27.12.2013 Aufrufe

Dokument 2.pdf - OPUS-Datenbank - Universität Hohenheim

Dokument 2.pdf - OPUS-Datenbank - Universität Hohenheim

Dokument 2.pdf - OPUS-Datenbank - Universität Hohenheim

MEHR ANZEIGEN
WENIGER ANZEIGEN

Erfolgreiche ePaper selbst erstellen

Machen Sie aus Ihren PDF Publikationen ein blätterbares Flipbook mit unserer einzigartigen Google optimierten e-Paper Software.

3 Einleitung<br />

3.3.7 Labelfreie massenspektrometrische Quantifizierung<br />

Wie bereits in Abschnitt 3.1.3 erläutert, werden bei diesem Ansatz Peptide anstelle<br />

von Proteinen quantifiziert. Dabei kann die Quantifizierung sowohl auf MS- als auch<br />

auf MS/MS-Ebene erfolgen. Obwohl bei der in dieser Arbeit verwendeten Methode die<br />

Quantifizierung auf MS-Ebene erfolgte, werden die aus den MS/MS-Daten gewonnenen<br />

Informationen für die Identifizierung der Peptide und damit der Proteine benötigt.<br />

Zur Quantifizierung der Proben kam der in der Software Progenesis LC-MS (Nonlinear<br />

Dynamics) implementierte Algorithmus zum Einsatz. Das Grundprinzip der Quantifizierung<br />

ist in Abbildung 3.11 schematisch dargestellt und wird im Folgenden kurz<br />

beschrieben. In einem ersten Schritt werden die in einem LC-MS Lauf detektierten<br />

m/z-Werte (Features) auf einer dreidimensionalen Karte dargestellt. Jedes Peptid wird<br />

dabei durch sein Isotopenmuster repräsentiert, wobei die Intensität der Signale auf der<br />

y-Achse, der m/z-Wert und die Retentionszeit auf x- und z-Achse aufgetragen werden.<br />

Ähnlich dem Vorgehen in 2D-Gel-Experimenten (s. Kapitel 4) basiert das folgende<br />

„Alignment“ auf dem graphischen Übereinanderlegen der einzelnen LC-MS-Analysen.<br />

Für die Quantifizierung wird die „Fläche“ des Isotopenmusters eines Peptids über seine<br />

gesamte Elutionszeit herangezogen. Dabei erfolgt die Quantifizierung unabhängig von<br />

einer möglichen Identifizierung. Wurde für ein Peptid kein MS/MS-Spektrum aufgezeichnet,<br />

da es im Rahmen der DDA (Data Dependent Acquisition) nicht fragmentiert<br />

wurde, kann dies in einer unabhängigen LC-MS-Analyse nachgeholt werden. DDA bezeichnet<br />

einen Vorgang, bei dem die höchsten Signale eines MS-Spektrums automatisch<br />

nacheinander selektiert und fragmentiert werden. Nach erfolgter Identifizierung der Peptide<br />

können aus den Einzelintensitäten (Flächen) der Peptide (MS-Ebene) die Werte<br />

für die entsprechenden Proteine berechnet werden.<br />

Die Tatsache, dass bei dieser Methode keinerlei Markierung verwendet wird, kann gleichermaßen<br />

als Vor- und Nachteil angesehen werden. Durch die fehlende Markierung<br />

gibt es grundsätzlich keine Limitierung in Bezug auf die Anzahl der zu vergleichenden<br />

Zustände (Multiplexing). Außerdem ist die Methode deutlich kostengünstiger als vergleichbare<br />

Methoden, welche auf Isotopenmarkierung (SILAC; iTRAQ, etc.) basieren.<br />

Wie auch bei 2D-DIGE ist eine absolute Quantifizierung von Proteinen nicht möglich.<br />

Da die zu vergleichenden Proben in vollständig unabhängigen Analysen untersucht werden,<br />

ist bei der Durchführung auf eine gute Reproduzierbarkeit der Probenvorbereitung<br />

und des LC-MS-Setups zu achten.<br />

32

Hurra! Ihre Datei wurde hochgeladen und ist bereit für die Veröffentlichung.

Erfolgreich gespeichert!

Leider ist etwas schief gelaufen!