MC
Michael Cusack
Author with expertise in Mass Spectrometry Techniques
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
3
(100% Open Access)
Cited by:
1,851
h-index:
13
/
i10-index:
14
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Multi-site assessment of the precision and reproducibility of multiple reaction monitoring–based measurements of proteins in plasma

Terri Addona et al.Jun 28, 2009
Although multiple reaction monitoring (MRM) mass spectrometry holds considerable promise for quantifying candidate protein biomarkers in blood, transferability of MRM assays between laboratories has never been shown. Addona et al. assess the reproducibility, dynamic range and limits of detection and quantification of MRM across multiple sites. Verification of candidate biomarkers relies upon specific, quantitative assays optimized for selective detection of target proteins, and is increasingly viewed as a critical step in the discovery pipeline that bridges unbiased biomarker discovery to preclinical validation. Although individual laboratories have demonstrated that multiple reaction monitoring (MRM) coupled with isotope dilution mass spectrometry can quantify candidate protein biomarkers in plasma, reproducibility and transferability of these assays between laboratories have not been demonstrated. We describe a multilaboratory study to assess reproducibility, recovery, linear dynamic range and limits of detection and quantification of multiplexed, MRM-based assays, conducted by NCI-CPTAC. Using common materials and standardized protocols, we demonstrate that these assays can be highly reproducible within and across laboratories and instrument platforms, and are sensitive to low μg/ml protein concentrations in unfractionated plasma. We provide data and benchmarks against which individual laboratories can compare their performance and evaluate new technologies for biomarker verification in plasma.
0

Platform-independent and Label-free Quantitation of Proteomic Data Using MS1 Extracted Ion Chromatograms in Skyline

Birgit Schilling et al.Mar 27, 2012
Despite advances in metabolic and postmetabolic labeling methods for quantitative proteomics, there remains a need for improved label-free approaches. This need is particularly pressing for workflows that incorporate affinity enrichment at the peptide level, where isobaric chemical labels such as isobaric tags for relative and absolute quantitation and tandem mass tags may prove problematic or where stable isotope labeling with amino acids in cell culture labeling cannot be readily applied. Skyline is a freely available, open source software tool for quantitative data processing and proteomic analysis. We expanded the capabilities of Skyline to process ion intensity chromatograms of peptide analytes from full scan mass spectral data (MS1) acquired during HPLC MS/MS proteomic experiments. Moreover, unlike existing programs, Skyline MS1 filtering can be used with mass spectrometers from four major vendors, which allows results to be compared directly across laboratories. The new quantitative and graphical tools now available in Skyline specifically support interrogation of multiple acquisitions for MS1 filtering, including visual inspection of peak picking and both automated and manual integration, key features often lacking in existing software. In addition, Skyline MS1 filtering displays retention time indicators from underlying MS/MS data contained within the spectral library to ensure proper peak selection. The modular structure of Skyline also provides well defined, customizable data reports and thus allows users to directly connect to existing statistical programs for post hoc data analysis. To demonstrate the utility of the MS1 filtering approach, we have carried out experiments on several MS platforms and have specifically examined the performance of this method to quantify two important post-translational modifications: acetylation and phosphorylation, in peptide-centric affinity workflows of increasing complexity using mouse and human models.
0

Label-free quantitative proteomics of the lysine acetylome in mitochondria identifies substrates of SIRT3 in metabolic pathways

Matthew Rardin et al.Apr 1, 2013
Large-scale proteomic approaches have identified numerous mitochondrial acetylated proteins; however in most cases, their regulation by acetyltransferases and deacetylases remains unclear. Sirtuin 3 (SIRT3) is an NAD(+)-dependent mitochondrial protein deacetylase that has been shown to regulate a limited number of enzymes in key metabolic pathways. Here, we use a rigorous label-free quantitative MS approach (called MS1 Filtering) to analyze changes in lysine acetylation from mouse liver mitochondria in the absence of SIRT3. Among 483 proteins, a total of 2,187 unique sites of lysine acetylation were identified after affinity enrichment. MS1 Filtering revealed that lysine acetylation of 283 sites in 136 proteins was significantly increased in the absence of SIRT3 (at least twofold). A subset of these sites was independently validated using selected reaction monitoring MS. These data show that SIRT3 regulates acetylation on multiple proteins, often at multiple sites, across several metabolic pathways including fatty acid oxidation, ketogenesis, amino acid catabolism, and the urea and tricarboxylic acid cycles, as well as mitochondrial regulatory proteins. The widespread modification of key metabolic pathways greatly expands the number of known substrates and sites that are targeted by SIRT3 and establishes SIRT3 as a global regulator of mitochondrial protein acetylation with the capability of coordinating cellular responses to nutrient status and energy homeostasis.