Proteomics and Metabolomics Services offered by the Cores of Weill Cornell Medicine – Qatar  December 7, 2016    Weill  Cornell  Medicine  –  Qatar  operates  several  core  facilities  that  are  supported  by  the  Biomedical  Research Program of Qatar Foundation. These WCM‐Q core facilities can support projects from PIs located  in WCM – New York.   Here  we  propose  to  add  the  services  of  two  high‐throughput  capable  proteomics  and  metabolomics  platforms,  Somalogic  and  Metabolon,  to  the  portfolio  of  the  newly  created  WCM  proteomics  and  metabolomics core.   The Somalogic and the Metabolon platforms are representing the leading technologies in their respective  fields. WCM‐Q PIs have published key paper with both technologies. The Somalogic platform is physically  located in Qatar and runs kits that need to be purchased from Somalogic Inc. (Boulder, CO); the Metabolon  platform is “virtual” in the sense that samples have to be shipped to Metabolon Inc. (Durham, NC) under  an advantageous blanket agreement.  WCM‐Q PIs have longstanding collaborations with both companies and an excellent knowledge of their  capabilities, protocols, data types, and their respective strengths and limitations. Proteomics analyses are  presently  limited  to  EDTA  blood  samples;  metabolomics  analyses  can  be  performed  on  any  biological  sample, including all bodily fluids, cell culture, and tissue extracts.  The WCM‐Q Bioinformatics Core can effectively support users in the down‐stream data analysis, as it has  extensive experience performing genome‐wide association and clinical studies using both platforms. It  can support users in project proposal writing. For grant applications, the core can also provide reference  data sets from human and mouse studies that can potentially serve as preliminary data.  It should be emphasized that the technologies proposed here are particularly suited for high throughput  analyses  with  at  least  80  samples  per  study.  However,  small  scale  functional  studies  are  not  well  accommodated. The two platforms proposed here are therefore complementary to the offers of the WCM  Proteomics and Metabolomics core in New York.    Contact:  Karsten  Suhre,  Director  of  the  WCM‐Q  Bioinformatics  and  Virtual  Metabolomics  Core,  Doha,  Qatar, email: kas2049@qatar‐med.cornell.edu, phone: +974.33541843      

 

 

   

 

1   

Proteomics   Platform: Somalogic  Platform reference: [1]  Platform website: http://www.somalogic.com/  Executive summary: Somalogic provides readouts for presently 1300 blood circulating proteins that cover  a  wide  range  of  protein  functions  and  that  are  involved  in  many  disease  relevant  pathways,  taking  a  multiplexed aptamer‐based approach.  Technical  Summary:  The  SOMAscan™  assay  is  a  highly  multiplexed,  sensitive,  quantitative  and  reproducible  proteomic  tool  for  discovering  previously  undetected  biomarkers  for  drug  discovery,  preclinical  and  clinical  drug  development,  and  clinical  diagnostics,  across  a  wide  range  of  important  diseases and conditions. The SOMAscan assay currently determines over 1300 protein analytes in only 65  µl  of  serum,  plasma  or  cerebrospinal  fluid,  or  equally  small  amounts  of  a  variety  of  other  biological  matrices.  The  assay  offers  exceptional  dynamic  range,  quantifying  proteins  that  span  over  8  logs  in  abundance  (from  femtomolar  to  micromolar),  with  low  limits  of  detection  (38  fM  median  LOD)  and  excellent  reproducibility  (5.1%  median  %CV).    The  SOMAscan  proteomic  assay  is  enabled  by  a  new  generation  of  protein‐capture  SOMAmer™  (Slow  Off‐rate  Modified  Aptamer)  reagents.  SOMAmer  reagents are constructed with chemically modified nucleotides that greatly expand the physicochemical  diversity of the large randomized nucleic acid libraries from which the SOMAmer reagents are selected.  The  SOMAscan  assay  measures  native  proteins  in  complex  matrices  by  transforming  each  individual  protein concentration into a corresponding SOMAmer concentration, which is then quantified by standard  DNA techniques such as microarrays or qPCR. The assay takes advantage of SOMAmers’ dual nature as  both protein affinity‐binding reagents with defined three‐dimensional structures, and unique nucleotide  sequences recognizable by specific DNA hybridization probes.   Scientific  Applications:  To  date,  the  SOMAscan  assay  has  been  applied  successfully  to  biomarker  discovery  and  validation  in  many  pharmaceutical  research  and  development  projects,  diagnostics  discovery and development projects, and academic research projects, including Alzheimer’s disease [2,3],  Duchenne  muscular  dystrophy  [4],  aging  [5],  cancer  [6,7],  cardiovascular  disease  [8],  and  genetic  association  [9].  Researchers  at  WCM‐Q  recently  conducted  a  genome‐wide  association  study  with  Somalogic [10] and compared the readouts to mRNA sequencing [11].  Availability:  At  least  80  samples  of  EDTA  blood  plasma,  other  matrices  can  be  considered,  costs  are  currently ~$450/sample, depending on the Somalogic kit price.     

 

2   

Metabolomics   Platform: Metabolon  Platform reference: [12]  Platform website: http://www.metabolon.com/  Executive summary: Metabolon provides readouts for about 700‐1200 small molecules (metabolites) that  cover all relevant metabolic pathways, taking a semi‐quantitative non‐targeted mass‐spectroscopy based  approach.  Technical Summary: The current Discovery HD4TM platforms comprises four different injections and runs  on  a  Waters  ACQUITY  ultra‐performance  liquid  chromatography  (UPLC)  and  a  Thermo  Scientific  Q‐ Exactive  high  resolution/accurate  mass  spectrometer  interfaced  with  a  heated  electrospray  ionization  (HESI‐II) source and Orbitrap mass analyzer operated at 35,000 mass resolution. Sample extracts are dried  then  reconstituted  in  solvents  compatible  to  each  of  the  four  methods.  Each  reconstitution  solvent  contains  a  series  of  standards  at  fixed  concentrations  to  ensure  injection  and  chromatographic  consistency. The scan range varies slighted between the fours methods but covers 70‐1000 m/z. Method  1: One aliquot is analyzed using acidic positive ion conditions, chromatographically optimized for more  hydrophilic compounds. In this method, the extract is gradient eluted from a C18 column (Waters UPLC  BEH  C18‐2.1x100  mm,  1.7  µm)  using  water  and  methanol,  containing  0.05%  perfluoropentanoic  acid  (PFPA) and 0.1% formic acid (FA).  Method 2: One aliquot is analyzed using acidic positive ion conditions,  however it was chromatographically optimized for more hydrophobic compounds.  In this method, the  extract is gradient eluted from the same afore mentioned C18 column using methanol, acetonitrile, water,  0.05% PFPA and 0.01% FA and is operated at an overall higher organic content. Method 3: One aliquot is  analyzed using basic negative ion optimized conditions using a separate dedicated C18 column. The basic  extracts  are  gradient  eluted  from  the  column  using  methanol  and  water,  however  with  6.5mM  Ammonium  Bicarbonate  at  pH  8.  Method  4:  One  aliquot  is  analyzed  via  negative  ionization  following  elution from a HILIC column (Waters UPLC BEH Amide 2.1x150 mm, 1.7 µm) using a gradient consisting of  water and acetonitrile with 10mM Ammonium Formate, pH 10.8. The MS analysis alternates between MS  and data‐dependent MSn scans using dynamic exclusion   Scientific Applications: Metabolon data has been used in several hundred studies word‐wide. PIs at WCM‐ Q participated among others in studies on diabetes [13], kidney function [14], kidney graft rejection [15],  cancer [16], genome‐wide association with metabolomics [17,18], long term conservation of metabolic  profiles  [19],  pharmacometabolomics  [20],  epigenetic  regulation  of  metabolite  levels  [21],  telomere  length  [22],  arthritis  [23],  vitamin  D  [24],  serum  IGF‐1  levels  [25],  coffee  consumption  [26],  and  the  relationship between gene expression and metabolomics [27].   Availability: At least 50 samples to be shipped, costs ~$350/sample, lower for larger sample numbers     

 

3   

References  1.  

Gold L, Ayers D, Bertino J, Bock C, Bock A, Brody EN, et al. Aptamer‐based multiplexed proteomic  technology for biomarker discovery. PLoS One. 2010;5. doi:10.1371/journal.pone.0015004 

2.  

Sattlecker M, Kiddle SJ, Newhouse S, Proitsi P, Nelson S, Williams S, et al. Alzheimer’s disease  biomarker discovery using SOMAscan multiplexed protein technology. Alzheimers Dement.  2014;10: 724–34. doi:10.1016/j.jalz.2013.09.016 

3.  

Sattlecker M, Khondoker M, Proitsi P, Williams S, Soininen H, Koszewska I, et al. Longitudinal  protein changes in blood plasma associated with the rate of cognitive decline in Alzheimer’s  disease. J Alzheimer’s Dis. 2015;49: 1105–1114. doi:10.3233/JAD‐140669 

4.  

Hathout Y, Brody E, Clemens PR, Cripe L, DeLisle RK, Furlong P, et al. Large‐scale serum protein  biomarker discovery in Duchenne muscular dystrophy. Proc Natl Acad Sci. 2015;112: 201507719.  doi:10.1073/pnas.1507719112 

5.  

Menni C, Kiddle SJ, Mangino M, Vinuela  a., Psatha M, Steves C, et al. Circulating Proteomic  Signatures of Chronological Age. J Gerontol A Biol Sci Med Sci. 2014;70: 809–16.  doi:10.1093/gerona/glu121 

6.  

Qiao Z, Pan X, Parlayan C, Ojima H, Kondo T. Proteomic Study of Hepatocellular Carcinoma Using  a Novel Modified Aptamer‐Based Array (SOMAscanTM) Platform. Biochim Biophys Acta ‐ Proteins  Proteomics. Elsevier B.V.; 2016; doi:10.1016/j.bbapap.2016.09.011 

7.  

Webber  Stones, T. C., Katilius, E., Smith, B. C., Gordon, B., Mason, M. D., Tabi, Z., Brewis, I. A.,  Clayton, A. J, Webber J, Stone TC, Katilius E, Smith BC, Gordon B, et al. Proteomics Analysis of  Cancer Exosomes Using a Novel Modified Aptamer‐based Array (SOMAscanTM) Platform. Mol  Cell Proteomics. 2014;13: 1050–1064. doi:10.1074/mcp.M113.032136 

8.  

Ngo D, Sinha S, Shen D, Kuhn EW, Keyes MJ, Shi X, et al. Aptamer‐Based Proteomic Profiling  Reveals Novel Candidate Biomarkers and Pathways in Cardiovascular Disease. Circulation.  2016;134: 270–285. doi:10.1161/CIRCULATIONAHA.116.021803 

9.  

Lourdusamy A, Newhouse S, Lunnon K, Proitsi P, Powell J, Hodges A, et al. Identification of cis‐ regulatory variation influencing protein abundance levels in human plasma. Hum Mol Genet.  2012;21: 3719–3726. doi:10.1093/hmg/dds186 

10.  

Suhre K, Arnold M, Bhagwat A, Cotton RJ, Engelke R, Laser A, et al. Connecting genetic risk to  disease endpoints through the human blood plasma proteome. bioRxiv. 2016;  doi:10.1101/086793 

11.  

Billing AM, Hamidane H Ben, Bhagwat AM, Cotton RJ, Dib SS, Kumar P, et al. Complementarity of  SOMAscan to LC‐MS / MS and RNA‐seq for quantitative pro fi ling of human embryonic and  mesenchymal stem cells. 2017;150: 86–97. doi:10.1016/j.jprot.2016.08.023 

12.  

Evans AM, DeHaven CD, Barrett T, Mitchell M, Milgram E. Integrated, nontargeted ultrahigh  performance liquid chromatography/electrospray ionization tandem mass spectrometry platform  for the identification and relative quantification of the small‐molecule complement of biological  systems. Anal Chem. 2009;81: 6656–67. doi:10.1021/ac901536h 

13.  

Yousri NA, Mook‐Kanamori DO, Selim MME‐D, Takiddin AH, Al‐Homsi H, Al‐Mahmoud KAS, et al.  A systems view of type 2 diabetes‐associated metabolic perturbations in saliva, blood and urine  at different timescales of glycaemic control. Diabetologia. 2015; doi:10.1007/s00125‐015‐3636‐2 

4   

14.  

Sekula P, Goek O‐N, Quaye L, Barrios C, Levey AS, Römisch‐Margl W, et al. A Metabolome‐Wide  Association Study of Kidney Function and Disease in the General Population. J Am Soc Nephrol.  2015; doi:10.1681/ASN.2014111099 

15.  

Suhre K, Schwartz JE, Sharma VK, Chen Q, Lee JR, Muthukumar T, et al. Urine Metabolite Profiles  Predictive of Human Kidney Allograft Status. J Am Soc Nephrol. 2015;  doi:10.1681/ASN.2015010107 

16.  

Halama A, Guerrouahen BS, Pasquier J, Diboun I, Karoly ED, Suhre K, et al. Metabolic signatures  differentiate ovarian from colon cancer cell lines. J Transl Med. BioMed Central; 2015;13: 223.  doi:10.1186/s12967‐015‐0576‐z 

17.  

Suhre K, Shin S‐Y, Petersen A‐K, Mohney RP, Meredith D, Wägele B, et al. Human metabolic  individuality in biomedical and pharmaceutical research. Nature. 2011;477: 54–60.  doi:10.1038/nature10354 

18.  

Shin S‐Y, Fauman EB, Petersen A‐K, Krumsiek J, Santos R, Huang J, et al. An atlas of genetic  influences on human blood metabolites. Nat Genet. 2014;46: 543–50. doi:10.1038/ng.2982 

19.  

Yousri NA, Kastenmüller G, Gieger C, Shin S‐Y, Erte I, Menni C, et al. Long term conservation of  human metabolic phenotypes and link to heritability. Metabolomics. 2014;10: 1005–1017.  doi:10.1007/s11306‐014‐0629‐y 

20.  

Altmaier E, Fobo G, Heier M, Thorand B, Meisinger C, Römisch‐Margl W, et al. Metabolomics  approach reveals effects of antihypertensives and lipid‐lowering drugs on the human  metabolism. Eur J Epidemiol. 2014;29: 325–336. doi:10.1007/s10654‐014‐9910‐7 

21.  

Petersen A‐KK, Zeilinger S, Kastenmüller G, Römisch‐Margl W, Brugger M, Peters A, et al.  Epigenetics meets metabolomics: an epigenome‐wide association study with blood serum  metabolic traits. Hum Mol Genet. 2014;23: 534–545. doi:10.1093/hmg/ddt430 

22.  

Zierer J, Kastenmüller G, Suhre K, Gieger C, Codd V, Tsai P‐C, et al. Metabolomics profiling reveals  novel markers for leukocyte telomere length. Aging (Albany NY). 2016;8: 77–94.  doi:10.18632/aging.100874 

23.  

Yousri NA, Kastenmüller G, AlHaq WG, Holle R, Kääb S, Mohney RP, et al. Diagnostic and  Prognostic Metabolites Identified for Joint Symptoms in the KORA Population. J Proteome Res.  2016;15: 554–562. doi:10.1021/acs.jproteome.5b00951 

24.  

Vogt S, Wahl S, Kettunen J, Breitner S, Kastenmüller G, Gieger C, et al. Characterization of the  metabolic profile associated with serum 25‐hydroxyvitamin D: a cross‐sectional analysis in  population‐based data. Int J Epidemiol. 2016;45: 1469–1481. doi:10.1093/ije/dyw222 

25.  

Knacke H, Pietzner M, Do KT, Römisch‐Margl W, Kastenmüller G, Völker U, et al. Metabolic  Fingerprints of Circulating IGF‐1 and the IGF‐1/IGFBP‐3 Ratio: A Multifluid Metabolomics Study. J  Clin Endocrinol Metab. 2016;101: 4730–4742. doi:10.1210/jc.2016‐2588 

26.  

Cornelis MC, Kacprowski T, Menni C, Gustafsson S, Pivin E, Adamski J, et al. Genome‐wide  association study of caffeine metabolites provides new insights to caffeine metabolism and  dietary caffeine‐consumption behavior. Hum Mol Genet. 2016; ddw334.  doi:10.1093/hmg/ddw334 

27.  

Bartel J, Krumsiek J, Schramm K, Adamski J, Gieger C, Herder C, et al. The Human Blood  Metabolome‐Transcriptome Interface. PLoS Genet. 2015;11: e1005274.  doi:10.1371/journal.pgen.1005274  5 

 

Proteomics and Metabolomics Core Services.pdf

Whoops! There was a problem loading this page. Proteomics and Metabolomics Core Services.pdf. Proteomics and Metabolomics Core Services.pdf. Open.

110KB Sizes 2 Downloads 188 Views

Recommend Documents

pdf-08108\genomics-proteomics-and-metabolomics-in ...
... apps below to open or edit this item. pdf-08108\genomics-proteomics-and-metabolomics-in-nut ... uticals-and-functional-foods-from-wiley-blackwell.pdf.

Yeast-based functional genomics and proteomics ... - BioTechniques
Oliver, et al. 2006. Mapping pathways and phenotypes by systemic gene overexpres- sion. Mol. Cell 21:319-330. 57. Kamath, R.S., A.G. Fraser, Y. Dong, G. Poulin, R. Durbin, M. Gotta, A. Kanapin,. N. Le Bot, et al. 2003. Systematic function- al analysi

Yeast-based functional genomics and proteomics ... - BioTechniques
org), the Yeast Protein Database. (YPD ... a big advantage of yeast compared with ... able in the drive toward a comprehensive understanding of protein structure and function in the cellular milieu. ... these genes from the data sets revealed.

Yeast-based functional genomics and proteomics ... - BioTechniques
and the Yeast Resource Center (depts. washington.edu/~yeastrc). ...... identified with at least one partner (68). One major concern is ...... of this article, contact.

Lab- Comparative Proteomics Background and Review.pdf ...
Lab- Comparative Proteomics Background and Review.pdf. Lab- Comparative Proteomics Background and Review.pdf. Open. Extract. Open with. Sign In.

proteomics pdf
File: Proteomics pdf. Download now. Click here if your download doesn't start automatically. Page 1 of 1. proteomics pdf. proteomics pdf. Open. Extract.

Integration and Visualisation of Genomics and Proteomics Data - GitHub
This enables co-visualization of genomics, transcriptomics, and proteomics data using the Integrative ... The software is available via the GitHub code repository:.

Proteomics: quantitative and physical mapping of cellular proteins
the study of global changes in protein expression, and cell-map proteomics, the systematic study of ... cal limitations outlined below, the field of proteomics.

proteins and proteomics a laboratory manual pdf
Page 1 of 1. File: Proteins and proteomics a. laboratory manual pdf. Download now. Click here if your download doesn't start automatically. Page 1 of 1. proteins ...

Yeast-based functional genomics and proteomics ... - Semantic Scholar
... cellular milieu. 1University of Toronto, Toronto, ON, Canada and 2Dualsystems Biotech Inc., Zurich, Switzerland ...... AD. Y. HIS3. HIS3. HIS3. Figure 7. Small molecule yeast two-hybrid screening. .... co-express the modifying enzyme along.

Yeast-based functional genomics and proteomics ... - Semantic Scholar
... the cellular milieu. 1University of Toronto, Toronto, ON, Canada and 2Dualsystems Biotech Inc., Zurich, Switzerland ...... 160 College Street. Toronto, ON, M5S ...

Genomics and Proteomics of Type 2 Diabetes in ... - MyScienceWork
development of disease not only shows exponential growth but also ... associated with type 2 diabetes in Asian Indian subjects and the XA ... Among various applications, clinical .... of view, the cost of applyingthese technologies and the.

Organellar Proteomics Reveals Golgi Arginine Dimethylation
brane domain and a domain with high sequence similarity to the SAM binding domain KOG4300 in the Conserved. Domain Database at National Center for ...

Calibration Plot for Proteomics (CP4P)
Nov 4, 2015 - A graphical tool to visually check the assumptions underlying FDR control in .... To propose a quantitative estimation of the quality of the p-value distribution in relationship with this .... example is detailled in the CP4P tutorial (

Metabolomics Reviewed: A New Omics Platform ...
partial metabolomic analysis has been exploited in a number of disciplines. This work has relied on the im- provement of analytical techniques and data ...