Method Article
Ce protocole décrit une approche de traitement d’image et de suivi d’une seule particule basée sur iSCAT qui permet d’étudier simultanément la masse moléculaire et le comportement diffusif des macromolécules interagissant avec les membranes lipidiques. Des instructions étape par étape pour la préparation des échantillons, la conversion masse-contraste, l’acquisition de films et le post-traitement sont fournies ainsi que des instructions pour éviter les pièges potentiels.
Les interactions de courte durée ou transitoires des macromolécules au niveau et avec les membranes lipidiques, une interface où se produisent une multitude de réactions biologiques essentielles, sont intrinsèquement difficiles à évaluer avec des méthodes biophysiques standard. L’introduction du suivi des particules sensibles à la masse (MSPT) constitue une étape importante vers une caractérisation quantitative approfondie de ces processus. Techniquement, cela a été rendu possible grâce à l’avènement de la photométrie de masse (MP) basée sur la microscopie à diffusion interférométrique (iSCAT). Lorsque la stratégie d’élimination de fond est optimisée pour révéler le mouvement bidimensionnel des particules associées à la membrane, cette technique permet l’analyse en temps réel de la diffusion et de la masse moléculaire des macromolécules non marquées sur les membranes biologiques. Ici, un protocole détaillé pour effectuer et analyser le suivi des particules sensibles à la masse des systèmes associés à la membrane est décrit. Les mesures effectuées sur un photomètre de masse commercial atteignent une résolution temporelle de l’ordre de la milliseconde et, selon le système MP, une limite de détection de masse jusqu’à 50 kDa. Pour mettre en valeur le potentiel de la MSPT pour l’analyse approfondie de la dynamique des macromolécules catalysées par membrane en général, les résultats obtenus pour des systèmes protéiques exemplaires tels que l’interacteur membranaire natif annexine V sont présentés.
Autrefois simplement perçues comme une barrière contre le large éventail de conditions physiques ambiantes, les membranes biologiques sont aujourd’hui considérées comme des entités fonctionnelles etdes plates-formes catalytiques 1,2. En raison de leur capacité à localiser, amplifier et diriger les signaux en réponse aux réactions de macromolécules associées à la membrane, les interfaces lipidiques constituent un élément crucial pour une grande variété de processus cellulaires tels que le trafic membranaire et les cascades de signalisation 3,4,5. Servant de site de nucléation pour l’assemblage de complexes stables, la fixation membranaire repose souvent sur un équilibre dynamique entre les formes de macromolécules associées à la membrane et cytosoliques et est donc de nature transitoire 6,7.
Malgré leur grande importance en biologie, il a jusqu’à présent été difficile de développer des méthodes capables de donner accès aux hétérogénéités compositionnelles, spatiales et temporelles des réactions de macromolécules associées à la membrane en temps réel 7,8. Pour résoudre les processus moléculaires sous-jacents, deux aspects expérimentaux sont décisifs : une résolution temporelle suffisante et une sensibilité à une seule particule. Par conséquent, les techniques moyennes d’ensemble telles que la récupération de fluorescence après photoblanchiment (FRAP) mais aussi la spectroscopie de corrélation de fluorescence (FCS), beaucoup plus sensible, ont des limites, car elles dissocient largement les informations spatiales des informationstemporelles 9. Une étape importante vers la caractérisation de la dynamique des molécules individuelles a donc été l’avènement du suivi des particules uniques (SPT) en combinaison avec la microscopie hautement sensible. En particulier, deux approches SPT se sont avérées efficaces à cet égard. Tout d’abord, l’utilisation de fluorophores comme étiquettes et les systèmes de détection de fluorescence correspondants ont ouvert la voie à une précision nanométrique et à une résolution temporelle milliseconde 10,11,12. Deuxièmement, la détection basée sur la diffusion à l’aide de nanoparticules d’or a amélioré à la fois la précision de localisation et la résolution temporelle dans la plage sub-nanométrique et microseconde, respectivement 13,14,15,16. Malgré les nombreux avantages des deux approches et leurs contributions significatives concernant la compréhension mécaniste des systèmes membranairesassociés 17,18, les deux techniques ont jusqu’à présent été limitées : elles nécessitent le marquage des molécules d’intérêt, ce qui perturbe potentiellement leur comportement natif et est insensible à la composition moléculaire des particules associées à la membrane19,20.
Ces deux limites ont récemment été surmontées par l’introduction d’une nouvelle approche basée sur la diffusion interférométrique (iSCAT) appelée photométrie de masse (MP)21,22,23. Cette technique permet de déterminer les distributions de masse en solution des biomolécules en fonction de leur contraste iSCAT lors de l’atterrissage sur une interface en verre. Cependant, pour la détection et la caractérisation des molécules mobiles diffusant sur les membranes lipidiques, une approche d’analyse d’image plus sophistiquée a dû être développée. Cela a entre-temps été mis en œuvre avec succès et permet de détecter, de suivre et de déterminer la masse moléculaire de biomolécules uniques non marquées diffusant sur une interface lipidique24,25. Appelée photométrie de masse dynamique ou suivi des particules sensibles à la masse (MSPT), cette technique permet désormais d’évaluer les interactions complexes des macromolécules en enregistrant directement les changements dans la masse moléculaire des entités suivies et ouvre ainsi de nouvelles possibilités pour l’analyse mécaniste de la dynamique moléculaire associée à la membrane.
Ici, un protocole détaillé pour la préparation des échantillons, l’imagerie et le pipeline d’analyse des données requis pour MSPT est présenté. En particulier, les exigences en matière d’échantillons et les problèmes potentiels pouvant survenir lors de la mesure et de l’analyse sont discutés. En outre, le potentiel inégalé d’analyse des systèmes de macromolécules interagissant avec la membrane est mis en évidence par divers résultats représentatifs.
1. Préparation de l’échantillon
2. Nettoyage des lames de microscope
3. Hydrophilisation des lames de microscope
REMARQUE: Pour obtenir une bicouche lipidique homogène et fluide, l’hydrophilisation des lames est essentielle et doit être effectuée juste avant l’assemblage de la chambre d’écoulement.
4. Assemblage des chambres d’écoulement
5. Filtration des tampons de réaction
6. Formation de bicouche lipidique (SLB) prise en charge
REMARQUE: Il est recommandé d’effectuer la formation de bicouches lipidiques supportées sur le photomètre de masse pour assurer visuellement une propagation réussie des vésicules et l’élimination complète des vésicules non fusionnées.
7. Génération de la courbe d’étalonnage
REMARQUE: Pour convertir le contraste des particules détectées en masse moléculaire, leur signal doit être étalonné à l’aide de protéines de tailles connues. Il est recommandé d’ajuster le régime standard de taille des protéines pour couvrir la gamme de masses moléculaires attendues pour le système d’intérêt.
8. Imagerie
9. Analyse des données
REMARQUE : Le pipeline d’analyse de données est accompagné de deux blocs-notes Jupyter interactifs (MSPT analysis.ipynb, Movie visualization.ipynb). Les blocs-notes Jupyter et les modules Python personnalisés associés nécessaires pour effectuer l’analyse MSPT décrite ci-dessous sont disponibles dans un référentiel public : https://github.com/MSPT-toolkit/MSPT-toolkit. Pour des instructions détaillées sur l’analyse ci-dessous, les lecteurs sont référés à MSPT analysis.ipynb accessible en utilisant le lien ci-dessus.
10. Visualisation des données
En suivant le protocole détaillé ici pour la préparation des bicouches lipidiques (SLB) supportées dans les chambres d’écoulement (Figure 1), on peut clairement reconnaître un motif ressemblant à une moucheture dans la vue native de toutes les conditions affichées (Figure 2). Cet effet est causé par la rugosité de surface du verre, qui domine généralement le signal de diffusion et conduit à des conditions visuellement indiscernables (verre, verre avec SLB ou verre avec SLB et protéines attachées). La présence de vésicules, cependant, est clairement distincte en raison de la grande section de diffusion des vésicules et permet l’observation de la rupture et de la fusion des vésicules en membranes homogènes (Figure 2B et Film supplémentaire 1). En enlevant le signal de diffusion statique de la surface du verre avec une approche ratiométrique qui met l’accent sur les éléments dynamiques dans le champ de vision24,25, on peut découvrir des protéines non marquées diffusant sur la membrane (Figure 2D) tandis qu’un SLB vide (Figure 2C) ou le verre lui-même (Figure 2A) apparaît comme une image bruyante.
L’arrière-plan inhérent aux mesures MSPT peut être estimé localement en divisant chaque valeur de pixel par la médiane de n pixels précédents et suivants du film à la même position d’image (Figure 3). En conséquence, les macromolécules apparaissent comme des fonctions isotropes d’étalement ponctuel (PSF) dont le mouvement sur la membrane peut être observé, suivi et quantifié. En fait, la disponibilité du contraste et du comportement dynamique permet la relation directe de la taille moléculaire d’une particule à son comportement diffusif respectif, le tout sans qu’il soit nécessaire de marquer la particule. Néanmoins, pour interpréter le contraste iSCAT déterminé lors des expériences MSPT, il est essentiel d’effectuer un étalonnage qui traduit l’amplitude du signal en masse moléculaire. Ceci peut être réalisé en attachant des biomolécules de masse connue à un SLB via un complexe biotine-streptavidine-biotine (Figure 4A). Comme stratégie exemplaire, on peut utiliser des variantes biotinylées de l’albumine sérique bovine (BSA), de la protéine A (prA), de la phosphatase alcaline (AP) et de la fibronectine (FN), qui se lient à la streptavidine (STP) qui est elle-même liée aux lipides contenant de la biotine (Biotinyl Cap PE) dans la membrane. Comme le montre la figure 4A, le contraste de plus en plus prononcé de ces macromolécules exemplaires reflète le poids moléculaire croissant des étalons biotinylés respectifs. En attribuant chaque pic des histogrammes de contraste (Figure 4B) à la masse correspondante de l’état oligomère de la protéine standard, une relation linéaire entre le contraste et la masse est révélée21,22 et peut ensuite être utilisée pour l’analyse de systèmes de macromolécules inconnus (Figure 4C).
Un bon exemple démontrant l’applicabilité et les capacités de la MSPT pour analyser les poids moléculaires et donc étudier les états des oligomères et les événements d’oligomérisation est la prise en compte de l’aldolase biotinylée et des IgG biotinylées (Figure 5). L’aldolase est généralement considérée comme un homotétramère32. Cependant, la distribution de masse résolue par mspt comporte quatre pics distincts, ce qui met en évidence la présence de plusieurs populations (figure 5A). Alors que le premier pic mineur correspond à la streptavidine inoccupée et peut être attendu en raison de la configuration dans ce type d’expérience, des complexes d’aldolases avec seulement deux sous-unités (2SU) ou six sous-unités (6SU) peuvent également être détectés (Figure 5B). Fait intéressant, les complexes tétra- et hexamériques aldolase-streptavidine présentent un coefficient de diffusion réduit par rapport à l’aldolase dimérique et à la streptavidine seule, ce qui indique une traînée visqueuse accrue, par exemple via la fixation d’un deuxième lipide biotinylé à la streptavidine. De même, les IgG biotinylées présentent trois pics dans la distribution de masse, le premier pic correspondant à nouveau à la masse d’une seule streptavidine. La masse du pic le plus abondant correspond à la masse d’une chaîne légère et d’une chaîne lourde (1SU), c’est-à-dire la moitié d’un anticorps IgG. L’anticorps complet avec deux moitiés identiques (2SU) est détecté dans environ 11% des cas. La diminution du coefficient de diffusion avec l’augmentation des tailles complexes indique des interactions de la streptavidine avec plus d’un lipide biotinylé ou une traînée supplémentaire causée par les IgG attachées, ou les deux.
Outre la seule analyse des états oligomères dépendants de la membrane, la MSPT confère également l’avantage particulier de corréler le comportement diffusif d’une macromolécule d’intérêt avec son état oligomère. Des résultats représentatifs pour ce type d’analyse sont présentés pour l’annexine V (AnV) et la sous-unité B de la toxine cholérique (CTxB), qui se lient à la dioléoylphosphatidylsérine (DOPS) ou aux glycosphingolipides (GM1), respectivement, incorporés dans la membrane (figure 6A). Les deux estimations de densité du noyau (KET) présentent des distributions unimodales de masse et de diffusion, indiquant une seule espèce abondante ayant un comportement diffusif similaire. La position maximale de la masse moléculaire et du coefficient de diffusion s’est avérée être de 49,8 ± 2,2 kDa et 1,4 ± 0,1 μm2/s, respectivement, pour l’AnV ainsi que de 62,7 ± 3,1 kDa et 0,4 ± 0,1 μm2/s, respectivement, pour CTxB. Les coefficients de diffusion mesurés sont comparables aux valeurs précédemment rapportées obtenues à partir de l’AFM à grande vitesse et du FRAP33,34. La masse légèrement réduite par rapport à la masse de la macromolécule attendue (52 kDa pour un trimère AnV, 65 kDa pour un pentamère CTxB) peut indiquer la présence de complexes plus petits avec moins de sous-unités dans l’ensemble. Bien que la différence de masse entre les protéines soit faible et proche de la limite de détection spécifiée au microscope (≈50 kDa), leurs coefficients de diffusion diffèrent considérablement. Dans un mélange équimolaire, par exemple, en comparant la diffusion du mélange à la distribution de l’AnV et du CTxB seul, on peut conclure que l’AnV est plus abondant sur la membrane que le CTxB (Figure 6B). Cependant, si la concentration de CTxB est doublée par rapport à la concentration d’AnV, l’équilibre est déplacé vers CTxB comme protéine prédominante sur la membrane. Comme illustré pour les mélanges d’AnV et de CTxB, le MSPT permet non seulement de discriminer les macromolécules associées à la membrane en fonction de leur poids moléculaire, mais permet également de discriminer différentes populations de macromolécules en fonction de leur comportement diffusif.
Comme pour toutes les techniques de microscopie, certaines exigences expérimentales sont cruciales pour atteindre la qualité souhaitée des données. Un exemple important dans ce contexte est le nettoyage minutieux des couvercles. En général, cela est considéré comme une condition préalable aux expériences à molécule unique liées à la microscopie, mais le MSPT est particulièrement sensible aux impuretés des échantillons. La diffusion accrue provenant de la surface vitrée des couvercles non nettoyés empêche toute mesure quantitative iSCAT. Notamment, même les particules de saleté ou de poussière résiduelles sur un verre insuffisamment nettoyé peuvent provoquer des distorsions d’image notables, reconnaissables comme des points lumineux en mode d’imagerie natif (Figure 7A). Bien que ces défauts soient éliminés par l’estimation de fond en raison de leur nature statique, la détermination précise du contraste d’une particule peut être altérée et donc influencer négativement son analyse quantitative. Un autre problème courant rencontré dans les expériences MSPT sont les vésicules restantes qui flottent (encerclées en orange) à travers le champ de vision ou les vésicules non fusionnées qui sont coincées (encerclées en bleu) à une position spécifique sur la membrane et apparaissent comme de grands diffuseurs pulsés (Figure 7B). Pour minimiser leur apparition et leur interférence avec l’acquisition de films, il est recommandé de bien laver le SLB avant d’ajouter la protéine et d’utiliser des mélanges fraîchement préparés de petites vésicules unilamellaires (VUS) et de cations divalents.
Un facteur qui doit être pris en compte pour la conception d’expériences de suivi des particules sensibles à la masse est la densité des macromolécules associées à l’interface membranaire. Des densités de particules élevées sur la membrane peuvent en effet causer des problèmes pour deux raisons : i) La liaison des détections de particules à partir de trames consécutives à des trajectoires devient ambiguë et augmente donc la probabilité d’erreurs et de coefficients de diffusion mal évalués. ii) La masse des particules, qui est extraite de l’amplitude de leur ajustement PSF correspondant, devient systématiquement sous-estimée et les pics de masse s’élargissent car la séparation du signal de fond statique du signal de particules dynamiques est de plus en plus difficile (Figure 7C). Actuellement, l’évaluation visuelle de la qualité des données dans le processus d’acquisition de vidéos MSPT est difficile sur les microscopes commerciaux disponibles car la vue ratiométrique implémentée dans le logiciel d’acquisition utilise la suppression d’arrière-plan établie pour la photométrie de masse21 au lieu de l’algorithme basé sur la médiane décrit ici et dans les références24,25 (Figure 7D ). L’élimination continue de l’arrière-plan basée sur la moyenne utilisée pour visualiser les molécules d’atterrissage en photométrie de masse fait apparaître les particules diffusantes comme des fronts sombres avec des queues brillantes, ce qui rend les taches très anisotropes et interfère avec l’ajustement PSF pendant la procédure de détection. Ainsi, l’utilisation du traitement d’image basé sur la moyenne mis en œuvre dans le logiciel d’acquisition ne convient pas à l’analyse de biomolécules diffusantes sur des membranes.
Figure 1 : Diagramme de flux de processus des différentes étapes requises pour analyser les interactions protéine-membrane avec le suivi des particules sensibles à la masse (MSPT). Pour préparer les échantillons pour les mesures MSPT, les lames de couverture en verre doivent être soigneusement nettoyées et activées avec un plasma d’oxygène. Après leur assemblage dans des chambres d’écoulement d’échantillons, de petites vésicules unilamellaires (VUS) sont préparées pour la formation de bicouche lipidique (SLB) soutenue et tous les tampons de réaction sont filtrés pour réduire la diffusion de fond. Des VUS sont ajoutés pour former des bicouches lipidiques dans les chambres d’écoulement. En option, des cations divalents tels que les ions Ca2+ peuvent être ajoutés aux VUS pour favoriser la rupture des vésicules. Enfin, de faibles concentrations de la protéine d’intérêt sont évacuées dans la chambre de réaction. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
Figure 2 : Vue native et ratiométrique de surfaces exemplaires pertinentes pour les mesures MSPT. Images représentatives de la rugosité de surface d’une lame de couverture de verre (A), lors de la formation d’une bicouche lipidique supportée (B), avec une bicouche lipidique supportée intacte (C) et de protéines exemplaires reconstituées sur un SLB (D). Les quatre exemples sont affichés en mode natif, auquel on peut accéder pendant la mesure elle-même, et en tant qu’images ratiométriques traitées après suppression de l’arrière-plan basée sur la médiane. Les barres d’échelle représentent 1 μm. Pour l’analyse des données (voir le bloc-notes Jupyter accompagné; étape 9), les paramètres suivants ont été utilisés: taille médiane de la fenêtre (window_length) = 1001. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
Figure 3 : Diagramme étape par étape des étapes requises pour la collecte et l’analyse des données MSPT. Après l’acquisition des données pour l’échantillon d’intérêt sur le photomètre de masse, les films sont traités pour supprimer l’arrière-plan statique grâce à une approche médiane coulissante au pixel. Par la suite, les particules candidates sont identifiées et ajustées par une fonction d’étalement ponctuel (PSF) avant leur liaison dans les trajectoires des particules. Pour permettre la détermination du coefficient de diffusion pour chaque particule, une analyse du déplacement au carré moyen (MSD) ou de la distribution de distance de saut (JDD) est utilisée. À ce stade, les valeurs de contraste peuvent être transformées en masses moléculaires selon la relation contraste-masse déterminée par la stratégie d’étalonnage. En dernière étape, les trajectoires peuvent être filtrées en fonction de leur longueur ou de la densité des particules de la membrane et visualisées par une estimation bidimensionnelle de la densité du noyau (2D-KDE). Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
Figure 4 : Étalonnage de la relation masse-contraste pour les mesures MSPT. (A) Cadres ratiométriques représentatifs obtenus pour des complexes protéiques étalons de streptavidine exemplaires diffusant sur une bicouche lipidique supportée contenant un faible pourcentage de lipides biotinylés (rapport DOPC:DOPG:Biotinyl Cap PE de 70:29,99:0,01 mol%). En tant que modèles d’étalons de poids moléculaire, la streptavidinemonovalente 28 (STP uniquement) ou la streptavidinedivalente 28 en complexe avec l’albumine sérique bovine biotinylée (BSA), la protéine A biotinylée (prA), la phosphatase alcaline biotinylée (AP) ou la fibronectine biotinylée (FN) sont montrées. Les taches candidates sont surlignées en orange (cercles pointillés) et les détections de particules réussies sont surlignées en rouge (cercles pleins). Les barres d’échelle représentent 1 μm. (B) Distributions de densité de probabilité des valeurs de contraste obtenues pour les cinq protéines standard du modèle. Toutes les données affichées représentent des distributions groupées de trois expériences indépendantes par condition : STP seulement n = 82 719 ; BSA n = 9 034; prA n = 22 204; AP n = 69 065 et FN n = 71 759 trajectoires. Par rapport au nombre de particules déterminé pour les membranes contenant des protéines, le nombre de particules détectées sur une bicouche vide est négligeable à des densités membranaires modérées (figure supplémentaire 1). Les pics de contraste pris en compte pour l’étalonnage de masse sont marqués par des lignes continues tandis que les pics en pointillés représentent des états oligomères non pris en compte. (C) Courbe d’étalonnage contraste-masse dérivée des contrastes de crête dans le panneau D et des masses de séquence respectives des complexes. Les barres d’erreur affichent l’erreur-type des emplacements de pointe estimés par amorçage (100 rééchantillons de 1 000 trajectoires chacun). Pour l’analyse des données (voir bloc-notes Jupyter ; étape 9), les paramètres suivants ont été utilisés : taille médiane de la fenêtre (window_length) = 1 001 images, seuil de détection (thresh) = 0,00055, plage de recherche (dmax) = 4 pixels, mémoire (max_frames_to_vanish) = 0 images, longueur de trajectoire minimale (minimum_trajectory_length) = 7 images (STP uniquement), 9 images (BSA/FN), 15 images (prA), 10 images (AP). Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
Figure 5 : Déchiffrement des états oligomères des protéines associées à la membrane. (A) Estimations 2D de la densité du noyau de la masse et du coefficient de diffusion de la streptavidine tétravalente en complexe avec de l’aldolase biotinylée (panneau de gauche) ou avec un anticorps IgG de chèvre modifié par la biotine (panneau de droite). La reconstitution des deux complexes a été réalisée sur une bicouche lipidique supportée contenant du DOPC, du DOPG et du Biotinyl Cap PE dans un rapport de 70:29,99:0,01 mol%, respectivement. Au total, 116 787 trajectoires de trois réplicats indépendants ont été incluses pour le complexe streptavidine-aldolase (densité de particules de 0,1 μm-2) et 348 405 pour le composite streptavidine-IgG (densité de particules de 0,1 μm-2). Seules les particules d’une longueur de piste d’au moins cinq images ont été incluses. Les distributions de probabilité marginale de la masse moléculaire (en haut) et du coefficient de diffusion (à droite) sont présentées. Le x noir dans les deux panneaux marque les maxima locaux respectifs du KDE. (B) Comparaison des masses oligomères déterminées pour le complexe de streptavidine tétravalente avec l’aldolase modifiée par la biotine (panneau de gauche) ou les IgG biotinylées (panneau de droite) avec, selon les masses de séquence, les poids moléculaires attendus. L’abréviation SU est introduite au nom de la sous-unité de la protéine des intérêts. Les barres d’erreur affichent l’erreur-type des emplacements de pointe estimés par amorçage (100 rééchantillons de 1 000 trajectoires chacun). Pour l’analyse des données (voir bloc-notes Jupyter accompagné; étape 9), les paramètres suivants ont été utilisés : taille médiane de la fenêtre (window_length) = 1 001 images, seuil de détection (thresh) = 0,00055, plage de recherche (dmax) = 4 pixels, mémoire (max_frames_to_vanish) = 0 images, longueur de trajectoire minimale (minimum_trajectory_length) = 5. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
Figure 6 : Dissolution du comportement diffusif des protéines natives interagissant avec la membrane annexine V (AnV) et sous-unité B (CTxB) de la toxine cholérique. (A) Estimations 2D de la densité du noyau de la masse et du coefficient de diffusion de l’annexine V (panneau de gauche) et de la sous-unité B de la toxine cholérique (panneau de droite). Pour la reconstitution des membranes AnV et CTxB, des compositions lipidiques de 80:20 mol% DOPC à DOPS et de 99,99:0,01 mol% DOPC à GM1 ont été utilisées, respectivement. Au total, 206 819 trajectoires de trois réplicats indépendants ont été incluses pour AnV (densité de particules de 0,1 μm-2) et 142 895 trajectoires pour CTxB (densité de particules de 0,2 μm-2). (B) Estimations 2D de la densité du noyau des mélanges CTxB et AnV dans un rapport de 1:1 (panneau de gauche) ou de 2:1 (panneau de droite), respectivement. La reconstitution des mélanges de protéines a été réalisée sur une bicouche lipidique supportée contenant des lipides DOPC, DOPS et GM1 dans un rapport de 80:19,99:0,01 mol%. Au total, 42 696 trajectoires de trois répétitions indépendantes ont été incluses pour le mélange 1:1 (densité de particules de 0,1 μm-2) et 264 561 trajectoires pour le rapport 2:1 (densité de particules de 0,3 μm-2). Pour (A) et (B), seules les particules d’une longueur de piste d’au moins cinq images ont été incluses. Les distributions de probabilité marginale de la masse moléculaire (en haut) et du coefficient de diffusion (à droite) sont présentées. Le x blanc dans chaque panneau marque le maximum global respectif du KDE. Pour l’analyse des données (voir bloc-notes Jupyter accompagné; étape 9), les paramètres suivants ont été utilisés : taille médiane de la fenêtre (window_length) = 1 001 images, seuil de détection (thresh) = 0,00055, plage de recherche (dmax) = 4 pixels, mémoire (max_frames_to_vanish) = 0 images, longueur de trajectoire minimale (minimum_trajectory_length) = 5. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
Figure 7: Complications potentielles au cours des mesures MSPT ou lors de l’analyse des données. (A) Images représentatives de la rugosité de surface affichées à la fois dans la vue ratiométrique native et traitée (suppression médiane de l’arrière-plan) d’une lame de verre de couverture non nettoyée. Dans les deux cas, les points lumineux constituent des impuretés de surface résiduelles qui entravent les mesures sans artefacts. (B) Images exemplaires de vésicules résiduelles dans le champ de vision après un lavage insuffisant de la membrane. Les vésicules statiques (surlignées en bleu) et diffusantes (surlignées en orange) nuiront à la qualité de mesure, soit en raison de pulsations et de remuements, soit en raison de leur mouvement directionnel, respectivement. (C) En tant que technique monoparticulaire, la MSPT nécessite de faibles densités de particules (image représentative, panneau supérieur) pour permettre une liaison et une détermination de masse appropriées de chaque particule. Dans le cas de densités de particules membranaires élevées (panneau central), l’ajustement des particules est altéré, ce qui affecte la détermination de la masse (voir panneau inférieur). (D) Images ratiométriques représentatives de particules diffusant sur une interface membranaire après élimination de fond basée sur la moyenne (panneau supérieur) ou sur la médiane. Pour les particules diffusantes, la stratégie d’élimination de l’arrière-plan basée sur la moyenne produit des images déformées du PSF de la particule, comme on peut le voir dans les petits encarts entre le panneau supérieur et le panneau central. En revanche, les PSF de particules non déformées peuvent être obtenues grâce à l’approche basée sur la médiane. Panneau inférieur : Comparaison des profils de ligne à travers le centre de la FSP obtenue après suppression de l’arrière-plan moyen ou médian. Pour toutes les images natives et ratiométriques affichées dans cette figure, les barres d’échelle représentent 1 μm. Pour l’analyse des données (voir bloc-notes Jupyter accompagné; étape 9), les paramètres suivants ont été utilisés : taille médiane de la fenêtre (window_length) = 1 001 images, seuil de détection (thresh) = 0,00055, plage de recherche (dmax) = 4 pixels, mémoire (max_frames_to_vanish) = 0 images, longueur de trajectoire minimale (minimum_trajectory_length) = 5. Veuillez cliquer ici pour voir une version agrandie de cette figure.
Figure supplémentaire 1 : Comparaison des membranes exemptes de protéines et occupées. Images représentatives d’une bicouche lipidique soutenue intacte avant (A) et après (B) l’ajout de streptavidine purifiée (STP). Les taches candidates qui ont été ajustées avec succès au modèle PSF sont encerclées en rouge. (C) Distributions de probabilité de contraste des particules détectées sur une membrane vide (fond membranaire, gris) et sur une bicouche avec des particules de streptavidine diffusantes (bleu). Les deux distributions de probabilité représentent les données regroupées de trois expériences indépendantes avec des paramètres d’acquisition et d’analyse de films identiques. Pour l’analyse des données (voir bloc-notes Jupyter accompagné; étape 9), les paramètres suivants ont été utilisés : taille médiane de la fenêtre (window_length) = 1 001 images, seuil de détection (thresh) = 0,00055, plage de recherche (dmax) = 4 pixels, mémoire (max_frames_to_vanish) = 0 images, longueur de trajectoire minimale (minimum_trajectory_length) = 7 images. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce fichier.
Film supplémentaire 1 : Film exemplaire montrant la rupture et la fusion des vésicules en une membrane homogène enregistrée avec le photomètre de masse. Taille médiane de la fenêtre de traitement d’image (window_length) = 1 001 images. Barre d’échelle: 1 μm. Plage de comptage de la caméra: noir = 16 892; blanc = 65 408. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce film.
Film supplémentaire 2: Films exemplaires montrant la diffusion de complexes d’annexine V (en haut) et d’aldolase biotinylée (en bas) sur une bicouche obtenue à partir de mesures MSPT. Taille médiane de la fenêtre de traitement d’image (window_length) = 1 001 images. Barre d’échelle: 1 μm. Plage de contraste de diffusion interférométrique: noir = -0,0075; blanc = 0,0075. Veuillez cliquer ici pour télécharger ce film.
Le protocole présenté étend la photométrie de masse21, une technique qui analyse la masse de biomolécules uniques adsorbant sur le verre, à un outil encore plus polyvalent capable de mesurer simultanément la masse et la diffusion de biomolécules membranaires non marquées. Cette extension d’analyse est obtenue grâce à la mise en œuvre d’une stratégie d’enlèvement de fond modifiée adaptée au mouvement latéral des molécules24,25. En général, l’élimination de l’arrière-plan est de la plus haute importance pour les approches basées sur iSCAT, car la forte diffusion de la rugosité de la surface du verre représente le principal obstacle à l’analyse, et la détermination précise du fond local de chaque pixel est essentielle pour la quantification de la masse et de l’emplacement des particules. Outre l’analyse d’images adaptée au mouvement des particules, la détection ultérieure des particules, la liaison de trajectoire et l’analyse des données complètent la nouvelle expansion de la MP dans le suivi des particules sensibles à la masse (MSPT).
En général, des lames de couverture en verre soigneusement nettoyées et un environnement de travail propre sont des exigences essentielles pour la réussite des expériences MSPT. En raison de l’absence de marquage des macromolécules, le signal acquis est intrinsèquement non sélectif. Des échantillons propres, ainsi qu’une manipulation appropriée des échantillons, sont donc essentiels pour s’assurer que les observations ne peuvent pas être mal interprétées. En particulier, lorsque des molécules de faible poids moléculaire sont examinées, des mesures de contrôle de membranes sans protéines sont approuvées pour évaluer les contributions de fond (figure supplémentaire 1). Outre l’inclusion de mesures de contrôle, il est donc recommandé de suivre les étapes de préparation indiquées à la figure 2 pour chaque chambre d’écoulement. Lorsqu’elles sont combinées, ces mesures de sécurité garantiront que le signal détecté provient de la biomolécule d’intérêt et non, par exemple, d’une chambre d’écoulement, d’un tampon ou d’une membrane contaminée.
Outre les précautions concernant la conception expérimentale, des précautions doivent également être prises lors du traitement de l’image MSPT. Pendant le traitement vidéo, la valeur de trois paramètres doit être choisie avec soin pour garantir des résultats corrects: i) la longueur de la fenêtre médiane pour la suppression de l’arrière-plan, ii) le seuil de détection des particules et iii) le rayon de recherche maximal pendant l’affectation de liaison. Une fenêtre médiane plus grande (i) facilite généralement la séparation des particules diffusantes de l’arrière-plan quasi constant superposé. Cependant, pour les fenêtres de trop grande taille, la dérive de l’échantillon finira par devenir perceptible et diminuera la précision de l’estimation de fond. Les réglages optimaux dépendent fortement des propriétés de l’échantillon et des conditions de mesure. Néanmoins, une valeur de 1 001 peut être utilisée comme point de départ robuste. Le paramètre de seuil (ii) doit être réglé en fonction de la masse moléculaire la plus faible attendue dans l’échantillon. Une valeur inférieure à 0,0005 n’est pas recommandée pour les mesures prises avec le photomètre de masse utilisé dans cette étude. Pour accélérer les temps d’analyse, des valeurs plus élevées peuvent être choisies si un échantillon de poids moléculaire élevé est attendu. Le rayon de recherche dans la liaison de trajectoire (iii) spécifie la distance radiale maximale en pixels dans laquelle l’emplacement décalé de la particule sera recherché dans des images consécutives. Il devrait être adapté à la particule la plus rapide de l’échantillon et, s’il était favorisé, une plage de recherche adaptative (voir la documentation de trackpy) pourrait être utilisée à la place pour réduire le temps de calcul. Surtout pendant la phase initiale d’un projet, il est recommandé de réanalyser les films avec des paramètres variables pour valider les résultats obtenus.
Compte tenu de la nature monomoléculaire de la MSPT, il convient d’éviter de mesurer à des densités de particules membranaires élevées, car celles-ci peuvent interférer avec un contraste précis et une détermination de masse. Il a été démontré que des densités inférieures à une particule par micromètre carré sont favorables aux mesures MSPT24. Une considération supplémentaire est les coefficients de diffusion attendus dans l’échantillon. Bien qu’applicable à une large gamme de coefficients de diffusion, le MSPT a une limite inférieure de coefficients de diffusion accessibles. Le confinement local dans une région de quelques pixels pendant une partie importante de la période médiane de la fenêtre fusionne la particule avec l’arrière-plan statique. Pour les conditions d’imagerie utilisées dans ce protocole, la mesure de coefficients de diffusion inférieurs à 0,01 μm2/s n’est pas recommandée. À cette vitesse de diffusion, par exemple, le déplacement moyen au carré d’une particule pendant la demi-taille de la fenêtre médiane est d’environ 4 pixels et donc de taille similaire à l’étendue du PSF. En conséquence, l’estimation statique du fond est susceptible de contenir des contributions de signal de la particule elle-même, ce qui entraîne un contraste apparemment réduit de la particule jusqu’à ce qu’elle se rapproche finalement du niveau de bruit. Cependant, des coefficients de diffusion de macromolécules compris entre 0,05 et 10 μm2/s peuvent être clairement résolus.
Pour étendre davantage la gamme des applications MSPT, on peut envisager une avancée de l’algorithme d’arrière-plan basé sur la médiane par l’élimination des pixels temporairement occupés par une particule, ou par la correction de la dérive de l’échantillon permettant des tailles de fenêtre médianes plus grandes. Les deux approches permettraient d’atténuer les problèmes liés aux mesures à des densités de particules élevées et à diffusion lente. Des améliorations en termes de sensibilité de masse plus faible sont à l’horizon avec une nouvelle génération de photomètres de masse, qui pourraient donner accès à des biomolécules inférieures à 50 kDa. Par conséquent, les futures expériences MSPT seront en mesure d’étudier la dynamique d’une seule molécule et les interactions liées à la membrane pour une gamme encore plus large de mimétismes membranaires tels que les bicouches amorties et les systèmes macromoléculaires.
Les auteurs n’ont aucun conflit d’intérêts.
Nous apprécions sincèrement le soutien de Philipp Kukura, Gavin Young et de l’équipe du logiciel Refeyn et reconnaissons leur aide en partageant des parties du code d’analyse d’image. Nous remercions le Cryo-EM MPIB Core Facility d’avoir donné accès au photomètre de masse commercial Refeyn. F.S. remercie Jürgen Plitzko et Wolfgang Baumeister pour leur soutien et leur financement. T.H. et P.S. ont reçu un financement de la Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, Fondation allemande pour la recherche) - Project-ID 201269156 - SFB 1032 (A09). N.H. a été soutenu par une subvention de retour DFG HU 2462/3-1. P.S. reconnaît le soutien du réseau de recherche MaxSynBio via l’initiative de financement conjointe du ministère fédéral allemand de l’Éducation et de la Recherche (BMBF) et de la Société Max Planck.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
annexin V | Sigma Aldrich | #SRP8026 | examplary membrane-interacting protein |
Bio-Rad Protein Assay | Bio-Rad Laboratories Inc. | #5000006 | bradford assay kit to determine protein stock concentrations |
biotin labeled bovine albumin | Sigma Aldrich | #A8549 | examplary protein that can be used as standard protein for MSPT |
cholera toxin subunit B | Sigma Aldrich | #SAE0069 | examplary membrane-interacting protein |
cover glasses, #1.5, 24 x 24 mm | Paul Marienfeld GmbH & Co. KG | #0102062 | |
cover glasses, #1.5, 24 x 60 mm | Paul Marienfeld GmbH & Co. KG | #0102242 | |
dioleoyl-sn-glycero-3-phosphocholine (DOPC) | Avanti Polar Lipids | #850375 | lipid - in the form of extruded small unilamellar vesicles required for supported lipid bilayer formation |
dioleoyl-sn-glycero-3-phosphoethanolamine-N-cap biotinyl (18:1 Biotinyl Cap PE | Avanti Polar Lipids | #870273 | lipid - in the form of extruded small unilamellar vesicles required for supported lipid bilayer formation |
dioleoyl-sn-glycero-3-phosphoglycerol (DOPG) | Avanti Polar Lipids | #840475 | lipid - in the form of extruded small unilamellar vesicles required for supported lipid bilayer formation |
dioleoyl-sn-glycero-3-phospho-L-serine (DOPS) | Avanti Polar Lipids | #840035 | lipid - in the form of extruded small unilamellar vesicles required for supported lipid bilayer formation |
double-sided tape | tesa | #57912-00000-02 | needed for the assembly of glass sample chambers |
Extruder | Avanti Polar Lipids | #610023 | Lipid extruder to enable monodisperse vesicle distributions |
EZ-Link Maleimide-PEG2-Biotin | Thermo Fisher Scientific | #A39261 | maileimide-fused biotin that can be used to biotinylate standard proteins for MSPT |
Fibronectin (Biotinylated) | Cytoskeleton Inc. | #FNR03-A | examplary protein that can be used as standard protein for MSPT |
Gel Filtration HMW Calibration Kit | Cytiva | #28403842 | standard proteins, e.g. aldolase that can be biotinylated and used as molecular weight standards for MSPT |
GM1 Ganglioside (Brain, Ovine-Sodium Salt) | Avanti Polar Lipids | #860065 | lipid - in the form of extruded small unilamellar vesicles required for supported lipid bilayer formation |
Goat anti-Rabbit IgG (H+L) Secondary Antibody, Biotin | Thermo Fisher Scientific, Waltham, USA) | #31820 | examplary protein to highlight the existence of different protein states |
Isopropanol, 99.5%, for spectroscopy | Thermo Fisher Scientific | #10003643 | |
Low Autofluorescence Immersion Oil | Olympus K.K. | #IMMOIL-F30CC | |
pET21a-Streptavidin-Alive | Addgene | #20860 | required to express and purify divalent streptavidin in combination with each other |
pET21a-Streptavidin-Dead | Addgene | #20859 | required to express and purify divalent streptavidin in combination with each other |
Pierce Alkaline Phosphatase, biotinylated | Thermo Fisher Scientific | #29339 | examplary protein that can be used as standard protein for MSPT |
Pierce Protein A, Biotinylated | Thermo Fisher Scientific | #29989 | examplary protein that can be used as standard protein for MSPT |
Refeyn Acquire | Refeyn Ltd. | control software for Refeyn OneMP | |
Refeyn One | Refeyn Ltd. | - | mass photometer |
sterile syringe filters 0.45 µm cellulose acetate membrane | VWR International | #514-0063 | needed to filter particles from the buffer of interest |
tetravalent streptavidin | Thermo Fisher Scientific | #SNN1001 | tetravalent streptavidin to enable the presence of several biotin binding sites |
Whatman Nuclepore Hydrophilic Membrane, 0.05 µm Pore Size, 25 mm Circle | Cytiva | #110603 | a pore size of 50 nm is recommended for supported lipid bilayer formation in the context of MSPT |
Zepto model 2 plasma cleaner | Diener electronic GmbH | - |
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