Количественное профилирование смесей белков в задачах хроматомасс-спектрометрического анализа клеточных протеомов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 02.00.02, кандидат наук Бубис Юлия Александровна

• Бубис Юлия Александровна
• кандидат наук
• 2022

Оглавление диссертации кандидат наук Бубис Юлия Александровна

Введение

Глава 1. Обзор литературы

1.1 Протеомика «снизу-вверх»

1.1.1 Подготовка пептидной пробы

1.1.2 Разделение пептидной смеси

1.1.3 Маее-епектрометричеекий анализ

1.1.4 Идентификация пептидов и белков в протеомике «снизу-вверх» , , , ,

1.2 Сравнительная (количественная) протеомика

1.2.1 Изобарные метки для количественного анализа

1.2.2 методы количественного анализа в протеомике

Глава 2. Сравнение количественных методов без использования

изотопных меток

2.1 Аннотированный набор данных

2.2 Обработка данных

2.3 Метрики сравнения

2.4 Сравнение эффективности методов

2.5 Количественный анализ с помощью метода DireetMSl

2.5.1 Метод Бп^М81

2.5.2 Материалы и методы

2.5.3 Эффективность количественной аннотации

Глава 3. РЬозрЬоЗЫеЫ — новый метод протеолитического гидролиза

фосфорилированных белков

3.1 Эффективность триптического гидролиза фосфорилированных белков

3.2 Метод РЬоврЬоЗЫеМ

Глава 4. Валидация результатов идентификации пептидов в протеомике

на основе аминокислотных статистик

4.1 АЛ_*1а1

2

Стр.

4,2 Апробация ЛЛ_Мн1

4.2.1 Набор данных N01-60

4.2.2 Набор данных НеЬа

4.2.3 Набор данных РЬоврЬо-НеЬа

4.2.4 Поиск побочных реакций с помощью ЛЛ_Мн1

Заключение

Благодарности

Список сокращений и условных обозначений

Список литературы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Количественное профилирование смесей белков в задачах хроматомасс-спектрометрического анализа клеточных протеомов»

Введение

Белки играют ключевую роль в функционировании организма: выполняют регуляторные функции, катализируют протекание биохимических реакций, выполняют структурную или механическую функцию, образуя цитоскелет, поддерживающий форму клеток. Протекание как биологических процессов внутри клетки или в окружающей ее среде, так и внешние физические или химические воздействия сопровождаются качественными и количественными изменениями её белкового состава. Информация о таких изменениях является ключевой для понимания механизмов, ответственных за функционирование отдельных клеток и жизнедеятельность организма в целом. Наибольший интерес представляют данные, полученные из сравнительного анализа протеомов, которые меняются в ответ на какие-либо химические воздействия (например, в случае химиотерапии) или в результате физиологических изменений в жизнедеятельности организма.

Необходимость в качественном и количественном высокопроизводительном анализе клеточных протеомов привело к развитию новых методов и подходов в протеомике. Объектом анализа в протеомике являются сложные смеси белков, экстрагированные из биологических проб и характеризующиеся широким диапазоном концентраций (например, белки плазмы крови человека распределены в более 10 порядках по концентрации) и разнообразием представленных ими аминокислотных последовательностей, доходящим до сотен тысяч индивидуальных соединений. Задача идентификации этих соединений решается в настоящее время практически исключительно методами тандемной масс-спектрометрии в сочетании с высокоэффективной жидкостной хроматографией. При этом, в силу сложности анализируемых протеолитических смесей и количества представленных в них соединений критически важным становится биоинформатическая обработка хроматомасс-спектрометрических данных, включающая в себя идентификацию компонентов смесей по масс-спектрам фрагментации, количественную аннотацию пептидов и белков и оценку уровня достоверности получаемых результатов. Развитие методов обработки и анализа экспериментальных протеомных данных с целью извлечения из них биологически сущностной количественной информации является в настоящее время одной из наиболее актуальных задач протеомики,

Целью диссертационной работы являлась разработка новых и оптимизация существующих методов обработки и анализа протеомных данных, полученных методами хроматомасс-спектрометрии высокого разрешения, включая извлечение из этих данных количественной информации о белковом составе клеток и модификациях аминокислотных остатков идентифицируемых белков.

Конкретными задачами исследования были:

1, Сравнение существующих методов количественного аннотирования протеомов на основе данных хроматомасс-спектрометрического анализа протеолитических смесей и поиск метрик эффективной оценки точности и достоверности такого аннотирования,

2, Исследование in vivo и in vitro факторов, влияющих на точность количественных оценок содержания белков в анализируемых протеомах, связанных с посттрансляционными модификациями аминокислотных остатков последовательностей белков и разработка новых методов и подходов к уменьшению связанных с этими факторами систематических ошибок в количественной аннотации,

3, Разработка новых методов и программно-аналитических ресурсов на их основе для полнопротеомного профилирования модификаций аминокислотных остатков белков в анализируемых смесях.

Научная новизна заключается в следующем:

1, Проведено сравнение существующих методов оценки количественного содержания белков в данных протеомного анализа, осуществляемого без использования изотопного мечения проб и предложены набор метрик, позволяющих оценить точность количественной аннотации идентифицируемых белков,

2, Предложен и экспериментально протестирован новый метод триптического гидролиза белков с посттрансляционной модификацией фосфорилирования на основе кулоновекого экранирования фосфогрупп с использованием металлоорганичееких соединений,

3, Предложен новый метод полнопротеомного профилирования и локализации модификаций аминокислотных остатков последовательностей идентифицируемых белков, реализующий комбинацию поиска идентификаций пептидов

протеолитических смесей в широком окне масс и расчета статистики содержания аминокислотных остатков в идентифицируемых пептидах, а также разработан программно-аналитический ресурс открытого доступа на его основе.

Теоретическая и практическая значимость работы. Полученные результаты могут быть использованы исследователями и специалистами в области разработки физико-химических методов анализа структуры веществ, валидации синтеза пептидов и их химических реакций, разработки постгеномных технологий, протоколов физико-химического анализа биологических и клинических проб, а также методов медицинской диагностики. Развитый метод на основе поиска в широком окне масс и статистики аминокислотных остатков может быть использован в задачах идентификации модификаций белков и пептидов, включая химические модификации in vitro, в протеомных исследованиях. Метод кулоновекого экранирования фосфогрупп модифицированных белков позволяет повысить эффективность триптического гидролиза и точность количественного профилирования клеточных протеомов.

Методы исследования.

Для анализа протеолитических смесей в работе использовались:

— нанопотоковая высокоэффективная обращено-фазовая жидкостная хроматография пептидов;

— маее-епектрометрия высокого разрешения на основе электростатической орбитальной ионной ловушки с преобразованием Фурье;

— аффинная хроматография с иммобилизованными ионами Fe III,

Подготовка сложных смесей белков и пептидов проводилась с использованием стандартных биохимических методов, а также методами, разработанными автором.

Теоретические исследования и статистический анализ экспериментальных данных проводились с использованием программных ресурсов, разработанных автором с использованием языка программирования Python,

Основные положения, выносимые на защиту:

1, Экспериментальное и теоретическое обоснование эффективности нового метода кулоновекого экранирования фосфогрупп модифицированных аминокислотных остатков последовательностей белков, основанный на использовании металлоорганичееких комплексов,

2, Новый метод локализации аминокислотных модификаций последовательностей идентифицированных белков клеточных протеомов, основанный на анализе статистики аминокислотных остатков протеолитических пептидов этих белков,

3, Алгоритмическая реализация метода количественного профилирования сложных смесей белков с модификациями аминокислотных остатков, основанного на комбинации поиска идентификаций пептидов с использованием широкого окна масс и статистики аминокислотных остатков.

Достоверность полученных результатов была подтверждена как литературными данными, полученных для контрольных анализов протеолитических смесей пептидов белков протеомов, включая гидролизаты клеточных линий, так и обеспечена использованием известных апробированных теоретических и экспериментальных подходов и проведением контрольных экспериментов по анализу аннотированных смесей белков.

Апробация работы. Результаты исследований, представленных в диссертации, были доложены на следующих конференциях:

— 7-й Съезд Всероссийского масс-спектрометрического общества (г, Москва, Россия 2015);

— 9-я летняя школа по маее-епектрометрии в биологии и медицине (г. Дубровник, Хорватия 2015);

— 5-й Конгресс Российского биохимического общества Белки и пептиды (г, Дагомыс, Россия 2016);

— 2-я Международная конференция по инновациям в масс-спектрометрии: инструменты и методы (г, Москва, Россия 2016);

— Протеомный форум (г, Потсдам, Германия 2017, 2019);

— Школа европейской протеомной ассоциации по практической протеомике (г, Вена, Австрия 2018);

— 22-я Международная маее-епектрометричеекая конференция (г, Флоренция, Италия, 2018);

— 5-я Международная конференция ПОСТГЕНОМ 2018 «В поисках моделей персонализированной медицины» (г, Казань, Россия 2018);

— 68-я (онлайн, 2020) конференция Американского масс-спектрометрического общества;

— Совещание рабочей группы разработчиков Европейского биоинформатичеекого

общества (г, Ньюборг, Дания 2020), Личный вклад. Результаты, представленные в диссертации, получены при непосредственном участии автора, включая выбор задач исследования, обоснование выбранных методов исследования, выполнение экспериментов, разработку программных ресурсов для обработки результатов экспериментов, а также разработку теоретических моделей.

Публикации. Автором опубликовано всего 15 статей в печатных изданиях, рекомендованных ВАК и индексируемых в международных и российских системах научного цитирования. Основные результаты по теме диссертации изложены в 6 статьях.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, благодарностей, списка сокращений и списка литературы. Полный объём диссертации составляет 100 страниц, включая 26 рисунков и 8 таблиц. Список литературы содержит 121 наименование.

Глава 1. Обзор литературы

1.1 Протеомика «снизу-вверх»

Благодаря ряду научных работ в маее-епектрометрии пептидов второй половины XX века, посвященных методу бомбардировки быстрыми атомами,[1] установлению молекулярной массы и аминокислотной последовательности олигопептидов,[2; 3] разработке методов ионизации путем экстракции ионов из растворов при атмосферном давлении (ЭРИАД/ESI, англ., Eleetrosprav Ionization)[4; 5] и матрично-активированной лазерной десорбции/ионизации (МАЛДИ, англ., Matrix Assisted Laser Desorption/Ionization, MALDI),[6] маее-епектрометрия стала широко использоваться в задачах установления первичной структуры пептидов, анализа и идентификации белков. По мере реализации геномного проекта в последние два десятилетия возникла и сформировалась новая область исследований белков клеток организмов, их структуры и функций, получившая (по аналогии с геномикой) название протеомика, [7] Предложенный Макаровым А,А, тип маее-анализатора высокого разрешения Орбитрэп на основе электростатической ионной ловушки и преобразования Фурье детектируемых сигналов, наводимых удерживаемыми в ловушке ионами, дало дополнительный импульс развитию протеомики, и, в частности, позволило осуществлять полнопротеомный количественных анализ за счет высокого разрешения (до 105 па 200 m/z)и скорости измерения масс-спектров, а также большого динамического диапазона (до 4 порядков) [8],

Наиболее распространенным подходом для анализа сложных белковых образцов является протеомика «снизу-вверх» (англ, «bottom-up»), основанная на ферментативном гидролизе белков с использованием трипсина с последующим разделением полученных протеолитических смесей методами высокоэффективной жидкостной хроматографии (ВЭЖХ) и последовательным накоплением, изоляцией и фрагментацией элюирумых пептидов смеси, [7] Гидролиз белков с использованием трипсина для получения протеолитических пептидов отличают высокие надежность, воспроизводимость и специфичность. Последнее приводит к тому, что полученные пептиды имеют сайты протонирования на двух концах аминокислотной последовательности, что, в свою

очередь, делает их ионизацию электроепреем эффективной, а также позволяет получать интенсивные М- и С-копцевые серии ионов фрагментов в масс-спектрах, тем самым упрощая их алгоритмическую идентификацию. Типичный полнопротеомный анализ методом «снизу-вверх» состоит из четырёх основных стадий: (1) подготовка протеолитичеекой смеси (экстракция белков из клеток, ферментативный гидролиз белков), (2) разделение смеси пептидов с использованием ВЭЖХ на входе в источник ионизации масс-спектрометра (как правило, электроспрей), (3) получение масс-спектров элюирумых пептидов и их фрагментов, (4) идентификация пептидов и белков с использованием протеомных баз данных и их валидирование.

1.1.1 Подготовка пептидной пробы

Одной из ключевых стадий протеомного анализа с использованием подхода «снизу-вверх» является стадия пробоподготовки (Рисунок 1,1), Она начинается с получения клеточного лизата, в котором представлены все белки протеома. Выбор конкретного способа проведения клеточного лизиса зависит от анализируемого образца: клеточная культура, ткани или физиологическая жидкость,[9] Например, клеточная культура чаще всего лизируетея путём разрушения мембран ультразвуковым излучением с последующей гомогенизацией, [9] Из физиологических жидкостей белки извлекаются, как правило, с помощью химической экстракции (осаждение этанолом, ацетоном, бутанолом или их комбинациями),[9; 10]

Еще одной важной стадией пробоподготовки является разрушение так называемых дпсульфндных мостиков, образующихся при формировании третичной структуры белков и связанных с образованием дпсульфндных (Я-Я) связей между цистеинами аминокислотной последовательности. Наличие этих связей оказывает существенное влияние на эффективность протеомного анализа методами масс-спектрометрии. Во-первых, пептиды с сохранёнными дисульфидными связями имеют массу, которая отличается от массы пептида, рассчитываемой на основе линейной первичной аминокислотной последовательности, и которая приписывается данному пептиду в базе данных поиска. Дополнительным осложняющим фактором в случае таких пептидов является менее эффективная

фрагментация и существенное искажение тандемных масс-спектров, что затрудняет их интерпретацию, аннотирование пиков ионов фрагментов и сопоставление с теоретическими спектрами, В большинстве случаев такие пептиды остаются неидентифицированными,[11] Наконец, днсульфпдные связи стабилизируют структуру белка, делая ее устойчивой к воздействию протеолитическими ферментами, того же трипсина, что приводит к существенному снижению глубины протеомного анализа. Для решения этой проблемы, в процессе пробоподготовки осуществляется восстановление дисульфидных связей с последующим их модифицированием для предотвращения повторного образования связей,[11; 12] Для реакции восстановления наиболее часто применяются дитиотреитол,[13] Р-меркаптоэтанол [14] и трие(2-карбокеиэтил)фоефин,[15] а в качестве алкилирующих агентов долгое время оставался популярным йодацетамид, который обладает высокой реакционной способностью. Однако, было показано, что использование йодацетамида приводит к ряду побочных реакций, [16; 17] Реакции восстановления и ал копирования остатков цнстепна проводят после лизиса клеток и перед ферментативным гидролизом белков, упрощая доступ фермента к сайту гидролиза (СГ), и, соответственно, увеличивая его эффективность.

Для гидролиза используют различные протеолитичеекие ферменты, например, трипсин, 01иС, ЬувС и др., обладающие различной специфичностью по отношению к аминокислотной последовательности белков, К примеру, ЬувС гидролизует пептидные связи по карбоксильной группе лизина. Специфичность фермента является определяющим фактором в идентификации пептидов, поскольку позволяет построить базы данных теоретических масс-спектров фрагментации для их последующего сопоставления с экспериментальными. Наиболее часто используемым ферментом является трипсин - он специфически гидролизует белковую цепь после аминокислотных остатков аргинина и лизина. Аргинин и лизин обладают наибольшим сродством к протону среди природных аминокислот, [18] поэтому, с учётом того, что М-конец пептида тоже почти всегда заряжается, пептиды обычно имеют заряд +2 или +3 при ионизации Э1Ч1ЛД КЯ1. Такое зарядовое состояние является оптимальным, так как при диссоциации оба фрагмента пептида остаются заряженными, хоть и с разной степенью вероятности. Это означает, что в масс-спектрах фрагментации будут присутствовать пики ионов фрагментов обеих серий (у- и Ь- серии в случае столкповительпой диссоциации),[19] Распространённость лизина

Рисунок 1.1 — Подготовка протеолитической смеси для ВЭЖХ-МС/МС анализа на примере клеточной культуры. Из клеток экстрагируются белки, затем последовательно выполняются реакции восстановления и алкилирования дисульфидных связей в белках. В дальнейшем полученный лизат подвергают ферментативному гидролизу. Полученную смесь пептидов очищают перед ВЭЖХ-МС/МС анализом.

и аргинина в белках человека составляет 10-12%. Для пептидов без пропущенных СГ медианное значение длины пептида составляет 13 аминокислотных остатков. Учитывая, что ферментативный гидролиз трипсином имеет высокий выход реакции (более 95% при инкубировании более 8 часов), эта протеаза является основной для стандартного протеомного эксперимента. Параметры масс-спектрометра, такие как частота сканирования, разрешающая способность, условия фрагментации,[20] а также хроматографические параметры (тип неподвижной фазы и размеры колонки, скорость потока) оптимизированы для анализа коротких пептидов с массами меньше 3 кДа.[21; 22]

После ферментативного гидролиза белков, пробу очищают от низкомолекулярных соединений (солей, детергентов и пр.) для последующего хроматомасс-спектрометрического анализа на основе высокоэффективной жидкостной хроматографии в сочетании с тандемной масс-спектрометрией (ВЭЖХ-МС/МС).

После ферментативного гидролиза белков, пробу очищают от низкомолекулярных соединений (солей, детергентов и пр.) для последующего хроматомасс-спектрометрического

анализа - высокоэффективная жидкостная хромаография в сочетании с тандемной маее-епектрометрией (ВЭЖХ-МС/МС),

1.1.2 Разделение пептидной смеси

По окончании ферментативного гидролиза в полученной протеолитической смеси присутствует порядка несколько сотен тысяч индивидуальных соединений,[23] Для анализа столь сложной смеси исключительно маее-епектрометричееких возможностей недостаточно. Пептидную смесь подвергают разделению как в потоковом режиме, так и в режиме предварительного фракционирования. Чтобы максимально упростить смесь белков, часто используют не один метод разделения, а несколько, причём стараются подобрать методы, наиболее ортогональные друг другу. Такими, например, являются ВЭЖХ в сочетании с электрофорезом или ВЭЖХ при разных рН,[24]

Наиболее популярный метод разделения пептидных смесей - это обращённо-фазовая (ОФ) градиентная высокоэффективная жидкостная хроматография, [25] Чаще всего её применяют в потоковом режиме, так как она хорошо совместима с источником ионизации при атмосферном давлении Э1М1АД KSi.| I: 26] В ОФ хроматографии неподвижная фаза неполярная и представляет из себя гидрофобные силикагели с привитыми алкильными цепями 06, 08, 018 и др. Подвижная фаза - полярная, это смесь воды и полярных растворителей: ацетонитрила, метанола и др. Из хроматографической колонки пептиды элюируютея с использованием градиента возрастающей концентрации органического растворителя, [25; 27] В классическом протеомном эксперименте хроматографическая колонка непосредственно связана с источником ионизации, что позволяет анализировать смесь в непрерывном потоковом режиме, [28] На Рисунке 1,2 представлен типичный ВЭЖХ-МС/МС эксперимент для протеомики «снизу-вверх».

Использование комбинации двух различных потоковых разделений стало тенденцией последних лет. Этому способствовали коммерческие реализации технологий разделения по ионной подвижности (ИП) в сочетании с масс-спектрометрами (ИПМС), активно использующиеся в протеомике в последние годы,[29—31] Так, после хроматографичеекого разделения пептиды ионизируются и в газовой фазе делятся по их ионной подвижности,

ВЭЖХ-разделение МС первого уровня МС второго уровня

изоляция и фрагментация

База белковых Статистический анализ

последовательностей и фильтровка

О зГзД/с/т/р^К^д^ К у8 идентификаций

т/г

Рисунок 1.2 — Схема типичного протеомного эксперимента для подхода «снизу-вверх». Хроматограф соединён с масс-спектрометром в потоковом режиме. Смесь пептидов разделяется нанопотоковой хроматографией, поступая в источник масс-спектрометра, где происходит ионизация пептидов и перевод их в газовую фазу. За время элюирования пептида из хроматографической колонки записывается несколько масс-спектров (МС) первого уровня, где есть данный пептид. При достаточной интенсивности сигнала от рассматриваемого пептида он изолируется и фрагментируется, затем снимаются МС второго уровня данного пептида. После этого производится обработка данных, включающая в себя поиск по базе белковых последовательностей и статистический анализ результатов поиска. Результатом анализа является список идентифицированных пептидов и белков, возможно, с информацией об их достоверности и количественном содержании.

Существующие в настоящее время технологии 1111 \ I (' основаны на спектрометрии ионной подвижности в дрейфовой трубке (англ., Drift-Tube Ion Mobility Spectrometry, DTIMS) [32; 33] и спектрометрии ионной подвижности в несимметричном поле высокой напряженности (англ., High-Field Asymmetric Waveform Ion Mobility Spectrometry, FAIMS).[34—36] В DTIMS ионы разделяются в дрейфовой трубке, заполненной инертным фоновым газом, в зависимости от их подвижности в слабом, но постоянном электрическом поле. Для соответствующего разделения ионы вводятся в дрейфовую трубку в виде узкого импульса. [32; 33] В FAIMS ионы разделяются на основе их различий в подвижности в синусоидальном электрическом поле с разной амплитудой в отрицательной и положительной частях волны,[34—36] Газ-носитель увлекает ионы между двумя электродами, к которым прикладывается асимметричное дисперсионное напряжение (DV), которое постепенно отклоняет ионы к одному из электродов. Чтобы противодействовать этому дрейфу и позволить ионам перемещаться по устройству без потерь на стенках от входа до выхода из устройства, используется компенсационное напряжение (CV),[37] По сравнению с DTIMS, FAIMS с цилиндрическими электродами имеет несколько преимуществ в приложений в протеомике. Во-первых, FAIMS работает при атмосферном давлении и позволяет разделять ионы пептидов и ионы химического шума, одновременно образуемого в источнике ионизации, фильтруя компоненты ионных смесей от нежелательных однозарядных ионов примесей. Во-вторых, FAIMS не требует периодической подачи импульсов ионов для достижения разделения и разрешения, что даёт значительное преимущество с точки зрения чувствительности по сравнению с DTIMS,[36]

1.1.3 Масс-спектрометрический анализ

Маее-епектрометрия является высокочувствительным методом анализа, однако позволяет работать только с заряженными соединениями. Белки и пептиды относятся к классу термолабильных, нелетучих соединений, для них требуется так называемая «мягкая» ионизация, при которой молекулы переводятся в газовую фазу без разрушения ковалентных связей, В настоящее время применяются два основных метода «мягкой» ионизации: МАЛДИ [6; 38] и ЭРИАД/ЕЭ1,[4; 5] создание которых было отмечено

в 2002 г. Нобелевской премией по химии. Последний метод ионизации наиболее широко используется в полнопротеомном анализе сложных протеолитических смесей, так как обладает рядом преимуществ: легко совместим с хроматографией и обладает высокой эффективностью ионизации. Ионизация идёт за счёт распыления раствора с пептидами в присутствии сильного электрического поля (напряжение порядка нескольких киловольт) при атмосферном давлении. Ионизированный пептид называют попом-предшественником или родительским ионом.

Полученные ионы-прешдеетвенники поступают через систему транспортных радиочастотных мультиполей в маее-анализатор для измерения масс-спектров. Масс-спектр попов-предшественников называется масс-спектром (МС) первого уровня или MCI, Полагаясь на данные МС первого уровня, выбираются наиболее интенсивные ионы (обычно это 10-20 пиков), которые последовательно изолируются и помещаются в столкповительпую камеру для фрагментации. Записывается масс-спектр фрагментов попа-предшественника - МС второго уровня (МС2), Такой подход называется протеомным анализом в режиме измерений, зависящих от данных или DDA (англ., data dependent acquisition, DDA) и позволяет последовательно анализировать максимально возможное количество компонентов смеси, для которых можно получить качественный масс-спектр фрагментации за короткие времена, [23] Это на сегодняшний день самый распространённый метод анализа сложных протеолитических смесей в протеомике «снизу-вверх».

Пептиды являются сложными молекулами, состоящими из сотен и тысяч атомов. Поэтому количество возможных путей фрагментации их молекулярных ионов очень велико и определяется конкретной структурой каждой индивидуальной молекулы. Однако определенные направления распада оказываются общими для всех соединений этого класса. Они связаны с разрывами пептидных связей N-C и С-С вдоль, так называемого, скелета молекулы с образованием характеристических серий ионов, [2; 19] По номенклатуре Ропшторфа С-концевые части исходной молекулы изображаются символами х, у и z, а фрагменты, в которых заряд сохраняется на N-конце вой части исходной молекулы, -символами a, b и с (Рисунок 1,3), Для наиболее широко используемой в протеомном анализе диссоциации активированной соударениями (ДАС), наиболее характерными сериями ионов фрагментов являются серии Ь- и у-ионов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Бубис Юлия Александровна, 2022 год

Список литературы

1. Siehtermann W., Benninghoven A. Secondary Ion Mass Spectrometry of Amino Acids by Proton and Alkali Ion Attachment //. — Springer, Berlin, Heidelberg, 1979, — C, 142—144,

2. Hunt D, F,, Buko A, M,, Ballard J, M,, Shabanowitz J,, Giordani A, B, Sequence analysis of polypeptides by collision activated dissociation on a triple quadrupole mass spectrometer // Biological Mass Spectrometry. - 1981. - T. 8, № 9. - C. 397-408.

3. Bradley С. V., Howe I., Bevnon J. H. Sequence analysis of underivatized peptides by negative ion chemical ionization and collision induced dissociation // Biological Mass Spectrometry. - 1981. - Февр. - T. 8, № 2. - С. 85-89.

4. Александров M., Галль Л., Краснов П.. Николаев В., Шкуро В. Экстракция ионов из растворов при атмосферном давлении - новый метод масс-спектрометрического анализа / / ДАН СССР. - 1984. - Т. 277, № 2. - С. 379-383.

5. Whitehouse С. M,, Drever Е. N,, Yamashita M., Fenn J. В. Eleetrospray Interface for Liquid Chromatographs and Mass Spectrometers // Analytical Chemistry. — 1985. — Март. — T. 57, № 3. - С. 675-679.

6. Karas M., Bachmann D., Bahr U,, Hillenkamp F. Matrix-assisted ultraviolet laser desorption of non-volatile compounds // International Journal of Mass Spectrometry and Ion Processes. - 1987. - Сент. - T. 78, № С. - С. 53-68.

7. Aebersold H.. Mann M. Mass speetrometry-based proteomics // Nature. — 2003. — Март. - T. 422, № 6928. - C. 198-207.

8. Makarov A. Electrostatic axiallv harmonie orbital trapping: A high-performance technique of mass analysis // Analytical Chemistry. — 2000. — Март. — T. 72, № 6. — С. 1156-1162.

9. Islam M. S., Aryasomavajula A., Selvaganapathv P. E. A review on maeroscale and mieroscale cell lysis methods. — 2017.

10. Pérez-Eodriguez S., Eamirez O. T., Trujillo-Eoldân M. A., Valdez-Cruz N. A. Comparison of protein precipitation methods for sample preparation prior to proteomie analysis

of Chinese hamster ovary eell homogenates // Electronic Journal of Biotechnology, — 2020, — Нояб. - Т. 48. - С. 86-94.

11. Seehi S,, Chait В. T. Modification of cysteine residues by alkvlation, A tool in peptide mapping and protein identification // Analytical Chemistry. — 1998. — Дек. — Т. 70, № 24. — С. 5150-5158.

12. Ploug M,, Stoffer В., Jensen A. L. In situ alkvlation of cysteine residues in a hydrophobic membrane protein immobilized on polvvinvlidene difluoride membranes by electroblotting prior to microsequence and amino acid analysis // ELECTROPHORESIS. — 1992. — T. 13, № 1. — C. 148-153.

13. Cleland W, W, Dithiothreitol, a New Protective Reagent for SH Groups // Biochemistry. - 1964. - Лир. - Т. 3, № 4. - С. 480-482.

14. Laemmli U. К. Cleavage of structural proteins during the assembly of the head of bacteriophage T4 // Nature. - 1970. - T. 227, № 5259. - C. 680-685.

15. Getz E. В., Xiao M,, Chakrabartv Т., Cooke R,, Selvin P. R. A comparison between the sulfhydrvl reductants tris(2- earboxyethyl)phospliine and dithiothreitol for use in protein biochemistry // Analytical Biochemistry. — 1999. — Лиг. — Т. 273, JV2 1. — С. 73—80.

16. Mtiller Т., Winter D. // Molecular and Cellular Proteomics. — 2017. — Июль. — Т. 16, № 7. - С. 1173-1187.

17. Kuznetsova К. G,, Levitskv L. I., Pvatnitskiv M. A., Ilina I. Y,, Bubis J. A., Solovveva E. M,, Zgoda V. G,, Gorshkov M. V., Moshkovskii S. A. Cysteine alkvlation methods in shotgun proteomics and their possible effects on methionine residues // Journal of Proteomics. — 2021. — Vol. 231. — P. 104022.

18. Bleiholder C,, Suhai S,, Paizs B. Revising the Proton Affinity Scale of the Naturally Occurring a-Amino Acids // Journal of the American Society for Mass Spectrometry. — 2006. — Сент. - Т. 17, № 9. - С. 1275-1281.

19. Roepstorff P., Fohlman J. Proposal for a common nomenclature for sequence ions in mass spectra of peptides. — 1984.

20. Choudharv G,, Wu S. L,, Shieh P., Hancock W, S. Multiple enzymatic digestion for enhanced sequence coverage of proteins in complex proteomic mixtures using capillary LC with

ion trap MS/MS // Journal of Proteome Research. - 2003. - T. 2, № 1. - C. 59-67.

89

21. Washburn M, P., Wolters D,, Yates J, E, Large-scale analysis of the yeast proteome by multidimensional protein identification technology // Nature Biotechnology, — 2001, — T, 19, № 3. - C. 242-247.

22. Hebert A. S., Eichards A. L., Bailey D. J., Ulbrich A., Coughlin E. E., Westphall M. S., Coon J. J. The one hour yeast proteome // Molecular and Cellular Proteomics. — 2014. — Янв, — Т. 13, № 1. - С. 339-347.

23. Michalski A., Cox J., Mann M. More than 100,000 detectable peptide species elute in single shotgun proteomics runs but the majority is inaccessible to data-dependent LC-MS/MS // Journal of Proteome Eesearch. - 2011. - Anp. - T. 10, № 4. - C. 1785-1793.

24. Mitulovie G,, Mechtler K. HPLC techniques for proteomics analvsis-a short overview of latest developments // Briefings in Functional Genomics and Proteomics. — 2006. — Май. — Т. 5, № 4. - С. 249-260.

25. Moldoveanu S. С., David V. Selection of the HPLC Method in Chemical Analysis. — 2016. - C. 1-588.

26. Xu P., Duong D. M,, Peng J. Systematical optimization of reverse-phase chromatography for shotgun proteomics // Journal of Proteome Eesearch. — 2009. — Лиг. — Т. 8, № 8. — С. 3944-3950.

27. Aguilar M. I. Eeversed-phase high-performance liquid chromatography. // Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) - 2004. - T. 251. - C. 9-22.

28. Wither M. J., Hansen К. C,, Eeisz J. A. Mass speetrometry-based bottom-up proteomics: Sample preparation, LC-MS/MS analysis, and database query strategies // Current Protocols in Protein Science. - 2016. - Нояб. - Т. 2016. - С. 16.4.1-16.4.20.

29. Cumeras E,, Figueras E,, Davis С. E,, Baumbach J. I., Gratia I. Review on Ion Mobility Spectrometry. Part 2: Hyphenated methods and effects of experimental parameters. — 2015. — Март.

30. Pfammatter S,, Bonneil E,, McManus F. P., Prasad S,, Bailey D. J., Belford M,, Dunvach J. J., Thibault P. A novel differential ion mobility device expands the depth of proteome coverage and the sensitivity of multiplex proteomic measurements // Molecular and Cellular Proteomics. - 2018. - Окт. - Т. 17, № 10. - С. 2051-2067.

31, Lapthorn С,, Pullen F,, Chowdhry В, Z, Ion mobility spectrometry-mass spectrometry (IMS-MS) of small molecules: Separating and assigning structures to ions, — 2013, — Янв,

32, Harvey S, R,, MacPhee С, E,, Barran P. E, Ion mobility mass spectrometry for peptide analysis, — 2011, — Лиг.

33, Ruotolo В, T., McLean J, A,, Gillig K, J,, Russell D, H, The influence and utility of varying field strength for the separation of trvptic peptides by ion mobility-mass spectrometry // Journal of the American Society for Mass Spectrometry, — 2005, — Февр, — T, 16, № 2, — C. 158-165.

34, Swearingen К, E,, Moritz R, L, High-field asymmetric waveform ion mobility spectrometry for mass speetrometrv-based proteomics, — 2012, — Окт,

35, Purves R, W,, Guevremont R, Eleetrosprav ionization high-field asymmetric waveform ion mobility spectrometry-mass spectrometry // Analytical Chemistry, — 1999, — T, 71, № 13, — C. 2346-2357.

36, Shvartsburg A. A., Tang K,, Smith R, D, Modeling the resolution and sensitivity of FAIMS analyses // Journal of the American Society for Mass Spectrometry, — 2004, — Окт, — T. 15, № 10. - С. 1487-1498.

37, Barnett D. A., Ells В., Guevremont R., Purves R. W. Application of ESI-FAIMS-MS to the analysis of trvptic peptides // Journal of the American Society for Mass Spectrometry. — 2002. - Нояб. - T. 13, № И. - С. 1282-1291.

38, Tanaka К., Waki H., Ido Y., Akita S., Yoshida Y., Yoshida T., Matsuo T. Protein and polymer analyses up tom/z 100 000 bv laser ionization time-of-flight mass spectrometry // Rapid Communications in Mass Spectrometry. — 1988. — Лиг. — T. 2, № 8. — С. 151—153.

39, Лебедев А. Т., Артеменко К. А., Самгина Т. Ю. Основы маее-епектрометрии белков и пептидов. — Техносфера РИЦ ЗАО, 2012. — С. 175.

40, Liu H., Sadvgov R. G., Yates J. R. A model for random sampling and estimation of relative protein abundance in shotgun proteomics // Analytical chemistry. — 2004. — Июль. — T. 76, № 14. - С. 4193-4201.

41, Ludwig С., Gillet L., Rosenberger G., Amon S., Collins В. С., Aebersold R. Data-independent acquisition-based SWATH - MS for quantitative proteomics: a tutorial //

Molecular Svstems Biologv. - 2018. - Лиг. - T. 14, № 8.

91

42. Fernández-Costa С,, Martínez-Bartolomé S,, MeClatehv D, В., Saviola A. J., Yu N. K,, Yates J, E, Impact of the Identification Strategy on the Reproducibility of the DDA and DIA Eesults // Journal of proteome research, — 2020, — Лиг. — T, 19, № 8. — C. 3153—3161.

43. Ivanov M. V., Bubis J. A., Gorshkov V., Tarasova I. A., Levitskv L. I., Lobas A. A., Solovyeva E. M,, Pridatchenko M. L,, Kjeldsen F,, Gorshkov M. V. DireetMSl: MS MS-Free Identification of 1000 Proteins of Cellular Proteomes in 5 Minutes // Analytical Chemistry, — 2020. - T. 92, № 6. - C. 4326-4333.

44. Ivanov M. V., Bubis J. A., Gorshkov V., Abdrakhimov D. A., Kjeldsen F,, Gorshkov M. V. Boosting MSl-onlv Proteomics with Machine Learning Allows 2000 Protein Identifications in Single-Shot Human Proteome Analysis Using 5 min HPLC Gradient // Journal of Proteome Eesearch. - 2021. - Anp. - T. 20, № 4. - C. 1864-1873.

45. Carr S,, Aebersold E,, Baldwin M,, Burlingame A., Clauser K,, Nesvizhskii A. The need for guidelines in publication of peptide and protein identification data: Working group on publication guidelines for peptide and protein identification data, — 2004, — Июнь,

46. Elias J, E,, Gvgi S, P. Target-decov search strategy for increased confidence in large-scale protein identifications by mass spectrometry // Nature Methods. — 2007. — T. 4, № 3. — C. 207-214.

47. Gupta N,, Pevzner P. A. False discovery rates of protein identifications: A strike against the two-peptide rule // Journal of Proteome Eesearch, — 2009, — T. 8, № 9. — C. 4173—4181.

48. Sweet S. M,, Jones A. W,, Cunningham D. L,, Heath J. K,, Creese A. J., Cooper H. J. Database search strategies for proteomic data sets generated by electron capture dissociation mass spectrometry // Journal of Proteome Eesearch, — 2009, — Дек, — Т. 8, № 12. — С. 5475—5484.

49. Elias J. E., Haas W,, Fahertv В. К., Gvgi S. P. Comparative evaluation of mass spectrometry platforms used in large-scale proteomics investigations // Nature Methods, — 2005. - Сент. - Т. 2, № 9. - С. 667-675.

50. Chick J. M,, Kolippakkam D,, Nusinow D. P., Zhai В., Ead E,, Huttlin E. L,, Gvgi S. P. A mass-tolerant database search identifies a large proportion of unassigned spectra in shotgun proteomics as modified peptides // Nature Biotechnology, — 2015, — T. 33, № 7. — C. 743—749.

51. Zhu W,, Smith J. W,, Huang С. M. Mass speetrometry-based label-free quantitative

proteomics // Journal of Biomedicine and Biotechnology. — 2010. — T. 2010.

92

52. Pappireddi N,, Martin L,, Wühr M, A Review on Quantitative Multiplexed Proteomies // ChemBioChem. - 2019. - Май. - Т. 20, № 10. - С. 1210-1224.

53. Thompson A., Sehäfer J., Kuhn К., Kienle S,, Schwarz J., Schmidt G,, Neumann Т., Hamon C. Tandem mass tags: A novel quantification strategy for comparative analysis of complex protein mixtures by MS/MS // Analytical Chemistry. — 2003. — Anp, — T. 75, № 8. — C. 1895-1904.

54. Rotello R. J., Veenstra T. D. Mass Spectrometry Techniques: Principles and Practices for Quantitative Proteomies // Current Protein & Peptide Science. — 2020. — Сент, — Т. 22, № 2. - С. 121-133.

55. Zvbailov В., Moslev A. L,, Sardiu M. E,, Coleman M. K,, Florens L,, Washburn M. P. Statistical analysis of membrane proteome expression changes in Saeeharomyees eerevisiae, //J Proteome Res. - 2006. - T. 5, № 9. - C. 2339-2347.

56. Florens L,, Carozza M. J., Swanson S. K,, Fournier M,, Coleman M. K,, Workman J. L,, Washburn M. P. Analyzing chromatin remodeling complexes using shotgun proteomies and normalized spectral abundance factors // Methods. — 2006. — Дек. — Т. 40, № 4. — С. 303—311.

57. Griffin N. M., Yu J., Long F., Oh P., Shore S., Li Y., Koziol J. A., Schnitzer J. E. Label-free, normalized quantification of complex mass spectrometry data for proteomic analysis // Nature Biotechnology. - 2010. - T. 28, № 1. - C. 83-89.

58. Rappsilber J., Ryder U,, Lamond A. I., Mann M. Large-scale proteomic analysis of the human spliceosome // Genome Research. — 2002. — Лиг. — Т. 12, № 8. — С. 1231—1245.

59. Shen Y,, Zhao R,, Berger S. J., Anderson G. A., Rodriguez N,, Smith R. D. High-efficiency nanoscale liquid chromatography coupled on-line with mass spectrometry using nanoeleetrosprav ionization for proteomies // Analytical Chemistry. — 2002. — Лиг. — Т. 74, № 16. — С. 4235-4249.

60. Ishihama Y,, Oda Y,, Tabata Т., Sato Т., Nagasu Т., Rappsilber J., Mann M. Exponentially modified protein abundance index (emPAI) for estimation of absolute protein amount in proteomies by the number of sequenced peptides per protein // Molecular and Cellular Proteomies. - 2005. - Сент. - Т. 4, № 9. - С. 1265-1272.

61. Lyutvinskiy Y,, Yang H,, Rutishauser D,, Zubarev R, A, In silico instrumental response correction improves precision of label-free proteomics and accuracy of proteomics-based predictive models // Molecular and Cellular Proteomics. - 2013. - Лиг. - Т. 12, № 8. - С. 2324-2331.

62. Cox J., Mann M. MaxQuant enables high peptide identification rates, individualized p.p.b.-range mass accuracies and proteome-wide protein quantification // Nature Biotechnology 2008 26:12. - 2008. - Нояб. - Т. 26, № 12. - С. 1367-1372.

63. Cox J., Hein M. Y,, Luber С. A., Paron I., Nagaraj N,, Mann M. Accurate proteome-wide label-free quantification by delayed normalization and maximal peptide ratio extraction, termed MaxLFQ // Molecular and Cellular Proteomics. - 2014. - Септ. - Т. 13, № 9. - С. 2513-2526.

64. Cox J., Neuhauser N,, Michalski A., Scheltema R. A., Olsen J. V., Mann M. Andromeda: A peptide search engine integrated into the MaxQuant environment // Journal of Proteome Research. - 2011. - Anp. - T. 10, № 4. - C. 1794-1805.

65. Zhang В., Pirmoradian M,, Zubarev R,, Kail L. Covariation of peptide abundances accurately reflects protein concentration differences // Molecular and Cellular Proteomics. — 2017. - Май. - Т. 16, № 5. - С. 936-948.

66. Zhang G,, Ueberheide В. M,, Waldemarson S,, Mvung S,, Mollov K,, Eriksson J., Chait В. Т., Neubert T. A., Fenvo D. Protein quantitation using mass spectrometry. // Methods in molecular biology (Clifton, N.J.) - 2010. - T. 673. - C. 211-222.

67. Choi M,, Eren-Dogu Z. F,, Colangelo C,, Cottrell J., Hoopmann M. R,, Kapp E. A., Kim S,, Lam H,, Neubert T. A., Palmblad M,, Phinnev B. S,, Weintraub S. Т., MacLean В., Vitek O. ABRF Proteome Informatics Research Group (iPRG) 2015 Study: Detection of Differentially Abundant Proteins in Label-Free Quantitative LC-MS/MS Experiments // Journal of Proteome Research. - 2017. - Февр. - Т. 16, № 2. - С. 945-957.

68. Kessner D,, Chambers M,, Burke R,, Agus D,, Malliek P. ProteoWizard: Open source software for rapid proteomics tools development // Bioinformatics. — 2008. — T. 24, № 21. — C. 2534-2536.

69. Craig R,, Beavis R. C. TANDEM: Matching proteins with tandem mass spectra // Bioinformatics. - 2004. - Июнь. - Т. 20, № 9. - С. 1466-1467.

70. Ivanov M, V,, Levitskv L, I., Lobas A. A., Panic Т., Laskav Ü, A., Mitulovie (I.. Schmid H.. Pridatchenko M, L., Tsvbin Y, O., Gorshkov M, V, Empirical multidimensional space for scoring peptide spectrum matches in shotgun proteomics // Journal of Proteome Research, — 2014. - T. 13, № 4. - C. 1911-1920.

71. Bubis J. A., Levitskv L. I., Ivanov M, V., Tarasova I. A., Gorshkov M, V. Comparative evaluation of label-free quantification methods for shotgun proteomics // Rapid Communications in Mass Spectrometry. — 2017. — Vol. 31, no. 7. — P. 606—612.

72. Ivanov M. V., Tarasova I. A., Levitskv L. I., Solovveva E. M,, Pridatchenko M. I... Lobas A. A., Bubis J. A., Gorshkov M. V. MS MS-Free Protein Identification in Complex Mixtures Using Multiple Enzymes with Complementary Specificity // Journal of Proteome Research. - 2017. - Нояб. - Т. 16, № И. - С. 3989-3999.

73. Teleman J., Chawade A., Sandin M,, Levander F,, Malmstrom J. Dinosaur: A Refined Open-Source Peptide MS Feature Detector // Journal of Proteome Research. — 2016. — Июль. — Т. 15, № 7. - С. 2143-2151.

74. Moruz L,, Tomazela D,, Kail L. Training, selection, and robust calibration of retention time models for targeted proteomics // Journal of Proteome Research. — 2010. — Окт, — Т. 9, № 10. - С. 5209-5216.

75. Bouwmeester R,, Gabriels R,, Hulstaert N,, Martens L,, Degroeve S. DeepLC can predict retention times for peptides that carry as-vet unseen modifications // bioRxiv, — 2020. — Март. - С. 2020.03.28.013003.

76. Levitskv L. I., Ivanov M. V., Lobas A. A., Bubis J. A., Tarasova I. A., Solovveva E. M,, Pridatchenko M. L,, Gorshkov M. V. IdentiPv: An Extensible Search Engine for Protein Identification in Shotgun Proteomics // Journal of Proteome Research. — 2018. — Июль. — Т. 17, № 7. - С. 2249-2255.

77. Perez-Riverol Y., Csordas A., Bai J., Bernal-Llinares M,, Hewapathirana S,, Kundu D. J., Inuganti A., Griss J., Mayer G,, Eisenacher M,, Pérez E,, Uszkoreit J., Pfeuffer J., Sachsenberg Т., Yilmaz §,, T i wary S,, Cox J., Audain E,, Walzer M,, Jarnuczak A. !•'.. Ternent Т., Brazma A., Vizcaíno J. A. The PRIDE database and related tools and resources in 2019: improving support for quantification data // Nucleic Acids Research. — 2019. — Янв, — Т. 47, .V" 1)1. С. D442-D450.

78. Vlastaridis P., Kyriakidou P., Chaliotis A., Van de Peer Y,, Oliver S, G., Amoutzias G, D, Estimating the total number of phosphoproteins and phosphorylation sites in eukarvotie proteomes // GigaSeienee, — 2017, — Февр, — T, 6, № 2, — С, 1,

79. Chan C, Y, X,, Gritsenko M, A,, Smith E, D,, Qian W, J, The current state of the art of quantitative phosphoproteomics and its applications to diabetes research, — 2016, — Anp,

80. Krtiger R,, Kiibler D,, Pallisse R,, Burkovski A,, Lehmann W, D, Protein and proteome phosphorylation stoiehiometry analysis by element mass spectrometry // Analytical Chemistry. - 2006. - Март. - Т. 78, № 6. - С. 1987-1994.

81. Larsen M. R,, Edwards A. V. Phosphoproteomics: Approaches, Developments, and Challenges // Encyclopedia of Cell Biology, T. 4. — Elsevier Inc., 01.2016. — C. 177—186.

82. Ardito F,, Giuliani M,, Perrone D,, Troiano G,, Muzio L. L. The crucial role of protein phosphorylation in cell signalingand its use as targeted therapy (Review), — 2017, — Лиг.

83. Xishi H,, Shavtan A., Panchenko A. R. Physieoehemieal mechanisms of protein regulation by phosphorylation. — 2014.

84. Olsen J. V., Ong S. E,, Mann M. Trypsin cleaves exclusively C-terminal to arginine and lysine residues // Molecular and Cellular Proteomics, — 2004, — Июнь, — T, 3, № 6. — C. 608-614.

85. Мосолов В. В. Протеолитические ферменты. — М. : Наука, 1971. — С. 404.

86. Baehovehin W, W,, Roberts J. D. Xitrogen-15 Xuclear Magnetic Resonance Spectroscopy. The State of Histidine in the Catalytic Triad of a-Lvtic Protease, Implications for the Charge-Relay Mechanism of Peptide-Bond Cleavage by Serine Proteasesl'2 // Journal of the American Chemical Society. - 1978. - T. 100, № 26. - C. 8041-8047.

87. Lu W,, Apostol I., Qasim M. A., Warne X., Wvnn R,, Zhang W, I... Anderson S,, Chiang Y, W,, Ogin E,, Rothberg I., Ryan K,, Laskowski M. Binding of amino acid side-chains to SI cavities of serine proteinases // Journal of Molecular Biology, — 1997, — Февр, — T, 266, № 2. - C. 441-461.

88. Branden С. I., Tooze J. Introduction to Protein Structure. — 2nd ed. — Xew York (X.Y.) : Garland, 1999., 1999. - 410 p.

89. Schmidt A., Jelsch C,, 0stergaard P., Rypniewski W., Lamzin V, S, Trypsin Revisited: Crystallography at (SUB) atomic resolution and quantum chemistry revealing details of catalysis // Journal of Biological Chemistry, — 2003, — Окт, — T, 278, № 44, — C, 43357—43362,

90. Thiede В., Lamer S,, Mallow J,, Siejak F,, Dimmler C,, Rudel T., Jungblut P. R, Analysis of missed cleavage sites, tryptophan oxidation and N-terminal pyroglutamvlation after in-gel trvptie digestion // Rapid Communications in Mass Spectrometry, — 2000, — T, 14, № 6, — C. 496-502.

91. Chi H., He K., Yang В., Chen Z., Sun R.-X., Fan S.-B., Zhang K., Liu C., Yuan Z.-F., Wang Q.-H., Liu S.-Q., Dong M.-Q., He S.-M. pFind-Alioth: A novel unrestricted database search algorithm to improve the interpretation of high-resolution MS/MS data // Journal of Proteomics. - 2015. - Июль. - T. 125. - С. 89-97.

92. Loziuk P. L,, Wang J., Li Q,, Sederoff R. R,, Chiang V. L,, Muddiman D. C. Understanding the role of proteolytic digestion on discovery and targeted proteomic measurements using liquid chromatography tandem mass spectrometry and design of experiments // Journal of Proteome Research, — 2013, — Дек, — T, 12, № 12, — C, 5820—5829,

93. Wvsoeki V, H,, Tsaprailis G,, Smith L, L,, Breci L, A, Mobile and localized protons: A framework for understanding peptide dissociation // Journal of Mass Spectrometry, — 2000, — T. 35, № 12. - C. 1399-1406.

94. Gu C,, Somogvi A,, Wvsoeki V. H,, Medzihradszkv K. F. Fragmentation of protonated oligopeptides XLDVLQ (X=L, H, К or R) by surface induced dissociation: additional evidence for the 'mobile proton' model // Analvtiea Chimica Acta, — 1999, — T, 397, — C, 247—256,

95. Tsiatsiani L,, Heck A, J, Proteomics beyond trypsin // FEBS Journal, — 2015, — T, 282, № 14. - C. 2612-2626.

96. Swanev D. L,, Wenger C. D,, Coon J. J. Value of using multiple proteases for large-scale mass speetrometrv-based proteomics // Journal of Proteome Research, — 2010, — Март, — T, 9, № 3. - C. 1323-1329.

97. Harman J. C,, Guidrv J. J., Giddav J. M. Comprehensive characterization of the adult nd4 swiss webster mouse retina: Using discovery-based mass spectrometry to decipher the total proteome and phosphoproteome // Molecular Vision, — 2018, — T, 24, — C, 875—889,

98, Sharma К,, D'Souza E, С,, Tyanova S,, Schaab C,, Wisniewski J, E,, Cox J,, Mann M, Ultradeep Human Phosphoproteome Eeveals a Distinct Eegulatorv Nature of Tvr and Ser/Thr-Based Signaling // Cell Eeports. - 2014. - T. 8, № 5. - C. 1583-1594.

99. Panizza E,, Zhang L,, Fontana J. M.. Hamada K., Svensson D., Akkuratov E. E., Scott L., Mikoshiba K,, Brismar H., Lehtio J., Aperia A. Ouabain-regulated phosphoproteome reveals molecular mechanisms for Na+, K+-ATPase control of cell adhesion, proliferation, and survival // FASEB Journal. - 2019. - Септ. - Т. 33, № 9. - С. 10193-10206.

100. Svane S,, Kjeldsen F,, McKee V., McKenzie C. J. The selectivity of water-based pyrophosphate recognition is tuned by metal substitution in dimetallic receptors // Dalton Transactions. - 2015. - Июль. - Т. 44, № 26. - С. 11877-11886.

101. Bubis J. A., Gorshkov V., Gorshkov M. V., Kjeldsen F. PhosphoShield: Improving trypsin digestion of phosphoproteins by shielding the negatively charged phosphate moiety // Journal of the American Society for Mass Spectrometry. — 2020. — Vol. 31, no. 10. — P. 2053—2060.

102. Leiros H. K. S,, Timmins J., Eavelli E. В., MeSweenev S. M. Is radiation damage dependent on the dose rate used during maeromoleeular crystallography data collection? // Acta Crvstallographica Section D: Biological Crystallography. — 2006. — Февр, — Т. 62, № 2. — С. 125-132.

103. Meuzelaar H,, Panman M. E,, Woutersen S. Guanidinium-Induced Denaturation by Breaking of Salt Bridges // Angewandte Chemie - International Edition. — 2015. — Дек. — Т. 54, № 50. - С. 15255-15259.

104. Grad J.-N. MD-Simulation USF2 // Evaluation. - 2005. - Июнь. - Т. 1, № 23. -С. 17-19.

105. Springs В., Haake P. Equilibrium constants for association of guanidinium and ammonium ions with oxvanions. The effect of changing basicity of the oxvanion // Bioorganic Chemistry. - 1977. - Июнь. - Т. 6, № 2. - С. 181-190.

106. Eng J. К., McCormack A. L,, Yates J. E. An approach to correlate tandem mass spectral data of peptides with amino acid sequences in a protein database // Journal of the American Society for Mass Spectrometry. - 1994. - Нояб. - Т. 5, № И. - С. 976-989.

107. Vaudel M,, Burkhart J, M,, Zahedi R, P., Oveland E,, Berven F, S,, Siekmann A,, Martens L,, Barsnes H, PeptideShaker enables reanalysis of MS-derived proteomies data sets: To the editor // Nature Biotechnology. - 2015. - T. 33, A2 1. - C. 22-24.

108. Yang H., Chi H., Zhou W. J., Zeng W. F., He K., Liu C., Sun R. X., He S. M. Open-pNovo: De Novo Peptide Sequencing with Thousands of Protein Modifications // Journal of Proteome Research. - 2017. - T. 16, A2 2. - C. 645-654.

109. Beausoleil S. A., Villon J., Gerber S. A., Rush J., Gygi S. P. A probability-based approach for high-throughput protein phosphorylation analysis and site localization // Nature Biotechnology. - 2006. - T. 24, A'2 10. - C. 1285-1292.

110. Bubis J. A., Levitsky L. I., Ivanov M. V., Gorshkov M. V. Validation of peptide identification results in proteomies using amino acid counting // Proteomies. — 2018. — Vol. 18, no. 23. — P. 1800117.

111. Li J., Su Z„ Ma Z. Q., Slebos R. J., Halvey P., Tabb D. L„ Liebler D. C., Pao W., Zhang B. A bioinformaties workflow for variant peptide detection in shotgun proteomies // Molecular and Cellular Proteomies. — 2011. — T. 10, A2 5.

112. Kong A. T,, Leprevost F. V., Avtonomov D. M,, Mellacheruvu D,, Nesvizhskii A. I. MSFragger: Ultrafast and comprehensive peptide identification in mass speetrometry-based proteomies // Nature Methods. - 2017. - T. 14, A'2 5. - C. 513-520.

113. Levenberg K. A Method for the Solution of Certain Non-Linear Problems in Least // Quarterly of Applied Mathematics. - 1944. - T. 2, A'2 278. - C. 164-168.

114. Eric Jones and Travis Oliphant and Pearu Peterson and others. SeiPy: Open Source Scientific Tools for Python. — eprint: Online.http://www.scipy.org/.

115. Levitsky L. I., Ivanov M. V., Lobas A. A., Gorshkov M. V. Unbiased False Discovery Rate Estimation for Shotgun Proteomies Based on the Target-Decoy Approach // Journal of Proteome Research. - 2017. - Ooup. - T. 16, A2 2. - C. 393-397.

116. Efron B. Bootstrap Methods: Another Look at the Jaekknife // The Annals of Statistics. - 1979. - T. 7, A2 1. - C. 1-26.

117. Gholami A. M., Hahne H., Wu Z., Auer F. J., Meng C., Wilhelm M., Kuster B. Global proteome analysis of the NCI-60 cell line panel // Cell Reports. — 2013. — T. 4, A2 3. — C. 609-620.

118. Guo X,, Trudgian D, C,, Lemoff A., Yadavalli S,, Mirzaei H, Confetti: A multiprotease map of the HeLa proteome for comprehensive proteomics // Molecular and Cellular Proteomics. - 2014. - T. 13, № 6. - C. 1573-1584.

119. Post H,, Penning R,, Fitzpatrick M. A., Garrigues L. B,, Wu W,, Maegillavrv H. D,, Hoogenraad C. C,, Heck A. J., Altelaar A. F. Robust, Sensitive, and Automated Phosphopeptide Enrichment Optimized for Low Sample Amounts Applied to Primary Hippocampal Neurons // Journal of Proteome Research. - 2017. - Oenp. - T. 16, № 2. - C. 728-737.

120. Good D. M,, Mamdoh A., Budamgunta H,, Zubarev R. A. In silico proteome-wide amino acid and elemental composition (pace) analysis of expression proteomics data provides a fingerprint of dominant metabolic processes // Genomics, Proteomics and Bioinformatics. — 2013. - T. 11, № 4. - C. 219-229.

121. Lundbv A., Secher A., Lage K,, Nordsborg N. B,, Dmytrivev A., Lundbv C,, Olsen J. V. Quantitative maps of protein phosphorylation sites across 14 different rat organs and tissues // Nature Communications. — 2012. — T. 3.