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TurboID 기반 근접 라벨링과 질량 분석(MS)이 결합된 방법은 식물 및 동물 시스템에서 단백질-단백질 상호작용을 매핑하기 위한 강력한 도구로 부상하였습니다. 감도 향상에도 불구하고, PL-MS 연구는 여전히 낮은 농도의 미끼 단백질과 일시적 상호작용자와 관련된 경우 거짓 음성의 영향을 받을 수 있습니다. 바이오틴화된 단백질의 단백질 수준 농축은 잘 개발되어 있으며 인기가 있지만, 펩타이드 수준의 농축을 통한 바이오틴화된 단백질의 직접 검출과 직접 검출과 간접 검출 간의 결과 차이는 아직 충분히 탐구되지 않았습니다. 이 간극을 해결하기 위해, 우리는 SPY에 융합된 TurboID를 사용하여 AAL 농축 SPY 타겟 라이브러리로 교차 참조하면서 농축 및 데이터 분석 방법을 비교하고 개선했습니다. 우리의 결과는 MyOne 및 M280 스트렙타비딘 비드가 펩타이드 수준의 농축에서 항체 비드보다 훨씬 우수하게 성능을 발휘하며, M280이 가장 좋은 성능을 보였다는 것을 보여주었습니다. 또한, 식물에서 단백질 수준의 농축을 위해 50 uM 미만의 바이오틴 농도가 권장되지만, 펩타이드 수준의 농축을 위해서는 더 높은 바이오틴 농도를 사용할 수 있어 검출 및 데이터 품질을 개선할 수 있습니다. MSFragger 단백질 식별 및 정량 소프트웨어는 바이오틴화된 펩타이드의 우수한 검출 때문에 SPY 상호작용체 농축에서 Maxquant 및 Protein Prospector보다 뛰어난 성능을 보였습니다. 단백질 수준의 농축을 위한 우리의 개선된 세척 프로토콜은 비드 붕괴 문제를 완화하고 데이터 품질을 향상시키며 실험 시간을 단축했습니다. 우리는 두 개의 농축 방법이 보완적인 결과를 제공하며, AAL 농축 SPY 타겟 목록에서 이전에 식별된 60개를 포함하여 총 160개의 SPY-TurboID 농축 상호작용자를 식별했다는 것을 발견했습니다. WT와 spy-4 돌연변이를 비교한 SILIA 정량 단백체학 연구는 SPY가 일부 식별된 상호작용자의 단백질 수준에 영향을 미친다는 것을 보여주었습니다. 우리는 우리의 개선이 TurboID를 넘어 다른 PL 시스템에도 혜택을 줄 것이며 생물학적 연구에서 더 넓은 응용 가능성을 가질 것이라고 기대합니다.
Grismer et al. (Sun,)은 이 문제를 연구했습니다.