Ion Mobility–Based Enrichment-Free N-Terminomics Analysis Reveals Novel Legumain Substrates in Murine Spleen
Notice bibliographique
Résumé
•FAIMS improves protein and N-termini coverage using microgram amounts of sample.•This method allows for enrichment-free identification of N-terminal cleavage events.•In murine spleen, legumain KO led to altered proteolysis and neutrophil proteins.•119 asparagine-specific cuts were lost in KO mice, revealing legumain substrates.•Substrate profile suggests broad extra-lysosomal functions of legumain. Aberrant levels of the asparaginyl endopeptidase legumain have been linked to inflammation, neurodegeneration and cancer, yet our understanding of this protease is incomplete. Systematic attempts to identify legumain substrates have been previously confined to in vitro studies, which fail to mirror physiological conditions and obscure biologically relevant cleavage events. Using high-field asymmetric waveform ion mobility spectrometry (FAIMS), we developed a streamlined approach for proteome and N-terminome analyses without the need for N-termini enrichment. Compared to unfractionated proteomic analysis, we demonstrate FAIMS fractionation improves N-termini identification by >2.5 fold, resulting in identification of >2,882 unique N-termini from limited sample amounts. In murine spleens, this approach identifies 6,366 proteins and 2,528 unique N-termini, with 235 cleavage events enriched in wild-type compared to legumain-deficient spleens. Among these, 119 neo-N-termini arose from asparaginyl endopeptidase activities, representing novel putative physiological legumain substrates. The direct cleavage of selected substrates by legumain was confirmed using in vitro assays, providing support for the existence of physiologically relevant extra-lysosomal legumain activity. Combined, these data shed critical light on the functions of legumain and demonstrate the utility of FAIMS as an accessible method to improve depth and quality of N-terminomics studies. Aberrant levels of the asparaginyl endopeptidase legumain have been linked to inflammation, neurodegeneration and cancer, yet our understanding of this protease is incomplete. Systematic attempts to identify legumain substrates have been previously confined to in vitro studies, which fail to mirror physiological conditions and obscure biologically relevant cleavage events. Using high-field asymmetric waveform ion mobility spectrometry (FAIMS), we developed a streamlined approach for proteome and N-terminome analyses without the need for N-termini enrichment. Compared to unfractionated proteomic analysis, we demonstrate FAIMS fractionation improves N-termini identification by >2.5 fold, resulting in identification of >2,882 unique N-termini from limited sample amounts. In murine spleens, this approach identifies 6,366 proteins and 2,528 unique N-termini, with 235 cleavage events enriched in wild-type compared to legumain-deficient spleens. Among these, 119 neo-N-termini arose from asparaginyl endopeptidase activities, representing novel putative physiological legumain substrates. The direct cleavage of selected substrates by legumain was confirmed using in vitro assays, providing support for the existence of physiologically relevant extra-lysosomal legumain activity. Combined, these data shed critical light on the functions of legumain and demonstrate the utility of FAIMS as an accessible method to improve depth and quality of N-terminomics studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».