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Systems approaches to identify molecular signatures using mass spectrometry

Title
Systems approaches to identify molecular signatures using mass spectrometry
Alternative Title
질량분석기 기반의 분자 지표 발굴에 대한 시스템적 접근법
Author(s)
Ji Hwan Park
DGIST Authors
Ji Hwan ParkMin-Sik KimDeahee Hwang
Advisor
김민식
Co-Advisor(s)
Deahee Hwang
Issued Date
2022
Awarded Date
2022/08
Type
Thesis
Subject
omics, mass spectrometry, systems biology, molecular signature, data analysis
Description
omics, mass spectrometry, systems biology, molecular signature, data analysis
Abstract
생명체 내부의 다양한 생체 분자들은 유기적으로 상호 작용함으로써 여러 생물학적 반응을 만들어 내게 된다. 복잡한 생물학적 반응을 이해하기 위하여, 시스템 생물학 연구에서는 생명을 하나의 시스템으로 간주하고, 시스템 내의 생명현상과 관련된 생체 분자 지표를 발굴, 그 지표 간의 유기적 관계를 시스템적 관점에서 해석함으로써 생명현상을 설명하게 된다. 효율적으로 생체 시료 내의 다수의 생체 분자 정보를 빠르고 정확하게 얻을 수 있는 여러 오믹스 분석 기술의 등장은 여러 생체 분자의 관계를 다루는 시스템 생물학에 많은 혁신을 가져왔고, 오늘날 시스템 생물학 연구에 핵심적인 기술로 사용되고 있다.
질량분석기는 대표적인 오믹스 분석 플랫폼 중 하나로 시스템 내 생체 분자들에 대한 정성적 또는 정량적 정보를 포괄적으로 제공한다. 본 논문은 질량분석기를 활용하여 분자 지표를 발굴하는 방식에 대한 시스템적 접근법을 다루었다. 이를 위하여 본 논문에서는 다양한 생물학적 시스템의 분자 지표 발굴과 관련된 3가지 질량분석기 기반의 오믹스 연구(리피도믹스, 프로테오믹스, 어덕토믹스)를 제시하였다.
리피도믹스 연구에서는 질량분석기를 활용하여 대사성 질환의 정량적인 지질 지표를 발굴하는 것에 초점을 맞추었다. 이를 위하여 죽상경화증 환자군을 모집하였으며, 환자군에는 비당뇨 환자와 제2형 당뇨 환자가 포함되어 있었다. 모집된 환자군으로부터 3가지 지방 조직을 얻었고, 각각의 지방 조직으로부터 다양한 지질의 정보를 얻는 리피도믹스 연구를 수행하였다. 연구를 통하여 각 지방 조직의 뚜렷한 지질의 정량적 구성 차이를 확인하였으며, 추가로 이소성 지방 조직에서 제2형 당뇨와 관련된 지질학적 지표를 발견하였다.
프로테오믹스 연구에서는 질량분석기를 활용하여 노화 현상과 관련된 세포 내 소기관의 정량적 단백질 지표를 발굴하는 것에 초점을 맞추었다. 이를 위하여 젊은 잎과 노화된 잎으로부터 틸라코이드 막을 추출하였다. 틸라코이드 막의 주요 기능적 생체 분자는 막단백질이며, 이 막단백질의 기능이 인산화에 의해 조절되는 것이 알려져 있기에, 본 연구에서는 틸라코이드 막으로부터 단백질과 인산화 단백질의 정보를 얻는 글로벌 프로테오믹스 연구와 포스포 프로테오믹스 연구를 수행하였다. 정량적 비교를 통하여 노화 과정에서 틸라코이드 막에 발생하는 단백질과 인산화 단백질 지표를 발굴했으며, 추가로 틸라코이드 막단백질 조절 인산화 효소를 조작한 잎의 프로테오믹스 데이터를 통합하여 실질적으로 노화를 조절하는 단백질 지표를 확인하였다.
마지막으로 어덕토믹스 연구에서는 질량분석기를 활용하여 생체 이물과 관련된 정성적 어덕트 지표를 발굴하는 것에 초점을 맞추었다. 생체 이물의 생체 내 어덕트는 화학적 오염의 중요한 분자적 증거로 사용된다. 이를 위하여 신경가스가 처리된 인간 혈장 시료를 수집하였고, 수집된 시료로부터 시료 내 어덕트를 발굴하는 어턱토믹스 연구를 수행하였다. 연구를 통하여 신경가스를 처리한 사람의 혈장으로부터 특이한 질량의 어덕트를 발굴하였고, 이를 서로 다른 2가지 방식의 질량분석법으로 재확인하였다.
|All living things have highly coordinated biological programs that combine myriad molecular events to sustain life. The technical innovation of various omic technologies has revolutionized approaches to investigating complex molecular events in life, producing high-throughput and high-quality information about biomolecules in biological systems and enabling systemic understanding of complex systems. The use of mass spectrometry (MS) as a core omics analytical platform is a key factor in the revolution. MS has significantly contributed to omics research by providing quantitative and qualitative molecular signatures for systems. Now, it is an indispensable analytical platform for various research domains, including physics, chemistry, pharmacy, food, environment, biology, and medicine. In this study, I presented several MS-based omics studies (lipidomics, proteomics, and adductomics) that were mainly related to the molecular signature discovery of various biological systems.
In the lipidomics study, I focused on the quantitative lipid signature discovery of metabolic diseases using MS-based lipidomics. Lipids are the final products of biological programs and susceptibly reflect subtle metabolic changes in the metabolic systems of an organism. The accumulation of lipids in ectopic adipose tissues has been linked to metabolic diseases, such as type-two diabetes mellitus (T2DM) and atherosclerosis. I systematically analyzed the lipidome of ectopic and non-ectopic adipose tissue from atherosclerosis patients with or without T2DM and characterized the distinct lipidomic landscape of each adipose tissue. I also found T2DM-associated lipidomic signatures in ectopic adipose tissues. Because adipose tissue often secretes lipids in response to the metabolic status of organisms, I tested T2DM-associated lipidomic signatures in the subject’s plasma and discovered some T2DM-diagnostic lipid markers.
In the proteomics study, I used MS-based proteomics to find quantitative molecular signatures of aging-associated suborganelle proteins. MS is an indispensable analytical platform for investigating comprehensive post-translational modification (PTM) or suborganelle proteome. In this study, I used the aged thylakoid membrane, a suborganelle with a bunch of membrane-bound protein complexes in the chloroplast, as a research system and performed global and phosphoproteome analysis to identify the molecular signatures associated with the leaf senescence. Phosphorylation regulates the core machinery protein complexes in the thylakoid membrane. The thylakoid membrane undergoes devastating physiological changes during leaf senescence, but the detailed molecular mechanism remains elusive. Here I constructed a thylakoid membrane molecular signature network to explore senescence-associated proteome changes by comparing the global proteome and phosphoproteome of the thylakoid membranes during leaf senescence. I identified kinase-specific network changes by incorporating the global proteome and phosphoproteome from, mutant leaves of STN7, a core thylakoid membrane kinase.
In the adductomics study, I focused on the qualitative adduct signature discovery using MS-based adductomics. Adducts can form among endogenous biomolecules of organisms exposed to xenobiotics, which are extrinsic or artificial chemical compounds. They are often used as critical molecular evidence of environmental pollution or xenobiotic contamination. Here, I systematically characterized protein adducts from nerve agent-treated human plasma using various plasma proteome data with two different data acquisition methods. Because the presence of adducts can act as qualitative molecular signature signatures of contamination, I included a list of nerve agent adducts in this study.
Although the studies presented in this thesis are only small pieces of MS-based omics research, they demonstrated that MS is a promising technique for system-wide molecular signature discovery.
Table Of Contents
Chapter Ⅰ. Introduction 1
1.1 Molecules and complex biological systems 1
1.1.1 Complexes of life 1
1.1.2 Systemic understanding of biology 1
1.1.3 Molecular-signature discovery 2
1.2 Mass spectrometry 2
1.2.1 Introduction to Mass spectrometry 2
1.2.2 Tandem MS 3
1.2.3 MS data acquisition 3
1.2.4 MS-based molecular quantification 4
1.3 MS-based omics studies in this thesis 5
1.3.1 Proteomics study of this thesis 5
1.3.2 Lipidomic study in this thesis 5
1.3.3 Adductomics study in this thesis 6
Chapter Ⅱ. Lipidomic analysis of plasma and multiple adipose tissues to identify type 2 diabetes associated molecular signatures 7
2.1 Background 7
2.1.1 Lipid and lipidome 7
2.1.2 MS-based lipidomics 8
2.1.3 Targeted lipidomics 9
2.2 Research 10
2.2.1 Introduction 10
2.2.2 Result 11
2.2.3 Discussion 21
2.2.4 Material and Methods 24
2.3 Acknowledgement 28
Chapter Ⅲ. Integrated proteomic and phosphoproteomic analysis for exploring the leaf senescence associated molecular networks in thylakoid membranes of Arabidopsis 29
3.1 Background 29
3.1.1 Protein and protein phosphorylation 29
3.1.2 MS-based proteomics 30
3.1.3 Shotgun proteomics 30
3.1.4 Phosphoproteomics 30
3.2 Research 31
3.2.1 Introduction 31
3.2.2 Result 33
3.2.3 Discussion 42
3.2.4 Material and Methods 44
3.3 Acknowledgement 51
Chapter Ⅵ. Adductomics research to discover the molecular signature ion of nerve gas in human plasma 52
4.1 Background 52
4.1.1 Xenobiotics 52
4.1.2 Diagnostic ions 52
4.2 Research 53
4.2.1 Introduction 53
4.2.2 Materials and methods 53
4.2.3 Result and discussion 56
4.2.4 Conclusion 58
Chapter Ⅴ. Conclusions and outlook 60
5.1 Summary 60
5.1.1 Summary of lipidomics study 60
5.1.2 Summary of proteomics study 60
5.1.3 Summary of adductomics study 61
5.2 Perspectives 61
5.2.1 Takeaway from lipidomics study 61
5.2.2 Takeaway from proteomics study 61
5.2.3 Takeaway from adductomics study 62
Reference 63
국문 요약 69
URI
http://dgist.dcollection.net/common/orgView/200000628116

http://hdl.handle.net/20.500.11750/16778
DOI
10.22677/thesis.200000628116
Degree
Doctor
Department
Department of New Biology
Publisher
DGIST
Related Researcher
  • 김민식 Kim, Min-Sik
  • Research Interests Cancer Proteogenomics; Biomarker Discovery; Integrative Multi-Omics
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Department of New Biology Theses Ph.D.

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