A Combination of MALDI-TOF MS Proteomics and Species-Unique Biomarkers’ Discovery for Rapid Screening of Brucellosis

布鲁氏菌 蛋白质组学 蛋白质组 计算生物学 生物标志物发现 核糖体蛋白 化学 布鲁氏菌 质谱法 蛋白质亚单位 生物标志物 核糖体RNA 生物 生物化学 核糖核酸 布鲁氏菌病 病毒学 色谱法 基因 核糖体
作者
Hamideh Hamidi,Ramin Bagheri Nejad,Ali Es-Haghi,Alireza Ghassempour
出处
期刊:Journal of the American Society for Mass Spectrometry [American Chemical Society]
卷期号:33 (8): 1530-1540 被引量:2
标识
DOI:10.1021/jasms.2c00110
摘要

Brucellosis is considered to be a zoonotic infection with a predominant incidence in most parts of Iran that may even simply involve diagnostic laboratory personnel. In the present study, we apply matrix-assisted laser desorption/ionization-time-of-flight mass spectrometry (MALDI-TOF MS) for rapid and reliable discrimination of Brucella abortus and Brucella melitensis, based on proteomic mass patterns from chemically treated whole-cell analyses. Biomarkers of the low molecular weight proteome in the MALDI-TOF MS spectra were assigned to conserved ribosomal and structural protein families that were found in genome assemblies of B. abortus and B. melitensis in the NCBI database. Significant protein mass signals successfully mapped to ribosomal proteins and structural proteins, such as integration host factor subunit alpha, cold-shock proteins, HU family DNA-binding protein, ATP synthase subunit C, and GNAT family N-acetyltransferase, with specific biomarker peaks that have been identified for each virulent and vaccine strain. Web-accessible bioinformatics algorithms, with a robust data analysis workflow, followed by ribosomal and structural protein mapping, significantly enhanced the reliable assignment of key proteins and accurate identification of Brucella species. Furthermore, clinical samples were analyzed to confirm the most dominant protein biomarker candidates and their relevance for the identifications of B. melitensis and B. abortus. With proper optimization, we envision that the presented MALDI-TOF MS proteomics analyses, coupled with special usage of bioinformatics, could be used as a cost-efficient strategy for the diagnostics of brucellosis and introduce a reliable identification protocol for species of dangerous bacteria.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
天真思雁发布了新的文献求助10
刚刚
1秒前
星辰大海应助阔达的大吉采纳,获得10
1秒前
deer发布了新的文献求助10
3秒前
充电宝应助Singularity采纳,获得10
3秒前
战战发布了新的文献求助10
5秒前
繁荣的夏岚完成签到,获得积分10
10秒前
Lucas应助天真思雁采纳,获得10
10秒前
HGQ应助yi只熊采纳,获得10
12秒前
星海种花完成签到 ,获得积分10
13秒前
14秒前
小蘑菇应助彩色的访风采纳,获得10
14秒前
幸福的书芹完成签到 ,获得积分10
15秒前
赵某人完成签到,获得积分10
15秒前
卡戎529发布了新的文献求助10
16秒前
18秒前
桑桑完成签到 ,获得积分20
18秒前
husi发布了新的文献求助20
20秒前
顺其自然完成签到 ,获得积分10
24秒前
SOLOMON应助yang采纳,获得10
27秒前
忍忍发布了新的文献求助200
27秒前
28秒前
五月天完成签到,获得积分20
29秒前
31秒前
31秒前
32秒前
温心完成签到 ,获得积分10
32秒前
Lyann完成签到,获得积分10
33秒前
卡戎529发布了新的文献求助10
35秒前
陆林北完成签到,获得积分10
35秒前
Hao应助Singularity采纳,获得10
36秒前
南医医发布了新的文献求助10
36秒前
37秒前
yang发布了新的文献求助10
38秒前
42秒前
42秒前
43秒前
43秒前
小陀螺完成签到,获得积分10
43秒前
43秒前
高分求助中
请在求助之前详细阅读求助说明!!!! 20000
The Three Stars Each: The Astrolabes and Related Texts 900
Yuwu Song, Biographical Dictionary of the People's Republic of China 700
Multifunctional Agriculture, A New Paradigm for European Agriculture and Rural Development 600
Bernd Ziesemer - Maos deutscher Topagent: Wie China die Bundesrepublik eroberte 500
A radiographic standard of reference for the growing knee 400
Glossary of Geology 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 有机化学 工程类 生物化学 纳米技术 物理 内科学 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 电极 光电子学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 2475571
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2140208
关于积分的说明 5454023
捐赠科研通 1863604
什么是DOI,文献DOI怎么找? 926448
版权声明 562846
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 495590