交联态分布

大家好，本周为大家分享一篇发表在Anal. Chem.上的文章，Alkynyl -Enrichable Carboxyl-Selective Crosslinkers to Increase the Crosslinking Coverage for Deciphering Protein Structures，该文章的通讯作者是中国科学院大连化学物理研究所的赵群和张丽华研究员。化学交联结合质谱技术 (CXMS) 的交联覆盖范围对于决定其破译蛋白质的结构的能力具有重要意义。目前，交联质谱技术中最常用的交联剂的类型为针对赖氨酸侧链的N-羟基琥珀酰亚胺 (NHS) 酯基交联剂。然而，此种交联剂存在一定的局限性，尤其是对于含有赖氨酸数目较少的蛋白质；其他类型的氨基酸残基，如羧基等，也可以进行交联反应，以补充赖氨酸残基的局限性并提高 CXMS 的交联覆盖率，然而，羧基的低固有化学反应活性损害了羧基选择性交联剂在复杂样品中的应用。鉴于此，本文开发了三种具有不同反应基团（如酰肼、氨基和氨氧基）的富含炔基的羧基选择性交联剂，以此提高针对酸性残基的交联效率并实现复杂样品的深入交联分析。文章要点：（1）本工作系统地评估了三种交联剂的交联效率，给出了氨基功能化交联剂 BAP 的最佳反应性。此外，结合BAP交联剂于高效的交联富集策略对大肠杆菌裂解物进行交联分析。在 ≤1% 的错误发现率 (FDR) 下，共鉴定出 392 种蛋白质中涉及到的 1291 个 D/E-D/E 交联。（2） 研究结果显示，BAP 与赖氨酸靶向交联剂具有明显的结构互补性，这提高了CXMS 进行蛋白质结构解析的能力。本工作是羧基选择性交联剂首次实现全细胞裂解物的全蛋白质组交联分析。总的来说，这项工作不仅扩展了一个针对酸性残基的十分具有前途的 CXMS 工具包，同时还为提高羧基选择性交联剂的性能提供了有价值的指导。图1 三种交联剂BHP、BAP和BOP的化学性质。(A) 三功能交联剂的化学结构：两个反应性基团用红色表示，一个可修饰的手柄用橙色表示。三种交联剂的Cα原子之间的最大距离约束利用软件Chem3D 19.0计算得出。(B) 利用软件pLink 2.0分析三种交联剂与蛋白质进行交联质谱实验的MS/MS谱。(C) 三种交联剂的反应效率直方图。(D) 酰胺化反应的机理。图2 三种交联剂BHP、BAP和BOP在BSA蛋白质、六蛋白混合物和E. coli 70S ribosome结构分析中的性能。(A) 三种交联剂与BSA的反应中鉴定出的交联的维恩图。(B) 交联的Cα−Cα 距离分布的直方图，通过映射到BSA的晶体结构来验证。(C) BSA中交联残基分布的二维 (2D) 热图。颜色插入表示交联的距离分布。(D) 六蛋白混合物的环形二维交联图。黑线表示蛋白质内的交联，红线表示蛋白质间的交联。(E) 将交联映射到TXN2 (UniProtID：Q99757，PDB：1W4V)、CA2 (UniProtID：P00921，PDB：6SKS)和E. coli 70S ribosome (PDB：5KCS)的X射线晶体结构上，由BAP（红线）和BSP（黄线）鉴定。图3 基于BAP的交联平台，用于大肠杆菌裂解液的全蛋白质组分析，包括蛋白质复合物交联、点击化学、链霉亲和素富集、分馏和LC-MS/MS分析。图4 通过BAP对大肠杆菌裂解液的全蛋白质组分析。(A)富集前后鉴定的谱图数目的比较。黑色和红色分别对应于常规肽和交联肽的谱图。(B)将由BAP（红线）和BSP（黄线）鉴定的交联映射到蛋白质的X射线晶体结构上。(C)将交联映射到由BAP专门鉴定的蛋白质的X射线晶体结构上。 (D)使用Xplor-NIH软件包对hns (UniProtID：P0ACFID) 和grcA (UniProtID：P68066) 的AF2预测结构进行细化。用BAP和BSP鉴定出的交联分别用红色和黄色标记。在本工作中，作者开发并表征了三种新的可富集的羧基选择性交联剂，它们具有不同的反应基团酰肼、氨基和氨基氧基。其中，氨基功能化交联剂 BAP 对于所有不同复杂度的蛋白质样品均表现出最佳的交联反应活性和鉴定覆盖率。此外，BAP扩展到大肠杆菌裂解液的交联分析与高效的交联富集相结合。本工作首次使用羧基选择性交联剂，以实现全细胞裂解液的全蛋白质组范围内的交联分析。因此，以上所有结果表明，本工作开发的 BAP 是一个很有前途的工具包，可以提高蛋白质结构分析的交联覆盖率。此外，本项工作还可以为提高羧基选择性交联剂的性能提供有价值的指导。参考文献：Gao H, Zhao Q, Gong Z, et al. Alkynyl-Enrichable Carboxyl-Selective Crosslinkers to Increase the Crosslinking Coverage for Deciphering Protein Structures [published online ahead of print, 2022 Aug 29]. Anal Chem.2022 10.1021/acs.analchem.2c02205. doi:10.1021/acs.analchem.2c02205

大家好，本周为大家分享一篇发表在Anal. Chem.上的文章，Accurate and Automated High-Coverage Identification of Chemically Cross-Linked Peptides with MaxLynx，该文章的通讯作者是德国马普所的 Jürgen Cox 教授。交联质谱 (XL-MS) 能够提供有关蛋白质三维 (3D) 结构及蛋白质间相互作用 (PPIs) 的丰富信息。本文介绍了 MaxLynx ，一种集成到 MaxQuant 环境中的，用于 XL-MS 的计算蛋白质组学工作流程，它同时适用于质谱不可断裂和质谱可断裂的交联剂。此前，已经推广了 Andromeda 肽段数据库搜索引擎[1]，以有效地进行蛋白质组学鉴定。在此基础上，对于不可断裂的交联肽，本文应用了一种新的双肽 Andromeda 评分，这是计算效率高的 N 平方搜索引擎的基础；对于质谱可断裂的交联剂，MaxLynx将标志峰得分与碎裂产物上的传统 Andromeda 得分相结合。此外，文章通过优化 MaxQuant 3D 峰值检测，以更加准确地鉴定交联产物。在合成肽的基准数据集上，MaxLynx在以上两种类型的交联剂上的数据和黑腹果蝇细胞断裂物的交联蛋白质组数据集上均优于所有其他测试软件。该工作流程还支持离子淌度增强的质谱数据。MaxLynx可在https://www.maxquant.org/.上免费获得。XL-MS 肽段鉴定算法可以根据其支持的交联剂的类型进行细分，如质谱可断裂 (MS-cleavable) 交联剂和质谱不可断裂 (noncleavable) 交联剂的检索算法。质谱不可断裂的交联剂在质谱分析期间保持了它的完整性，而质谱可断裂的交联剂由于其不稳定键而容易发生断裂。由于 N 平方问题[2,3]，质谱不可断裂的交联剂通常应用于较小的蛋白质或蛋白质复合物，而质谱可断裂的交联剂可以实现在整个蛋白质组范围内 XL-MS 的应用。本文使用了由质谱不可断裂的交联剂和质谱可断裂的交联剂获得的交联合成肽数据集评估了MaxLynx，并将其性能与市面上的其他几个软件进行了比较。结果显示，在 1% 的错误发现率 (FDR) 下，MaxLynx 在质谱不可断裂的交联剂和质谱可断裂的交联剂数据集上的表现都优于其他软件。此外，文章还进行了一项复杂的全蛋白质组研究，并将其与 MeroX 已发表的结果进行了比较。结果显示，MaxLynx再次报告了更多的 CSM 以及更多独特的交联肽段。MaxLynx 工作流程MaxLynx 的算法在保留了大部分 MaxQuant 工作流程的基础上，加入了针对交联肽段的检索功能（图 1a）。此外，新颖的峰值优化功能（图 1b）可以改善由于噪声而导致的交联肽段的错误识别。根据所应用的交联剂是否为质谱可断裂或质谱不可断裂，使用两个专门的搜索引擎中的一个来进行检索（图 1c）。图1 MaxLynx的工作流程(a)MaxLynx主要算法步骤的简化框图。灰色的步骤与常规肽检索MaxQuant的工作流程保持不变，而蓝色的步骤是为交联搜索而新开发的。(b)新添加的峰值优化功能，目的是“修复”由于噪音而没有很好地鉴定的峰。(c)质谱可断裂或质谱不可断裂交联剂的检索模式。质谱不可断裂的交联肽段检索MaxLynx 为质谱不可断裂的交联肽段生成一个完整的搜索空间，并在其中执行详尽的搜索。第一步是根据 Andromeda 搜索设置生成初始肽，然后通过组合所有推定的肽来构建搜索空间。交联空间构建后的第二个主要步骤是 MS/MS 交联搜索，即将实验 MS/MS 谱图的前体质量与索引质量进行比较，当索引质量等于一定容差内的实验前体质量时，将生成理论交联肽谱。质谱可断裂的交联肽段检索在质谱分析过程中，可断裂的交联剂经过碎片化，将产生两个带有部分交联剂的肽段（图 1c）。两个肽中较长的用希腊字母 α 表示，较短的用 β 表示。因此，可断裂的交联剂通常会在质谱中生成具有特定质量差异（Δm）的特征双峰信号，也称为特征峰。在 MaxLynx 中，连续应用了三种方法来检测特征峰，即 ①严格质量差法、 ②最高强度法，和 ③放宽标准的质量差法。对于 MS/MS 谱图中的两对特征峰，严格质量差方法取决于观察同一条肽上断裂的交联剂剩余部分的长和短版本之间的质量差异（Δm）。最高强度方法检查 MS/MS 谱图中最高强度的峰是否可以解释为特征峰之一，而无需存在其他特征峰。在具有宽松标准的质量差方法中，只需要一对特征峰。在严格的质量差方法中，目标是找到所有四个特征峰，为此，该算法循环遍历 MS/MS 谱图中大于用户可定义的最小质量的所有峰，并假设它是具有较短交联剂残基的β -肽 (βs) 。然后，检查是否存在剩余相应的三个特征峰，它们分别是具有较长交联剂残基的 β -肽 (βl) 和两种形式的较长肽 ( αs 和 αl )，其质量由下式给出：其中 mp 为交联肽段的前体离子质量。严格的质量差异法的一个缺点是必须观察到四个特征峰。然而，并非所有这些都存在于谱中。此外，还可能存在同源二聚体肽，这意味谱图中仅存在有两个特征峰。为了克服这个问题，该算法实施了第二步，即根据最高强度峰选定特征峰。只要严格的质量差异法找不到解决方案，就会执行此操作。这里的假设是，特征峰属于最强峰。对于每个最强峰，假设它携带较长或较短的交联剂残基。如果上述两种方法都没有找到 MS/MS 谱图的候选肽解释，则算法将使用放宽标准的质量差异法进行第三轮，即只要找到具有特征质量差异的一对峰即可。合成交联肽库的基准测试本文重新分析了几个公开可用的数据集。对于质谱不可断裂的交联剂数据集，与其他算法相比，MaxLynx 在 FDR = 1% 时报告的 CSM 数量最多，平均有 852 个正确和 12 个错误 CSM（图 2）。同时，MaxLynx 报告的独特交联肽段的数量也多于其他软件（平均 230 个）。在质谱可断裂的交联剂数据集上，与其他搜索引擎（MeroX、XlinkX）相比， MaxLynx 报告在 FDR = 1% 时正确交联的数量最多，其中有 185 个正确的和 3 个不正确的独特交联肽段（图 3）。图2 MaxLynx与其他交联搜索引擎在质谱不可断裂的交联剂数据集上的比较(a)显示CSM的数量(b)显示FDR=1%的独特交联肽段的数量。图3 MaxLynx与其他交联搜索引擎在质谱可断裂的交联剂数据集上的比较(a)和(b)分别显示了FDR = 1 % 时的DSBU和DSSO数据集的独特交联肽段的数量。蛋白质组范围内的MS-可断裂交联剂数据的基准测试接下来，本文评估了 MaxLynx 分析大规模蛋白质组范围的交联数据集的能力。为此，文章重新分析了与 DBSU 交联的黑腹果蝇胚胎提取物的 PRIDE 数据集 PXD012546，并与已发表的结果进行了比较。在 FDR = 1% 时， MaxLynx 报告了总共 48,019 个 CSM 和 9035 个独特交联肽段，超过了 MeroX 最初报告的数量，在使用相同设置的情况下。虽然鉴定结果的三次生物学重复之间的重现性是 20%（图 4a），但正如 Götze 等所指出的，这种观察的原因可归因于实验和生物学条件[4]。接下来，文章考察了 MaxLynx 和 MeroX 软件之间重叠的独特交联肽段的数量，并观察到大约 42% 的独特交联肽段在这两者之间同时存在（图 4b）。图4 在大规模蛋白质组全交联搜索中，三次生物学重复的独特交联肽段的重叠(a)大规模交联试验分三次重复进行，并显示了绝对值和百分比。(b)比较了MaxLynx和MeroX的独特交联肽段的总数。离子淌度增强数据文章还考察了 CCS 值如何作为不同类型的交联产物的分子质量的函数（图 5）。结果所示，与线性肽相比，交联肽往往具有更高的 CCS 值以及更高的电荷状态和更高的质量。图5 timsTOF数据集的CCS值，CCS值与分子质量相对应针对DSBU的结果(a)。针对DSSO的结果(b)。重新处理中等大小的蛋白质复合物数据集最后，文章重新分析了一个中等大小的复杂数据集(PXD013947)，结果表明，MaxLynx在此数据集上的表现依然很好。MaxLynx和pLink2的CMS数分别为2542和2335，独特交联肽段总数分别为315和287。从这些独特的交联中，MaxLynx报告了120个蛋白间的交联，而pLink报告了94个。独特交联肽段之间的重叠程度为60%。综上所述，MaxLynx 是一种新的 XL-MS 计算工作流程，已集成到 MaxQuant 软件中。本文展示了 MaxLynx 在 FDR = 1% 时优于检索质谱不可断裂的交联剂和质谱可断裂的交联剂数据集的其他软件。同时，它也适用于具有离子迁移淌度增强的数据集。除此之外，MaxLynx的成功还归于新添加的峰值优化功能。虽然，三次生物学重复之间的交联重叠百分比尚不理想，但这可以通过更好的采集策略和进一步的实验优化来克服，例如引入交联肽的匹配运行，以及对此类样本应用数据独立采集的方法。参考文献(1)Cox, J. Neuhauser, N. Michalski, A. Scheltema, R. A. Olsen, J. V. Mann, M. J. Proteome Res. 2011, 10, 1794−1805.(2)Liu, F. Heck, A. J. Curr. Opin. Struct. Biol. 2015, 35, 100−108.(3)Maes, E. Dyer, J. M. McKerchar, H. J. Deb-Choudhury, S. Clerens, S. Expert Rev. Proteomics 2017, 14, 917−929.(4)Götze, M. Iacobucci, C. Ihling, C. H. Sinz, A. Anal. Chem. 2019, 91, 10236−10244.

大家好，本周为大家分享一篇发表在Analytical Chemistry上的文章，High-Sensitivity Proteome-Scale Searches for Crosslinked Peptides Using CRIMP 2.0，该文章的通讯作者是卡尔加里大学的David C. Schriemer教授。　　交联质谱(XL-MS)是一种在蛋白质空间中生成点对点的距离测量值的有价值的技术。然而，基于细胞的XL-MS实验需要高效的软件来灵敏及错误率可控地检测交联肽。已经有许多算法通过过滤策略，在进行交联搜索之前达到缩减数据库的大小的效果，但也有人担心使用这些策略可能会降低灵敏度。　　本文提出了一种新的评分方法，使用快速预搜索方法和受计算机视觉算法启发的概念来解析来自其他冲突反应产物的交联。对几个精选的交联数据集的搜索显示了很高的交联检测率，即使是最复杂的蛋白质组水平的搜索(使用不可断裂或可断裂的交联剂)也可以在传统的台式计算机上高效地完成。通过在评分方程中包含组成项，蛋白质−蛋白相互作用的检测增加了两倍。该组合功能可在软件Mass Spec Studio中作为CRIMP 2.0提供。　　CRIMP 2.0 集成了改进的库缩减引擎和新的评分算法，可解决所有类别命中(例如游离肽、单链和交联)的谱图冲突。文章中修订后的误差估计方法考虑了在其他搜索工具中大多被忽略的跨类别的谱图冲突，并支持检测蛋白质-蛋白质相互作用的新方法。本文证明了库缩减策略确实可以提供高灵敏度，并支持不可断裂和可断裂实验类型的全蛋白质组分析，并且只需使用很少的计算资源。　　图1 概述了搜索MS2数据集以寻找肽交联证据的典型方法的示意图。单通道方法从假定的交联肽的前体质量开始，并通过一个涉及α肽质量、β肽质量和交联剂质量的简单的三项加和来限制数据库搜索。然后，在MS2谱图中搜索组合。双通道方法由MS2谱图开始并结束：首先，在MS2数据中发现了候选α和β肽，此时，前体质量才用于限制组合，以便对MS2数据进行更详尽的搜索。　　图2 使用Beveridge等人研究的DSS交联剂的复制数据集测试交联灵敏度。以(A)为5%和(B)为1%的计算FDR值对Cas9数据库进行了分析。分段Cas9数据库的结果在(C)为5%和(D)为1% FDR，显示为蛋白内和蛋白间搜索结果。使用多个添加的数据库显示诱饵数据库的效果，并注意到蛋白质的复杂性。真实的%FDR展示为标注数字。　　图3 使用 DSSO 作为交联试剂和阶梯式HCD MS2 方法进行数据采集的平均交联肽段数目。上述算法的所有结果均来自添加了 CRIMP 2.0 的 Matzinger 等人，预期 FDR 为 1%(成对的左条)，并使用分数后截止显示校正结果以达到实验验证的 FDR 1%(成对的右条)。　　图4 合成肽基准数据集2中检测到的 PPI 数量，来自Matzinger 等人的研究。　　蓝色条表示以估计的 5% FDR 进行的搜索，橙色条表示以估计的 1% FDR 进行的搜索。检索基准中的所有三组数据，并在搜索数据库中使用指示数量的蛋白质来探索诱饵的影响。真实的%FDR展示为标注数字。　　图4 使用两种交联试剂交联大肠杆菌蛋白质组的 PPI 搜索结果。大肠杆菌蛋白质组使用两种交联试剂。(A)以目标5%FDR进行的搜索和(B)以目标1%FDR进行的搜索。结果基于Lenz等人研究中建立的近似PPI数据库，使用成分知情PPI评分方法。图底部的百分比显示了基于库组成的计算出的 FDR 值。　　本文的结果表明，双通道数据库简化方法可以返回复杂样品中交联组成的灵敏测量。控制数据库限制的程度允许用户调整搜索速度以满足实验的需要，而不会引起对极大的灵敏度损失，因为对搜索参数的依赖性是适度且可预测的。通过对关键搜索词(如N，Eα和Eβ)进行细微的调整，即使是人类蛋白质组和密集的数小时LC - MS / MS运行也可以在一天或更短的时间内在一台台式计算机上进行处理，例如本研究中使用的那样。对于高度复杂的系统，蛮力穷举方法可能被证明不如双通道方法敏感。数据库的不必要扩展可能会产生嘈杂的搜索，就像蛋白质组学搜索使用过多的变量修改进行参数化时所做的那样。CRIMP允许对可裂解和不可裂解的交联剂进行强健的搜索，而不可裂解试剂在原位应用中应得到更多关注。这些试剂更容易合成，并且在这种规模上显然是互补的。此外，这些试剂产生跨肽片段离子，这可能是验证命中值的必要条件，特别是在探索相互作用由翻译后修饰定义的高度复杂状态时。总而言之，本文提出的 CRIMP 2.0 提供了此类活动所需的灵敏度和搜索速度。　　撰稿: 聂旻涵编辑: 李惠琳　　原文: High-Sensitivity Proteome-Scale Searches for Crosslinked Peptides Using CRIMP 2.0　　参考文献　　1. Crowder DA, Sarpe V, Amaral BC, Brodie NI, Michael ARM, Schriemer DC. High-Sensitivity Proteome-Scale Searches for Crosslinked Peptides Using CRIMP 2.0. Anal Chem. 2023 95(15):6425-6432. doi:10.1021/acs.analchem.3c00329