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Dieses Manuskript beschreibt einen zellbasierten Screening-Ansatz im Genommaßstab zur Identifizierung extrazellulärer Rezeptor-Ligand-Wechselwirkungen.
Die interzelluläre Kommunikation, die durch direkte Wechselwirkungen zwischen membraneingebetteten Zelloberflächenrezeptoren vermittelt wird, ist entscheidend für die normale Entwicklung und Funktionsweise multizellulärer Organismen. Die Erkennung dieser Wechselwirkungen bleibt jedoch technisch anspruchsvoll. Dieses Manuskript beschreibt einen systematischen CRISPR/Cas9-Knockout-Genscreening-Ansatz im Genommaßstab, der zelluläre Pfade aufzeigt, die für bestimmte Zelloberflächenerkennungsereignisse erforderlich sind. Dieser Test nutzt rekombinante Proteine, die in einem Säugetierprotein-Expressionssystem produziert werden, als aviane Bindungssonden, um Interaktionspartner in einem zellbasierten genetischen Screen zu identifizieren. Diese Methode kann verwendet werden, um die Gene zu identifizieren, die für Zelloberflächeninteraktionen notwendig sind, die von rekombinanten Bindungssonden nachgewiesen werden, die den Ektodomänen von Membran-eingebetteten Rezeptoren entsprechen. Wichtig ist, dass dieser Ansatz angesichts des genomskaligen Charakters dieses Ansatzes nicht nur den direkten Rezeptor identifiziert, sondern auch die zellulären Komponenten, die für die Darstellung des Rezeptors an der Zelloberfläche benötigt werden, und somit wertvolle Einblicke in die Biologie des Rezeptors liefert.
Extrazelluläre Wechselwirkungen durch Zelloberflächenrezeptorproteine leiten wichtige biologische Prozesse wie Gewebeorganisation, Wirtspathogenerkennung und Immunregulation. Die Untersuchung dieser Wechselwirkungen ist für die breitere biomedizinische Gemeinschaft von Interesse, da Membranrezeptoren umsetzbare Ziele systematisch gelieferter Therapeutika wie monoklonale Antikörper sind. Trotz ihrer Bedeutung bleibt das Studium dieser Wechselwirkungen technisch anspruchsvoll. Dies liegt vor allem daran, dass membranintegrierte Rezeptoren amphipathisch sind, was sie schwierig macht, von biologischen Membranen für biochemische Manipulation zu isolieren, und ihre Wechselwirkungen werden durch die schwachen Wechselwirkungen(KDs im M-mM-Bereich)1typisiert. Folglich sind viele häufig verwendete Methoden ungeeignet, um diese Klasse von Proteinwechselwirkungen zu erkennen1,2.
Eine Reihe von Methoden wurde entwickelt, um speziell extrazelluläre Rezeptor-Ligand-Wechselwirkungen zu untersuchen, die ihre einzigartigen biochemischen Eigenschaften berücksichtigen3. Eine Reihe dieser Ansätze beinhaltet die Expression der gesamten Ektodomäne eines Rezeptors als lösliches rekombinantes Protein in Säugetier- oder Insektenzellsystemen, um sicherzustellen, dass diese Proteine posttranslationale Modifikationen enthalten, die strukturell wichtig sind, wie Glykane und Disulfidbindungen. Um die Bindung mit geringer Affinität zu überwinden, werden die Ectodomains oft oligomerisiert, um ihre Bindungssucht zu erhöhen. Avid Protein-Ectodomains wurden erfolgreich als Bindungssonden eingesetzt, um Interaktionspartner in direkten rekombinanten Protein-Protein-Interaktionsbildschirmen4,5,6,7zu identifizieren. Obwohl im Großen und Ganzen erfolgreich, erfordern rekombinante proteinbasierte Methoden, dass die Ectodomain eines Membranrezeptors als lösliches Protein produziert wird. Daher ist es nur allgemein anwendbar auf Proteine, die eine zusammenhängende extrazelluläre Region enthalten (z. B. Single-Pass Typ I, Typ II oder GPI-verankert) und ist im Allgemeinen nicht für Rezeptorkomplexe und Membranproteine geeignet, die die Membran mehrfach überspannen.
Expressionsklonierungstechniken, bei denen eine Bibliothek komplementärer DNAs (cDNAs) in Zellen transfiziert und auf einen Gain-of-Binding-Phänotyp getestet wurde, wurden auch verwendet, um extrazelluläre Protein-Protein-Wechselwirkungen zu identifizieren8. Die Verfügbarkeit großer Sammlungen von geklonten und sequenzierten cDNA-Expressionsplasmiden in den letzten Jahren hat Methoden erleichtert, bei denen Zelllinien, die cDNAs kodieren, zellzelloberflächenrezeptoren kodiert, auf die Bindung rekombinanter Proteine untersucht werden, um Wechselwirkungen9,10zu identifizieren. Die cDNA-Überexpressions-basierten Ansätze bieten im Gegensatz zu rekombinanten proteinbasierten Methoden die Möglichkeit, Wechselwirkungen im Kontext der Plasmamembran zu identifizieren. Der Erfolg der Verwendung von cDNA-Expressionskonstrukten hängt jedoch von der Fähigkeit der Zellen ab, das Protein in der korrekt gefalteten Form zu überexprimieren, aber dies erfordert oft zelluläre Zubehörfaktoren wie Transporter, Chaperones und korrekte oligomere Baugruppe. Die Transfikierung einer einzelnen cDNA reicht daher möglicherweise nicht aus, um eine Zelloberflächenexpression zu erreichen.
Screening-Techniken mit cDNA-Konstrukten oder rekombinanten Proteinsonden sind ressourcenintensiv und erfordern große Sammlungen von cDNA- oder rekombinanten Proteinbibliotheken. Speziell entwickelte Massenspektrometrie-basierte Methoden wurden in letzter Zeit verwendet, um extrazelluläre Interaktionen zu identifizieren, die nicht die Zusammenstellung großer Bibliotheken erfordern. Diese Techniken erfordern jedoch eine chemische Manipulation der Zelloberfläche, die die biochemische Natur der moleküle verändern kann, die auf der Oberfläche der Zellen vorhanden sind, und derzeit nur für Wechselwirkungen anwendbar sind, die durch glykosylierte Proteine vermittelt werden11,12. Die meisten der derzeit verfügbaren Methoden konzentrieren sich auch stark auf die Wechselwirkungen zwischen Proteinen, während weitgehend ignoriert den Beitrag der Membran Mikroumgebung, einschließlich Moleküle wie Glykane, Lipide, und Cholesterin.
Die jüngste Entwicklung eines hocheffizienten bialleleischen Targetings mit CRISPR-basierten Ansätzen hat es ermöglicht, genombasierte Bibliotheken von Zellen ohne definierte Gene in einem einzigen Pool zu identifizieren, die systematisch und unvoreingenommen untersucht werden können, um zelluläre Komponenten zu identifizieren, die in verschiedenen Kontexten beteiligt sind, einschließlich der Zerlegung zellulärer Signalisierungsprozesse, der Identifizierung von Störungen, die Resistenzen gegen Medikamente, Toxine und Krankheitserreger verleihen, und der Bestimmung der Spezifizität von Antikörpern13,14,, 16 ,,1616. Hier beschreiben wir einen CRISPR-basierten Knockout-Zell-Screening-Assay im Genommaßstab, der eine Alternative zu den aktuellen biochemischen Ansätzen zur Identifizierung extrazellulärer Rezeptor-Liganden-Wechselwirkungen bietet. Dieser Ansatz zur Identifizierung von Wechselwirkungen, die von Membranrezeptoren durch genetische Screens vermittelt werden, eignet sich besonders für Forscher, die ein konzentriertes Interesse an einzelnen Liganden haben, da sie die Notwendigkeit vermeidet, große Bibliotheken von cDNAs oder rekombinanten Proteinen zusammenzustellen.
Dieser Test besteht aus drei Hauptschritten: 1) Hochgradig aviante rekombinante Proteinbindungssonden, die aus den extrazellulären Regionen eines Rezeptors von Interesse bestehen, werden produziert und in fluoreszenzbasierten Flusszytometrie-basierten Bindungstests verwendet; 2) Die Bindungstests werden verwendet, um eine Zelllinie zu identifizieren, die den Interaktionspartner der rekombinanten Proteinsonde ausdrückt; 3) Es wird eine Cas9-exättige Version der Zelllinie erzeugt, die mit dem Protein von Interesse interagiert, und es wird ein CRISPR/Cas9-basierter Knockout-Bildschirm im Genommaßstab durchgeführt (Abbildung 1). In diesem genetischen Screen wird die Bindung eines rekombinanten Proteins an Zelllinien als messbarer Phänotyp verwendet, bei dem Zellen innerhalb der Knockout-Bibliothek, die die Fähigkeit verloren haben, die Sonde zu binden, mit fluoreszenzbasierter aktivierter Zellsortierung (FACS) und den Genen sortiert werden, die den Verlust des durch Sequenzierung identifizierten Bindungsphänotyps verursacht haben. Grundsätzlich werden die Gene identifiziert, die für den Rezeptor kodieren, der für die Bindung der Avianssonde verantwortlich ist, und die Gene, die für die Zelloberflächenanzeige erforderlich sind.
Der erste Schritt dieses Protokolls beinhaltet die Produktion von avianen rekombinanten Proteinsonden, die die Ectodomain der membrangebundenen Rezeptoren darstellen. Diese Rezeptoren sind dafür bekannt, häufig ihre extrazellulären Bindungsfunktionen zu behalten, wenn ihre Ektodomänen als rekombinantes löslichesProtein1 exprimiert werden. Für ein Protein von Interesse können lösliche rekombinante Proteine in jedem geeigneten eukaryotischen Proteinexpressionssystem in jedem Format hergestellt werden, vorausgesetzt, dass es für erhöhte Bindungsavidität oligomerisiert werden kann, und es enthält Tags, die in fluoreszenzbasierten Flusszytometrie-basierten Bindungstests verwendet werden können (z. B. FLAG-Tag, Biotin-Tag). Detaillierte Protokolle zur Herstellung von löslichen Ektodomains von Membranrezeptoren mit dem HEK293-Proteinexpressionssystem sowie verschiedene Multimerisierungstechniken und die Proteinexpressionskonstrukte für die Produktion sowohl pentamerischer Proteine als auch monomerer Proteine wurden zuvor beschrieben1,17. Das Protokoll beschreibt hier die Schritte zur Erzeugung fluoreszierender avider Sonden aus monomerer biotinylierter Proteine, indem sie zu Streptavidin konjugiert werden, das zu einem Fluorchrom konjugiert wird (z. B. Phycoerythrin oder PE), das direkt in zellbasierten Bindungstests verwendet werden kann und den Vorteil hat, dass kein sekundärer Antikörper zum Nachweis benötigt wird. Allgemeine Protokolle zur Durchführung genombezogener Screens wurden bereits20,21beschrieben, daher konzentriert sich das Protokoll hauptsächlich auf die Besonderheiten der Durchführung von Strömungszytometrie-basierten rekombinanten Proteinbindungssieben mit dem CRISPR/Cas9 Knockout Screening System mit der Human V1 ("Yusa") Bibliothek18.
1. Herstellung und Reinigung von biotinylierten His-tagged-Proteinen
2. Quantifizierung und Oligomerisierung monomerer biotinylierter Proteine
ANMERKUNG: Um die Bindungs-Avidität zu erhöhen, oligomerisieren biotinylatierte monomere Proteine auf tetramerer Streptavidin-PE, bevor sie in Bindungstests verwendet werden. Erzielen Sie optimale Konjugationsverhältnisse von monomeren Proteinen und tetramerischem Streptavidin-PE, indem Sie eine Verdünnungsreihe von biotinylierten Monomeren gegen eine feste Konzentration von Streptavidin testen und empirisch die minimale Verdünnung ermitteln, bei der keine überschüssigen biotinylierten Monomere nachgewiesen werden können.
3. Flow-Zytometrie-basierte Zellbindungs-Assays
4. Bestimmung der Bindungsbeiträge von hitzelabilen Epitopen und Heparansulfat-Seitenketten
HINWEIS: Die Aktivität vieler Proteine ist hitzelabil, daher ist der Verlust der Bindungsaktivität nach der Wärmebehandlung ermutigend. Es wird empfohlen, den Beitrag von negativ geladenen Glykosaminoglykanen, hauptsächlich Heparansulfat (HS), bei der Vermittlung der Bindung der rekombinanten Proteine zu bestimmen. Dies liegt daran, dass die Bindung durch HS in dem hier beschriebenen Zellbindungstest additiv und nicht von anderen Rezeptoren koabhängig sein kann19. Dies bedeutet, dass die beobachtete Bindung vollständig durch HS-Seitenketten von Zelloberflächenproteoglykanen und nicht durch einen bestimmten Rezeptor vermittelt werden könnte. Die Bindung an HS auf der Zelloberfläche ist nicht unbedingt unspezifisch, sondern vielmehr eine Eigenschaft eines Proteins, die vor der Durchführung eines vollständigen genetischen Bildschirms zu wissen ist.
5. Auswahl von Zelllinien stabil ausdrückenCas9
HINWEIS: Bevor die Zelllinie, die die Sonde von Interesse bindet, in CRISPR-Screening verwendet werden kann, muss sie zuerst entwickelt werden, um die Cas9-Nuklease und einen hochaktiven Klon auszuwählen19auszudrücken.
6. Auswahl von Klonen mit hoher Cas9-Aktivität
HINWEIS: Polyklonal Cas9 kann verwendet werden, um genetische Screens erfolgreich durchzuführen; Die Auswahl eines Klons mit hoher Cas9-Aktivität verbessert jedoch die Screening-Ergebnisse18.
7. Generierung genomweiter CRISPR-Cas9 Screening Knockout Bibliothek
8. Genetisches Screening zur Zelloberflächenbindung
9. Genomische DNA-Extraktion und erste PCR zur gRNA-Anreicherung
10. Zweite PCR-Runde für Index-Barcoding und -Sequenzierung
11. Bioinformatik-Analyse zur Identifizierung des Rezeptors und der damit verbundenen Wege
Sequenzierungsdaten von zwei repräsentativen Genom-K.o.-Bildschirmen zur Identifizierung des Bindungspartners des menschlichen TNFSF9 und P. falciparum RH5, die in NCI-SNU-1 bzw. HEK293-Zellen durchgeführt werden, sind vorgesehen (Ergänzende Tabelle 1). Das Bindungsverhalten von RH5 wurde sowohl durch Heparansulfat als auch durch seinen bekannten Rezeptor BSG24 (Abbildung 3C) beeinflusst, während TNFRSF9 speziell an seinen bekannten Rezeptor TNFSF9 gebunden war und bei der Vorinkubation mit löslichem Heparin nicht die Bindung verlor. Protein 3 in Abbildung 3B steht für TNFRSF9.
Für beide Zelllinien ist auch die Verteilung von gRNAs in der Kontrollmutantenbibliothek nach 3 Tagen (9, 14 und 16 Tage Nachtransduktion) vorgesehen (Ergänzende Tabelle 1). Die gRNA-Verteilung zeigte, dass die Bibliothekskomplexität im Laufe des Experiments beibehalten wurde (Abbildung 5A). Der genetische Screen zur Identifizierung des Liganden für TNFSF9 wurde am Tag 14 der Posttransduktion durchgeführt, während für RH5 Tag 9 Posttransduktion durchgeführt wurde. Die technische Qualität der Screens wurde bewertet, indem die Verteilung der beobachteten Faltenveränderungen von gRNAs untersucht wurde, die auf einen Referenzsatz nicht wesentlicher Gene im Vergleich zur Verteilung für Referenzsatz wesentlicher Gene abzielen22 (Abbildung 5B). Darüber hinaus zeigte die Anreicherung auf Signalwegebene auch, dass erwartete wesentliche Pfade in der "Drop-out"-Population identifiziert und signifikant bereichert wurden, wenn man die Kontrollprobe mit der ursprünglichen Plasmidbibliothek vergleicht. Ein Beispiel mit dem Beispiel "Tag 14 NCI-SNU-1" ist in Abbildung 5Cdargestellt.
Die Verteilung der gRNAs in der kontrollierbaren versus sortierten Population mit der -test-Funktion von MAGeCK (siehe Ergänzende Tabelle 1 für die Genzusammenfassungsausgabe von MAGeCK) wurde verwendet, um den Rezeptor aus den phänotypischen Bildschirmen zu identifizieren. Der modifizierte RRA-Score, der von MAGeCK in der Gen-Level-Analyse gemeldet wird, wird anhand der Gene dargestellt, die nach p-Werten geordnet sind. Der RRA-Score in MAGeCK bietet eine Messgröße, bei der gRNAs konstant höher eingestuft werden als erwartet. Im Bildschirm für TNFRSF9 war tNFSF9 der Top-Hit, ein bekannter Bindepartner von TNFRSF9 (Abbildung 5D). Darüber hinaus wurden eine Reihe von Genen im Zusammenhang mit dem TP53-Signalweg identifiziert. Im Falle von RH5 wurde neben dem bekannten Rezeptor (BSG) und dem für die Herstellung der sulfatierten GAGs (SLC35B2) erforderlichen Gen auch ein zusätzliches Gen (SLC16A1) identifiziert (Abbildung 5E). SLC16A1 ist ein Chaperon, das für den Handel mit BSG an die Oberfläche von Zellen25benötigt wird. Zusammen zeigen diese Ergebnisse die Fähigkeit des Bildschirms, direkt interagierende Rezeptoren und die zellulären Komponenten zu identifizieren, die erforderlich sind, damit dieser Rezeptor auf der Oberfläche der Zellen in funktioneller Form exprimiert wird.
Abbildung 1: Überblick über den genetischen Screening-Ansatz zur Identifizierung von Zelloberflächenrezeptoren. Dieser Test besteht aus drei Hauptschritten: Erstens werden rekombinante Proteine, die die Ektodomäne von Zelloberflächenrezeptoren darstellen, in einer Zelllinie exprimiert, die strukturkritische posttranslationale Modifikationen wie HEK293-Zellen hinzufügen kann. Monomere Protein-Ektodomains werden oligomerisiert, indem sie zu Streptavidin-PE konjugieren, um ihre Bindungs-Avidität zu erhöhen. Zweitens werden diese avianen Sonden in zellulären Bindungstests verwendet, bei denen helle Färbungen an den Zelllinien, die durch eine prominente Verschiebung der PE-Fluoreszenz (in Grün) im Vergleich zu einem Negativkontrollprotein (in Schwarz) angezeigt werden, das Vorhandensein eines Zelloberflächenbindungspartners zeigen. Drittens werden rezeptorpositive Cas9-exemittierende Zelllinien ausgewählt und ein Genom-Skalen-Screening mit gRNAs durchgeführt, die auf die überwiegende Mehrheit der proteinkodierenden Gene abzielen. Bei der Erzeugung von mutierten Bibliotheken ist es üblich, 30% Transduktionseffizienz zu verwenden, die auf der Poisson-Verteilungswahrscheinlichkeit basiert, die sicherstellt, dass jede Zelle eine einzelne gRNA erhält, so dass der resultierende Phänotyp einem bestimmten Knockout zugeschrieben wird. Der von den transduzierten Zellen ausgedrückte BFP-Marker wird verwendet, um Zellen auszuwählen, die gRNAs mit FACS enthalten. Phänotypic Bildschirme werden zwischen 9-16 Tage posttransduktion durchgeführt. Am Tag des Bildschirms wird die gesamte mutierte Zellpopulation in zwei geteilt. Die eine Hälfte wird als Kontrollpopulation gehalten und die andere Hälfte wird für die rekombinante Proteinbindung ausgewählt. Die Zellen aus der mutierten Bibliothek, die das rekombinante Protein nicht mehr binden können, werden mit FACS sortiert, und die Anreicherung von gRNAs in der sortierten versus Kontrollpopulation wird verwendet, um Gene zu identifizieren, die für die Zelloberflächenbindung der beschrifteten Avi-Sonde erforderlich sind. Schritte im Protokoll, die viel Zeit in Anspruch erfordern, werden angezeigt. Diese Zahl wurde von Sharma et al.19geändert. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 2: Ermittlung des Verhältnisses von biotinyliertem Protein zu Streptavidin-PE mit einer ELISA-basierten Methode. Ein Beispiel für die Konjugationsstrategie von Streptavidin-PE, mit der eine aviante Sonde aus einem biotinylierten monomeren Protein erzeugt wird. Eine Verdünnungsserie von biotinylierten Monomeren wurde gegen eine feste Konzentration von Streptavidin inkubiert. Die minimale Verwässerung, bei der keine überschüssigen biotinylierten Monomere nachgewiesen werden können, wurde durch ELISA ermittelt. ELISA wurde mit oder ohne Vorinkubation einer Reihe von Proteinverdünnungen mit 10 ng Streptavidin-PE durchgeführt. In Gegenwart von Streptavidin-PE wurde die minimale Verdünnung, bei der kein Signal identifiziert wurde (umkreist schwarz) und die für die Sättigung erforderliche Proteinmenge berechnet, um eine 10-fache Stammlösung mit 4 g/ml Streptavidin-PE zu erzeugen. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 3: Repräsentative Bindung von Proteinen an Zelllinien. (A) Die Proteinbindung an Zelllinien hatte im Vergleich zur Kontrollprobe einen deutlichen Anstieg der zellassoziierten Fluoreszenz. Die Wärmebehandlung (80 °C für 10 min) des rekombinanten Proteins brach alle Bindungen an eine negative Kontrolle ab, was zeigt, dass das Bindungsverhalten von richtig gefaltetem Protein abhängig war. (B) Verschiedene Klassen des Proteinbindungsverhaltens an Zelloberflächen; Abhängigkeit von GAGs. Von links nach rechts können die Proteine in drei Typen eingeteilt werden: Protein Typ 1 adsorbiert nur an HS. Diese Proteine verlieren ihre Bindung nach der Präinkubation mit Heparinkonzentrationen über 0,2 mg/ml. Protein Typ 2 bindet zusätzlich zu einem bestimmten Rezeptor an HS. Diese Proteine verlieren in den Preblockierungsexperimenten teilweise an Bindung. Protein Typ 3 bindet HS nicht. Diese Proteine verlieren nicht bindungsfrei im Vergleich zu Elternlinien. (C) Ein Beispiel für ein Protein (d. h. RH5), das auf additiv an HS und einen spezifischen Rezeptor bindet. Die Ausrichtung entweder auf den Rezeptor (d. h. BSG) oder auf Enzyme, die für die HS-Synthese erforderlich sind (z. B. SLC35B2, EXTL3), reduziert die Bindung von RH5 an Zellen im Verhältnis zu Kontrollen nur teilweise. Transduzierte polyklonale Linien können in solchen Experimenten verwendet werden, um ein Bindungsverhalten zu etablieren. Diese Zahl wurde von Sharma et al.19geändert. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 4: Auswählen von klonalen Zelllinien mit hoher Cas9-Aktivität. Die Genom-Editing-Effizienz sowohl von polyklonalen als auch von geklonten Linien von NCI-SNU-1-Zelllinien wurde mit dem GFP-BFP-Reportersystem bewertet, bei dem Zelllinien mit Viren mit einem gRNA-zielgerichteten Plasmid kodiert GFP oder ohne (d. h. "leer") transduziert wurden. Ein Schaltplan wird dargestellt. Die Durchflusszytometrie wurde verwendet, um sowohl die BFP- als auch die GFP-Expression nach der Transduktion zu testen und mit der nicht infizierten Kontrolle verglichen zu werden. Der GFP-Ausdruck wurde als Proxy für die Cas9-Aktivität verwendet, während BFP-Expression als transduzierte Zellen markiert wurde. Das Profil für nicht infizierte und leere infizierte Zellen sah für alle Klone ähnlich aus. Repräsentative Profile sind im linken Bereich dargestellt. Alle fünf Klone der NCI-SNU-1-Zelllinie wiesen einen höheren GFP-Verlust im Vergleich zur polyklonalen Linie (rechtes Panel) auf, wobei Klon 4 die höchste Effizienz bei der niedrigsten feuerfesten Population zeigte. Diese Zahl wurde von Sharma et al.19geändert. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Abbildung 5: Repräsentative Ergebnisse aus genetischen Screens zur Identifizierung der Zelloberflächenbindungspartner. (A) Kumulative Verteilungsfunktionsdiagramme, die die gRNA-Fülle in der Plasmidbibliothek mit den mutierten Bibliotheken der HEK-293-E- und NCI-SNU-1-Zellen am Tag 9, 14 und 16 Tagen nach der Transduktion vergleichen. Für jede bestimmte Zahl meldet die funktion der kumulativen Dichte den Prozentsatz der Datenpunkte, die unter diesem Schwellenwert lagen. Die kleine Verschiebung der mutierten Zellpopulation im Vergleich zur ursprünglichen Plasmidpopulation stellt die Erschöpfung in einer Teilmenge von gRNAs im Vergleich zur Plasmidbibliothek dar. (B) Verteilung von Log-Fold-Änderungen in Genen, die zuvor in den Zelllinien HEK293 und NCI-SNU-1 als wesentlich (rot) oder nicht wesentlich (schwarz) kategorisiert wurden. Die Verteilung der Faltenwechsel für nicht essentielle Gene zentrierte sich auf 0 , während sich die Verteilung für wesentliche Gene nach links in Richtung negativer Faltenveränderungen verlagerte. (C) Signifikant angereicherte Pfade in Genen, die in der NCI-SNU-1-Mutantenkontrollpopulation 14 Tage nach der Transduktion erschöpft sind. Erwartete bekannte zellessentielle Pfade wurden identifiziert. (D) Robust Rank Algorithm (RRA)-Score für Gene, die in den sortierten Zellen angereichert wurden, die die Fähigkeit verloren hatten, die TNFRSF9-Sonde zu binden. Gene wurden nach dem RRA-Score gewertet. Der bekannte Interaktionspartner TNFSF9 und Gene im Zusammenhang mit dem TP53-Signalweg (rot markiert) wurden im Bildschirm identifiziert. (E) Ranggeordnete RRA-Scores für Gene, die aus der gRNA-Anreicherungsanalyse identifiziert wurden, die für die RH5-Bindung an HEK293-Zellen erforderlich sind (linkes Panel). SLC35B2 und SLC16A1 wurden innerhalb eines FDR-Schwellenwerts (False-Discovery-Rate) von 5 % identifiziert. Zwei weitere Gene im HS-Biosyntheseweg (z. B. EXTL3 und NDST1) wurden innerhalb der FDR von 25% identifiziert. Schematisch darstellung den allgemeinen GAG-Biosyntheseweg mit den entsprechenden Genen, die den entsprechenden Schritten zugeordnet sind (Panel 2). Gene, die für die Verpflichtung zur Chondroitinsulfat-Biogenese (d. h. CSGALNACT1/2) erforderlich sind, wurden im Bildschirm nicht identifiziert. Diese Zahl wurde von Sharma et al.19geändert. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Plasmidname | Plasmid # | Verwenden |
Proteinexpressionskonstrukt: CD200RCD4d3+4-bio-linker-his | Addgen: 36153 | Herstellung von rekombinantem Protein mit CD4d3+4, Biotin und 6-his-Tags. |
pMD2.G | Addgen: 12259 | VSV-G-Hüllkurve, die Plasmid exzessiumdrückt; Produktion von Lentivirus |
psPAX2 | Addgen: 12260 | Lentivirales Verpackungsplasmid, Herstellung von Lentivirus |
Cas9-Konstruktion: pKLV2-EF1a-Cas9Bsd-W | Addgen: 68343 | Produktion der konstitutiv ausdrückenden Cas9-Linie |
gRNA-Expressionskonstrukt: pKLV2-U6gRNA5(BbsI)-PGKpuro2ABFP-W | Addgen: 67974 | CRISPR gRNA Expressionsvektor mit verbessertem Gerüst und Puro/BFP-Markern |
Human Improved Genome-wide Knockout CRISPR Library | Addgen: 67989 | Eine gRNA-Bibliothek gegen 18.010 menschliche Gene, die für den Einsatz im Lentivirus entwickelt wurden. |
GFP-BFP-Konstrukt: pKLV2-U6gRNA5(gGFP)-PGKBFP2AGFP-W | Addgen: 67980 | Cas9-Aktivitätsreporter bei BFP und GFP. |
Leerbau: pKLV2-U6gRNA5(empty)-PGKBFP2AGFP-W | Addgen: 67979 | Cas9-Aktivitätsreporter (Kontrolle) mit BFP und GFP. |
Tabelle 1: Plasmide, die bei diesem Ansatz verwendet werden.
Puffername | Komponenten |
HBS (10X) | 1,5 M NaCl und 200 mM HEPES in MiliQ Wasser, auf pH 7,4 einstellen |
PBS (10X) | 80 g NaCl, 2 g KCl, 14,4 g Na2HPO4 und 2,4 g KH2PO4 in MiliQ Wasser, pH 7,4 |
Natriumphosphatpuffer (80mM Lager) | 7.1 g Na2HPO4.2H2O, 5.55 g NaH2PO4, pH 7.4 |
Sein Reinigungsbindungspuffer | 20 mM Natriumphosphatpuffer, 0,5 M NaCl und 20 mM Imidazol, pH 7,4 |
Sein Reinigungs-Elutionspuffer | 20 mM Natriumphosphatpuffer, 0,5M NaCl und 400 mM Imidazol, pH 7,4 |
Diethanolamin-Puffer | 10% Sthanamamin und 0,5 mM MgCl2 in MiliQ-Wasser, auf pH 9,2 einstellen: |
D10 | DMEM, 1% Penicillin-Streptomycin (100 Einheiten/ml) und 10% hitzeinaktiviertes FBS |
Tabelle 2: Puffer, die für diese Studie erforderlich sind.
Komponenten | 10-cm-Schale | 6-Well-Platte |
293FT Zellen | 70–80% konfluent | 70–80% konfluent |
Transfetionskompatible Medien (Opti-MEM) (Schritt 5.1.2) | 3 mL | 500 l |
Transfetionskompatible Medien (Opti-MEM) (Schritt 5.1.4) | 5 mL | 2 mL |
Lentiviraler Transfervektor | 3 g | 0,5 g |
psPax2 (siehe Tabelle 1) | 7,4 g | 1,2 g |
pMD2.G (siehe Tabelle 1) | 1,6 g | 0,25 g |
PLUS-Reagenz | 12 l | 2 l |
Lipofectamin LTX | 36 l | 6 l |
D10 (Schritt 7.1.7) | 5 mL | 1,5 ml |
D10 (Schritt 7.1.8 und 7.1.10) | 8 mL | 2 mL |
Tabelle 3: Mengen und Mengen von Reagenzien für den Lentivirus-Verpackungsmix.
Tabelle 4: Primersequenzen zur Verstärkung von gRNA und NGS. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei anzuzeigen (Rechtsklick zum Herunterladen).
Reagenz | Volumen pro Reaktion | Master-Mix (x38) |
Q5 Hot Start High-Fidelity 2x | 25 l | 950 l |
Primer (L1/U1) Mischung (je 10 m) | 1 L | 38 l |
Genomische DNA (1 mg/ml) | 2 l | 72 l |
H2O | 22 l | 1100 l |
gesamt | 50 l | 1900 'L |
Tabelle 5: PCR zur Verstärkung von gRNAs aus Proben mit hoher Komplexität.
Zyklusnummer | Denature | Glühen | Erweiterung |
1 | 98 °C, 30er Jahre | ||
2-24 | 98 °C, 10s | 61 °C, 15s | 72 °C, 20er Jahre |
25 | 72 °C, 2 min |
Tabelle 6: PCR-Bedingungen für die erste PCR.
Reagenz | Volumen pro Reaktion |
KAPA HiFi HotStart ReadyMix | 25 l |
Primer (PE1.0/Indexprimer) Mix (je 5 m) | 2 L |
Erstes PCR-Produkt (40 pg/l) | 5 l |
H2O | 18 l |
gesamt | 50 l |
Tabelle 7: PCR für die Index-Tagging von sgRNAs aus genetischen Bildschirmen.
Zyklusnummer | Denature | Glühen | Erweiterung |
1 | 98 °C, 30er Jahre | ||
2-15 | 98 °C, 10s | 66 °C, 15s | 72 °C, 20er Jahre |
16 | 72 °C, 5 min |
Tabelle 8: PCR-Bedingungen für die zweite PCR.
Ergänzende Abbildung S1: Eine Anleitung zum Zeichnen von Toren zum Sortieren der unverbindlichen Population. (A) Ein idealer Proteinkandidat für das Screening sollte eine deutliche Verschiebung der Bindungspopulation im Vergleich zur Kontrollpopulation haben, und die Bindung sollte auf Zellen beibehalten werden, denen Maschinen für die HS-Biosynthese fehlen. Anstelle von Tests an SLC35B2-Zielzelllinien kann ein Heparin-Blockierungsexperiment verwendet werden. (B) Es wurden Zellen gesammelt, die keine Oberflächenfärbung des Proteins ectodomain, aber bFP-Fluoreszenz aus lentiviraler Transduktion ausdrücken. Die angezeigten Zellen sind von einem Bildschirm für die Identifizierung von Rezeptor für GABBR222. Diese Zahl wurde von Sharma et al.19geändert. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Ergänzende Abbildung S2: Zelloberflächen-Glykoprotein-Transkriptomik-basiertePCA-Diagramm mit RNA-seq-Daten aus über 1.000 Krebszelllinien. Zelllinien aus Cell Model Passport27 wurden mit K-Means-Clustering nach den FPKM-Werten von 1.500 Zell-Oberflächen-Glykoproteinen gruppiert. Repräsentative Zelllinien aus jedem Cluster werden beschriftet. Cluster 5 bestand vollständig aus Zelllinien hämatopoetischen Ursprungs (siehe auch Ergänzende Tabelle 2). Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Ergänzende Abbildung S3: Essentialitätswerte für den KEGG-Anmerkungsproteinexport und N-verknüpfte Glykosylationsgene aus Projektergebnissen. Für Gene des Proteinexports und des N-verknüpften Glykosylierungswegs (X-Achse) werden adjusted Bayes-Essentiality-Scores für 330 Zelllinien (Spalten, nicht beschriftet) dargestellt. Werte, die höher als 0 sind, stellen eine signifikante Erschöpfung in der mutierten Population im Vergleich zur ursprünglichen Plasmidbibliothek dar. Die Gene können in drei verschiedene Cluster unterteilt werden, die unterschiedliche Ebenen der Wesentlichkeit in den Zelllinien darstellen. Diese Clusterbildung kann verwendet werden, um den Tag der Sortierung zu bestimmen. Wenn der Bildschirm zu einem späten Zeitpunkt (Tag 16) durchgeführt wird, ist es möglich, dass Gene, die für Zellen als wesentlich bekannt sind (Cluster 1 und 3), nicht identifiziert werden. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Ergänzende Tabelle 1: Raw count files for and MAGeCK software generated gene_summary files related to the representative genetic screens. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei anzuzeigen (Rechtsklick zum Herunterladen).
Ergänzende Tabelle 2: Clustering von Zelllinien nach der Expression von Zelloberflächenrezeptoren. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei anzuzeigen (Rechtsklick zum Herunterladen).
Eine CRISPR-basierte Screening-Strategie zur Identifizierung von Genen, die zelluläre Komponenten kodieren, die an der zellulären Erkennung beteiligt sind, wird beschrieben. Ein ähnlicher Ansatz mit CRISPR-Aktivierung bietet auch eine genetische Alternative, um direkt interagierende Rezeptoren von rekombinanten Proteinen zu identifizieren, ohne große Proteinbibliotheken erzeugen zu müssen26. Ein großer Vorteil dieses Ansatzes ist jedoch, dass er auf Wechselwirkungen anwendbar ist, die von Oberflächenmolekülen vermittelt werden, die nativ auf der Zelle angezeigt werden, und nicht von der Überexpression von Rezeptoren abhängt, die die Bindungs-Avidität des Rezeptors beeinflussen können. Im Gegensatz zu anderen Methoden macht diese Technik daher keine Annahmen über die biochemische Natur oder Zellbiologie der Rezeptoren und bietet die Möglichkeit, Wechselwirkungen zu untersuchen, die durch Proteine vermittelt werden, die normalerweise schwierig zu untersuchen sind, indem sie biochemische Ansätze verwenden, wie z. B. sehr große Proteine, oder solche, die die Membran mehrmals durchqueren oder Komplexe mit anderen Proteinen bilden, und Molekülen außer Proteinen wie Glyklyans, Glycolipiden und Phospholipiden. Angesichts der genomskaligen Natur der Methode hat dieser Ansatz auch den Vorteil, nicht nur den Rezeptor zu identifizieren, sondern auch zusätzliche zelluläre Komponenten, die für das Bindungsereignis benötigt werden, und so Einblicke in die Zellbiologie des Rezeptors zu geben.
Eine der hauptwichtigsten Einschränkungen dieser Methode bei der Verwendung von ihm, um den Rezeptor eines verwaisten Proteins zu identifizieren, ist die anfängliche Anforderung, zuerst eine Zelllinie zu identifizieren, die an das Protein bindet. Dies ist nicht immer einfach, und die Identifizierung einer Zelllinie, die einen Bindungsphänotyp anzeigt, der auch für genetische Bildschirme zulässig ist, kann der zeitbegrenzende Schritt für die Bereitstellung dieses Assays sein. Einige Zelllinien neigen dazu, an mehr Proteine zu binden als andere. Dies ist besonders relevant für Proteine, die HS binden, da diese Proteine dazu neigen, an jede Zelllinie zu binden, die HS-Seitenketten anzeigt, unabhängig vom nativen Bindungskontext. Darüber hinaus haben wir beobachtet, dass die Upregulation von Syndecanen (d. h. Proteoglykanen, die HS enthalten) in Zelllinien zu einer erhöhten Bindung von HS-bindenden Proteinen führt26. Dies könnte ein Faktor sein, der bei der Auswahl der Zelllinie für das Screening berücksichtigt werden sollte. Wichtig ist jedoch auch, dass die additive Bindung von HS die Bindung an einen bestimmten Rezeptor nicht beeinträchtigt. Dies bedeutet, dass bei der Bindung es möglich ist, dass es ausschließlich durch HS vermittelt wird, weil die von HS in diesem Test vermittelte Bindung additiv und nicht koabhängig ist19. In einem solchen Szenario kann der beschriebene Heparin-Blockierungsansatz solche Verhaltensweisen identifizieren, ohne einen vollständigen genetischen Bildschirm durchführen zu müssen.
Eine nützliche Ressource für die Auswahl von Zelllinien ist Cell Model Passport, das Genomik, Transkriptomik und Kulturzustandsinformationen für 1.000 Krebszelllinien27enthält. Je nach biologischem Kontext können Zellen anhand ihrer Ausdrucksprofile ausgewählt werden. Um die Auswahl von Zelllinien zu unterstützen, haben wir in Cell Model Passport 1.000 Zellenlinien nach dem Ausdruck von 1.500 vorannotierten menschlichen Zelloberflächenglykoproteinen28 gruppiert (Ergänzende Abbildung 2; Clusterinformationen für jede Zelllinie zusammen mit Wachstumsbedingungen sind in der Ergänzenden Tabelle 2enthalten). Beim Testen der Bindung eines Proteins mit unbekannter Funktion ist es sinnvoll, aus jedem Cluster ein Panel mit repräsentativen Zelllinien auszuwählen, um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, eine breite Palette von Rezeptoren abzudecken. Bei der Wahl wird empfohlen, Zelllinien zu wählen, die leicht zu beschaffen und leicht zu transduzieren sind. Da diese Zelllinien im Genom-Skalen-Screening verwendet werden, ist es vorzuziehen, dass sie leicht in großen Mengen angebaut werden können und für die lentivirale Transduktion freisind, da es die am häufigsten verfügbare Methode zur Bereitstellung von sgRNA für DAS CRISPR-basierte genetische Screening in den späteren Schritten ist.
Im Allgemeinen werden die Phänotyp-Auswahlen in einer einzigen Sorte durchgeführt. Dies wird jedoch durch die Helligkeit der gefärbten Zellpopulation im Vergleich zur Steuerung bestimmt. Iterative Auswahlrunden könnten für Szenarien angenommen werden, in denen das Signal-Rausch-Verhältnis des gewünschten Phänotyps niedrig ist, oder wenn das Ziel des Bildschirms darin besteht, Mutanten mit starken Phänotypen zu identifizieren. Bei der Verwendung eines iterativen Auswahlansatzes für FACS-basierte Bildschirme ist es wichtig zu berücksichtigen, dass der Sortierprozess zum Zelltod führen kann, hauptsächlich aufgrund der schieren Kraft des Sortierers. Somit werden nicht alle gesammelten Zellen in der nächsten Sortierrunde dargestellt.
Die Komplexität der Bibliothek ist ein sehr wichtiger Faktor bei der Durchführung erfolgreicher genetischer Bildschirme, insbesondere bei negativen Selektionsbildschirmen, da das Ausmaß der Erschöpfung in diesen nur durch einen Vergleich der Ergebnisse mit dem, was in der Startbibliothek vorhanden war, bestimmt werden kann. Bei negativen Auswahlbildschirmen ist es üblich, Bibliotheken mit einer Komplexität von 500-1.000 x zu verwalten. Positive Auswahlbildschirme sind jedoch robuster für Bibliotheksgrößen, da in solchen Bildschirmen nur eine geringe Anzahl von Mutanten für einen bestimmten Phänotyp ausgewählt werden soll. Daher kann im hier beschriebenen positiven Auswahlbildschirm die Bibliotheksgröße auf 50-100x Komplexität reduziert werden, ohne die Qualität des Bildschirms zu beeinträchtigen. Darüber hinaus ist es in diesen Bildschirmen auch möglich, eine Steuerbibliothek für eine bestimmte Zellzeile an einem bestimmten Tag als "allgemeine Kontrolle" für alle Proben zu verwenden, die am Tag für diese angegebene Zelllinie sortiert sind. Dadurch wird die Anzahl der Steuerelementbibliotheken verringert, die erstellt und sequenziert werden müssen.
Eine weitere wichtige Überlegung für die Verwendung dieses Ansatzes sind die Grenzen von Funktionsverlust-Screens bei der Identifizierung von Genen, die für das In-vitro-Zellwachstum unerlässlich sind. Der Zeitpunkt der Bildschirme ist in dieser Hinsicht entscheidend, da je länger die mutierten Zellen in der Kultur gehalten werden, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass Zellen mit Mutationen in essentiellen Genen nicht mehr lebensfähig werden und nicht mehr in der mutierten Bibliothek dargestellt werden. Die jüngsten genetischen Screens, die im Rahmen der Project Score-Initiative in über 300 Zelllinien durchgeführt wurden, zeigen, dass mehrere Gene in der KEGG-kommentierten Proteinsekretion und dem N-Glykosylierungsweg oft als wesentlich für eine Reihe von Zelllinien identifiziert werden (Ergänzende Abbildung 3)29. Dies kann bei der Gestaltung von Bildschirmen berücksichtigt werden, wenn die Wirkung von Genen, die für die Proliferation und Lebensfähigkeit erforderlich sind, im Kontext des zellulären Erkennungsprozesses untersucht werden soll. In diesem Fall wäre es generell angemessen, Bildschirme zu einem frühen Zeitpunkt (z. B. Tag 9 Nachtransduktion) durchzuführen. Wenn der Ansatz jedoch verwendet wird, um einige Ziele mit starken Größeneffekten anstelle von allgemeinen zellulären Bahnen zu identifizieren, kann es sinnvoll sein, Bildschirme zu einem späteren Zeitpunkt durchzuführen (z. B. Tag 15-16 Posttransduktion).
Die Ergebnisse des Screenings sind sehr robust; in acht rekombinanten Proteinbindungssieben, die in der Vergangenheit durchgeführt wurden, war der Zelloberflächenrezeptor in jedem Fall der Top-Hit19. Bei der Identifizierung des Interaktionspartners mit diesem Ansatz sollte man daher erwarten, dass der Rezeptor und die Faktoren, die zu seiner Darstellung auf der Oberfläche beitragen, mit einem hohen statistischen Vertrauen identifiziert werden. Sobald der Bildschirm durchgeführt und ein Treffer mit einem einzigen gRNA-Knockout validiert wurde, können weitere Nachuntersuchungen mit vorhandenen biochemischen Methoden wie AVEXIS4 und der direkten sättigungsfähigen Bindung von gereinigten Proteinen mit Oberflächenplasmonresonanz durchgeführt werden. Der hier beschriebene Ansatz gilt für alle Proteine, für die eine lösliche rekombinante Bindungssonde erzeugt werden kann.
Zusammenfassend ist dies ein CRISPR-Knockout-Ansatz im Genommaßstab, um Wechselwirkungen zu identifizieren, die durch Zelloberflächenproteine vermittelt werden. Diese Methode ist allgemein anwendbar, um zelluläre Bahnen zu identifizieren, die für die Zelloberflächenerkennung in einer Vielzahl unterschiedlicher biologischer Kontexte erforderlich sind, einschließlich zwischen den eigenen Zellen eines Organismus (z. B. neuronale und immunologische Erkennung) sowie zwischen Wirtszellen und Pathogenproteinen. Diese Methode bietet eine genetische Alternative zu biochemischen Ansätzen, die für die Identifizierung von Rezeptoren entwickelt wurden, und da sie keine vorherigen Annahmen in Bezug auf die biochemische Natur oder Zellbiologie der Rezeptoren erfordert, hat sie großes Potenzial, völlig unerwartete Entdeckungen zu machen.
Die Autoren haben nichts zu verraten.
Diese Arbeit wurde durch das Wellcome Trust-Stipendium Nr. 206194 unterstützt, das GJW zugesprochen wurde. Wir danken der Cytometry Core Einrichtung Bee Ling Ng, Jennifer Graham, Sam Thompson und Christopher Hall für die Hilfe bei FACS.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Anti-mouse alkaline phosphatase | Sigma | A4656 | |
Blasticidin | Chem-Cruz | SC-204655 | |
Blood & Cell Culture DNA Maxi Kit | Qiagen | 13362 | |
BSA | Sigma | A9647-100G | |
Diethanolamine | Sigma | 398179 | |
DMEM | Gibco | 31966-021 | |
Dneasy Blood and Tissue kit | Qiagen | 69504 | |
DynaMag-96 Side Magnet | Invitrogen | 12331D | |
HEK293T packaging cells | ATCC | CRL-3216 | |
Heparin | Sigma | H4784-1G | |
KAPA HiFi HotStart ReadyMix | Kapa | KK2602 | |
Lipofectamine LTX with PLUS reagent | Invitrogen | 15338100 | |
MoFlo XDP cell sorter | BD | ||
Ni2+-NTA agarose beads | Jena Bioscience | AC-501-25 | |
OPTI-MEM | Life Technologies | 31985-070 | |
OX-68 antibody | AbD Serotec | MCA1022R | |
p-nitrophenyl phosphate | Sigma | 1040-506 | |
PD-10 desalting columns | GE healthcare | 17085101 | |
Polybrene | Millipore | TR-1003-G | |
Polypropylene tubes with 5 mL bed volume | Qiagen | 34964 | |
Proteinase K, recombinant, PCR Grade | Roche | 3115879001 | |
Puromycin | Gibco | A11138-03 | |
Q5 Hot Start High-Fidelity 2× Master Mix | NEB | M0494L | |
QIAquick PCR purification kit | Qiagen | 28104 | |
SCFA filter | Nalgene | 190-2545 | |
Sony Cell sorter | Sony | ||
SPRI beads (Agencourt AMPure XP beads) | Beckman | A63881 | |
Streptavidin-coated microtitre plates | Nalgene | 734-1284 | |
Streptavidin-PE | Biolegend | 405204 |
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