Abstract Proteomic workflows generate vastly complex peptide mixtures that are analyzed by liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS), creating thousands of spectra, most of which are chimeric and contain fragment ions from more than one peptide. Because of differences in data acquisition strategies such as data-dependent (DDA), data-independent (DIA) or parallel reaction monitoring (PRM), separate software packages employing different analysis concepts are used for peptide identification and quantification, even though the underlying information is principally the same. Here, we introduce CHIMERYS, a novel, spectrum-centric search algorithm designed for the deconvolution of chimeric spectra that unifies proteomic data analysis. Using accurate predictions of peptide retention time, fragment ion intensities and applying regularized linear regression, it explains as much fragment ion intensity as possible with as few peptides as possible. Together with rigorous false discovery rate control, CHIMERYS accurately identifies and quantifies multiple peptides per tandem mass spectrum in DDA, DIA and PRM experiments.

Abstract To understand how cells communicate in the nervous system, it is essential to define their secretome, which is challenging for primary cells because of large cell numbers being required. Here, we miniaturized secretome analysis by developing the high-performance secretome-protein-enrichment-with-click-sugars method (hiSPECS). To demonstrate its broad utility, hiSPECS was used to identify the secretory response of brain slices upon LPS-induced neuroinflammation and to establish the cell type-resolved mouse brain secretome resource using primary astrocytes, microglia, neurons and oligodendrocytes. This resource allowed mapping the cellular origin of CSF proteins and revealed that an unexpectedly high number of secreted proteins in vitro and in vivo are proteolytically-cleaved membrane protein ectodomains. Two examples are neuronally secreted ADAM22 and CD200, which we identified as substrates of the Alzheimer-linked protease BACE1. hiSPECS and the brain secretome resource can be widely exploited to systematically study protein secretion, brain function and to identify cell type-specific biomarkers for CNS diseases.

Abstract Substantial efforts are underway that aim to deepen our understanding of human brain morphology, structure and function using high-resolution imaging as well has high-content molecular profiling technologies. The current work adds to these efforts by providing a comprehensive and quantitative protein expression map of 13 anatomically distinct brain regions covering more than 10,000 proteins. This was enabled by the optimization, characterization and implementation of a high-sensitivity and high-throughput micro-flow liquid chromatography timsTOF tandem mass spectrometry system (LC-MS/MS) capable of analyzing >2,000 consecutive samples prepared from formalin fixed paraffin embedded (FFPE) material. Analysis of this proteomic resource highlighted e.g. brain region-enriched protein expression patterns and functional protein classes, protein localization differences between brain regions and individual protein markers for specific brain regions. To facilitate access to and ease further mining of the data by the scientific community, all data can be explored online in a purpose-built Shiny App ( https://brain-region-atlas.proteomics.ls.tum.de ).

A disintegrin and metalloprotease 10 (ADAM10) is essential for embryonic development and impacts on diseases such as cancer, Alzheimer's and inflammatory diseases. ADAM10 is a molecular scissor that proteolytically cleaves the extracellular region from over 100 substrates, including Notch, amyloid precursor protein, cadherins, growth factors and chemokines. ADAM10 was recently proposed to function as six distinct scissors with different substrates, depending on its association with one of six regulatory tetraspanins, termed TspanC8s. However, it remains unclear to what degree ADAM10 function is critically dependent on a TspanC8 partner. To address this, we generated the first monoclonal antibodies to Tspan15 as a model TspanC8. These were used to show that ADAM10 is the principal Tspan15-interacting protein, that Tspan15 expression requires ADAM10 in cell lines and primary cells, and that a synthetic ADAM10/Tspan15 fusion protein is a functional scissor. Together these findings suggest that ADAM10 exists as an intimate ADAM10/TspanC8 scissor complex.

Proteome profiling of formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) specimens has gained traction for the analysis of cancer tissue for the discovery of molecular biomarkers. However, reports so far focused on single cancer entities, comprised relatively few cases and did not assess the long-term performance of experimental workflows. Here, we did so by analyzing 1,220 tumors from six cancer entities processed over the course of three years. Key findings include the need for a new normalization method ensuring equal and reproducible sample loading for LC-MS/MS analysis across cohorts, showing that tumors can, on average, be profiled to a depth of >4,000 proteins and discovering that current software fails to process such large data sets. We report the first comprehensive pan-cancer proteome expression resource for FFPE material comprising 11,000 proteins which is of immediate utility to the scientific community by way of a web resource. It enables a range of analysis including quantitative comparisons of proteins between patients or cohorts or the discovery of protein fingerprints representing the tissue of origin, or proteins enriched in certain cancer entities.

Abstract Objective The metalloprotease ADAM17 (also called TACE) plays fundamental roles in homeostasis by shedding key signaling molecules from the cell surface. Although its importance for the immune system and epithelial tissues is well-documented, little is known about the role of ADAM17 in metabolic homeostasis. The purpose of this study was to determine the impact of ADAM17 expression, specifically in adipose tissues, on metabolic homeostasis. Methods We used histopathology, molecular, proteomic, transcriptomic, in vivo integrative physiological and ex vivo biochemical approaches to determine the impact of adipose tissue-specific deletion of ADAM17 upon adipocyte and whole organism metabolic physiology. Results ADAM17 adipoq-creΔ/Δ mice exhibited a hypermetabolic phenotype characterized by elevated energy consumption and increased levels of adipocyte thermogenic gene expression. On a high fat diet, these mice were more thermogenic, while exhibiting elevated expression levels of genes associated with lipid oxidation and lipolysis. This hypermetabolic phenotype protected mutant mice from obesogenic challenge, limiting weight gain, hepatosteatosis and insulin resistance. Activation of beta-adrenoceptors by the neurotransmitter norepinephrine, a key regulator of adipocyte physiology, triggered the shedding of ADAM17 substrates, and regulated ADAM17 expression at the mRNA and protein levels, hence identifying a functional connection between thermogenic licensing and the regulation of ADAM17. Proteomic studies identified Semaphorin 4B (SEMA4B), as a novel ADAM17-shed adipokine, whose expression is regulated by physiological thermogenic cues that acts to dampen thermogenic responses in adipocytes. Transcriptomic data showed that cleaved SEMA4B acts in an autocrine manner in brown adipocytes to dampen the expression of genes involved in thermogenesis, adipogenesis, lipid uptake, storage and catabolism. Conclusion Our findings identify a novel ADAM17-dependent axis, regulated by beta-adrenoceptors and mediated by the ADAM17-cleaved form of SEMA4B, that may act to limit uncontrolled energy depletion during thermogenesis.