Method Article
La détermination de la structure des complexes macromoléculaires à l’aide de cryoEM est devenue une routine pour certaines classes de protéines et de complexes. Ici, ce pipeline est résumé (préparation des échantillons, criblage, acquisition et traitement des données) et les lecteurs sont dirigés vers des ressources et des variables plus détaillées qui peuvent être modifiées dans le cas d’échantillons plus difficiles.
La cryo-microscopie électronique (cryoEM) est une technique puissante pour la détermination de la structure des complexes macromoléculaires, via l’analyse de particules uniques (SPA). Le processus global consiste à i) vitrifier l’échantillon dans un film mince soutenu sur une grille cryoEM; ii) le criblage de l’échantillon pour évaluer la distribution des particules et la qualité de la glace; iii) si la grille est appropriée, la collecte d’un seul ensemble de données de particules pour analyse; et iv) le traitement d’images pour obtenir une carte de densité EM. Dans ce protocole, une vue d’ensemble de chacune de ces étapes est fournie, en mettant l’accent sur les variables qu’un utilisateur peut modifier au cours du flux de travail et le dépannage des problèmes courants. Le fonctionnement du microscope à distance devenant la norme dans de nombreuses installations, des variantes des protocoles d’imagerie pour aider les utilisateurs à fonctionner efficacement et à imager lorsque l’accès physique au microscope est limité seront décrites.
CryoEM à particule unique
Pour étudier la vie au niveau moléculaire, nous devons comprendre la structure. De nombreuses techniques pour sonder la structure des protéines sont disponibles, telles que la RMN, la cristallographie aux rayons X, la spectrométrie de masse et la microscopie électronique (EM). À ce jour, la majorité des structures déposées dans la banque de données sur les protéines (PDB) ont été résolues à l’aide de la cristallographie aux rayons X. Cependant, à partir de ~2012, la cryo-microscopie électronique (cryoEM) est devenue une technique courante pour la détermination de la structure des protéines et son utilisation a considérablement augmenté. Le nombre total de cartes EM déposées dans la banque de données de microscopie électronique (EMDB) (en décembre 2020) était de 13 421 contre 1 566 en 2012 (Figure 1, www.ebi.co.uk). En 2012, le nombre de coordonnées atomiques modélisées dans les cartes de densité cryoEM, déposées dans l’APB, n’était que de 67, mais en décembre 2020, 2 309 structures avaient été déposées jusqu’à présent, soit une multiplication par 35. Cette croissance sous-jacente de la qualité et de la quantité des cartes de densité cryoEM produites, parfois appelée « révolution de résolution »1, a été causée par une coalescence d’avancées dans de multiples domaines : le développement de nouvelles caméras pour l’imagerie connues sous le nom de détecteurs d’électrons directs ; nouveaux logiciels; et des microscopes plus stables2,3,4.
Figure 1 : Soumissions cumulatives à la BDIM de 2012 à décembre 2020. Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.
L’analyse de particules uniques (SPA) est un outil puissant pour générer des informations biologiques dans une grande variété de types d’échantillons en élucidant les structures à haute résolution de complexes isolés5,6, y compris les virus7,8, les protéines membranaires9,10, les assemblages hélicoïdaux11 et d’autres complexes macromoléculaires dynamiques et hétérogènes12,13, dont les tailles varient selon les ordres de grandeur (à partir de 39 kDa 14,15 à des dizaines de mégadaltons). Ici, un protocole pour un pipeline standard pour cryoEM SPA de l’échantillon à la structure est décrit.
Avant de se lancer dans ce pipeline, un échantillon purifié doit être soumis à une analyse biochimique pour évaluer ses chances de succès en aval. La préparation d’un échantillon approprié est sans doute la plus grande barrière à la SPA, en particulier pour les complexes transitoires et hétérogènes (compositionnels et conformationnels). La préparation du complexe macromoléculaire doit contenir le moins de contaminants possible, à une concentration suffisante pour produire de nombreuses particules dans chaque micrographie cryoEM, et dans une composition tampon bien adaptée à l’analyse cryoEM. Certains constituants tampons, y compris le saccharose, le glycérol et des concentrations élevées (~> 350 mM de sels, selon la taille de l’échantillon, les propriétés et d’autres constituants tampons) peuvent interférer avec le processus de vitrification ou réduire le rapport signal/bruit dans les images, entravant la détermination de la structure16.
En règle générale, au minimum, la chromatographie d’exclusion de taille (SEC) et l’analyse de gel SDS-PAGE doivent être utilisées pour évaluer la pureté de l’échantillon17,18, mais le dichroïsme circulaire, les essais fonctionnels, le SEC couplé à la diffusion de la lumière multi-angle et les tests de stabilité thermique sont tous des outils utiles pour l’analyse qualitative des préparations complexes macromoléculaires avant l’analyse cryoEM. Cependant, les résultats de ces analyses biochimiques peuvent donner peu d’informations sur l’hétérogénéité structurelle de l’échantillon et son comportement sur une grille cryoEM. Pour cette raison, la coloration négative EM est couramment utilisée comme un outil rapide, bon marché et puissant pour évaluer l’hétérogénéité de la composition et de la conformation, et donc un bon moyen de déterminer quelle fraction d’élution d’une purification est la plus prometteuse, ou de filtrer différentes compositions tampons19,20. Une fois qu’un échantillon prometteur a été identifié, nous pouvons passer au pipeline SPA cryoEM. La coloration négative ne correspond pas toujours aux résultats ultérieurs observés dans cryoEM; parfois, un échantillon semble pauvre par coloration négative, mais s’améliore lorsqu’il est vu dans la glace vitrée dans cryoEM. En revanche, les échantillons ont parfois l’air excellent pendant les étapes de coloration négative, mais nécessitent une optimisation supplémentaire significative lors de la progression vers cryoEM. Cependant, dans la majorité des cas, la coloration négative constitue une étape utile du contrôle de la qualité.
Vitrification
L’environnement hostile dans le système de vide du microscope électronique provoque à la fois une déshydratation et des dommages causés par les radiations aux échantillons biologiques non fixés21. Par conséquent, pour imager l’échantillon dans un état semblable à celui d’un natif, le spécimen biologique doit être conservé avant l’imagerie. Pour les préparations purifiées de complexes macromoléculaires, la vitrification est la méthode de choix pour permettre sa visualisation par cryoEM tout en préservant les détails atomiques du complexe. La découverte de la vitrification comme méthode de préparation des échantillons a été une avancée fondamentale en microscopie électronique de spécimens biologiques, pour laquelle Dubochet a été reconnu dans le prix Nobel de chimie 2017. La vitrification de l’échantillon consiste à créer une fine couche de solution contenant l’échantillon d’intérêt, généralement des dizaines de nm d’épaisseur, suspendue sur un support de grille cryoEM. Le film mince est ensuite congelé extrêmement rapidement dans un cryogène tel que l’éthane liquide à ~-175 °C. Le taux de congélation est d’environ 106 °C/s, assez rapide pour que de la glace amorphe ou vitreuse se forme, suspendant l’échantillon dans un film mince et solide22.
La variable initiale à considérer est le support de réseau cryoEM choisi23. Une grille EM se compose généralement d’un film de carbone amorphe avec des perforations (régulières ou irrégulières), sur une structure de support. La structure de support est généralement une grille métallique circulaire de 3,05 mm de diamètre, généralement en cuivre, mais d’autres métaux tels que l’or ou le molybdène (qui a des propriétés de dilatation thermique préférées24) peuvent être utilisés. Parfois, un support mince et continu supplémentaire est appliqué sur la grille, tel que du graphène, de l’oxyde de graphène ou une fine couche de carbone amorphe (~ 1-2 nm). Alors que les grilles cryoEM standard (le plus souvent du cuivre à mailles 400-200 avec un support en carbone perforé (trous ronds de 1,2 μm séparés par 1,3 μm (r1,2 / 1,3), ou 2 μm séparés par 2 μm de carbone (r2/2)) - bien que de nombreux modèles différents soient disponibles) ont été utilisées dans la grande majorité des structures signalées à ce jour, de nouvelles technologies de grille avec une conductivité améliorée et un mouvement réduit des échantillons ont été signalées25 . Les grilles sélectionnées sont soumises à un traitement de nettoyage par décharge incandescente/plasma pour les rendre hydrophiles et adaptées à l’application d’échantillons26.
Après la décharge luminescente, l’étape suivante est la formation de couches minces. Ce film mince est le plus souvent formé à l’aide de papier filtre pour éliminer l’excès de liquide de la grille. Bien que cela puisse être effectué manuellement, un certain nombre de dispositifs de congélation à piston sont disponibles dans le commerce, notamment le Vitrobot Mk IV (Thermo Fisher Scientific), l’EM GP II (Leica) et le CP3 (Gatan). Avec ces dispositifs, environ 3 à 5 μL d’échantillon en solution sont appliqués sur la grille EM, puis effacent l’excès de solution à l’aide de papier filtre. La grille, avec une fine pellicule en suspension à travers elle, est ensuite plongée dans de l’éthane liquide refroidi par de l’azote liquide (LN2) à ~-175 °C. Une fois gelée, la grille est maintenue à une température inférieure au point de dévitrification (-137 °C) avant et pendant l’imagerie.
Sélection d’échantillons et collecte de données
Après la vitrification d’une grille cryoEM, l’étape suivante consiste à examiner la grille pour évaluer sa qualité et déterminer si la grille est adaptée à la collecte de données à haute résolution. Une grille cryoEM idéale a de la glace vitrée (par opposition à la glace cristalline) avec l’épaisseur de glace juste suffisante pour accueillir la dimension la plus longue de l’échantillon, garantissant que la glace environnante contribue le moins possible à l’image résultante. Les particules à l’intérieur de la glace devraient avoir une taille et (si elles sont connues) compatibles avec la biochimie, et idéalement être monodispersées avec une distribution aléatoire des orientations des particules. Enfin, la grille devrait avoir suffisamment de zones de qualité suffisante pour satisfaire à la longueur de collecte de données souhaitée. Selon l’échantillon, cela peut prendre de nombreuses itérations de vitrification et de criblage jusqu’à ce que des grilles optimales soient produites. Heureusement et malheureusement, il existe une vaste gamme de variables qui peuvent être testées empiriquement pour modifier la distribution des particules sur les grilles cryoEM (examinées en 16,27). Dans ce manuscrit, des résultats représentatifs pour un projet de protéine membranaire10 sont présentés.
Une fois qu’une grille appropriée a été identifiée, la collecte de données peut se poursuivre. Plusieurs modèles de microscopes électroniques à cryotransmission pour échantillons biologiques sont optimisés pour collecter des données à haute résolution de manière automatisée. En règle générale, les données sont collectées sur des systèmes de 300 kV ou 200 kV. La collecte automatisée de données peut être réalisée à l’aide de logiciels tels que EPU (Thermo Fisher Scientific)28, Leginon29, JADAS30 et SerialEM31,32. Une collecte de données automatisée avec des détecteurs modernes donne généralement des téraoctets (To) de données brutes sur une période de 24 heures (la taille moyenne des ensembles de données est d’environ 4 To).
En raison des restrictions COVID-19 en place dans une grande partie du monde (au moment de la rédaction de cet article, décembre 2020), de nombreux établissements de microscopie sont passés à l’offre d’un accès à distance. Une fois que les grilles ont été chargées dans le chargeur automatique d’un microscope, l’acquisition de données peut être effectuée à distance.
Traitement d’images et construction de modèles
Lorsqu’une session de collecte de données peut durer généralement de 0,5 à 4 jours, le traitement ultérieur de l’image peut prendre plusieurs semaines et mois, en fonction de la disponibilité des ressources informatiques. Il est standard pour les étapes initiales de traitement d’image, à savoir la correction de mouvement et l’estimation de la fonction de transfert de contraste (CTF) qui doivent avoir lieu « à la volée » 33,34. Pour le traitement en aval, il existe une pléthore de suites logicielles disponibles. Les particules sont « cueillies » et extraites de micrographies35,36. Une fois les particules extraites, un protocole standard consisterait à traiter les particules à travers plusieurs cycles de classification (en deux dimensions (2D) et en trois dimensions (3D) et/ou en se concentrant sur des régions d’intérêt spécifiques) pour atteindre un sous-ensemble homogène de particules. Ce sous-ensemble homogène de particules est ensuite moyenné ensemble pour produire une reconstruction 3D. À ce stade, les données sont souvent corrigées davantage pour produire la carte de la plus haute qualité possible, par exemple par le raffinement CTF, les corrections de distorsion37 et le polissage bayésien38 . Le résultat de ce traitement d’image est une carte cryoEM 3D du spécimen biologique d’intérêt. La plage de résolution atteinte dans une expérience automatisée « standard » à partir d’une grille de qualité suffisante, avec des données collectées sur un système de microscope de 300 kV est généralement comprise entre 10 Å et 2 Å en fonction de la taille et de la flexibilité du complexe protéique. Avec un spécimen idéal, des résolutions d’environ 1,2 Å ont maintenant été atteintes à l’aide des workflows SPA5. Bien que ce protocole détaille les étapes vers l’obtention d’une carte de densité EM, une fois que celle-ci est en main, elle peut être interprétée plus avant en ajustant et en affinant un modèle de protéine (si la résolution est < 3,5 Å) ou en construisant de novo39. Les données associées aux expériences de détermination de la structure peuvent être déposées dans des dépôts publics en ligne, y compris des cartes de densité EM (banque de données de microscopie électronique)40, des coordonnées atomiques résultantes (banque de données sur les protéines)41 et des ensembles de données bruts (archives d’images publiques de microscopie électronique)42.
Dans ce protocole, le complexe protéique de la membrane externe RagAB (~340 kDa) de Porphyromonas gingivalis est utilisé comme exemple de complexe macromoléculaire10 (EMPIAR-10543). Pour ceux qui découvrent cryoEM, la prise en charge des échantillons via ce pipeline, de l’échantillon à la structure, est disponible, sous réserve d’un examen par les pairs, via des systèmes d’accès financés tels que iNEXT Discovery et Instruct.
1. Vitrification du réseau
REMARQUE: Pour toutes les étapes des étapes 1 et 2, assurez-vous que tous les outils sont propres, secs et à température ambiante avant de les refroidir à la température LN2 , en utilisant du LN2 fraîchement décanté pour réduire la contamination par la glace. Dans la mesure du possible, travaillez dans un environnement à humidité contrôlée avec < humidité relative de 20 %. S’assurer que l’équipement de protection individuelle approprié et la documentation H&S sont en place avant de commencer les travaux.
2. Grilles d’écrêtage pour le chargement dans un microscope à chargement automatique
3. Connexion à distance sécurisée aux microscopes
REMARQUE: Avec les contrôles COVID-19 au moment de la rédaction du présent rapport, mais aussi avec les préoccupations environnementales associées aux voyages internationaux, de plus en plus d’installations de microscopie offrent des services où l’utilisateur opère à distance. La méthode de mise en œuvre pour cela variera en fonction de la configuration informatique locale de chaque installation et des besoins de sa communauté d’utilisateurs internes et externes. Ici, le processus d’accès à distance aux cryoEM à eBIC et de contrôle du microscope via le logiciel EPU est décrit.
4. Chargement des échantillons dans un microscope à chargement automatique et dépistage de la glace et de la qualité des échantillons
REMARQUE: Dans cette section, un microscope avec un chargeur automatique et un logiciel EPU est utilisé pour le criblage des échantillons, mais cela peut être réalisé à l’aide d’autres logiciels et d’un système d’entrée latérale et de cryoEM d’autres fabricants.
5. Collecte de données cryoEM à particule unique (en mettant l’accent sur le fonctionnement à distance)
REMARQUE: Un protocole détaillé pour l’acquisition de données avec EPU est décrit dans le manuel du fabricant et ailleurs28. Ici, les modifications de ce protocole pour le fonctionnement à distance (à savoir la réduction de l’utilisation des panneaux manuels pour effectuer des tâches et l’utilisation d’alternatives logicielles) sont mises en évidence.
6. Traitement d’image pour obtenir une carte de densité EM
REMARQUE: La majorité des installations cryoEM offrent un prétraitement des films de micrographie « à la volée ». Il existe une grande variété de progiciels et d’approches disponibles pour cela, y compris les pipelines RELION28,33, cryoSPARC43, Scipion34 et WarpEM44. Un pipeline basé sur RELION est décrit ici et il est supposé que l’utilisateur a déplacé les films de micrographie vers un emplacement de stockage approprié avec accès aux ressources informatiques. Un aperçu du processus et des résultats représentatifs d’un projet de protéine membranaire sont fournis, une description détaillée et un tutoriel étape par étape peuvent être trouvés sur la page d’accueil de RELION: https://www3.mrc-lmb.cam.ac.uk/relion.
Lors du criblage, les grilles peuvent être jetées au stade de l’atlas, où les caractéristiques résolues à faible grossissement marquent la grille comme ne convenant pas à l’acquisition de données. Par exemple, si une grille a subi des dommages mécaniques importants avec la majorité des carrés de grille brisés (figure 2A), ou lorsque la grille semble être « sèche », sans glace vitreuse (figure 2B). Ces grilles sont généralement identifiables car les bords des carrés de la grille semblent nets et distincts. Sur la majorité des grilles réalisées à l’aide du dispositif de congélation à plongeon, un gradient de glace est observé (Figure 2C,D). La distribution des particules, selon le spécimen d’intérêt, peut varier considérablement avec l’épaisseur de la glace et il est donc recommandé de filtrer une gamme de carrés de grille pour évaluer la distribution des particules. Des outils ont été mis en œuvre dans le logiciel EPU au cours de l’étape de criblage de l’atlas pour aider l’utilisateur à identifier les carrés de grille d’épaisseur de glace similaire ou différente, ce qui peut être particulièrement utile pour les utilisateurs qui débutent dans l’examen des grilles cryoEM (Figure 2E, F).
Figure 2 : Exemple de montages « atlas » à faible grossissement provenant de séances de projection. A) Une grille qui a subi des dommages importants avec la majorité des carrés de grille cassés - impropre à la collecte. B) Une grille sèche sans glace vitreuse - impropre à la collecte. C) Une grille démontrant un gradient de glace avec ~ 50% de la grille utilisable. D) Un gradient de glace avec ~ 33% de la grille utilisable. C et D conviennent tous deux à la collecte de données si les carrés de grille utilisables ont une épaisseur de glace appropriée pour la collecte et s’il y a suffisamment de zones d’acquisition pour satisfaire à la durée minimale d’une collecte (par exemple, 24 h) E) Un exemple d’atlas avec une gamme d’épaisseurs de glace. F) Le même atlas présenté en E mais avec des carrés de grille catégorisés et colorés par logiciel EPU en fonction de l’épaisseur de la glace. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
Lors du dépistage de la distribution des particules, assurez-vous que les paramètres d’imagerie, tels que le grossissement et la dose totale d’électrons, sont similaires à ceux qui devraient être utilisés lors de l’acquisition de données afin de fournir une image précise des résultats attendus. Au cours du criblage, une distribution idéale des particules est monodispersée avec une gamme d’orientations de particules visibles (selon le spécimen et les connaissances existantes sur la morphologie de la particule, cela peut être difficile à déterminer) (Figure 3A). La glace doit être aussi mince que possible tout en accueillant les particules de plus grande dimension, si la glace est trop mince, elle peut fondre lorsqu’elle est éclairée par le faisceau d’électrons. Cela provoque un mouvement excessif dans la micrographie, et les zones qui présentent cette caractéristique doivent être évitées (Figure 3B). D’après l’expérience collective, cet effet est le plus souvent observé lorsqu’il y a du détergent dans le tampon. Cela peut entraîner une glace très mince au centre du trou et donc des particules peuvent être physiquement exclues et forcées vers le bord. Cet effet est observé à la figure 3C, mais dans ce cas, il ne s’agit pas d’un exemple extrême et ces images contribueraient tout de même utilement à un ensemble de données. Enfin, la glace doit être vitreuse; exclure toutes les zones de la grille (ou des grilles) où la majorité ou la totalité des images prises montrent de la glace cristalline (figure 3D) de l’acquisition de données. Souvent, de la glace non vitreuse est observée au bord des carrés de grille. Les lecteurs sont invités à consulter des examens détaillés des variables qui peuvent être modifiées au cours de la vitrification de la grille16 et des descriptions du comportement des particules dans l’environnement à couche mince46,47 pour plus d’informations.
Figure 3 : Micrographies représentatives montrant différentes distributions de particules. A) Une distribution « idéale » de particules monodispersées adoptant une gamme d’orientations. B) Glace trop mince au milieu du trou qu’elle déforme lors de l’exposition au faisceau d’électrons provoquant un mouvement excessif dans la micrographie. Cet effet est le plus souvent observé lorsque du détergent est présent dans le tampon C) Lorsque la glace est plus mince au centre du trou, cela exclut physiquement les particules du centre, provoquant un encombrement des particules vers le bord du trou. Dans ce cas, il n’est pas assez extrême pour empêcher ces images d’être utiles, mais cela suggère qu’il vaut la peine de filtrer des zones légèrement plus épaisses. D) La glace n’est pas vitrée, les données ne doivent pas être collectées sur les zones qui ressemblent à cet exemple de micrographie. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
Le traitement d’image à la volée peut aider à détecter les erreurs et les problèmes d’acquisition de données et est donc toujours recommandé dans la mesure du possible. Par exemple, un mouvement excessif dans les micrographies peut indiquer que la turbopompe du chargeur automatique est active ou que des données sont collectées sur un carré de grille fissuré où la glace se déplace de manière significative dans le faisceau d’électrons, ce qui indique que le carré de la grille doit être ignoré. À la volée, l’estimation CTF peut révéler des circonstances où un point focal positif (plutôt que de se déconcentrer) est appliqué (où des programmes d’estimation CTF et des paramètres pour trouver ces points sont utilisés), et déterminer le déphasage où une plaque de phase Volta48 est utilisée. Les pipelines de traitement d’images à la volée incluent souvent un résumé graphique des données (Figure 4A) pour permettre aux utilisateurs d’évaluer rapidement la qualité des micrographes et de décider si des modifications de collecte de données sont nécessaires.
La sélection des particules à partir de micrographies, tout en évitant les « faux positifs » tels que la contamination ou le film de support de la grille, peut nécessiter une optimisation. Cependant, les sélecteurs de particules tels que crYOLO fonctionnent souvent suffisamment bien en utilisant les paramètres par défaut pour un « premier passage » des données (Figure 4B), permettant une progression vers la moyenne des classes 2D où il peut être plus facile d’évaluer la qualité des données et la probabilité de succès en aval. Pour la plupart des projets, la classification 2D d’environ > 10k particules devrait commencer à révéler des classes qui ont des détails de structure secondaire. Pour passer à la 3D, l’étape de classification 2D doit généralement révéler des classes représentant une gamme d’orientations de particules. Si une orientation privilégiée est révélée, d’autres itérations de préparation de l’échantillon16 ou une acquisition de données supplémentaire avec l’échantillon incliné peuvent être nécessaires49. Toutes les classes qui montrent des détails de structure secondaire doivent être choisies pour passer à l’analyse 3D, tandis que les particules « indésirables » sont éliminées (Figure 4C).
Figure 4 : Étapes initiales de traitement de l’image. A) Sortie à partir d’un script de traitement d’image « à la volée ». B) Exemple de micrographie (à gauche) avec des particules correctement choisies automatiquement identifiées à l’aide du modèle général crYOLO (à droite, avec des particules délimitées par des carrés rouges) Les barres d’échelle (blanches) sont de 50 nm. C) Résultats de la classification 2D montrant les classes qui ont été rejetées dans le carré rouge, et les classes à partir desquelles les particules ont été sélectionnées pour un traitement ultérieur en vert. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
Un petit sous-ensemble de particules peut être utilisé pour générer un modèle initial (Figure 5A). Ce modèle initial peut ensuite être utilisé comme modèle de départ dans la classification et le raffinement 3D. Dans le cas de RagAB, l’ensemble de données contenait trois conformateurs distincts qui peuvent être séparés lors de la classification 3D (Figure 5B). Les particules contribuant à chacune de ces classes peuvent ensuite être traitées indépendamment et utilisées pour affiner une carte de densité EM qui peut ensuite faire l’objet d’une interprétation plus poussée et de la construction de modèles.
Figure 5 : Génération d’une carte de densité EM 3D. A) Modèle initial typique généré à l’aide de RELION. B) Classification 3D sur 5 classes montrant la séparation des particules en trois états conformationnels distincts : ouvert-ouvert (vert), ouvert-fermé (bleu), fermé-fermé (violet). C) Processus de création de masques. La carte du raffinement 3D (à gauche) doit être visualisée en chimère. La visionneuse de volume peut ensuite être utilisée pour identifier le seuil le plus bas à partir duquel la carte est exempte de densité disjointe et bruyante (milieu). Cette valeur de seuil est entrée en tant que seuil de binarisation initial dans la tâche de création de masque RELION. Un exemple de sortie de masque est affiché en gris (à droite). D) Carte de densité EM haute résolution de l’état ouvert-fermé de RagAB (EMD-10245), filtrée et colorée par résolution locale (Å). Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
Dans ce protocole, nous avons décrit un pipeline de base applicable aux spécimens pouvant faire l’objet d’une SPA de routine. Bien que cette méthode de buvard de papier filtre de formation de couches minces et de vitrification soit sans aucun doute réussie compte tenu de son utilisation dans la grande majorité des projets SPA à ce jour, elle présente un certain nombre d’inconvénients. Il s’agit notamment du gaspillage de l’échantillon, des délais lents (secondes) nécessaires pour former le film mince et congeler l’échantillon, de l’irréproductibilité signalée27 et des effets négatifs signalés de l’utilisation de papier filtre pour éliminer l’excès de liquide50. Récemment, de nouvelles technologies ont été développées pour améliorer la reproductibilité de la production de couches minces51,52. D’autres technologies ont été développées qui réduisent le temps entre l’application de l’échantillon et la vitrification53,54,55. Alors que les méthodes à base de papier filtre pour la formation de couches minces restent la méthode la plus répandue de préparation d’échantillons SPA cryoEM au moment de la rédaction, ces nouvelles technologies peuvent apporter une gamme d’avantages en termes d’efficacité et de reproductibilité de la vitrification de grille, ainsi que créer de nouvelles opportunités pour apporter des dimensions expérimentales supplémentaires, telles que la résolution temporelle et le mélange rapide avant la vitrification.
Le processus de criblage de grille pour la plupart des utilisateurs est actuellement un processus qualitatif qui implique l’acquisition d’atlas à faible grossissement, suivie de la prise d’images à fort grossissement à travers la grille pour évaluer la distribution des particules. Bien qu’il s’agisse d’une approche suffisamment robuste pour certains types d’échantillons, il peut être difficile d’évaluer à l’œil nu si le spécimen est effectivement ce que le chercheur espère imager ou a une orientation préférée, par exemple avec de petits échantillons (<200 kDa) ou lorsque la morphologie à basse résolution rend difficile l’identification à l’œil nu si une gamme de distributions de particules est présente. Pour certains projets, il est impossible de déterminer si l’échantillon est comme souhaité, par exemple lorsqu’un ligand est lié ou lorsque l’échantillon est examiné pour évaluer si une petite sous-unité (par exemple, 10 kDa) est toujours présente en association avec un complexe. Pour ces projets, des pipelines entièrement automatisés pour l’analyse des données combinés à des collections « courtes » de 0,5 à 1 h, qui peuvent passer par des étapes de traitement d’image à la classification 2D ou même à la classification et au raffinement 3D, aideraient à déterminer efficacement si une collecte plus longue est justifiée. Ces pipelines sont encore en cours de développement et ne sont pas largement mis en œuvre à l’heure actuelle, mais ils ont le potentiel d’améliorer l’efficacité du criblage de grille cryoEM, en particulier pour les échantillons difficiles.
Les améliorations apportées aux détecteurs d’électrons directs, ainsi que les modifications apportées à la microscopie, combinées aux progrès du traitement des images, telles que la collecte de données par décalage d’image, ont augmenté le débit et la qualité des images produites lors de l’acquisition de données. Cette augmentation du taux de collecte de données souligne la nécessité d’un criblage approfondi des réseaux cryoEM avant l’acquisition de nombreux To de données.
CryoEM SPA est devenu une technique de biologie structurale vraiment courante et, dans de nombreux cas, l’approche « aller à » pour certaines classes de spécimens, tels que les complexes macromoléculaires hétérogènes et labiles. Bien que le protocole décrit ici un aperçu de base du pipeline SPA, chaque section couverte ici (vitrification et criblage en grille, cryoEM et traitement d’image) est un sujet à part entière et mérite d’être exploré lors du développement d’un projet SPA. À mesure que les technologies de préparation des échantillons et de microscopie progressent, et que de nouveaux algorithmes et approches de traitement d’images sont mis en ligne, SPA continuera de se développer en tant que pipeline, aidant les chercheurs à mieux comprendre les systèmes biologiques complexes.
Aucun conflit d’intérêts n’est signalé.
Ce travail a été soutenu par l’iNEXT-Discovery (Grant 871037) financé par le programme Horizon 2020 de la Commission européenne. J B. R. White est financé par le Wellcome Trust (215064/Z/18/Z). Les microscopes FEI Titan Krios ont été financés par l’Université de Leeds (prix UoL ABSL) et Wellcome Trust (108466/Z/15/Z). Nous remercions M Iadanza pour l’utilisation de son script d’analyse micrographique. Nous remercions Diamond Light Source pour l’accès et le soutien des installations cryo-EM du Centre national de bio-imagerie électronique (eBIC) du Royaume-Uni financé par le Wellcome Trust, le MRC et le BBRSC.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Blunt tweezers | Agar Scientific | AGT5022 | |
Cryo EM round storage box | Agar Scientific | AGG3736 | |
CryoEM autogrid boxes | ThermoFisher Scientific | 1084591 | |
CryoEM grids | Quantifoil | N1-C14nCu30-01 | |
Ethane gas | Boc | 270595-F | |
LN2 foam dewar | Agar Scientific | AG81760-500 | |
LN2 storage dewar | Worthington industries | HC 34 | |
Pipette | Gilson | 10082012 | |
Pipette tips | Star labs | s1111-1706 | |
Syringe | BD | BD 300869 | |
Type II lab water | Suez | select fusion | |
Vitrobot | ThermoFisher Scientific | 1086439 | |
Vitrobot filter paper | Whatman | 1001-055 | |
Vitrobot styrophome container assembly | ThermoFisher Scientific | 1086439 | |
Vitrobot tweesers | ThermoFisher Scientific | 72882-D | |
Software | |||
EPU | ThermoFisher Scientific | 2.8.1.10REL | |
TEM server | ThermoFisher Scientific | 6.15.3.22415REL | |
Tia | ThermoFisher Scientific | 5.0.0.2896REL | |
Titan krios microscope | ThermoFisher Scientific | Titan Krios G2 |
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