MM
Matthias Mann
Author with expertise in Mass Spectrometry Techniques with Proteins
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
297
(71% Open Access)
Cited by:
181,241
h-index:
236
/
i10-index:
821
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

The Perseus computational platform for comprehensive analysis of (prote)omics data

Stefka Tyanova et al.Jun 27, 2016
Perseus is a comprehensive, user-friendly software platform for the biological analysis of quantitative proteomics data. It is intended to help biologists with little bioinformatics training to interpret protein expression, post-translational modification and interaction data. Also in this issue, see the Perspective by Röst et al. A main bottleneck in proteomics is the downstream biological analysis of highly multivariate quantitative protein abundance data generated using mass-spectrometry-based analysis. We developed the Perseus software platform ( http://www.perseus-framework.org ) to support biological and biomedical researchers in interpreting protein quantification, interaction and post-translational modification data. Perseus contains a comprehensive portfolio of statistical tools for high-dimensional omics data analysis covering normalization, pattern recognition, time-series analysis, cross-omics comparisons and multiple-hypothesis testing. A machine learning module supports the classification and validation of patient groups for diagnosis and prognosis, and it also detects predictive protein signatures. Central to Perseus is a user-friendly, interactive workflow environment that provides complete documentation of computational methods used in a publication. All activities in Perseus are realized as plugins, and users can extend the software by programming their own, which can be shared through a plugin store. We anticipate that Perseus's arsenal of algorithms and its intuitive usability will empower interdisciplinary analysis of complex large data sets.
0

Stable Isotope Labeling by Amino Acids in Cell Culture, SILAC, as a Simple and Accurate Approach to Expression Proteomics

Shao Ong et al.May 1, 2002
Quantitative proteomics has traditionally been performed by two-dimensional gel electrophoresis, but recently, mass spectrometric methods based on stable isotope quantitation have shown great promise for the simultaneous and automated identification and quantitation of complex protein mixtures. Here we describe a method, termed SILAC, for stable isotope labeling by amino acids in cell culture, for the in vivo incorporation of specific amino acids into all mammalian proteins. Mammalian cell lines are grown in media lacking a standard essential amino acid but supplemented with a non-radioactive, isotopically labeled form of that amino acid, in this case deuterated leucine (Leu-d3). We find that growth of cells maintained in these media is no different from growth in normal media as evidenced by cell morphology, doubling time, and ability to differentiate. Complete incorporation of Leu-d3 occurred after five doublings in the cell lines and proteins studied. Protein populations from experimental and control samples are mixed directly after harvesting, and mass spectrometric identification is straightforward as every leucine-containing peptide incorporates either all normal leucine or all Leu-d3. We have applied this technique to the relative quantitation of changes in protein expression during the process of muscle cell differentiation. Proteins that were found to be up-regulated during this process include glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase, fibronectin, and pyruvate kinase M2. SILAC is a simple, inexpensive, and accurate procedure that can be used as a quantitative proteomic approach in any cell culture system. Quantitative proteomics has traditionally been performed by two-dimensional gel electrophoresis, but recently, mass spectrometric methods based on stable isotope quantitation have shown great promise for the simultaneous and automated identification and quantitation of complex protein mixtures. Here we describe a method, termed SILAC, for stable isotope labeling by amino acids in cell culture, for the in vivo incorporation of specific amino acids into all mammalian proteins. Mammalian cell lines are grown in media lacking a standard essential amino acid but supplemented with a non-radioactive, isotopically labeled form of that amino acid, in this case deuterated leucine (Leu-d3). We find that growth of cells maintained in these media is no different from growth in normal media as evidenced by cell morphology, doubling time, and ability to differentiate. Complete incorporation of Leu-d3 occurred after five doublings in the cell lines and proteins studied. Protein populations from experimental and control samples are mixed directly after harvesting, and mass spectrometric identification is straightforward as every leucine-containing peptide incorporates either all normal leucine or all Leu-d3. We have applied this technique to the relative quantitation of changes in protein expression during the process of muscle cell differentiation. Proteins that were found to be up-regulated during this process include glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase, fibronectin, and pyruvate kinase M2. SILAC is a simple, inexpensive, and accurate procedure that can be used as a quantitative proteomic approach in any cell culture system. Proteomics, the large scale study of the protein complement of a cell or tissue, has its origins in the technology of two-dimensional (2D) 1The abbreviations used are: 2D, two-dimensional; ICAT, isotope-coded affinity tag; MS, mass spectrometry; MALDI-TOF, matrix-assisted laser desorption ionization time-of-flight; MS/MS, tandem MS; 1D, one-dimensional. gel electrophoresis invented more than 25 years ago (1.O’Farrell P.H. High resolution two-dimensional electrophoresis of proteins.J. Biol. Chem. 1975; 250: 4007-4021Google Scholar, 2.Klose J. Kobalz U. Two-dimensional electrophoresis of proteins: an updated protocol and implications for a functional analysis of the genome.Electrophoresis. 1995; 16: 1034-1059Google Scholar). In 2D gel electrophoresis, quantitation is achieved by recording differences in the staining pattern of proteins derived from two states of cell populations or tissues. Therefore, in addition to obtaining increasingly higher resolution, technology improvements in the 2D gel community have been directed toward the image analysis of 2D gels and the relative quantitation of protein spots by their intensity of staining (3.Gorg A. Obermaier C. Boguth G. Harder A. Scheibe B. Wildgruber R. Weiss W. The current state of two-dimensional electrophoresis with immobilized pH gradients.Electrophoresis. 2000; 21: 1037-1053Google Scholar, 4.Herbert B.R. Harry J.L. Packer N.H. Gooley A.A. Pedersen S.K. Williams K.L. What place for polyacrylamide in proteomics?.Trends Biotechnol. 2001; 19: 3-9Abstract Full Text Full Text PDF Google Scholar, 5.Patton W.F. Beechem J.M. Rainbow’s end: the quest for multiplexed fluorescence quantitative analysis in proteomics.Curr. Opin. Chem. Biol. 2002; 6: 63-69Google Scholar, 6.Zhou G. Li H. DeCamp D. Chen S. Shu H. Gong Y. Flaig M. Gillespie J.W. Hu N. Taylor P.R. Emmert-Buck M.R. Liotta L.A. Petricoin III, E.F. Zhao Y. 2D differential in-gel electrophoresis for the identification of esophageal scans cell cancer-specific protein markers.Mol. Cell. Proteomics. 2002; 1: 117-124Google Scholar). Mass spectrometry has long been used in a quantitative manner in the small molecule field (7.Browne T.R. Van Langenhove A. Costello C.E. Biemann K. Greenblatt D.J. Kinetic equivalence of stable-isotope-labeled and unlabeled phenytoin.Clin. Pharmacol. Ther. 1981; 29: 511-515Google Scholar). Pharmacological researchers, for example, use isotopically labeled analogs of the compound of interest and add a known amount to the sample for analysis. This is because mass spectrometry is not quantitative per se because of varying detector response, differential ionization yields for different substances, and other factors. Observed peak ratios for isotopic analogs, however, are highly accurate, because there are no chemical differences between the species, and they are analyzed in the same experiment. One of the first uses of isotopic labels in proteomics was for improved sequence assignment in peptide sequencing by tandem mass spectrometry by incorporating 18O atoms at the C terminus of a peptide (8.Shevchenko A. Chernushevich I. Standing K.G. Thompson B. Wilm M. Mann M. Rapid “de novo” peptide sequencing by a combination of nanoelectrospray, isotopic labeling and a quadrupole/time-of-flight mass spectrometer.Rapid Commun. Mass Spectrom. 1997; 11: 1015-1024Google Scholar, 9.Schnolzer M. Jedrzejewski P. Lehmann W.D. Protease-catalyzed incorporation of 18O into peptide fragments and its application for protein sequencing by electrospray and matrix-assisted laser desorption/ionization mass spectrometry.Electrophoresis. 1996; 17: 945-953Google Scholar, 10.Uttenweiler-Joseph S. Neubauer G. Christoforidis S. Zerial M. Wilm M. Automated de novo sequencing of proteins using the differential scanning technique.Proteomics. 2001; 1: 668-682Google Scholar). The 18O technique had already been used in protein chemistry and was subsequently shown to have interesting uses in quantitation, as well (11.Mirgorodskaya O.A. Kozmin Y.P. Titov M.I. Korner R. Sonksen C.P. Roepstorff P. Quantitation of peptides and proteins by matrix-assisted laser desorption/ionization mass spectrometry using (18)O-labeled internal standards.Rapid Commun. Mass Spectrom. 2000; 14: 1226-1232Google Scholar, 12.Yao X. Freas A. Ramirez J. Demirev P.A. Fenselau C. Proteolytic 18O labeling for comparative proteomics: model studies with two serotypes of adenovirus.Anal. Chem. 2001; 73: 2836-2842Google Scholar, 13.Larsen M.R. Larsen P.M. Fey S.J. Roepstorff P. Characterization of differently processed forms of enolase 2 from Saccharomyces cerevisiae by two-dimensional gel electrophoresis and mass spectrometry.Electrophoresis. 2001; 22: 566-575Google Scholar, 14.Stewart I.I. Thomson T. Figeys D. 18O labeling: a tool for proteomics.Rapid Commun. Mass Spectrom. 2001; 15: 2456-2465Google Scholar). Structural biologists often employ 15N media, in which all 14N atoms are replaced by 15N, to determine phase shifts in NMR studies. Lahm and Langen (15.Lahm H.W. Langen H. Mass spectrometry: a tool for the identification of proteins separated by gels.Electrophoresis. 2000; 21: 2105-2114Google Scholar) and subsequently Chait and co-workers (16.Oda Y. Huang K. Cross F.R. Cowburn D. Chait B.T. Accurate quantitation of protein expression and site-specific phosphorylation.Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 1999; 96: 6591-6596Google Scholar) used this 15N-substituted medium for the purpose of quantifying differences between states of microorganisms. The former group used MALDI and 2D gel electrophoresis to quantify the abundance of mixed spots in 2D gels of bacterial proteins, whereas the latter group quantified relative differences in phosphopeptide abundance in yeast. Although clearly showing the power of stable isotope labeling, the particular method employed was limited in its wider applications; 15N-substituted media are difficult and expensive to make for mammalian systems, so the method has generally been limited to microorganisms that can be grown in these media. Additionally, the degree of incorporation is not necessarily 100%, and because there are varying numbers of nitrogen atoms in the different amino acids, automated interpretation of the resulting spectra has proven difficult. Smith and co-workers (17.Veenstra T.D. Martinovic S. Anderson G.A. Pasa-Tolic L. Smith R.D. Proteome analysis using selective incorporation of isotopically labeled amino acids.J. Am. Soc. Mass Spectrom. 2000; 11: 78-82Google Scholar) have used fourier transform-ion cyclotron resonance (FTICR) measurements of intact proteins from microorganisms that were labeled with deuterated leucine-containing media. In this way the number of leucines could be estimated, which helped in the assignment of protein identity to a measured molecular weight (17.Veenstra T.D. Martinovic S. Anderson G.A. Pasa-Tolic L. Smith R.D. Proteome analysis using selective incorporation of isotopically labeled amino acids.J. Am. Soc. Mass Spectrom. 2000; 11: 78-82Google Scholar). In 1999 Aebersold and co-workers (18.Gygi S.P. Rist B. Gerber S.A. Turecek F. Gelb M.H. Aebersold R. Quantitative analysis of complex protein mixtures using isotope-coded affinity tags.Nat. Biotechnol. 1999; 17: 994-999Google Scholar) introduced the isotope-coded affinity tag (ICAT) method for relative quantitation of protein abundance. In this approach, an isotopically labeled affinity reagent is attached to particular amino acids in all proteins in the population. After digestion of the protein to peptides, as a necessary step in all mainstream proteomic protocols, the labeled peptides are affinity-purified using the newly incorporated affinity tag, thereby achieving a simplification of the peptide mixture at the same time as incorporating the isotopic label. The method has been applied to a range of problems such as the quantification of microsomal proteins in differentiated versus undifferentiated HL-60 cells (19.Han D.K. Eng J. Zhou H. Aebersold R. Quantitative profiling of differentiation-induced microsomal proteins using isotope-coded affinity tags and mass spectrometry.Nat. Biotechnol. 2001; 19: 946-951Google Scholar). Limitations of the first iteration of the ICAT principle, which uses biotin as the affinity tag and cysteine as the reactive amino acid, include nonspecific binding to the streptavidin affinity matrix and multiple subsequent reactions at the same site. In recent improvements to the ICAT methodology the cysteines are reacted to solid beads, and a labeled amino acid is attached to the cysteine (20.Zhou H. Ranish J.A. Watts J.D. Aebersold R. Quantitative proteome analysis by solid-phase isotope tagging and mass spectrometry.Nat. Biotechnol. 2002; 20: 512-515Google Scholar). This method addresses many of the above limitations and leads to a larger number of identifications of cysteine-containing peptides. However, the method is performed by cross-linking peptides to beads via their cysteine groups and photo-releasing them afterward, which may compromise low level analysis. A number of similar isotopic labeling techniques have recently been proposed that share the requirement of chemical modification of the peptides or proteins (21.Munchbach M. Quadroni M. Miotto G. James P. Quantitation and facilitated de novo sequencing of proteins by isotopic N-terminal labeling of peptides with a fragmentation-directing moiety.Anal. Chem. 2000; 72: 4047-4057Google Scholar, 22.Cagney G. Emili A. De novo peptide sequencing and quantitative profiling of complex protein mixtures using mass-coded abundance tagging.Nat. Biotechnol. 2002; 20: 163-170Google Scholar, 23.Goodlett D.R. Keller A. Watts J.D. Newitt R. Yi E.C. Purvine S. Eng J.K. von Haller P. Aebersold R. Kolker E. Differential stable isotope labeling of peptides for quantitation and de novo sequence derivation.Rapid Commun. Mass Spectrom. 2001; 15: 1214-1221Google Scholar). Some of these strategies couple the labeling and peptide selection step as in the ICAT method, whereas others decouple these two steps or do not include the affinity step (24.Regnier F.E. Riggs L. Zhang R. Xiong L. Liu P. Chakraborty A. Seeley E. Sioma C. Thompson R.A. Comparative proteomics based on stable isotope labeling and affinity selection.J. Mass Spectrom. 2002; 37: 133-145Google Scholar). For quantitation of phosphorylated proteins, labeling and affinity procedures targeting the phosphogroup directly have also been proposed (25.Oda Y. Nagasu T. Chait B.T. Enrichment analysis of phosphorylated proteins as a tool for probing the phosphoproteome.Nat. Biotechnol. 2001; 19: 379-382Google Scholar, 26.Zhou H. Watts J.D. Aebersold R. A systematic approach to the analysis of protein phosphorylation.Nat. Biotechnol. 2001; 19: 375-378Google Scholar, 27.Goshe M.B. Conrads T.P. Panisko E.A. Angell N.H. Veenstra T.D. Smith R.D. Phosphoprotein isotope-coded affinity tag approach for isolating and quantitating phosphopeptides in proteome-wide analyses.Anal. Chem. 2001; 73: 2578-2586Google Scholar). In this report, we describe a stable isotope labeling strategy that we term SILAC (stable isotope labeling by amino acids in cell culture). Labeled, essential amino acids are added to amino acid deficient cell culture media and are therefore incorporated into all proteins as they are synthesized, “encoded into the proteome.” No chemical labeling or affinity purification steps are performed, and the method is compatible with virtually all cell culture conditions, including primary cells. We show that incorporation is complete and that cells remain normal in the presence of labeled media. The method is convenient and inexpensive and is used widely in our laboratory. As an example, we applied SILAC to the study of mouse C2C12 cells as they differentiate from myoblasts into myotubes. This process of muscle differentiation necessarily involves broad changes in the expression levels of proteins as the cells differentiate from one cell type to another. Several proteins were found to be up-regulated during this process; most of these have not been described previously as up-regulated proteins in this model of muscle differentiation. SILAC requires living cells but may be advantageous over other quantitative proteomics techniques whenever cell culture is used. The base medium, Eagle’s minimum essential medium (with Earle’s salts and deficient in l-leucine, l-lysine, and l-methionine) was obtained from Sigma (catalog number M 7270). The liquid medium was reconstituted according to the manufacturer’s instructions. Briefly, the powdered medium was dissolved in water, together with 2.2 g/liter sodium bicarbonate, and the pH was adjusted to 7.4. The amino acids l-lysine and l-methionine were prepared as 1000× stock solutions in phosphate-buffered saline and added to the dissolved media to give a final concentration of 72.5 and 15 mg/liter, respectively. The medium was filtered through a 0.22-μm filter to obtain sterile, complete medium deficient only in l-leucine. For labeling experiments, l-leucine or deuterium-labeled l-leucine-5,5,5-D3, 99 atom % D (Isotec, Miamisburg, OH) were prepared as 250× stock solutions in phosphate-buffered saline, sterile filtered, and added to the media for a final concentration of 52 mg/liter. NIH 3T3 and C2C12 cells were grown in Eagle’s minimum essential medium supplemented with 2 mm l-glutamine and 10% dialyzed fetal bovine serum plus antibiotics in a humidified atmosphere with 5% CO2 in air. Cell lines were grown for six cell divisions in labeling media containing either normal leucine or Leu-d3 before the start of differentiation. Undifferentiated C2C12 cells (day 0) were grown to confluence in normal leucine (Leu-d0) media. C2C12 cells that were used for myotube differentiation were grown in Leu-d3 media and were harvested over the course of differentiation (days 0, 2, and 5). To induce differentiation, the amount of dialyzed serum in the Leu-d3-containing media was decreased to 2%. Growth medium was replaced with fresh medium every 2 days over a period of 5 days. For mixing experiments, NIH 3T3 fibroblasts were washed twice with phosphate-buffered saline to remove serum proteins and then scraped in a lysis buffer containing 1% SDS, 1% Nonidet P-40, 50 mm Tris, pH 7.5, 150 mm NaCl and protease inhibitors (Complete™ tablets; Roche Diagnostics, Mannheim, Germany). The lysate was sonicated for two cycles of 30 s each and centrifuged to pellet cellular debris. Protein quantitation was performed using the Bradford protein assay, and mixtures of lysates were combined in protein concentration ratios of 1:1, 1:3, and 1:10 (Leu-d0:Leu-d3). For the relative quantitation of protein expression during muscle differentiation of C2C12 myoblasts, cell lysates from different stages (days 0, 2, and 5) were prepared as described above. After determination of protein concentration with the Bradford assay, mixtures of Leu-d0- and -d3-labeled samples were prepared in the following manner: an undifferentiated Leu-d0 at day 0 was mixed with an equal amount of protein from Leu-d3-labeled samples at days 0, 2, and 5. Protein mixtures were resolved on a 10% SDS-PAGE gel and silver-stained to visualize the gel bands. Gel bands were excised and subjected to in-gel reduction, alkylation, and tryptic digestion as described previously (28.Shevchenko A. Wilm M. Vorm O. Mann M. Mass spectrometric sequencing of proteins silver-stained polyacrylamide gels.Anal. Chem. 1996; 68: 850-858Google Scholar, 29.Pandey A. Andersen J.S. Mann M. Use of mass spectrometry to study signaling pathways.Sci. STKE. 2000; 2000: PL1Google Scholar). MALDI data were obtained with a Bruker Reflex III (Bruker Daltonics) and a Voyager DE-STR (Applied Biosystems) with α-cyanohydroxycinnamic acid as the matrix. For nanoelectrospray experiments (30.Wilm M. Shevchenko A. Houthaeve T. Breit S. Schweigerer L. Fotsis T. Mann M. Femtomole sequencing of proteins from polyacrylamide gels by nano-electrospray mass spectrometry.Nature. 1996; 379: 466-469Google Scholar), digests were desalted and concentrated on a microcolumn packed into GELoader tips (31.Gobom J. Nordhoff E. Mirgorodskaya E. Ekman R. Roepstorff P. Sample purification and preparation technique based on nano-scale reversed-phase columns for the sensitive analysis of complex peptide mixtures by matrix-assisted laser desorption/ionization mass spectrometry.J. Mass Spectrom. 1999; 34: 105-116Google Scholar). Peptides were eluted with 50% methanol in 5% formic acid directly into a nanospray needle, and the eluate subjected to MS and MS/MS analysis on a QSTAR Pulsar quadrupole time-of-flight tandem mass spectrometer (ABI/MDS-Sciex, Toronto, Canada) and equipped with a nanoelectrospray ion source (Protana Engineering A/S, Odense, Denmark). Proteins were identified by searching peptide sequence tags (32.Mann M. Wilm M.S. Error-tolerant identification of peptides in sequence databases by peptide sequence tags.Anal. Chem. 1994; 66: 4390-4399Google Scholar), derived from fragment ion spectra of selected peptides, against the non-redundant protein database maintained and updated regularly at the European Bioinformatics Institute (EBI; Hinxton, United Kingdom) using the PepSea software package (MDS Proteomics A/S, Odense, Denmark). For determining quantitative ratios in cases where the Leu-d0 and Leu-d3 isotope distributions overlapped an isotopic correction factor was applied as follows: after peptide identification, the peptide sequence was submitted to the web-based tool MS-Isotope, which is part of the ProteinProspector package (prospector.ucsf.edu). The isotope pattern of the lower mass in the isotope pair was then subtracted from the full isotope pattern to obtain the correct peak heights of the higher mass peptide. Mammalian cells cannot synthesize a number of amino acids, therefore these “essential” amino acids must be supplied in cell culture medium as free amino acids for the medium to support cell growth. Isotopically labeled analogs of these amino acids can be synthesized and are available commercially. If the labeled analog of an amino acid is supplied instead of the natural abundance amino acid, it will be incorporated into each newly synthesized protein chain. After a certain number of cell doublings, each instance of this particular amino acid will have been replaced by its isotopically labeled analog. If there is no chemical difference between the labeled amino acid and the natural amino acid, the cells should behave exactly like a control cell population grown with the normal amino acid. This is illustrated in Fig. 1. The experimental cell population can then be treated in a specific way, such as differentiation induction or cytokine stimulation, for example. Protein populations from both samples are then harvested, and because the label is encoded directly into the amino acid sequence of every protein, the extracts can be mixed directly. Purified proteins or peptides will preserve the exact ratio of the labeled to unlabeled protein, as no more synthesis is taking place, and therefore no scrambling can take place at the amino acid level. The proteins and peptides can then be analyzed in any of the ways in which they are analyzed in non-quantitative proteomics. Quantitation takes place at the level of the peptide mass spectrum or peptide fragment mass spectrum, exactly the same as in any other stable isotope method (such as ICAT). It is important to note that the absence of chemical steps implies the same sensitivity and throughput for SILAC as for non-quantitative methods. Fig. 1 also contrasts SILAC with ICAT labeling, which is perhaps the most well established and representative method in quantitative proteomics by mass spectrometry. As can be seen from the figure, proteins need to be reduced and alkylated before mixing, steps that can make it difficult to maintain the samples in directly comparable states during multiple fractionation steps. Furthermore, the chemical modification and affinity purification step can be difficult to perform with very small amounts of sample, and non-cysteine-containing peptides are also sometimes bound to the avidin column. Finally, in cases of extensive fractionation, a large number of affinity purifications needs to be performed for a single experiment. One further difference between SILAC (using leucine) and ICAT methods is that SILAC differentially labels more than half of the tryptic peptides whereas ICAT only labels somewhat more than 20%. This calculation is based on the 2 and 10% relative abundance of cysteine and leucine, respectively, and an average length of 14 amino acids for tryptic peptides that can be sequenced by mass spectrometry. Conversely, ICAT achieves some decrease in complexity of the peptide mixture whereas SILAC does not change the peptide abundances resulting from a digest. Because the reduction in complexity in the case of ICAT is based on the ability to label cysteine residues, one is unable to detect non-cysteine-containing proteins at all. Fragmentation patterns in ICAT are influenced by the functional group attached to the cysteine whereas in SILAC they are the same as for the unlabeled peptide (see below). We made use of a commercially available labeling medium deficient in certain amino acids, specifically, methionine, lysine, and most importantly for our purposes, leucine. Our goal was to replenish the normal amino acids with the exception of the leucine, which would be labeled with deuterium (l-leucine-5,5,5-D3; Leu-d3). We chose leucine in these experiments, because it is the most abundant amino acid, allows distinction between isoleucine and leucine, and is readily available. Other essential amino acids could have been used, as well. Because mammalian cells require serum-containing media for their optimal growth, free amino acids present in the serum can be taken up by the cells. To circumvent this issue, we used commercially available dialyzed serum instead of normal serum as it does not contain detectable amounts of free amino acids. To illustrate the importance of this, we grew cells in our deficient media with Leu-d3 but supplemented with normal fetal calf serum in place of the dialyzed serum. Fig. 2 clearly shows that proteins incorporate normal leucine whose only source can be the undialyzed serum. Without complete incorporation of Leu-d3 in proteins, accurate quantitation of labeled and unlabeled cells will not be possible. In the experiments we present here, we have used a commercially available powdered Eagle’s minimal essential medium formulation supplemented with the essential amino acids methionine, lysine, and leucine. Extra costs incurred by SILAC compared with non-isotopic methods are related mainly to the costs of the amino acid used but are generally not a large fraction of the cost of the experiment. The SILAC method does not require specialized handling in cell culture beyond the preparation of media that we then find generally applicable to a variety of cell lines and systems that we have tested in our laboratory. For example, we have successfully grown several other cell lines including a human cervical carcinoma cell line (HeLa), Chinese hamster ovary epitheloid cells (CHO-K1), African green monkey kidney fibroblastic cells (COS-7), and a rat pheochromocytoma suspension cell line (PC12) in d3-labeled culture media (data not shown), demonstrating the general applicability of this method to any cell culture-based system. We performed a time course experiment to establish the minimum time required for cells to incorporate Leu-d3 fully in all proteins. The cells were grown in Leu-d3-containing medium for different lengths of time. As shown in Fig. 3, incorporation of Leu-d3 was detectable in peptides after 12 h of growth. A larger incorporation of Leu-d3 was observed at later time points with full incorporation by day 5. This corresponds to approximately five doublings for NIH 3T3 fibroblasts used in this experiment indicating that cell lines can be rapidly adapted for use in similar experiments to quantitate protein levels. It should be noted that in the time for the cells to reach five doublings, even those proteins with very long half-lives would still show ∼97% (1–0.55) incorporation of the label as the growing cells synthesize new protein to fill their required complement. We were able to identify proteins by both MALDI-TOF peptide mass fingerprinting, as well as through directed peptide sequencing experiments with MS/MS. In instances where mixtures of Leu-d0- and -d3-labeled samples were analyzed, the identification of leucine-containing peptides was facilitated by the characteristic doublets of peak clusters present in the mass spectra. From the MS spectra, we were able to confirm these doublets were actual Leu-d0 and -d3 peak clusters by comparing the spectra containing both Leu-d0 and -d3 peptides to a sample containing a single species. Using MS/MS, as seen in Fig. 4B, the similar fragmentation patterns from Leu-d0 and -d3 peptides can also help to confirm the identity of matched quantitation pairs. In peptide mass fingerprinting, the presence of Leu-d3 in peptides gave increased confidence when matching peptides (i.e. peptides putatively containing a single leucine residue should have their peptide masses shifted by 3 Da, and those with more labeled residues would have their mass shifted by the corresponding amount). It was possible to identify and quantitate protein levels based on matched Leu-d0 and -d3 peptides in MALDI. However, the mixtures of proteins present in a one-dimensional SDS-PAGE, as well as the additional peaks arising from the two cell states, complicated the process of protein identification by peptide mass fingerprinting. As such, we did the majority of our mass spectrometric analyses by nanoelectrospray mass spectrometry. Fragmentation spectra of Leu-d0 and Leu-d3-containing peptides were largely identical except for the characteristic mass shift of fragments containing the leucine residue. These shifts in fragment masses would lend additional specificity to the assignment of peptide sequence tags. This is similar in principle to previous work (8.Shevchenko A. Chernushevich I. Standing K.G. Thompson B. Wilm M. Mann M. Rapid “de novo” peptide sequencing by a combination of nanoelectrospray, isotopic labeling and a quadrupole/time-of-flight mass spectrometer.Rapid Commun. Mass Spectrom. 1997; 11: 1015-1024Google Scholar, 10.Uttenweiler-Joseph S. Neubauer G. Christoforidis S. Zerial M. Wilm M. Automated de novo sequencing of proteins using the differential scanning technique.Proteomics. 2001; 1: 668-682Google Scholar) where incorporation of 18O in tryptic peptides led to a characteristic doublet that greatly helps in obtaining sequence tag information. A mixing experiment was performed using known volumes of cell lysate from NIH 3T3 cells. Lysates were mixed in ratios of 1:1, 1:3, and 1:10 (Leu-d0:Leu-d3). The ratios of peak heights of different leucine-containing peptides were found to be consistent in the proteins analyzed (β-actin A-X and α-enolase). Fig. 4A gives examples of two peptides mixed in the ratio 1:3; in both cases observed ratios are similar to expected ratios. We also performed the reverse mixing experiment (data not shown). With correction for the isotopic overlap in peptides containing one leucine only (see “Experimental Procedures”), the expected ratios were obtained again. In some instances, we observe some consistent errors in quantitating higher -fold differences (i.e. greater than 6×). We believe this to be a function of the complexity of the peptide mixture present in a 1D gel band and to be complicated further by nanoelectrospray analyses that did not provide an additional step of peptide separation. Peptide separation by chromatography would remove this problem. To address this problem using nanoelectrospray, we tried to compare the relative intensities of fragment ions in the MS/MS spectra obtained from Leu-d0 and Leu-d3 samples. As shown in Fig. 4B, the observed ratios from the relative intensities from all the fragment peaks compare well with the expected ratio of 1:10. The ratios for a selection of peaks are shown in Table I. It is important to note that the fragmentation patterns in labeled and unlabeled peptides are identical, and no complicating features are introduced because of the presence of a label.Table 1Quantitation of peptides by their fragmentsIonPeptide labelm/zIntensityObserved ratiob2Leu-d0171.112710.0Leu-d3171.11264y5Leu-d0568.32439.1Leu-d3571.32221y6Leu-d0639.411711.1Leu-d3642.41297y10Leu-d01095.61910.8Leu-d31104.6206 Open table in a new tab To test whether we could identify proteins involved in cellular processes based on quantitative changes in their abundance, we used murine C2C12 cells that have been widely used as an in vitro model system for muscle differentiation (33.Galbiati F. Volonte D. Engelman J.A. Scherer P.E. Lisanti M.P. Targeted down-regulation of caveolin-3 is sufficient to inhibit myotube formation in differentiating C2C12 myoblasts. Transient activation of p38 mitogen-activated protein kinase is required for induction of caveolin-3 expression and subsequent myotube formation.J. Biol. Chem. 1999; 274: 30315-30321Google Scholar, 34.Odelberg S.J. Kollhoff A. Keating M.T. Dedifferentiation of mammalian myotubes induced by msx1.Cell. 2000; 103: 1099-1109Google Scholar, 35.Jehn B.M. Dittert I. Beyer S. von Der Mark K. Bielke W. c-Cbl binding and ubiquitin-dependent lysosomal degradation of membrane-associated Notch1.J. Biol. Chem. 2002; 277: 8033-8040Google Scholar). Although extensively studied, the process of myogenesis is not understood completely. The conversion of myoblasts to myotubes can be characterized by three major steps, withdrawing the progenitor cells from the cell cycle, expression of muscle-specific genes, and fusion of these cells leading to formation of multinuclear myotubes (36.Dominov J.A. Dunn J.J. Miller J.B. Bcl-2 expression identifies an early stage of myogenesis and promotes clonal expansion of muscle cells.J. Cell Biol. 1998; 142: 537-544Google Scholar). Fig. 5A shows light microscopy pictures of the dramatic morphologic changes that these cells undergo as they differentiate when cultured in a medium low in mitogens. To quantitate changes in protein levels, we grew the uninduced set of cells in normal medium and allowed the cells growing in Leu-d3-containing medium to differentiate. Cell lysates were harvested at different time points and analyzed to determine the identity and change in abundance of the differentially expressed proteins. As noted above, the process of myotube formation is accompanied by substantial alterations in cell shape, morphology, and function because of combined changes in expression levels of extracellular matrix components, intracellular proteins, and nuclear factors (36.Dominov J.A. Dunn J.J. Miller J.B. Bcl-2 expression identifies an early stage of myogenesis and promotes clonal expansion of muscle cells.J. Cell Biol. 1998; 142: 537-544Google Scholar, 37.Melo F. Carey D.J. Brandan E. Extracellular matrix is required for skeletal muscle differentiation but not myogenin expression.J. Cell. Biochem. 1996; 62: 227-239Google Scholar). To demonstrate the SILAC concept we tested whether differential protein expression could be measured in this system. For analysis, we chose a combination of 1D gel electrophoresis with nanoelectrospray mass spectrometry. Lysates from different time points were separated by gel electrophoresis and Coomassie- or silver-stained (see Fig. 5B). As expected, the 1D gel traces of total lysates contained few distinct features. Five bands were excised in regions of the lane containing mixed Leu-d0/Leu-d3 sample, which in separate lanes with unmixed samples had shown differential staining between day 0 and other time points. A total of nine proteins were quantified in these bands. It was possible to obtain consistent ratios in different leucine-containing peptides for the same protein. The process of quantitation was sometimes complicated by the complexity of the MS spectrum because of the large number of protein species found in the protein mixture used for nanoelectrospray analysis. In such cases, we strove to base our quantitation on peptide sets that were well separated and free from interfering peaks. A correction factor for isotopic overlap was applied if necessary (see “Experimental Procedures”). The protein quantitation data are represented by histograms in Fig. 6. Not surprisingly, expression of several glucose metabolism-related enzymes was up-regulated on days 2 and 5 of muscle differentiation relative to day 0. For example, glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase level increased by ∼4-fold. The level of M2 isozyme of pyruvate kinase increased by nearly 2-fold, which correlates with the observation that the M1 and M2 isozymes are more highly expressed in skeletal muscle than in other tissues (38.Kawachi I. Tanaka K. Tanaka M. Tsuji S. Dendritic cells presenting pyruvate kinase M1/M2 isozyme peptide can induce experimental allergic myositis in BALB/c mice.J. Neuroimmunol. 2001; 117: 108-115Google Scholar). Protein synthesis-related factors such as ribosomal proteins were also found to be up-regulated up to 2.5-fold, again in accordance with increased protein synthesis during the conversion process. Levels of fibronectin, one of the major components of extracellular matrix and essential for myogenesis, were also found to be up-regulated. Although fibronectin is known to be an essential factor in muscle cell differentiation (37.Melo F. Carey D.J. Brandan E. Extracellular matrix is required for skeletal muscle differentiation but not myogenin expression.J. Cell. Biochem. 1996; 62: 227-239Google Scholar, 39.Serini G. Bochaton-Piallat M.L. Ropraz P. Geinoz A. Borsi L. Zardi L. Gabbiani G. The fibronectin domain ED-A is crucial for myofibroblastic phenotype induction by transforming growth factor-β1.J. Cell Biol. 1998; 142: 873-881Google Scholar), it had not been shown previously to be up-regulated during this process. The relative levels of other proteins in Fig. 6 such as annexin II were seen to remain essentially constant over the course of differentiation, thus serving as an effective internal control. Our experiments have shown that the process of quantitation of protein levels by SILAC can be performed using standard equipment and procedures available in most proteomics laboratories today and can be rapidly adopted by research groups equipped with cell culture facilities. Although we have demonstrated here the compatibility of the method with gel electrophoresis and nanoelectrospray mass spectrometry, the higher throughputs in quantitative analysis and protein identification afforded by liquid chromatography MS/MS approaches are certain to enhance the utility of this method.
0
Citation5,516
0
Save
0

Andromeda: A Peptide Search Engine Integrated into the MaxQuant Environment

Jürgen Cox et al.Jan 21, 2011
A key step in mass spectrometry (MS)-based proteomics is the identification of peptides in sequence databases by their fragmentation spectra. Here we describe Andromeda, a novel peptide search engine using a probabilistic scoring model. On proteome data, Andromeda performs as well as Mascot, a widely used commercial search engine, as judged by sensitivity and specificity analysis based on target decoy searches. Furthermore, it can handle data with arbitrarily high fragment mass accuracy, is able to assign and score complex patterns of post-translational modifications, such as highly phosphorylated peptides, and accommodates extremely large databases. The algorithms of Andromeda are provided. Andromeda can function independently or as an integrated search engine of the widely used MaxQuant computational proteomics platform and both are freely available at www.maxquant.org. The combination enables analysis of large data sets in a simple analysis workflow on a desktop computer. For searching individual spectra Andromeda is also accessible via a web server. We demonstrate the flexibility of the system by implementing the capability to identify cofragmented peptides, significantly improving the total number of identified peptides.
0

Accurate Proteome-wide Label-free Quantification by Delayed Normalization and Maximal Peptide Ratio Extraction, Termed MaxLFQ

Jürgen Cox et al.Jun 19, 2014
Protein quantification without isotopic labels has been a long-standing interest in the proteomics field. However, accurate and robust proteome-wide quantification with label-free approaches remains a challenge. We developed a new intensity determination and normalization procedure called MaxLFQ that is fully compatible with any peptide or protein separation prior to LC-MS analysis. Protein abundance profiles are assembled using the maximum possible information from MS signals, given that the presence of quantifiable peptides varies from sample to sample. For a benchmark dataset with two proteomes mixed at known ratios, we accurately detected the mixing ratio over the entire protein expression range, with greater precision for abundant proteins. The significance of individual label-free quantifications was obtained via a t test approach. For a second benchmark dataset, we accurately quantify fold changes over several orders of magnitude, a task that is challenging with label-based methods. MaxLFQ is a generic label-free quantification technology that is readily applicable to many biological questions; it is compatible with standard statistical analysis workflows, and it has been validated in many and diverse biological projects. Our algorithms can handle very large experiments of 500+ samples in a manageable computing time. It is implemented in the freely available MaxQuant computational proteomics platform and works completely seamlessly at the click of a button.
Load More