in the understanding of microbial community structure and metabolism. Although powerful, metagenomics alone can only elucidate functional potential. On the other hand, metaproteomics enables the description of the expressed in situ metabolism and function of a community. Here we describe a protocol for cell lysis, protein and DNA isolation, as well as peptide digestion and extraction from marine microbial cells collected on a cartridge filter unit (such as the Sterivex filter unit) and preserved in an RNA stabilization solution (like RNAlater). In mass spectrometry-based proteomics studies, the identification of peptides and proteins is performed by comparing peptide tandem mass spectra to a database of translated nucleotide sequences. Including the metagenome of a sample in the search database increases the number of peptides and proteins that can be identified from the mass spectra. Hence, in this protocol DNA is isolated from the same filter, which can be used subsequently for metagenomic analysis.

This protocol is for the extraction and concentration of protein and DNA from microbial biomass collected from seawater, followed by the generation of tryptic peptides suitable for tandem mass spectrometry-based proteomic analysis.

수생 미생물 Metaproteomics 워크 플로우 : 탠덤 질량 분석 기반 분석에 적합 트립신 펩티드로 세포

Meta-omic technologies such as metagenomics, metatranscriptomics and metaproteomics can aid in the understanding of microbial community structure and ...

연구

환경과학

Deep Proteome Profiling by Isobaric Labeling, Extensive Liquid Chromatography, Mass Spectrometry, and Software-assisted Quantification

Many exceptional advances have been made in mass spectrometry (MS)-based proteomics, with particular technical progress in liquid chromatography (LC) coupled to tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) and isobaric labeling multiplexing capacity. Here, we introduce a deep-proteomics profiling protocol that combines 10-plex tandem mass tag (TMT) labeling with an extensive LC/LC-MS/MS platform, and post-MS computational interference correction to accurately quantitate whole proteomes. This protocol includes the following main steps: protein extraction and digestion, TMT labeling, 2-dimensional (2D) LC, high-resolution mass spectrometry, and computational data processing. Quality control steps are included for troubleshooting and evaluating experimental variation. More than 10,000 proteins in mammalian samples can be confidently quantitated with this protocol. This protocol can also be applied to the quantitation of post translational modifications with minor changes. This multiplexed, robust method provides a powerful tool for proteomic analysis in a variety of complex samples, including cell culture, animal tissues, and human clinical specimens.

We present a protocol to accurately quantitate proteins with isobaric labelling, extensive fractionation, bioinformatics tools, and quality control steps in combination with liquid chromatography interfaced to a high-resolution mass spectrometer.

깊은 프로테옴 Isobaric 라벨, 광범위 한 액체 크로마토그래피, 질량 분석 및 소프트웨어 기반 정량화 하 여 프로 파일링

Many exceptional advances have been made in mass spectrometry (MS)-based proteomics, with particular technical progress in liquid chromatography (LC) ...

생화학

Identification of Antibacterial Immunity Proteins in Escherichia coli using MALDI-TOF-TOF-MS/MS and Top-Down Proteomic Analysis

This protocol identifies the immunity proteins of the bactericidal enzymes: colicin E3 and bacteriocin, produced by a pathogenic Escherichia coli strain using antibiotic induction, and identified by MALDI-TOF-TOF tandem mass spectrometry and top-down proteomic analysis with software developed in-house. The immunity protein of colicin E3 (Im3) and the immunity protein of bacteriocin (Im-Bac) were identified from prominent b- and/or y-type fragment ions generated by the polypeptide backbone cleavage (PBC) on the C-terminal side of aspartic acid, glutamic acid, and asparagine residues by the aspartic acid effect fragmentation mechanism. The software rapidly scans in silico protein sequences derived from the whole genome sequencing of the bacterial strain. The software also iteratively removes amino acid residues of a protein sequence in the event that the mature protein sequence is truncated. A single protein sequence possessed mass and fragment ions consistent with those detected for each immunity protein. The candidate sequence was then manually inspected to confirm that all detected fragment ions could be assigned. The N-terminal methionine of Im3 was post-translationally removed, whereas Im-Bac had the complete sequence. In addition, we found that only two or three non-complementary fragment ions formed by PBC are necessary to identify the correct protein sequence. Finally, a promoter (SOS box) was identified upstream of the antibacterial and immunity genes in a plasmid genome of the bacterial strain.

Identification of Antibacterial Immunity Proteins in Escherichia coli using MALDI-TOF-TOF-MS/MS and Top-Down Proteomic Analysis

Here we present a protocol for the rapid identification of proteins produced by genomically sequenced pathogenic bacteria using MALDI-TOF-TOF tandem mass spectrometry and top-down proteomic analysis with software developed in-house. Metastable protein ions fragment because of the aspartic acid effect and this specificity is exploited for protein identification.

MALDI-TOF-TOF-MS/MS 및 하향식 프로테오믹 분석을 사용하여 대장균에 있는 항균 면역 단백질의 식별

This protocol identifies the immunity proteins of the bactericidal enzymes: colicin E3 and bacteriocin, produced by a pathogenic Escherichia coli strain ...

화학

Profiling of Methyltransferases and Other S-adenosyl-L-homocysteine-binding Proteins by Capture Compound Mass Spectrometry (CCMS)

There is a variety of approaches to reduce the complexity of the proteome on the basis of functional small molecule-protein interactions such as affinity chromatography 1 or Activity Based Protein Profiling 2. Trifunctional Capture Compounds (CCs, Figure 1A) 3 are the basis for a generic approach, in which the initial equilibrium-driven interaction between a small molecule probe (the selectivity function, here S-adenosyl-L-homocysteine, SAH, Figure 1A) and target proteins is irreversibly fixed upon photo-crosslinking between an independent photo-activable reactivity function (here a phenylazide) of the CC and the surface of the target proteins. The sorting function (here biotin) serves to isolate the CC - protein conjugates from complex biological mixtures with the help of a solid phase (here streptavidin magnetic beads). Two configurations of the experiments are possible: "off-bead" 4 or the presently described "on-bead" configuration (Figure 1B). The selectivity function may be virtually any small molecule of interest (substrates, inhibitors, drug molecules).
S-Adenosyl-L-methionine (SAM, Figure 1A) is probably, second to ATP, the most widely used cofactor in nature 5, 6. It is used as the major methyl group donor in all living organisms with the chemical reaction being catalyzed by SAM-dependent methyltransferases (MTases), which methylate DNA 7, RNA 8, proteins 9, or small molecules 10. Given the crucial role of methylation reactions in diverse physiological scenarios (gene regulation, epigenetics, metabolism), the profiling of MTases can be expected to become of similar importance in functional proteomics as the profiling of kinases. Analytical tools for their profiling, however, have not been available. We recently introduced a CC with SAH as selectivity group to fill this technological gap (Figure 1A).
SAH, the product of SAM after methyl transfer, is a known general MTase product inhibitor 11. For this reason and because the natural cofactor SAM is used by further enzymes transferring other parts of the cofactor or initiating radical reactions as well as because of its chemical instability 12, SAH is an ideal selectivity function for a CC to target MTases. Here, we report the utility of the SAH-CC and CCMS by profiling MTases and other SAH-binding proteins from the strain DH5&alpha; of Escherichia coli (E. coli), one of the best-characterized prokaryotes, which has served as the preferred model organism in countless biochemical, biological, and biotechnological studies. Photo-activated crosslinking enhances yield and sensitivity of the experiment, and the specificity can be readily tested for in competition experiments using an excess of free SAH.

Profiling of Methyltransferases and Other S-adenosyl-L-homocysteine-binding Proteins by Capture Compound Mass Spectrometry CCMS

Capture Compounds are trifunctional small molecules to reduce the complexity of the proteome by functional reversible small molecule-protein interaction followed by photo-crosslinking and purification. Here we use a Capture Compound with S-adenosyl-L-homocysteine-binding as selectivity function to isolate methyltransferases from an Escherichia coli whole cell lysate and identify them by MS.

Methyltransferases의 프로 파일링 및 기타 S - adenosyl - L</sub캡처 컴파 운드 질량 분광법 (CCMS)에서> - 호모 시스테인 결합 단백질

There is a variety of approaches to reduce the complexity of the proteome on the basis of functional small molecule-protein interactions such as affinity ...

생물학

Identification of Protein Complexes in Escherichia coli using Sequential Peptide Affinity Purification in Combination with Tandem Mass Spectrometry

Since most cellular processes are mediated by macromolecular assemblies, the systematic identification of protein-protein interactions (PPI) and the identification of the subunit composition of multi-protein complexes can provide insight into gene function and enhance understanding of biological systems1, 2. Physical interactions can be mapped with high confidence vialarge-scale isolation and characterization of endogenous protein complexes under near-physiological conditions based on affinity purification of chromosomally-tagged proteins in combination with mass spectrometry (APMS). This approach has been successfully applied in evolutionarily diverse organisms, including yeast, flies, worms, mammalian cells, and bacteria1-6. In particular, we have generated a carboxy-terminal Sequential Peptide Affinity (SPA) dual tagging system for affinity-purifying native protein complexes from cultured gram-negative Escherichia coli, using genetically-tractable host laboratory strains that are well-suited for genome-wide investigations of the fundamental biology and conserved processes of prokaryotes1, 2, 7. Our SPA-tagging system is analogous to the tandem affinity purification method developed originally for yeast8, 9, and consists of a calmodulin binding peptide (CBP) followed by the cleavage site for the highly specific tobacco etch virus (TEV) protease and three copies of the FLAG epitope (3X FLAG), allowing for two consecutive rounds of affinity enrichment. After cassette amplification, sequence-specific linear PCR products encoding the SPA-tag and a selectable marker are integrated and expressed in frame as carboxy-terminal fusions in a DY330 background that is induced to transiently express a highly efficient heterologous bacteriophage lambda recombination system10. Subsequent dual-step purification using calmodulin and anti-FLAG affinity beads enables the highly selective and efficient recovery of even low abundance protein complexes from large-scale cultures. Tandem mass spectrometry is then used to identify the stably co-purifying proteins with high sensitivity (low nanogram detection limits).
Here, we describe detailed step-by-step procedures we commonly use for systematic protein tagging, purification and mass spectrometry-based analysis of soluble protein complexes from E. coli, which can be scaled up and potentially tailored to other bacterial species, including certain opportunistic pathogens that are amenable to recombineering. The resulting physical interactions can often reveal interesting unexpected components and connections suggesting novel mechanistic links. Integration of the PPI data with alternate molecular association data such as genetic (gene-gene) interactions and genomic-context (GC) predictions can facilitate elucidation of the global molecular organization of multi-protein complexes within biological pathways. The networks generated for E. coli can be used to gain insight into the functional architecture of orthologous gene products in other microbes for which functional annotations are currently lacking.

Identification of Protein Complexes in Escherichia coli using Sequential Peptide Affinity Purification in Combination with Tandem Mass Spectrometry

Affinity purification of tagged proteins in combination with mass spectrometry (APMS) is a powerful method for the systematic mapping of protein interaction networks and for investigating the mechanistic basis of biological processes. Here, we describe an optimized sequential peptide affinity (SPA) APMS procedure developed for the bacterium Escherichia coli that can be used to isolate and characterize stable multi-protein complexes to near homogeneity even starting from low copy numbers per cell.

의 단백질 단지의 식별<em&gt; 대장균</em&gt; 직렬 질량 분석법과 함께 순차적 펩타이드의 동질 정화를 사용하여

Since most cellular processes are mediated by macromolecular assemblies, the systematic identification of protein-protein interactions (PPI) and the ...

Label-Free Quantitative Proteomics Workflow for Discovery-Driven Host-Pathogen Interactions

The technological achievements of mass spectrometry (MS)-based quantitative proteomics opens many undiscovered avenues for analyzing an organism&#8217;s global proteome under varying conditions. This powerful strategy applied to the interactions of microbial pathogens with the desired host comprehensively characterizes both perspectives towards infection. Herein, the workflow describes label-free quantification (LFQ) of the infectome of Cryptococcus neoformans, a fungal facultative intracellular pathogen that is the causative agent of the deadly disease cryptococcosis, in the presence of immortalized macrophage cells. The protocol details the proper protein preparation techniques for both pathogen and mammalian cells within a single experiment, resulting in appropriate peptide submission for liquid-chromatography (LC)-MS/MS analysis. The high throughput generic nature of LFQ allows a wide dynamic range of protein identification and quantification, as well as transferability to any host-pathogen infection setting, maintaining extreme sensitivity. The method is optimized to catalogue extensive, unbiased protein abundance profiles of a pathogen within infection-mimicking conditions. Specifically, the method demonstrated here provides essential information on C. neoformans pathogenesis, such as protein production necessary for virulence and identifies critical host proteins responding to microbial invasion.

Here, we present a protocol to profile the interplay between host and pathogen during infection by mass spectrometry-based proteomics. This protocol uses label-free quantification to measure changes in protein abundance of both host (e.g., macrophages) and pathogen (e.g., Cryptococcus neoformans) in a single experiment.

발견 중심의 숙주-병원균 상호 작용을 위한 라벨 프리 정량적 프로테오믹스 워크플로우

The technological achievements of mass spectrometry (MS)-based quantitative proteomics opens many undiscovered avenues for analyzing an organism&#8217;s ...

면역학 및 감염병학

Capture Compound Mass Spectrometry - A Powerful Tool to Identify Novel c-di-GMP Effector Proteins

Considerable progress has been made during the last decade towards the identification and characterization of enzymes involved in the synthesis (diguanylate cyclases) and degradation (phosphodiesterases) of the second messenger c-di-GMP. In contrast, little information is available regarding the molecular mechanisms and cellular components through which this signaling molecule regulates a diverse range of cellular processes. Most of the known effector proteins belong to the PilZ family or are degenerated diguanylate cyclases or phosphodiesterases that have given up on catalysis and have adopted effector function. Thus, to better define the cellular c-di-GMP network in a wide range of bacteria experimental methods are required to identify and validate novel effectors for which reliable in silico predictions fail.
We have recently developed a novel Capture Compound Mass Spectrometry (CCMS) based technology as a powerful tool to biochemically identify and characterize c-di-GMP binding proteins. This technique has previously been reported to be applicable to a wide range of organisms1. Here we give a detailed description of the protocol that we utilize to probe such signaling components. As an example, we use Pseudomonas aeruginosa, an opportunistic pathogen in which c-di-GMP plays a critical role in virulence and biofilm control. CCMS identified 74% (38/51) of the known or predicted components of the c-di-GMP network. This study explains the CCMS procedure in detail, and establishes it as a powerful and versatile tool to identify novel components involved in small molecule signaling.

The ubiquitous second messenger c-di-GMP controls growth and behavior of many bacteria. We have developed a novel Capture Compound Mass Spectrometry based technology to biochemically identify and characterize c-di-GMP binding proteins in virtually any bacterial species.

캡처 복합 질량 분석 - 소설의 C 디 GMP 이펙터 단백질을 식별 할 수있는 강력한 도구

Considerable progress has been made during the last decade towards the identification and characterization of enzymes involved in the synthesis ...

Use of MALDI-TOF Mass Spectrometry and a Custom Database to Characterize Bacteria Indigenous to a Unique Cave Environment (Kartchner Caverns, AZ, USA)

MALDI-TOF mass spectrometry has been shown to be a rapid and reliable tool for identification of bacteria at the genus and species, and in some cases, strain levels. Commercially available and open source software tools have been developed to facilitate identification; however, no universal/standardized data analysis pipeline has been described in the literature. Here, we provide a comprehensive and detailed demonstration of bacterial identification procedures using a MALDI-TOF mass spectrometer. Mass spectra were collected from 15 diverse bacteria isolated from Kartchner Caverns, AZ, USA, and identified by 16S rDNA sequencing. Databases were constructed in BioNumerics 7.1. Follow-up analyses of mass spectra were performed, including cluster analyses, peak matching, and statistical analyses. Identification was performed using blind-coded samples randomly selected from these 15 bacteria. Two identification methods are presented: similarity coefficient-based and biomarker-based methods. Results show that both identification methods can identify the bacteria to the species level.

Use of MALDI-TOF Mass Spectrometry and a Custom Database to Characterize Bacteria Indigenous to a Unique Cave Environment Kartchner Caverns, AZ, USA

This work details procedures for rapid identification of bacteria using MALDI-TOF MS. The identification procedures include spectrum acquisition, database construction, and follow up analyses. Two identification methods, similarity coefficient-based and biomarker-based methods, are presented.

MALDI-TOF 질량 분석 및 사용자 지정 데이터베이스의 사용은 고유 동굴 환경 (Kartchner 동굴, AZ, USA)에 토착 박테리아의 특성을

MALDI-TOF mass spectrometry has been shown to be a rapid and reliable tool for identification of bacteria at the genus and species, and in some cases, ...

<meta charset="utf8"></head><body>Galaxy-Enabled Metaproteomics: 숙주-마이크로바이옴 상호 작용에 대한 통찰력

A Clinical Metaproteomics Workflow Implemented within Galaxy Bioinformatics Platform to Analyze Host-Microbiome Interactions Underlying Human Disease

Clinical metaproteomics reveals host-microbiome interactions underlying diseases. However, challenges to this approach exist. In particular, the characterization of microbial proteins present in low abundance relative to host proteins is difficult. Other significant challenges are attributed to using very large protein sequence databases, which impedes sensitivity and accuracy during peptide and protein identification from mass spectrometry data in addition to retrieving taxonomy and functional annotations and performing statistical analysis. To address these problems, we present an integrated bioinformatics workflow for mass spectrometry-based metaproteomics that combines custom protein sequence database generation, peptide-spectrum match generation and verification, quantification, taxonomic and functional annotations, and statistical analysis. This workflow also offers characterization of human proteins (while prioritizing microbial proteins), thus offering insights into host-microbe dynamics in disease. The tools and workflow are deployed in the Galaxy ecosystem, enabling the development, optimization, and dissemination of these computational resources. We have applied this workflow for metaproteomic analysis of numerous clinical sample types, such as nasopharyngeal swabs and bronchoalveolar lavage fluid. Here, we demonstrate its utility via the analysis of residual fluid from cervical swabs. The complete workflow and accompanying training resources are accessible on the Galaxy Training Network to equip non-experts and experienced researchers with the necessary knowledge and tools to analyze their data.

<meta charset="utf8"></head><body>인간 질병의 기저에 있는 숙주-마이크로바이옴 상호작용을 분석하기 위해 Galaxy Bioinformatics 플랫폼 내에서 구현된 임상 메타단백질체학 워크플로우

Clinical metaproteomics offers insights into the human microbiome and its contributions to disease. We harnessed the computational power of the Galaxy platform to develop a modular bioinformatics workflow that facilitates complex mass spectrometry-based metaproteomic analysis and characterization of diverse clinical sample types relevant to studies of disease.

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수생 미생물 Metaproteomics 워크 플로우 : 탠덤 질량 분석 기반 분석에 적합 트립신 펩티드로 세포

깊은 프로테옴 Isobaric 라벨, 광범위 한 액체 크로마토그래피, 질량 분석 및 소프트웨어 기반 정량화 하 여 프로 파일링

MALDI-TOF-TOF-MS/MS 및 하향식 프로테오믹 분석을 사용하여 대장균에 있는 항균 면역 단백질의 식별

Methyltransferases의 프로 파일링 및 기타 S - adenosyl -_{L - 호모 시스테인 결합 단백질}

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