The Application of LC-MS/MS Technology for Proteomic Analysis of Gingival Tissue: a Pilot Study

2013 
Svrha: Željelo se pronaci optimalne uvjete i metode za identifikaciju maksimalnog broja proteina u uzorcima tkiva gingive pacijentice s agresivnim parodontitisom. Pritom smo se koristili tehnologijom Label-free kvantifikacije, tekucinske kromatografije i spektrometrije masa (LC –MS/MS), te usporedili proteom zdravih i bolesnih uzoraka tkiva gingive. Materijali i metode: Cetiri uzorka gingivnog tkiva (dva zdrava i dva bolesna) uzeta su od pacijentice, inace nepusacice, koja boluje od teskog oblika generaliziranog agresivnog parodontitisa. Proteini tkivnog lizata razdvojeni su 1D gel-elektroforezom nakon koje je slijedila digestija u gelu te mjerenje proteina nanoljestvicom HPLC-sistema preko nanoelektro spreja, ionizacijskog izvora i spektrometra mase. Dobiveni podaci obrađeni su u programu MaxQuant. Rezultati: Label-free kvantifikacija i LC-MS/MS analiza, zajedno s pripremom uzoraka, 1D gel-elektroforezom i digestijom u gelu pokazali su se kao ucinkovita metoda za analizu proteoma gingivnog tkiva. Ukupan broj identificiranih i kvantificiranih proteina iznosio je 2429. Proteini koji su pokazali pojacanu ekspresiju u tkivu zahvacenom agresivnim parodontitisom bili su: imunoglobulinski gama-1 lanac regije C, imunoglobulinski kapa lanac regije C i imunoglobulinski gama-3 lanac regije C (Ig gamma-1 chain C region, Ig kappa chain C region i Ig gamma-3 chain C region), a desmoplakin, aneksini, proteini S100-A8/A9 i keratini pokazali su sniženu ekspresiju. Zakljucak: Ovo eksperimentalno istraživanje omogucuje novi uvid u proteomski profil zdravog i bolesnog gingivnog tkiva, sto bi moglo pridonijeti napretku u dijagnostici i prognozi te boljem razumijevanju patogeneze agresivnog parodontitisa. Tehnologija LCMS/ MS pokazala se ucinkovitom kad je rijec o proteomskoj analizi gingivnog tkiva.
    • Correction
    • Source
    • Cite
    • Save
    • Machine Reading By IdeaReader
    37
    References
    0
    Citations
    NaN
    KQI
    []