발달에 따른 마우스 전정 모발 다발의 프로테옴
과학 데이터 2권, 기사 번호: 150047(2015) 이 기사 인용
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측정항목 세부정보
척추동물의 모발 다발의 발달은 액틴이 풍부한 부동섬모와 단일 축삭근연모의 긴밀하게 배열된 배열을 생성하는 정밀하게 조직된 사건입니다. 발달 중에 묶음의 단백질 구성이 어떻게 변하는지 이해하기 위해 트위스트 오프 방법을 사용하여 젊은(출생 후 P4-P6) 및 성숙한(P21-P25) 마우스 utricles에서 묶음을 분리한 다음 액체 크로마토그래피를 사용하여 구성 단백질을 특성화했습니다. 데이터 의존적 획득을 갖춘 탠덤 질량 분석법. MaxQuant와 라벨 없는 정량 분석을 사용하여 두 묶음과 전체 utricle에서 단백질의 상대적 존재비를 측정했습니다. 두 분획 간의 단백질 풍부도를 비교하면 묶음의 농축을 계산할 수 있습니다. 식별자 PXD002167을 사용하여 ProteomeXchange를 통해 사용할 수 있는 이러한 데이터는 포유류 전정 다발에 존재하는 단백질과 발달 과정에서 그 농도가 어떻게 변화하는지 조사하는 데 유용합니다.
디자인 유형
병렬 그룹 설계 • 반복 설계 • 유기체 발달 설계
측정 유형
단백질 발현 프로파일링
기술 유형
질량분석법 분석
요인 유형
수명주기 단계
샘플 특성
근근(Mus musculus) • 막미로의 난원낭
보고된 데이터를 설명하는 기계 액세스 가능한 메타데이터 파일(ISA-Tab 형식)
내이의 감각 소기관인 척추동물 털 다발은 소리 및 머리 움직임과 같은 기계적 신호를 신경계의 전기적 자극으로 변환하는 과정인 기계적 변환에 필요합니다. 감각 유모 세포의 꼭대기 표면에서 튀어나온 이 묶음은 수십에서 수백 개의 액틴으로 채워진 부동섬모와 단일 축삭 섬모인 키노섬모로 구성됩니다1. 번들의 기능과 조립 방법을 이해하려면 번들의 구성에 대한 지식이 필요합니다. 질량 분석법은 단백질 구성을 특성화하기 위한 최고의 고처리량 방법으로 등장했습니다. 우리는 병아리 전정 모발 다발2의 프로테옴에 대한 탁월한 이해와 병아리 달팽이관 다발3에 대한 제한된 보기를 가지고 있지만 마우스 모발 다발의 단백질 구성을 결정하는 것은 필수적인 다음 단계입니다. 쥐 내이는 인간의 청각 장애와 균형 장애를 연구하는 뛰어난 모델일 뿐만 아니라, 쥐에 사용할 수 있는 많은 유전적, 분자적 도구를 통해 다른 유기체에서는 수행할 수 없는 많은 실험이 가능해졌습니다. 더욱이, 발달 과정에서 다발의 단백질 구성이 어떻게 변하는 지에 대해서는 상대적으로 알려진 바가 거의 없습니다. 예를 들어 부동섬모 신장의 주요 단계를 제어하는 단백질은 어린 다발에서만 발견될 수 있습니다.
머리카락 묶음이 부족합니다. 각 청각 또는 전정 기관에는 유모 세포가 수천 개에 불과하며 닭(및 마우스, 아래 참조)의 경우 유모 다발은 기관 내 전체 단백질의 1% 미만을 차지합니다2. 하나의 마우스 난원낭 다발에는 ~2ng의 액틴만이 존재하며4, 액틴은 전체 다발 단백질의 >50%를 차지합니다(아래 참조). 더욱이, 부동섬모에서 가장 흥미로운 분자 중 다수는 액틴의 몰 존재비 <10-5, 즉 귀당 1아토몰 미만으로 존재합니다. 따라서 다발의 프로테옴을 특성화하기 위한 생화학적 실험에는 광범위한 해부, 특수 정제 방법 및 민감한 검출 방법의 사용이 필요합니다.
단백질 질량 분석법은 모발 다발에서 광범위한 단백질을 분석하기 위한 감도와 동적 범위를 갖춘 유일한 기술로 부상했습니다. 단백질 분석을 위한 하향식5 및 데이터 독립적6 방법은 향후 번들 단백질 분석을 위해 충분히 개발될 가능성이 높지만, 현재 데이터 의존형 샷건 질량 분석법7은 낮은 단백질과 높은 단백질을 모두 검출할 수 있는 잘 특성화된 접근 방식을 제공합니다. 비록 궁극적으로 질량 분석기의 동적 범위에 의해 제한되기는 하지만 풍부한 단백질입니다. 또한, 질량 분석 데이터를 사용하여 단백질을 정량화하는 방법이 개선되어 모이온 또는 딸이온 강도를 사용하여 상대적인 단백질 존재비를 정확하게 측정할 수 있습니다8,9. 이러한 기술을 함께 사용하면 모 다발의 프로테옴을 철저하게 특성화할 수 있습니다.
20% of their peptides. If a set of peptides for a protein was identical to or completely contained within that of another protein, MaxQuant groups those proteins together (‘redundant groups’); the entry with the largest number of peptides was used to identify the redundant group. Redundant groups that shared more than 20% of their identified peptides were further grouped in our analysis (‘shared-peptide groups’); the entry with the greatest intensity associated with it was used to identify the shared-peptide group. These groups are listed in the file labelled ‘_ 5_GROUPS _LIST.txt’./p>