Method Article
Ce manuscrit décrit une approche de dépistage à l’échelle du génome basée sur les cellules pour identifier les interactions extracellulaires de récepteur-ligand.
La communication intercellulaire médiée par des interactions directes entre les récepteurs de surface des cellules intégrées par la membrane est cruciale pour le développement normal et le fonctionnement des organismes multicellulaires. La détection de ces interactions reste toutefois techniquement difficile. Ce manuscrit décrit une approche systématique de dépistage génétique CRISPR/Cas9 à l’échelle du génome qui révèle les voies cellulaires requises pour des événements spécifiques de reconnaissance de surface cellulaire. Cet essai utilise des protéines recombinantes produites dans un système d’expression protéique des mammifères comme sondes de liaison avides pour identifier les partenaires d’interaction dans un écran génétique à base de cellules. Cette méthode peut être utilisée pour identifier les gènes nécessaires aux interactions de surface cellulaire détectées par des sondes liants recombinantes correspondant aux ectodomains des récepteurs membranaires. Fait important, étant donné la nature à l’échelle du génome de cette approche, il a également l’avantage non seulement d’identifier le récepteur direct, mais aussi les composants cellulaires qui sont nécessaires pour la présentation du récepteur à la surface cellulaire, fournissant ainsi des informations précieuses sur la biologie du récepteur.
Les interactions extracellulaires par les protéines des récepteurs de surface cellulaire dirigent des processus biologiques importants tels que l’organisation des tissus, la reconnaissance hôte-pathogène et la régulation immunitaire. L’étude de ces interactions est d’intérêt pour l’ensemble de la communauté biomédicale, parce que les récepteurs membranaires sont des cibles exploitables de thérapeutiques systématiquement livrés tels que les anticorps monoclonaux. Malgré leur importance, l’étude de ces interactions reste techniquement difficile. C’est principalement parce que les récepteurs membranés sont amphipathiques, ce qui les rend difficiles à isoler des membranes biologiques pour la manipulation biochimique, et leurs interactions sont caractérisées par les affinités d’interaction faibles (KDs dans la gamme M-mM)1. Par conséquent, de nombreuses méthodes couramment utilisées ne sont pas adaptées pour détecter cette classe d’interactions protéiques1,2.
Une gamme de méthodes a été développée pour étudier spécifiquement les interactions extracellulaires de récepteur-ligand qui prennent leurs propriétés biochimiques uniques en considération3. Un certain nombre de ces approches consistent à exprimer l’ectodomain entier d’un récepteur comme protéine recombinante soluble dans les systèmes à base de mammifères ou d’insectes à base de cellules pour s’assurer que ces protéines contiennent des modifications posttranslationnelles qui sont structurellement importantes, telles que les glycanes et les liens de disulfide. Pour surmonter la liaison de faible affinité, les ectodomains sont souvent oligomés pour augmenter leur avidité liante. Les ectodomains de protéine avide ont été utilisés avec succès comme sondes contraignantes pour identifier les partenaires d’interaction dans les écrans d’interaction protéine-protéine recombinants directs4,5,6,7. Bien que largement réussies, les méthodes recombinantes à base de protéines exigent que l’ectodomain d’un récepteur membranaire soit produit comme protéine soluble. Par conséquent, il ne s’applique généralement qu’aux protéines qui contiennent une région extracellulaire contigue (p. ex., le type I, le type II ou l’IPG) et ne convient généralement pas aux complexes de récepteurs et aux protéines membranaires qui couvrent la membrane plusieurs fois.
Les techniques de clonage d’expression dans lesquelles une bibliothèque de DNA complémentaires (ACS) est transposée en cellules et testées pour un phénotype de gain-of-binding ont également été employées pour identifier les interactions extracellulaires protéine-protéine8. La disponibilité de grandes collections de plasmides d’expression cDNA clonés et séquencés ces dernières années a facilité les méthodes dans lesquelles les lignées cellulaires surexprimant les CDNA codant les récepteurs de surface cellulaire sont examinés pour la liaison des protéines recombinantes pour identifier les interactions9,10. Les approches basées sur la cDNA, contrairement aux méthodes recombinantes à base de protéines, offrent la possibilité d’identifier les interactions dans le contexte de la membrane plasmatique. Cependant, le succès de l’utilisation des constructions d’expression cDNA dépend de la capacité des cellules à surexprimer la protéine sous la forme correctement pliée, mais cela nécessite souvent des facteurs d’accessoires cellulaires tels que les transporteurs, les chaperons, et l’assemblage oligomeric correct. Transfecter une seule CDNA pourrait donc ne pas suffire à obtenir l’expression de la surface cellulaire.
Les techniques de criblage à l’aide de constructions d’ADN ou de sondes de protéines recombinantes exigent de grandes collections de bibliothèques de protéines cDNA ou recombinantes. Des méthodes basées sur la spectrométrie de masse spécialement conçues ont été utilisées récemment pour identifier les interactions extracellulaires qui ne nécessitent pas l’assemblage de grandes bibliothèques. Cependant, ces techniques nécessitent une manipulation chimique de la surface cellulaire, qui peut modifier la nature biochimique des molécules présentes à la surface des cellules et ne sont actuellement applicables que pour les interactions négociées par des protéines glycosylated11,12. La majorité des méthodes actuellement disponibles se concentrent également fortement sur les interactions entre les protéines tout en ignorant largement la contribution du microenvironnement membranaire, y compris des molécules telles que les glycanes, les lipides et le cholestérol.
Le développement récent d’un ciblage bialléléique très efficace à l’aide d’approches basées sur CRISPR a permis aux bibliothèques à l’échelle du génome de cellules dépourvues de gènes définis dans un seul bassin qui peut être examiné de manière systématique et impartiale pour identifier les composants cellulaires impliqués dans différents contextes, y compris la dissection des processus de signalisation cellulaire, l’identification des perturbations qui confèrent une résistance aux médicaments, toxines et agents pathogènes, et la détermination de la spécificité des anticorps13,14,15,16. Ici, nous décrivons un essai de dépistage par KO à l’échelle du génome à base de CRISPR qui offre une alternative aux approches biochimiques actuelles pour identifier les interactions extracellulaires de récepteur-ligand. Cette approche d’identification des interactions négociées par les récepteurs membranaires par des écrans génétiques est particulièrement adaptée aux chercheurs qui ont un intérêt ciblé sur les ligands individuels, car il évite la nécessité de compiler de grandes bibliothèques de cDNA ou de protéines recombinantes.
Cet essai se compose de trois étapes majeures : 1) Des sondes de liaison de protéine recombinantes très avides composées des régions extracellulaires d’un récepteur d’intérêt sont produites et utilisées dans les essais de liaison à base de cytométrie de débit à base de fluorescence ; 2) Les essais de liaison sont employés pour identifier une ligne cellulaire qui exprime le partenaire d’interaction de la sonde de protéine recombinante ; 3) Une version Cas9-exprimant de la lignée cellulaire qui interagit avec la protéine d’intérêt est produite et un écran à élimination directe à l’échelle du génome CRISPR/Cas9 est effectué(figure 1). Dans cet écran génétique, la liaison d’une protéine recombinante aux lignées cellulaires est utilisée comme phénotype mesurable dans lequel les cellules de la bibliothèque knock-out qui ont perdu la capacité de lier la sonde sont triées à l’aide de tri cellulaire activé à base de fluorescence (FACS) et les gènes qui ont causé la perte du phénotype de liaison identifié par le séquençage. En principe, les gènes codant le récepteur responsable de la liaison de la sonde avide et ceux requis pour son affichage de surface cellulaire sont identifiés.
La première étape de ce protocole implique la production de sondes de protéines recombinantes avides représentant l’ectodomain des récepteurs liés à la membrane. Ces récepteurs sont connus pour conserver fréquemment leurs fonctions de liaison extracellulaire lorsque leurs ectodomains sont exprimés comme une protéine soluble recombinante1. Pour une protéine d’intérêt, les protéines recombinantes solubles peuvent être produites dans n’importe quel système approprié d’expression des protéines eucaryotes dans n’importe quel format à condition qu’il puisse être oligoméized pour une avidité contraignante accrue, et il contient des étiquettes qui peuvent être utilisées dans les essais de liaison à base de cytométrie de flux à base de fluorescence (par exemple, FLAG-tag, biotin-tag). Des protocoles détaillés pour la production d’ectodomains solubles de récepteurs membranaires utilisant le système d’expression protéique HEK293, ainsi que différentes techniques de multimerisation et les constructions d’expression protéinées pour la production de protéines pentamériques et de protéines monomériques ont été précédemment décrites1,17. Le protocole ici décrira les étapes pour générer des sondes fluorescentes avides à partir de protéines biotinylated monomériques en les conjuguant à la streptavidin conjuguée à un fluorochrome (par exemple, la phycoerythrine, ou PE), qui peut être utilisé directement dans les essais de liaison à base de cellules et a l’avantage de ne pas avoir besoin d’un anticorps secondaire pour la détection. Les protocoles généraux pour l’exécution des écrans à l’échelle du génome ont déjà été décrits20,21, de ce fait, le protocole se concentre principalement sur les spécificités de l’exécution des écrans de liaison de protéines recombinantes à base de cytométrie d’écoulement à l’aide du système de dépistage à élimination directe CRISPR/Cas9 à l’aide de la bibliothèque human V1 (« Yusa »)18.
1. Production et purification de protéines biotinées his-étiquetées
2. Quantification et oligomerisation de protéines biotinylated monoméaniques
REMARQUE : Pour augmenter l’avidité liante, oligomerize protéines monoméanes biotinylated sur streptavidin-PE tétramérique avant de les utiliser dans les essais contraignants. Atteindre des rapports de conjugaison optimaux de protéines monomériques et de streptavidine-PE tétramériques en testant une série de dilution de monomers biotinylés contre une concentration fixe de streptavidine et en établissant empiriquement la dilution minimale à laquelle aucun excès de monomers biotinylated ne peut être détecté.
3. Flow cytométrie-basé sur les essais de liaison cellulaire
4. Déterminer les contributions contraignantes des épitopes labiles thermiques et des fauteuils sidechains de sulfate de heparan
REMARQUE : L’activité de nombreuses protéines est labile de chaleur, de sorte que la perte d’activité de liaison après traitement thermique est encourageante. Il est conseillé de déterminer la contribution des glycosaminoglycans chargés négativement, principalement le sulfate de chaux (HS), dans la liaison de médiation des protéines recombinantes. C’est parce que la liaison par HS dans l’analyse de liaison cellulaire décrit ici peut être additif plutôt que codépendant sur d’autres récepteurs19. Cela signifie que la liaison observée pourrait être entièrement négociée par les chaînes latérales HS des protéoglycans de surface cellulaire et non par un récepteur spécifique. La liaison vers le HS à la surface cellulaire n’est pas nécessairement non spécifique, mais plutôt une propriété d’une protéine, ce qui est utile de savoir avant d’effectuer un écran génétique complet.
5. Sélection des lignes cellulaires exprimant de façon stable Cas9
REMARQUE : Avant que la ligne cellulaire qui lie la sonde d’intérêt puisse être utilisée dans le criblage CRISPR, elle doit d’abord être conçue pour exprimer la nucléase Cas9 et un clone très actif sélectionné19.
6. Sélection de clones à forte activité Cas9
REMARQUE : Polyclonal Cas9 peut être utilisé pour effectuer avec succès des écrans génétiques ; cependant, la sélection d’un clone avec une activité Cas9 élevée améliore les résultats de dépistage18.
7. Génération de la bibliothèque DE dépistage CRISPR-Cas9 à l’échelle du génome
8. Dépistage génétique de la liaison de surface cellulaire
9. Extraction de l’ADN génomique et premier PCR pour l’enrichissement de l’ARN
10. Deuxième tour de PCR pour le codage à barres index et le séquençage
11. Analyse bioinformatique pour identifier le récepteur et les voies connexes
Les données de séquençage de deux écrans à élimination directe représentatifs à l’échelle du génome pour l’identification du partenaire contraignant de l’humain TNFSF9 et P. falciparum RH5 effectués respectivement dans les cellules NCI-SNU-1 et HEK293 sont fournies(tableau supplémentaire 1). Le comportement contraignant de RH5 a été affecté par le sulfate de chaparan et son récepteur connu BSG24 (figure 3C), tandis que TNFRSF9 spécifiquement lié à son récepteur connu TNFSF9 et n’a pas perdu la liaison à la préincubation avec l’héparine soluble. La protéine 3 de la figure 3B représente le TNFRSF9.
Pour les deux lignées cellulaires, la distribution des ARNN dans la bibliothèque de mutants témoins après 3 jours (9, 14 et 16 jours posttransduction) sont également fournies(tableau supplémentaire 1). La distribution de l’ARN a révélé que la complexité de la bibliothèque a été maintenue tout au long de l’expérience(figure 5A). L’écran génétique pour l’identification du ligand pour TNFSF9 a été effectué le jour 14 posttransduction, alors que celui pour RH5 a été effectué jour 9 posttransduction. La qualité technique des écrans a été évaluée en examinant la distribution des changements croisés observés des ARNmaux ciblant un ensemble de référence de gènes non essentiels par rapport à la distribution pour l’ensemble de référence des gènes essentiels22 (figure 5B). De plus, l’enrichissement au niveau des voies a également révélé que les voies essentielles attendues ont été identifiées et considérablement enrichies dans la population « décrochage » lorsqu’elles comparent l’échantillon témoin à la bibliothèque plasmide originale. Un exemple avec l’échantillon du jour 14 NCI-SNU-1 est représenté dans la figure 5C.
La distribution des ARN gRN dans la population témoin par rapport à la population triée à l’aide de la fonction de test de MAGeCK (voir tableau supplémentaire 1 pour la sortie sommaire du gène de MAGeCK) a été utilisée pour identifier le récepteur des écrans phénotypiques. Le score modifié de RRA rapporté par MAGeCK dans l’analyse de gene-niveau est tracé contre les gènes classés par les valeurs de p. Le score de la RRA dans MAGeCK fournit une mesure dans laquelle les ARNN sont classés constamment plus élevés que prévu. Dans l’écran de TNFRSF9, le meilleur succès a été TNFSF9, qui est un partenaire de liaison connu de TNFRSF9(figure 5D). En outre, un certain nombre de gènes liés à la voie TP53 ont également été identifiés. Dans le cas de RH5, en plus du récepteur connu (BSG) et du gène requis pour la production des GAF sulfés(SLC35B2), un gène supplémentaire (SLC16A1) a également été identifié(figure 5E). SLC16A1 est un chaperon nécessaire pour le trafic BSG à la surface des cellules25. Ensemble, ces résultats démontrent la capacité de l’écran à identifier les récepteurs qui interagissent directement et les composants cellulaires nécessaires pour que ce récepteur soit exprimé à la surface des cellules sous une forme fonctionnelle.
Figure 1 : Aperçu de l’approche de dépistage génétique pour identifier les récepteurs de surface cellulaire. Cet essai se compose de trois étapes majeures : Premièrement, les protéines recombinantes représentant l’ectodomain des récepteurs de surface cellulaire sont exprimées dans une lignée cellulaire qui peut ajouter des modifications posttranslationnelles structurellement critiques telles que les cellules HEK293. Les ectodomains de protéine monomérique sont oligomerized par la conjugaison à streptavidin-PE pour augmenter leur avidité de liaison. Deuxièmement, ces sondes avides sont utilisées dans les essais de liaison cellulaire où la coloration lumineuse sur les lignées cellulaires indiquée par un changement important dans la fluorescence PE (en vert) par rapport à une protéine de contrôle négatif (en noir) démontre la présence d’un partenaire de liaison de surface cellulaire. Troisièmement, les lignées cellulaires cas9-exprimant les récepteurs sont sélectionnées et le criblage à l’échelle du génome à l’aide de gARN ciblant la grande majorité des gènes de codage des protéines est effectué. Tout en générant des bibliothèques mutantes, il est courant d’utiliser une efficacité de transduction de 30 %, qui est basée sur la probabilité de distribution de Poisson qui garantit que chaque cellule reçoit un seul ARN de sorte que le phénotype résultant est attribué à un KO spécifique. Le marqueur BFP exprimé par les cellules transduites est utilisé pour sélectionner les cellules contenant des ARNr à l’aide de FACS. Les écrans phénotypiques sont effectués entre 9-16 jours posttransduction. Le jour de l’écran, la population totale de cellules mutantes est divisée en deux. Une moitié est conservée comme population témoin et l’autre moitié est sélectionnée pour la liaison de protéine recombinante. Les cellules de la bibliothèque mutante qui ne sont plus en mesure de lier la protéine recombinante sont triées à l’aide de FACS et l’enrichissement des ARN dans la population triée par rapport à la population témoin est utilisé pour identifier les gènes nécessaires à la liaison de surface cellulaire de la sonde avide étiquetée. Les étapes du protocole qui nécessitent beaucoup de temps sont indiquées. Ce chiffre a été modifié à partir de Sharma et al.19. S’il vous plaît cliquez ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.
Figure 2 : Établir les ratios de protéines biotinylateds à la streptavidine-PE à l’aide d’une méthode à base d’ELISA. Un exemple de stratégie de conjugaison-PE streptavidin-PE utilisé pour générer une sonde avide à partir d’une protéine monoméane biotinylated. Une série de dilution des monmers biotinylated a été incubée contre une concentration fixe de streptavidin. La dilution minimale à laquelle aucun excès de monomères biotinylated ne peut être détectée a été déterminée par ELISA. ELISA a été exécuté avec ou sans préincubation d’une gamme de dilutions de protéine avec 10 ng de streptavidin-PE. En présence de streptavidin-PE, la dilution minimale à laquelle aucun signal n’a été identifié (noir encerclé) et la quantité de protéines nécessaires à la saturation ont été calculées pour générer une solution de stock de 10x avec 4 g/mL streptavidin-PE. S’il vous plaît cliquez ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.
Figure 3 : Liaison représentative des protéines aux lignées cellulaires. (A) La liaison protéique aux lignées cellulaires a eu une augmentation claire de la fluorescence cellulaire-associée par rapport à l’échantillon témoin. Le traitement thermique (80 oC pendant 10 min) de protéines recombinantes a abrogé toute liaison vers un contrôle négatif, ce qui démontre que le comportement contraignant dépendait de protéines correctement pliées. (B) Différentes classes de comportement de liaison de protéine aux surfaces cellulaires ; dépendance vis-à-vis des GAG. De gauche à droite, les protéines peuvent être classées en trois types : Protein type 1 seulement adsorbs à HS. Ces protéines perdent leur liaison après la préincubation avec des concentrations d’héparine supérieures à 0,2 mg/mL. Le type 2 des protéines se lie à HS en plus d’un récepteur spécifique. Ces protéines perdent la liaison partielle dans les expériences de préblocage. Le type de protéine 3 ne lie pas HS. Ces protéines ne perdent pas de liaison par rapport aux lignées parentales. (C) Un exemple d’une protéine (c.-à-d., RH5) qui se lie à HS et un récepteur spécifique d’une manière additive. Cibler soit le récepteur (c’est-à-dire BSG) ou les enzymes nécessaires à la synthèse HS (p. ex., SLC35B2, EXTL3) ne réduit que partiellement la liaison du RH5 aux cellules par rapport aux témoins. Les lignes polyclonal transduites peuvent être utilisées dans de telles expériences pour établir un comportement contraignant. Ce chiffre a été modifié à partir de Sharma et al.19. S’il vous plaît cliquez ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.
Figure 4 : Sélection des lignées cellulaires clonales à forte activité Cas9. L’efficacité de l’édition génomique des lignées cellulaires NCI-SNU-1 a été évaluée à l’aide du système de reporter GFP-BFP, dans lequel les lignées cellulaires étaient transduites avec des virus avec un plasmide de ciblage de l’ARNC codé GFP ou sans (c.-à-d. « vide »). Un schéma est représenté. La cytométrie de débit a été employée pour tester l’expression de BFP et de GFP après transduction et comparée au contrôle non infecté. L’expression GFP a été utilisée comme proxy pour l’activité Cas9, tandis que l’expression BFP a marqué les cellules transduites. Le profil des cellules infectées non infectées et vides ressemblait à tous les clones. Les profils représentatifs sont représentés dans le panneau gauche. Les cinq clones de la lignée cellulaire NCI-SNU-1 ont montré une perte plus élevée de GFP par rapport à la ligne polyclonal (panneau droit), avec le clone 4 montrant la plus haute efficacité avec la population réfractaire la plus faible. Ce chiffre a été modifié à partir de Sharma et al.19. S’il vous plaît cliquez ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.
Figure 5 : Les résultats représentatifs des écrans génétiques pour l’identification des partenaires de liaison de surface cellulaire. (A) Les parcelles cumulatives de fonction de distribution comparant l’abondance d’ARN dans la bibliothèque plasmide aux bibliothèques mutantes des cellules HEK-293-E et NCI-SNU-1 le jour 9, 14 et 16 jours posttransduction. Pour un nombre donné, la fonction de densité cumulative indique le pourcentage de points de données qui étaient inférieurs à ce seuil. Le petit déplacement de la population de cellules mutantes par rapport à la population plasmide originale représente l’épuisement dans un sous-ensemble de gARN par rapport à la bibliothèque plasmide. (B) Distribution des changements de pliage des gènes qui ont été précédemment classés comme étant essentiels (rouge) ou non essentiels (noir) dans les lignées cellulaires HEK293 et NCI-SNU-1. La distribution des changements de plis pour les gènes non essentiels centrés à 0, tandis que pour les gènes essentiels déplacé vers la gauche vers des changements négatifs de pli. (C) Voies significativement enrichies dans les gènes appauvris dans NCI-SNU-1 population de contrôle mutant 14 jours posttransduction. Des voies essentielles connues attendues de cellules ont été identifiées. (D) Robust Rank Algorithm (RRA)-score pour les gènes qui ont été enrichis dans les cellules triées qui avaient perdu la capacité de lier la sonde TNFRSF9. Les gènes ont été classés selon le RRA-score. Le partenaire d’interaction connu TNFSF9 et les gènes liés à la voie TP53 (étiquetés en rouge) ont été identifiés dans l’écran. (E) Scores RRA classés rang pour les gènes identifiés à partir de l’analyse d’enrichissement de l’ARNm requise pour la liaison RH5 aux cellules HEK293 (panneau gauche). SLC35B2 et SLC16A1 ont été identifiés dans un seuil de faux-découverte (FDR) de 5%. Deux autres gènes de la voie de la biosynthèse HS (c.-à-d. EXTL3 et NDST1)ont été identifiés dans le FDR de 25 %. Schématographe représentant la voie générale de biosynthèse GAG avec les gènes pertinents cartographiés aux étapes correspondantes (panneau 2). Les gènes requis pour l’engagement de biogenèse de sulfate de chondroïtine (c.-à-d. CSGALNACT1/2) n’ont pas été identifiés dans l’écran. Ce chiffre a été modifié à partir de Sharma et al.19. S’il vous plaît cliquez ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.
Nom Plasmid | Plasmide # | Utiliser |
Construction d’expression protéique : CD200RCD4d3-4-bio-linker-his | Addgene: 36153 | Production de protéines recombinantes avec CD4d3-4, biotine et 6-ses étiquettes. |
pMD2.G (en) | Addgene: 12259 | enveloppe VSV-G exprimant plasmide; production de lentivirus |
psPAX2 (en) | Addgene: 12260 | plasmide d’emballage lentiviral, production de lentivirus |
Cas9-construction: pKLV2-EF1a-Cas9Bsd-W | Addgene: 68343 | Production de la ligne Cas9 qui exprime la constitutive |
gRNA expression build: pKLV2-U6gRNA5(BbsI)-PGKpuro2ABFP-W | Addgene: 67974 | Vecteur d’expression CRISPR gRNA avec un échafaudage amélioré et des marqueurs puro/BFP |
Bibliothèque Knockout CRISPR à l’échelle du génome humain | Addgene: 67989 | Une bibliothèque d’ARN contre 18 010 gènes humains, conçue pour être utilisée dans le lentivirus. |
GFP-BFP construction: pKLV2-U6gRNA5(gGFP)-PGKBFP2AGFP-W | Addgene: 67980 | Journaliste d’activité Cas9 avec BFP et GFP. |
Construction vide: pKLV2-U6gRNA5(vide)-PGKBFP2AGFP-W | Addgene: 67979 | Journaliste d’activité Cas9 (contrôle) avec BFP et GFP. |
Tableau 1 : Plasmides utilisés dans cette approche.
Nom tampon | Composants |
HBS (10X) | 1,5 M NaCl et 200 mM HEPES dans l’eau MiliQ, ajuster à pH 7.4 |
PBS (10X) | 80 g De NaCl, 2 g KCl, 14,4 g Na2HPO4 et 2,4 g KH2PO4 dans l’eau MiliQ, ajuster au pH 7,4 |
Tampon de phosphate de sodium (80mm stock) | 7,1 g Na2HPO4.2H2O, 5,55 g NaH2PO4, ajuster au pH 7.4 |
Son tampon de liaison de purification | 20 mM sodium Phosphate Buffer, 0,5 M NaCl et 20 mM Imidazole, ajuster à pH 7,4 |
Son tampon d’elution de purification | 20 mM sodium Phosphate Buffer, 0.5M NaCl et 400 mM Imidazole, ajuster à pH 7.4 |
Tampon de dénominamine | 10% d’éthanolamine et 0,5 mM MgCl2 dans l’eau MiliQ, ajuster à pH 9.2: |
D10 D10 | DMEM, 1% pénicilline-streptomycine (100 unités/mL) et 10% de chaleur inactivée FBS |
Tableau 2 : Tampons requis pour cette étude.
Composants | Plat de 10 cm | Plaque de 6 puits |
Cellules 293FT | 70 à 80 % confluents | 70 à 80 % confluents |
Médias compatibles transfection (Opti-MEM) (étape 5.1.2) | 3 mL | 500 l |
Médias compatibles transfection (Opti-MEM) (étape 5.1.4) | 5 mL | 2 ml |
Vecteur de transfert lentiviral | 3 g | 0,5 g |
psPax2 (voir tableau 1) | 7,4 g | 1,2 g |
pMD2.G (voir tableau 1) | 1,6 g | 0,25 g |
PLUS réactif | 12 l | 2 l |
Lipofectamine LTX | 36 l | 6 ll |
D10 (étape 7.1.7) | 5 mL | 1,5 mL |
D10 (étape 7.1.8 et 7.1.10) | 8 ml | 2 ml |
Tableau 3 : Montants et volumes de réactifs pour le mélange d’emballage lentivirus.
Tableau 4 : Séquences d’apprêt pour amplifier l’ARNM et le NGS. S’il vous plaît cliquez ici pour afficher ce fichier (Cliquez à droite pour télécharger).
Réactif | Volume par réaction | Master mix (x38) |
Q5 Hot Start High-Fidelity 2x | 25 ll | 950 l |
Mélange d’apprêt (L1/U1) (10 m chacun) | 1 l | 38 ll |
ADN génomique (1 mg/mL) | 2 l | 72 l |
H2O | 22 l | 1100 l |
Total | 50 l | 1900 l |
Tableau 5 : PCR pour l’amplification des ARN gRN à partir d’échantillons de haute complexité.
Numéro de cycle | Dénaturer | Recuit | Extension |
1 | 98 oC, 30s | ||
2-24 | 98 oC, 10s | 61 oC, 15s | 72 oC, 20s |
25 | 72 oC, 2 min |
Tableau 6 : Conditions PCR pour le premier PCR.
Réactif | Volume par réaction |
KAPA HiFi HotStart ReadyMix | 25 ll |
Mélange d’apprêt (PE1.0/index primer) (5 m chacun) | 2 l |
Premier produit PCR (40 pg/L) | 5 ll |
H2O | 18 l |
Total | 50 l |
Tableau 7 : PCR pour l’index de marquage des sgARN à partir d’écrans génétiques.
Numéro de cycle | Dénaturer | Recuit | Extension |
1 | 98 oC, 30s | ||
2-15 | 98 oC, 10s | 66 oC, 15s | 72 oC, 20s |
16 | 72 oC, 5 min |
Tableau 8 : Conditions PCR pour le deuxième PCR.
Figure supplémentaire S1 : Guide pour dessiner des portes pour trier la population non contraignante. (A) Un candidat idéal pour le dépistage de protéine devrait avoir un changement clair de la population liante comparée à la population témoin et la liaison devrait être conservée sur les cellules manquant de machines pour la biosynthèse de HS. Une expérience de blocage d’héparine peut être utilisée à la place d’essais sur les lignées cellulaires ciblées SLC35B2. (B) Des cellules dépourvues de la coloration de surface de l’ectodomain de protéine mais exprimant la fluorescence de BFP de la transduction lentiviral ont été rassemblées. Les cellules affichées proviennent d’un écran pour l’identification du récepteur pour GABBR222. Ce chiffre a été modifié à partir de Sharma et al.19. S’il vous plaît cliquez ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.
Figure supplémentaire S2 : Cellule glycoprotéine de surface transcriptomics base de parcelle de PCA à l’aide des données RNA-seq de plus de 1.000 lignées de cellules cancéreuses. Les lignées cellulaires de Cell Model Passport27 ont été regroupées à l’aide de la grappe de K-moyens selon les valeurs FPKM de 1 500 glycoprotéines de surface cellulaire. Les lignées cellulaires représentatives de chaque cluster sont étiquetées. Le cluster 5 était entièrement composé de lignées cellulaires d’origine hématopoïétique (voir également tableau supplémentaire 2). S’il vous plaît cliquez ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.
Figure supplémentaire S3 : Scores essentiels pour l’exportation de protéines d’annotation de KEGG et les gènes de glycosylation liés au N des scores de projet. Les scores d’essentialité ajustées de Bayes pour 330 lignées cellulaires (colonnes, non étiquetées) sont tracés pour les gènes d’exportation de protéines et de la voie de glycosylation liée au N (axe X). Les scores supérieurs à 0 représentent un épuisement significatif de la population mutante par rapport à la bibliothèque plasmide originale. Les gènes peuvent être divisés en trois amas distincts qui représentent différents niveaux d’essentialité dans les lignées cellulaires. Ce regroupement peut être utilisé pour décider du jour du tri. Si l’écran est effectué à un point de retard (jour 16), il est possible que les gènes qui sont connus pour être essentiels pour les cellules (clusters 1 et 3) ne seront pas identifiés. S’il vous plaît cliquez ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.
Tableau supplémentaire 1 : Les fichiers de comptage brut et le logiciel MAGeCK ont généré gene_summary fichiers liés aux écrans génétiques représentatifs. S’il vous plaît cliquez ici pour afficher ce fichier (Cliquez à droite pour télécharger).
Tableau supplémentaire 2 : Regroupement des lignées cellulaires selon l’expression des récepteurs de surface cellulaire. S’il vous plaît cliquez ici pour afficher ce fichier (Cliquez à droite pour télécharger).
Une stratégie de dépistage basée sur CRISPR pour identifier les gènes codant des composants cellulaires impliqués dans la reconnaissance cellulaire est décrite. Une approche similaire utilisant l’activation CRISPR fournit également une alternative génétique pour identifier les récepteurs directement interagissant des protéines recombinantes sans avoir besoin de générer de grandes bibliothèques de protéines26. Cependant, un avantage majeur de cette approche est qu’elle s’applique aux interactions négociées par des molécules de surface affichées localement sur la cellule et ne dépend pas de la surexpression des récepteurs, ce qui peut influencer l’avidité contraignante du récepteur. Contrairement à d’autres méthodes, cette technique ne fait donc aucune hypothèse concernant la nature biochimique ou la biologie cellulaire des récepteurs et offre l’occasion d’étudier les interactions médiatisées par des protéines qui sont normalement difficiles à étudier à l’aide d’approches biochimiques, telles que les très grandes protéines, ou celles qui traversent la membrane plusieurs fois ou forment des complexes avec d’autres protéines, et des molécules autres que des protéines telles que les glycans, les glycolipids et les phosphospholipides. Compte tenu de la nature à l’échelle du génome de la méthode, cette approche a également l’avantage non seulement d’identifier le récepteur, mais aussi d’autres composants cellulaires qui sont nécessaires pour l’événement contraignant, fournissant ainsi un aperçu de la biologie cellulaire du récepteur.
Une des principales limites de cette méthode lors de son utilisation pour identifier le récepteur d’une protéine orpheline est l’exigence initiale d’identifier d’abord une lignée cellulaire qui se lie à la protéine. Ce n’est pas toujours facile et l’identification d’une lignée cellulaire qui affiche un phénotype de liaison qui est également permissif aux écrans génétiques peut être l’étape limite de temps pour le déploiement de cet essai. Certaines lignées cellulaires ont tendance à se lier à plus de protéines que d’autres. Ceci est particulièrement pertinent pour les protéines qui lient HS, parce que ces protéines ont tendance à se lier à n’importe quelle lignée cellulaire qui affiche des chaînes latérales HS, indépendamment du contexte de liaison indigène. En outre, nous avons observé que l’amélioration de la réglementation des syndécans (c’est-à-dire les protéoglycans qui contiennent du HS) dans les lignées cellulaires conduit à une liaison accrue des protéines HS-contraignantes26. Cela pourrait être un facteur à prendre en considération lors de la sélection de la ligne cellulaire pour le dépistage. Cependant, il est également important de noter que la liaison additive de HS n’interfère pas avec la liaison à un récepteur spécifique. Cela signifie que si la liaison est observée, il est possible qu’elle soit négociée uniquement par HS parce que la liaison négociée par HS dans cet essai est additive plutôt que codépendant19. Dans un tel scénario, l’approche de blocage de l’héparine décrite peut identifier de tels comportements sans avoir besoin d’effectuer un écran génétique complet.
Une ressource utile pour le choix des lignées cellulaires est Cell Model Passport, qui contient de la génomique, de la transcriptomique et de l’information sur l’état de la culture pour 1 000 lignées de cellules cancéreuses27. Selon le contexte biologique, les cellules peuvent être choisies en fonction de leurs profils d’expression. Pour faciliter la sélection des lignées cellulaires, nous avons regroupé 1 000 lignées cellulaires dans Cell Model Passport selon l’expression de 1 500 glycoprotéines de surface des cellules humaines préannotées28 (figure supplémentaire 2; des informations de cluster pour chaque lignée cellulaire ainsi que des conditions de croissance sont fournies dans le tableau supplémentaire 2). Lors de l’essai de la liaison d’une protéine avec une fonction inconnue, il est utile de sélectionner un panel de lignées cellulaires représentatives de chaque cluster pour augmenter les chances de couvrir un large éventail de récepteurs. Étant donné le choix, il est recommandé de choisir des lignées cellulaires faciles à culture et faciles à transduire. Comme ces lignées cellulaires seront utilisées dans le criblage à l’échelle du génome, il est préférable qu’elles puissent être cultivées facilement en grandes quantités et sont permissives à la transduction lentivirale, parce qu’il s’agit de la méthode la plus couramment disponible pour la livraison du sgRNA pour le dépistage génétique à base de CRISPR dans les étapes ultérieures.
En général, les sélections de phénotypes sont effectuées en une seule sorte. Cependant, cela est déterminé par la luminosité de la population de cellules tachées par rapport au contrôle. Des rondes itératives de sélections pourraient être adoptées pour des scénarios dans lesquels le rapport signal-bruit du phénotype désiré est faible, ou lorsque le but de l’écran est d’identifier les mutants qui ont des phénotypes forts. Lors de l’utilisation d’une approche de sélection itérative pour les écrans à base de FACS, il est important de considérer que le processus de tri peut causer la mort cellulaire, principalement en raison de la force pure du trieur. Ainsi, toutes les cellules collectées ne seront pas représentées dans la prochaine série de tri.
La complexité de la bibliothèque est un facteur très important dans l’exécution des écrans génétiques réussis, en particulier pour les écrans de sélection négatifs parce que l’ampleur de l’épuisement dans ceux-ci ne peut être déterminée qu’en comparant les résultats à ce qui était présent dans la bibliothèque de départ. Pour les écrans de sélection négatifs, il est courant de maintenir des bibliothèques de 500 à 1 000 x complexité. Les écrans de sélection positifs, cependant, sont plus robustes pour les tailles de bibliothèque, parce que dans ces écrans seulement un petit nombre de mutants sont censés être sélectionnés pour un phénotype particulier. Par conséquent, dans l’écran de sélection positif décrit ici, la taille de la bibliothèque peut être réduite à la complexité 50-100x sans compromettre la qualité de l’écran. En outre, dans ces écrans, il est également possible d’utiliser une bibliothèque de contrôle pour une ligne cellulaire donnée un jour donné comme un « contrôle général » pour tous les échantillons triés le jour pour cette ligne cellulaire donnée. Cela réduira le nombre de bibliothèques de contrôle qui doivent être produites et séquencées.
Une autre considération importante pour l’utilisation de cette approche est les limites des écrans de perte de fonction dans l’identification des gènes qui sont essentiels pour la croissance des cellules in vitro. Le moment des écrans est crucial à cet égard, car plus les cellules mutantes sont maintenues dans la culture, plus la probabilité que les cellules avec des mutations dans les gènes essentiels deviennent non viables et ne sont plus représentés dans la bibliothèque mutante. Les récents tests génétiques effectués dans le cadre de l’initiative Project Score dans plus de 300 lignées cellulaires montrent que plusieurs gènes de la sécrétion de protéines annotée keGG et de la voie de la N-glycosylation sont souvent identifiés comme étant essentiels pour un certain nombre de lignées cellulaires(figure supplémentaire 3)29. Cela peut être pris en considération lors de la conception des écrans si l’effet des gènes nécessaires à la prolifération et la viabilité doit être étudié dans le cadre du processus de reconnaissance cellulaire. Dans ce cas, l’exécution d’écrans à un point d’heure précoce (p. ex., posttransduction du jour 9) serait généralement appropriée. Toutefois, si l’approche est utilisée pour identifier quelques cibles ayant de forts effets de taille plutôt que des voies cellulaires générales, il pourrait être approprié d’effectuer des écrans à un moment ultérieur (p. ex., posttransduction du jour 15-16).
Les résultats du dépistage sont très solides; dans huit écrans recombinés de liaison de protéine exécutés dans le passé, le récepteur de surface de cellules a été le coup supérieur dans chaque cas19. Lorsque vous utilisez cette approche pour identifier le partenaire d’interaction, il faut donc s’attendre à ce que le récepteur et les facteurs contribuant à sa présentation à la surface soient identifiés avec une confiance statistique élevée. Une fois que l’écran est exécuté et qu’un coup est validé à l’aide d’un seul knock-out d’ARN, d’autres suivis peuvent être effectués à l’aide de méthodes biochimiques existantes telles que l’AVEXIS4 et la liaison saturable directe des protéines purifiées à l’aide d’une résonance plasmon de surface. L’approche décrite ici s’applique à toutes les protéines pour lesquelles il est possible de générer une sonde recombinante soluble.
En résumé, il s’agit d’une approche à élimination directe CRISPR à l’échelle du génome pour identifier les interactions négociées par les protéines de surface cellulaire. Cette méthode s’applique généralement pour identifier les voies cellulaires requises pour la reconnaissance de surface cellulaire dans un large éventail de contextes biologiques différents, y compris entre les propres cellules d’un organisme (p. ex., la reconnaissance neuronale et immunologique), ainsi qu’entre les cellules hôtes et les protéines pathogènes. Cette méthode offre une alternative génétique aux approches biochimiques conçues pour l’identification des récepteurs, et parce qu’elle ne nécessite aucune hypothèse préalable concernant la nature biochimique ou la biologie cellulaire des récepteurs, elle a un grand potentiel pour faire des découvertes complètement inattendues.
Les auteurs n’ont rien à divulguer.
Ce travail a été soutenu par le numéro de subvention Wellcome Trust 206194 attribué à GJW. Nous remercions l’installation Cytometry Core : Bee Ling Ng, Jennifer Graham, Sam Thompson et Christopher Hall pour l’aide de 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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