Automated Spatially Targeted Optical Microproteomics (autoSTOMP) to Determine Protein Complexity of Subcellular Structures.
Automated Spatially Targeted Optical Microproteomics (autoSTOMP) to Determine Protein Complexity of Subcellular Structures.
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DOI：
10.1021/acs.analchem.9b04396
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发表时间：
2020-01-21
影响因子：
7.4
通讯作者：
Ewald SE
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yin B;Mendez R;Zhao XY;Rakhit R;Hsu KL;Ewald SE
血流、细胞外基质或接近免疫浸润等组织微环境特性是细胞生物学的重要调节因子。然而，研究天然组织环境中区域蛋白表达的方法是有限的。为了满足这一需求，我们开发了一种使用自动空间靶向光学微蛋白质组学 (AutoSTOMP) 来原位可视化、纯化和测量蛋白质的新方法。在这里，我们报告自定义代码来指定组织切片中的异质性区域以及这些区域内的 UV 生物素化蛋白质。我们开发了 LC-MS/MS 兼容的生物化学来纯化这些蛋白质，并开发了无标记定量方法来确定目标细胞类型或结构中相对于同一样品中非目标区域的蛋白质富集。这些工具用于 a) 鉴定大鼠心肌梗塞中 CD68+ 巨噬细胞表达的炎症蛋白，b) 表征人食管组织中 IgG4+ 病变中富含的炎症蛋白。这些数据表明，AutoSTOMP 是一种灵活的方法，可在当前工具和样本可用性有限的情况下确定一系列原发组织和临床活组织检查中的区域蛋白表达。
Tissue microenvironment properties like blood flow, extracellular matrix, or proximity to immune infiltrate are important regulators of cell biology. However, methods to study regional protein expression in the native tissue environment are limited. To address this need, we developed a novel approach to visualize, purify and measure proteins in situ using Automated Spatially Targeted Optical Micro Proteomics (AutoSTOMP). Here we report custom codes to specify regions of heterogeneity in a tissue section and UV biotinylate proteins within those regions. We have developed LC-MS/MS compatible biochemistry to purify those proteins and label-free quantification methodology to determine protein enrichment in target cell types or structures relative to non-target regions in the same sample. These tools were applied to a) identify inflammatory proteins expressed by CD68+ macrophages in rat cardiac infarcts and b) characterize inflammatory proteins enriched in IgG4+ lesions in human esophageal tissue. These data indicate that AutoSTOMP is a flexible approach to determine regional protein expression in situ on a range of primary tissues and clinical biopsies where current tools and sample availability are limited.
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影响因子：
48
作者：
Bar DZ;Atkatsh K;Tavarez U;Erdos MR;Gruenbaum Y;Collins FS
通讯作者：
Collins FS
DOI：
10.1002/wdev.272
发表时间：
2017-07
期刊：
Wiley interdisciplinary reviews. Developmental biology
影响因子：
--
作者：
Chen CL;Perrimon N
通讯作者：
Perrimon N
影响因子：
3.7
作者：
Hatter, Jessica A.;Kouche, Yue Moi;Ewald, Sarah E.
通讯作者：
Ewald, Sarah E.
影响因子：
4.8
作者：
Kelly, Felice D.;Wei, Brian M.;Boothroyd, John C.
通讯作者：
Boothroyd, John C.
影响因子：
6.4
作者：
Nadipuram SM;Kim EW;Vashisht AA;Lin AH;Bell HN;Coppens I;Wohlschlegel JA;Bradley PJ
通讯作者：
Bradley PJ