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Optimization of proteomics sample preparation for identification of host and bacterial proteins in mouse feces

蛋白质组学 色谱法 鉴定(生物学) 寄主(生物学) 粪便 样品制备 生物 计算生物学 样品(材料) 化学 微生物学 生物化学 生态学 遗传学 基因
作者
Maryam Baniasad,Yong-Seok Kim,Michael Shaffer,Anice Sabag-Daigle,Ikaia Leleiwi,Rebecca A. Daly,Brian M. M. Ahmer,Kelly Wrighton,Vicki H. Wysocki
出处
期刊:Analytical and Bioanalytical Chemistry [Springer Nature]
卷期号:414 (7): 2317-2331 被引量:6
标识
DOI:10.1007/s00216-022-03885-z
摘要

Bottom-up proteomics is a powerful method for the functional characterization of mouse gut microbiota. To date, most of the bottom-up proteomics studies of the mouse gut rely on limited amounts of fecal samples. With mass-limited samples, the performance of such analyses is highly dependent on the protein extraction protocols and contaminant removal strategies. Here, protein extraction protocols (using different lysis buffers) and contaminant removal strategies (using different types of filters and beads) were systematically evaluated to maximize quantitative reproducibility and the number of identified proteins. Overall, our results recommend a protein extraction method using a combination of sodium dodecyl sulfate (SDS) and urea in Tris–HCl to yield the greatest number of protein identifications. These conditions led to an increase in the number of proteins identified from gram-positive bacteria, such as Firmicutes and Actinobacteria, which is a challenging task. Our analysis further confirmed these conditions led to the extraction of non-abundant bacterial phyla such as Proteobacteria. In addition, we found that, when coupled to our optimized extraction method, suspension trap (S-Trap) outperforms other contaminant removal methods by providing the most reproducible method while producing the greatest number of protein identifications. Overall, our optimized sample preparation workflow is straightforward and fast, and requires minimal sample handling. Furthermore, our approach does not require high amounts of fecal samples, a vital consideration in proteomics studies where mice produce smaller amounts of feces due to a particular physiological condition. Our final method provides efficient digestion of mouse fecal material, is reproducible, and leads to high proteomic coverage for both host and microbiome proteins.
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