Method Article
Questo manoscritto descrive un approccio di screening basato sulle cellule su scala genomica per identificare le interazioni recettore-ligando extracellulari.
La comunicazione intercellulare mediata da interazioni dirette tra i recettori della superficie cellulare incorporati nella membrana è fondamentale per il normale sviluppo e funzionamento degli organismi multicellulari. Tuttavia, il rilevamento di queste interazioni rimane tecnicamente impegnativo. Questo manoscritto descrive un approccio sistematico di screening genetico CRISPR/Cas9 su scala genomica che rivela i percorsi cellulari necessari per eventi specifici di riconoscimento della superficie cellulare. Questo saggio utilizza proteine ricombinanti prodotte in un sistema di espressione proteica dei mammiferi come acconde di legame avido per identificare i partner di interazione in uno schermo genetico basato sulle cellule. Questo metodo può essere utilizzato per identificare i geni necessari per le interazioni della superficie cellulare rilevate dalle sonde di legame ricombinanti corrispondenti agli ectodomini dei recettori incorporati nella membrana. È importante sottolineare che, data la natura su scala del genoma di questo approccio, ha anche il vantaggio di identificare non solo il recettore diretto, ma anche i componenti cellulari necessari per la presentazione del recettore sulla superficie cellulare, fornendo così preziose informazioni sulla biologia del recettore.
Le interazioni extracellulari delle proteine del recettore della superficie cellulare dirigono importanti processi biologici come l'organizzazione dei tessuti, il riconoscimento ospite-patogeno e la regolazione immunitaria. Lo studio di queste interazioni è di interesse per la comunità biomedica più ampia, perché i recettori della membrana sono obiettivi utilizzabili di terapie sistematicamente consegnate come gli anticorpi monoclonali. Nonostante la loro importanza, lo studio di queste interazioni rimane tecnicamente impegnativo. Ciò è dovuto principalmente al fatto che i recettori incorporati nella membrana sono anfipatici, rendendoli difficili da isolare dalle membrane biologiche per la manipolazione biochimica, e le loro interazioni sono caratterizzate dalle affinità di interazione deboli (KDs nella gamma M-MM)1. Di conseguenza, molti metodi comunemente utilizzati non sono adatti a rilevare questa classe di interazioni proteiche1,2.
È stata sviluppata una serie di metodi per studiare specificamente le interazioni recettore-ligando extracellulare che prendono in considerazione le loro proprietà biochimiche uniche3 . Alcuni di questi approcci prevedono l'espressione dell'intero ectodominio di un recettore come proteina ricombinante solubile nei sistemi basati su mammiferi o cellule di insetti per garantire che queste proteine contengano modifiche post-traduzionali strutturalmente importanti, come glicani e legami disulfide. Per superare l'associazione a bassa affinità, gli ectodomains sono spesso oligomerizzati per aumentare la loro avidità vincolante. Gli ectoscopi delle proteine avide sono stati utilizzati con successo come sonde di legame per identificare i partner di interazione negli schermi di interazione proteina-proteina ricombinanti diretti4,5,6,7.7 Anche se ampiamente riusciti, i metodi a base di proteine ricombinanti richiedono che l'ectodominio di un recettore della membrana sia prodotto come proteina solubile. Pertanto, è generalmente applicabile solo alle proteine che contengono una regione extracellulare contigua (ad esempio, tipo i, tipo II o ancoraggio gpI) e non è generalmente adatto per i complessi recettori alpinisti e le proteine della membrana che si estendono più volte sulla membrana.
Tecniche di clonazione dell'espressione in cui una libreria di DNA complementari (cDANA) viene trasinfezione in cellule e testata per un fenotipo di guadagno-di-legante sono state utilizzate anche per identificare le interazioni extracellulari-proteine8. La disponibilità di grandi collezioni di plasmidi di espressione cDNA clonati e in sequenza negli ultimi anni ha facilitato metodi in cui le linee cellulari che sovraesprimono i cDNA che codificano i recettori della superficie cellulare vengono sottoposte a screening per l'associazione di proteine ricombinanti per identificare le interazioni9,10. Gli approcci basati sulla sovraespressione del cDNA, a differenza dei metodi ricombinanti basati sulle proteine, offrono la possibilità di identificare le interazioni nel contesto della membrana plasmatica. Tuttavia, il successo dell'utilizzo di costrutti di espressione cDNA dipende dalla capacità delle cellule di sovraesprimere la proteina nella forma correttamente piegata, ma questo spesso richiede fattori accessori cellulari come trasportatori, chaperones e corretto assemblaggio oligomerico. Tradurre un singolo cDNA potrebbe quindi non essere sufficiente per ottenere l'espressione della superficie cellulare.
Le tecniche di screening con costrutti cDNA o sonde proteiche ricombinanti sono ad alta intensità di risorse e richiedono grandi raccolte di cDNA o librerie proteiche ricombinanti. I metodi basati sulla spettrometria di massa specificamente progettati sono stati utilizzati di recente per identificare le interazioni extracellulari che non richiedono l'assemblaggio di grandi librerie. Tuttavia, queste tecniche richiedono la manipolazione chimica della superficie cellulare, che può alterare la natura biochimica delle molecole presenti sulla superficie delle cellule e sono attualmente applicabili solo alle interazioni mediate dalle proteine glicosillate11,12. La maggior parte dei metodi attualmente disponibili si concentra anche pesantemente sulle interazioni tra le proteine, ignorando in gran parte il contributo del microambiente della membrana, comprese molecole come glicani, lipidi e colesterolo.
Il recente sviluppo di un targeting bialleleico altamente efficiente utilizzando approcci basati su CRISPR ha permesso a librerie su scala genomica di cellule prive di geni definiti in un unico pool che possono essere esaminati in modo sistematico e imparziale per identificare i componenti cellulari coinvolti in contesti diversi, tra cui sezionare i processi di segnalazione cellulare, l'identificazione di perturbazioni che conferiscono resistenza a farmaci, tossine e patogeni, e determinare la specificità degli anticorpi13,14,15,16. Qui, descriviamo un test dello screening delle cellule a eliminazione di knockout basato su CRISPR su scala genomica che fornisce un'alternativa agli attuali approcci biochimici per identificare le interazioni recettore-ligando extracellulari. Questo approccio di identificazione delle interazioni mediate dai recettori della membrana da parte dei recettori genetici è particolarmente adatto per i ricercatori che hanno un interesse mirato sui singoli ligandi perché evita la necessità di compilare grandi librerie di cDNA o proteine ricombinanti.
Questo saggio è costituito da tre passaggi principali: 1) Le sonde di legame proteico ricombinante altamente accanite costituite dalle regioni extracellulari di un recettore di interesse sono prodotte e utilizzate nei saggi di legame basati sulla citometria del flusso a fluorescenza; 2) I saggi vincolanti vengono utilizzati per identificare una linea cellulare che esprime il partner di interazione della sonda proteica ricombinante; 3) Viene prodotta una versione che esprime Cas9 della linea cellulare che interagisce con la proteina di interesse e viene eseguita una schermata di knockout basata su genomica CRISPR/Cas9 (Figura 1). In questo screening genetico, il legame di una proteina ricombinante alle linee cellulari viene utilizzato come fenotipo misurabile in cui le cellule all'interno della libreria knockout che hanno perso la capacità di legare la sonda vengono ordinate utilizzando lo smistamento cellulare attivato basato sulla fluorescenza (FACS) e i geni che hanno causato la perdita del fenotipo legante identificato dal sequenziamento. In linea di principio, vengono identificati i geni che codificano il recettore responsabile del legame della sonda avida e quelli necessari per il suo display di superficie cellulare.
Il primo passo di questo protocollo prevede la produzione di acconde proteiche ricombinanti accanite che rappresentano l'ectodominio dei recettori legati alla membrana. Questi recettori sono noti per mantenere frequentemente le loro funzioni di legame extracellulare quando i loro ectodomini sono espressi come una proteina solubile ricombinante1. Per una proteina di interesse, le proteine ricombinanti solubili possono essere prodotte in qualsiasi sistema di espressione proteica eucariotica adatto in qualsiasi formato a condizione che possa essere oligomerizzato per una maggiore avidità vincolante e contiene tag che possono essere utilizzati nei saggi di legame basati sulla citometria basata sulla flutura (ad esempio, tag FLAG, biotina-tag). Protocolli dettagliati per la produzione di ectodomains solubili di recettori della membrana utilizzando il sistema di espressione proteica HEK293, così come diverse tecniche di multimerizzazione e costrutti di espressione proteica per la produzione di proteine penameriche e proteine monomeriche sono stati precedentemente descritti1,17. Il protocollo qui descriverà i passaggi per generare sonde avide fluorescenti da proteine biopoiriche monomeriche coniugandole a streptavidina coniugate a un fluorocro (ad esempio, ficoerythrin, o PE), che può essere utilizzato direttamente nei testdi di legame cellulare e ha il vantaggio di non richiedere un anticorpo secondario per il rilevamento. Sono già stati descritti protocolli generali per l'esecuzione di schermi su scala genomica20,21, quindi il protocollo si concentra principalmente sulle specifiche dell'esecuzione di schermi di legame proteico ricombinanti basati sulla citometria a flusso utilizzando il sistema di screening a eliminazione diretta CRISPR/Cas9 utilizzando la libreria Human V1 ("Yusa")18.
1. Produzione e purificazione di proteine biotinylate Con etichettatura His
2. Quantificazione e oligomerizzazione della proteina bioorata monomerica
NOTA: Per aumentare l'avidità vincolante, oligomerizzare le proteine monomeriche biotinylate sullo streptavidin-PE tetramerico prima di utilizzarle nei testagi vincolanti. Raggiungi rapporti di coniugazione ottimali di proteine monomeriche e tetramerici streptavidin-PE testando una serie di diluizione di monomeri biotinylati contro una concentrazione fissa di streptavidina e, stabilindo empiricamente la diluizione minima a cui non possono essere rilevati monomeri biotinylati in eccesso.
3. Saggi di legame cellulare basati sulla citometria di flusso
4. Determinazione dei contributi vincolanti da epitopi labili di calore e catene laterali del solfato eparano
NOTA: L'attività di molte proteine è labile termica, quindi la perdita di attività di legame dopo il trattamento termico è incoraggiante. Si consiglia di determinare il contributo da glicosaminoglicani caricati negativamente, principalmente solfato eparano (HS), nella mediazione del legame delle proteine ricombinanti. Questo perché il legame da HS nel legame cellulare assay qui descritto può essere additivo piuttosto che codipendente su altri recettori19. Ciò significa che il legame osservato potrebbe essere interamente mediato da catene laterali HS di proteoglicani di superficie cellulare e non da un recettore specifico. Legare a HS sulla superficie cellulare non è necessariamente aspecifica, ma piuttosto una proprietà di una proteina, che è utile sapere prima di eseguire un intero schermo genetico.
5. Selezione delle linee cellulari che esprimono stabilmente Cas9
NOTA: Prima che la linea cellulare che lega la sonda di interesse possa essere utilizzata nello screening CRISPR, deve essere progettata per esprimere la nucleale Cas9 e un clone altamente attivo selezionato19.
6. Selezione di cloni di attività Cas9 elevati
NOTA: Polyclonal Cas9 può essere utilizzato per eseguire con successo schermi genetici; tuttavia, la selezione di un clone con un'elevata attività Cas9 migliora i risultati dello screening18.
7. Generazione di una libreria knockout di screening CRISPR-Cas9 a livello genomico
8. Screening genetico per il rilegatura della superficie cellulare
9. Estrazione del DNA genomico e prima PCR per l'arricchimento del gRNA
10. Secondo ciclo di PCR per la codifica a barre e la sequenza degli indici
11. Analisi bioinformatica per identificare il recettore e le vie correlate
Vengono forniti i dati di sequenziamento da due schermate di eliminazione su scala genoma rappresentativa per l'identificazione del partner legante di TNFSF9 umano e P. falciparum RH5 eseguite rispettivamente nelle cellule NCI-SNU-1 e HEK293 (tabella supplementare 1). Il comportamento vincolante di RH5 è stato influenzato sia dal solfato eparano che dal suo recettore noto BSG24 (Figura 3C), mentre TNFRSF9 specificamente legato al suo recettore noto TNFSF9 e non ha perso il legame al preincubation con eparina solubile. La proteina 3 nella figura 3B rappresenta il TNFRSF9.
Per entrambe le linee cellulari, viene fornita anche la distribuzione dei gRNA nella libreria mutante di controllo dopo 3 giorni (9, 14 e 16 giorni di posttrasduzione)(tabella supplementare 1). La distribuzione di gRNA ha rivelato che la complessità della libreria è stata mantenuta nel corso dell'esperimento (Figura 5A). Lo screening genetico per l'identificazione del legamento per il TNFSF9 è stato eseguito il giorno 14 post-trasduzione, mentre quello per RH5 è stato eseguito giorno 9 posttrasduzione. La qualità tecnica degli schermi è stata valutata esaminando la distribuzione dei cambiamenti di piegatura osservati dei gRNA mirati a un insieme di riferimento di geni non essenziali rispetto alla distribuzione per serie di riferimento di geni essenziali22 (Figura 5B). Inoltre, l'arricchimento a livello di percorso ha anche rivelato che i percorsi essenziali attesi sono stati identificati e notevolmente arricchiti nella popolazione "drop-out" quando si confronta il campione di controllo con la biblioteca plasmide originale. Un esempio con il giorno 14 NCI-SNU-1 esempio è illustrato nella Figura 5C.
La distribuzione dei gRNA nel controllo rispetto alla popolazione ordinata utilizzando la funzione -test di MAGeCK (vedi tabella supplementare 1 per l'output di sintesi genica da MAGeCK) è stata utilizzata per identificare il recettore dagli schermi fenotipici. Il punteggio RRA modificato riportato da MAGeCK nell'analisi a livello genico viene tracciato rispetto ai geni classificati in base ai valori p. Il punteggio RRA in MAGeCK fornisce una misura in cui i gRNA sono classificati costantemente più in alto del previsto. Nella schermata per TNFRSF9, il primo hit è stato TNFSF9, che è un partner di associazione noto di TNFRSF9 (Figura 5D). Inoltre, è stato identificato anche un certo numero di geni correlati alla via TP53. Nel caso di RH5, oltre al recettore noto (BSG) e al gene necessario per la produzione dei GAG solfati (SLC35B2), è stato identificato anche un gene aggiuntivo (SLC16A1).E SLC16A1 è un accompagnatore necessario per il traffico bsG alla superficie delle cellule25. Insieme, questi risultati dimostrano la capacità dello schermo di identificare i recettori che interagiscono direttamente e i componenti cellulari necessari affinché tale recettore sia espresso sulla superficie delle cellule in forma funzionale.
Figura 1: Panoramica dell'approccio di screening genetico per identificare i recettori della superficie cellulare. Questo saggio è costituito da tre passaggi principali: in primo luogo, le proteine ricombinanti che rappresentano l'ectodominio dei recettori della superficie cellulare sono espresse in una linea cellulare che può aggiungere modifiche post-traduzionali strutturalmente critiche come le cellule HEK293. Gli ectoidric delle proteine monomeriche sono oligomerizzati coniugando streptavidin-PE per aumentare la loro avidità vincolante. In secondo luogo, queste sonde avide sono utilizzate nei saggi di legame cellulare in cui la colorazione luminosa sulle linee cellulari indicata da un prominente spostamento nella fluorescenza PE (in verde) rispetto a una proteina di controllo negativo (in nero) dimostra la presenza di un partner di legame della superficie cellulare. In terzo luogo, vengono selezionate linee cellulari che esprimono il Cas9 positivo al recettore e viene eseguito lo screening su scala del genoma utilizzando gRNA mirati alla stragrande maggioranza dei geni codificanti delle proteine. Durante la generazione di librerie mutanti, è comune usare l'efficienza di trasduzione del 30%, che si basa sulla probabilità di distribuzione di Poisson che assicura che ogni cellula riceva un singolo gRNA in modo tale che il fenotipo risultante sia attribuito a un knockout specifico. Il marcatore BFP espresso dalle cellule trasdotte viene utilizzato per selezionare le celle contenenti gRNA utilizzando FACS. Gli schermi fenotipici vengono eseguiti tra 9-16 giorni dopo la trasduzione. Il giorno dello schermo, la popolazione totale di cellule mutanti è divisa in due. Una metà è mantenuta come la popolazione di controllo e l'altra metà è selezionata per il legame proteico ricombinante. Le cellule della biblioteca mutante che non sono più in grado di legare la proteina ricombinante vengono ordinate utilizzando FACS e l'arricchimento dei gRNA nella popolazione di smistamento e controllo viene utilizzato per identificare i geni necessari per il legame della superficie cellulare della sonda avida etichettata. Sono indicati i passaggi del protocollo che richiedono un tempo considerevole. Questa cifra è stata modificata da Sharma etal. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura 2: Stabilire i rapporti tra proteine biotinyalate e streptavidin-PE utilizzando un metodo basato su ELISA. Un esempio di strategia di coniugazione streptavidin-PE utilizzata per generare una sonda avida da una proteina monomerica biotinylata. Una serie di diluizione di monomeri biotinylati è stata incubata contro una concentrazione fissa di streptavidina. ELISA ha determinato la diluizione minima alla quale non è possibile rilevare monomeri biolettivi in eccesso. ELISA è stato eseguito con o senza preincubare una gamma di diluizioni proteiche con 10 ng di streptavidin-PE. In presenza di streptavidin-PE, la diluizione minima alla quale non è stato identificato alcun segnale (nero cerchiato) e la quantità di proteine necessarie per la saturazione è stata calcolata per generare una soluzione di stock 10x con 4 streptavidin-PE. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura 3: Legame rappresentativo delle proteine alle linee cellulari. (A) Il legame proteico alle linee cellulari ha avuto un chiaro aumento della fluorescenza associata alle cellule rispetto al campione di controllo. Il trattamento termico (80 gradi centigradi per 10 minuti) della proteina ricombinante ha abrogato tutto il legame con un controllo negativo, dimostrando che il comportamento legante dipendeva dalla proteina piegata correttamente. (B) Diverse classi di comportamento di legame proteico alle superfici cellulari; dipendenza dai GAS abase per la protezione dell'utente. Da sinistra a destra, le proteine possono essere classificate in tre tipi: Proteina di tipo 1 solo annunci a HS. Queste proteine perdono il loro legame dopo la preincubazione con concentrazioni di eparina superiori a 0,2 mg/mL. Proteina di tipo 2 si lega all'HS oltre a un recettore specifico. Queste proteine perdono un legame parziale negli esperimenti di preblocco. Proteina di tipo 3 non lega HS. Queste proteine non perdono il legame rispetto alle linee parentali. (C) Un esempio di una proteina (cioè RH5) che si lega all'HS e a un recettore specifico in modo additivo. Puntare al recettore (ad esempio, BSG) o agli enzimi necessari per la sintesi HS (ad esempio, SLC35B2, EXTL3) riduce solo parzialmente il legame di RH5 alle cellule rispetto ai controlli. Le linee policlonali trasdotte possono essere utilizzate in tali esperimenti per stabilire un comportamento di legame. Questa cifra è stata modificata da Sharma etal. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura 4: Selezione di linee cellulari clonali con elevata attività Cas9. L'efficienza di editing del genoma delle linee sia policlonali che clonate delle linee cellulari NCI-SNU-1 è stata valutata utilizzando il sistema di reporter GFP-BFP, in cui le linee cellulari sono state trasdotte con virus con un GFP codificato plasmido mirato a gRNA o senza (cioè "vuoto"). Viene raffigurato uno schema. La citometria di flusso è stata utilizzata per testare sia l'espressione BFP che GFP dopo la trasduzione e rispetto al controllo non infetto. L'espressione GFP è stata utilizzata come proxy per l'attività Cas9, mentre l'espressione BFP ha contrassegnato le cellule trasdotte. Il profilo per le cellule infette e vuote non si vedeva simile a tutti i cloni. I profili rappresentativi sono rappresentati nel pannello di sinistra. Tutti e cinque i cloni della linea cellulare NCI-SNU-1 hanno mostrato una perdita più elevata di GFP rispetto alla linea policlonale (pannello destro), con clone 4 che mostra la massima efficienza con la più bassa popolazione refrattaria. Questa cifra è stata modificata da Sharma etal. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura 5: Risultati rappresentativi da schermi genetici per l'identificazione dei partner di legame della superficie cellulare. (A) Grafici della funzione di distribuzione cumulativa confrontando l'abbondanza di gRNA nella biblioteca di plasmide con le librerie mutanti delle cellule HEK-293-E e NCI-SNU-1 nel giorno 9, 14 e 16 giorni di posttrasduzione. Per un determinato numero, la funzione densità cumulativa segnala la percentuale di punti dati che erano al di sotto di tale soglia. Il piccolo spostamento della popolazione di cellule mutanti rispetto alla popolazione plasmide originale rappresenta l'esaurimento in un sottoinsieme di gRNA rispetto alla biblioteca plasmide. (B) Distribuzione delle modifiche di ripiegamento dei log nei geni che in precedenza erano classificati come essenziali (rosso) o non essenziali (nero) nelle linee cellulari HEK293 e NCI-SNU-1. La distribuzione dei cambi di piegatura per i geni non essenziali si è centrata a 0, mentre quella per i geni essenziali si è spostata verso sinistra verso cambiamenti negativi della piega. (C) Percorsi significativamente arricchiti nei geni esauriti nella popolazione di controllo mutato NCI-SNU-1 14 giorni dopo la trasduzione. Sono stati identificati i percorsi noti-essenziali delle cellule previsti. (D) Robust Rank Algorithm (RRA)-punteggio per i geni che sono stati arricchiti nelle cellule ordinate che avevano perso la capacità di legare la sonda TNFRSF9. I geni sono stati classificati in base al punteggio RRA. Il partner di interazione noto TNFSF9 e i geni correlati al percorso TP53 (etichettati in rosso) sono stati identificati sullo schermo. (E) Punteggi RRA ordinati per i geni identificati dall'analisi dell'arricchimento del gRNA necessari per il legame di RH5 alle cellule HEK293 (pannello sinistro). SLC35B2 e SLC16A1 sono state identificate entro una soglia di percentuale di falsi scoperti (FDR) del 5%. Nell'FDR sono stati identificati altri due geni nella via della biosintesi HS (ad esempio EXTL3 e NDST1)entro la FDR del 25%. Schema raffigurante il percorso di biosintesi GAG generale con i geni pertinenti mappati ai passi corrispondenti (pannello 2). I geni necessari per l'impegno nella biogenesi del solfato di condroitina (cioè CSGALNACT1/2) non sono stati identificati sullo schermo. Questa cifra è stata modificata da Sharma etal. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Nome plasmide | Plasmide # | Utilizzare |
Costrutto di espressione proteica: CD200RCD4d3-4-bio-linker-his | Addgene: 36153 | Produzione di proteine ricombinanti con CD4d3, biotina e 6-suoi tag. |
pMD2.G | Addgene: 12259 | Busta VSV-G che esprime plasmide; produzione di lentivirus |
psPAX2 (in base al sistema psPAX2) | Addgene: 12260 | Plasmide di imballaggio lentivirale, produzione di lentivirus |
Cas9-costrutto: pKLV2-EF1a-Cas9Bsd-W | Addgene: 68343 | Produzione di linea Cas9 che esprime in modo costitutivo |
Costrutto di espressione gRNA: pKLV2-U6gRNA5(BbsI)-PGKpuro2ABFP-W | Addgene: 67974 | Vettore di espressione gRNA CRISPR con scaffold migliorato e marcatori puro/BFP |
Libreria Knockout CRISPR a livello genomico migliorato | Addgene: 67989 | Una libreria di gRNA contro 18.010 geni umani, progettata per l'uso in lentivirus. |
Costrutto GFP-BFP: pKLV2-U6gRNA5(gGFP)-PGKBFP2AGFP-W | Addgene: 67980 | Cas9 activity reporter con BFP e GFP. |
Costrutto vuoto: pKLV2-U6gRNA5(vuoto)-PGKBFP2AGFP-W | Addgene: 67979 | Cas9 activity reporter (controllo) con BFP e GFP. |
Tabella 1: Plasmidi utilizzati in questo approccio.
Nome buffer | Componenti |
HBS (10X) | 1,5 M NaCl e 200 mM HEPES in acqua MiliQ, regolare al pH 7.4 |
PBS (10X) | 80 g NaCl, 2 g KCl, 14,4 g Na2HPO4 e 2,4 g KH2PO4 in acqua MiliQ, regolare a pH 7.4 |
Buffer fosfato di sodio (80mM di stock) | 7.1 g Na2HPO4.2H2O, 5,55 g NaH2PO4, regolare al pH 7.4 |
Buffer di rilegatura per la depurazione | 20 mM Disfato buffer di sodio, 0,5 M NaCl e 20 mM Imidazole, regolare a pH 7.4 |
Cuscinetto di elusione per la depurazione | 20 mM Disfato buffer di sodio, 0.5M NaCl e 400 mM Imidazole, regolare a pH 7.4 |
Buffer di etanolamina | 10% di etanolamina e 0,5 mM MgCl2 in acqua MiliQ, regolare al pH 9.2: |
D10 | DMEM, 1% penicillina-streptomycin (100 unità/mL) e 10% di calore inattivato FBS |
Tabella 2: Buffer necessari per questo studio.
Componenti | Piatto di 10 cm | Piastra a 6 benessere |
293CELLULE cellule | 70-80% confluenti | 70-80% confluenti |
Supporti compatibili con la trasfezione (Opti-MEM) (Passaggio 5.1.2) | 3 mL | 500 lL |
Supporti compatibili con la trasfezione (Opti-MEM) (Passaggio 5.1.4) | 5 mL | 2 mL |
Vettore di trasferimento lentivirale | 3 g | 0,5 g di g |
psPax2 (vedi tabella 1) | 7,4 g di g | 1,2 g di g |
pMD2.G (vedi tabella 1) | 1,6 g di g | 0,25 g di g |
Reagente PLUS | 12 ll | 2 ll |
Lipofectamine LTX | 36 l l | 6 ll |
D10 (Passaggio 7.1.7) | 5 mL | 1,5 mL |
D10 (Passaggio 7.1.8 e 7.1.10) | 8 mL | 2 mL |
Tabella 3: Quantità e volumi di reagenti per miscela di imballaggi lentivirus.
Tabella 4: Sequenze di primer per amplificare gRNA e NGS. Fare clic qui per visualizzare questo file (fare clic con il pulsante destro del mouse per scaricare).
Reagente | Volume per reazione | Miscela master (x38) |
Q5 Hot Start Ad alta fedeltà 2x | 25 ll | 950 ll |
Primer (L1/U1) mix (10 M ciascuno) | 1 ll | 38 ll |
DNA genomico (1 mg/mL) | 2 ll | 72 ll |
H2O | 22 ll | 1100 lL |
Totale | 50 ll | 1900 lL |
Tabella 5: PCR per l'amplificazione dei gRNA da campioni ad alta complessità.
Numero ciclo | Denatura | Ricottura | Estensione |
1 | 98 gradi centigradi, 30 anni | ||
2-24 | 98 gradi centigradi, 10 anni | 61 s, 15s | 72 gradi centigradi, 20 anni |
25 | 72 gradi centigradi, 2 min |
Tabella 6: condizioni PCR per il primo PCR.
Reagente | Volume per reazione |
KAPA HiFi HotStart ReadyMix | 25 ll |
Primer (PE1.0/index primer) mix (5 M ciascuno) | 2 - L |
Primo prodotto PCR (40 pg/L) | 5 ll |
H2O | 18 ll |
Totale | 50 ll |
Tabella 7: PCR per l'indicizzazione degli sgRNA da schermi genetici.
Numero ciclo | Denatura | Ricottura | Estensione |
1 | 98 gradi centigradi, 30 anni | ||
2-15 | 98 gradi centigradi, 10 anni | 66 gradi centigradi, 15 anni | 72 gradi centigradi, 20 anni |
16 | 72 gradi centigradi, 5 min |
Tabella 8: condizioni PCR per il secondo PCR.
Figura supplementare S1: Una guida per disegnare cancelli per lo smistamento della popolazione non vincolante. (A) Un candidato proteico ideale per lo screening dovrebbe avere un chiaro spostamento della popolazione legante rispetto alla popolazione di controllo e il legame dovrebbe essere mantenuto su cellule prive di macchinari per la biosintesi HS. Un esperimento di blocco dell'eparina può essere utilizzato al posto dei test sulle linee cellulari mirate SLC35B2. (B) Sono state raccolte cellule prive della colorazione superficiale dall'ectodominio proteico, ma che esprimono la fluorescenza Della BFP dalla trasduzione lentivirale. Le cellule visualizzate provengono da una schermata per l'identificazione del recettore per GABBR222. Questa cifra è stata modificata da Sharma etal. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura supplementare S2: Trama PCA basata sulla trascrittomica della glicoproteina superficiale cellulare utilizzando dati RNA-seq da oltre 1.000 linee cellulari tumorali. Le linee cellulari di Cell Model Passport27 sono state raggruppate utilizzando il clustering K-means secondo i valori FPKM di 1.500 dollari di lecoproteine della superficie cellulare. Le linee cellulari rappresentative di ogni gruppo sono etichettate. Il cluster 5 era interamente composto da linee cellulari di origine ematopoietica (vedi anche Tabella supplementare 2). Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Figura supplementare S3: punteggi di essentialità per l'esportazione di proteine KEGG-annotation e geni di glicosilazione n-linked dai punteggi del progetto. I punteggi di eccellenza di Bayes rettificati per 330 linee cellulari (colonne, non etichettate) sono tracciati per i geni dell'esportazione delle proteine e del percorso di glicosilazione n (asse X). I punteggi superiori a 0 rappresentano un esaurimento significativo della popolazione mutante rispetto alla biblioteca originale del plasmide. I geni possono essere suddivisi in tre cluster distinti che rappresentano diversi livelli di essenzialità nelle linee cellulari. Questo clustering può essere utilizzato per decidere il giorno dell'ordinamento. Se lo schermo viene eseguito in un punto di tempo tardivo (giorno 16), è possibile che i geni noti per essere essenziali per le cellule (cluster 1 e 3) non saranno identificati. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.
Supplementary Table 1: I file di conteggio grezzi per il software MAGeCK e i file MAGeCK hanno generato file gene_summary relativi agli schermi genetici rappresentativi. Fare clic qui per visualizzare questo file (fare clic con il pulsante destro del mouse per scaricare).
Tabella supplementare 2: Raggruppamento delle linee cellulari in base all'espressione dei recettori della superficie cellulare. Fare clic qui per visualizzare questo file (fare clic con il pulsante destro del mouse per scaricare).
Viene descritta una strategia di screening basata su CRISPR per identificare i geni che codificano i componenti cellulari coinvolti nel riconoscimento cellulare. Un approccio simile che utilizza l'attivazione CRISPR fornisce anche un'alternativa genetica per identificare i recettori che interagiscono direttamente delle proteine ricombinanti senza la necessità di generare grandi librerie proteiche26. Tuttavia, uno dei principali vantaggi di questo approccio è che è applicabile alle interazioni mediate da molecole di superficie originariamente visualizzate sulla cellula e non dipende dalla sovraespressione dei recettori, che può influenzare l'avidità di legame del recettore. A differenza di altri metodi, quindi, questa tecnica non fa supposizioni per quanto riguarda la natura biochimica o la biologia cellulare dei recettori e offre l'opportunità di studiare le interazioni mediate da proteine normalmente difficili da studiare utilizzando approcci biochimici, come proteine molto grandi, o quelli che attraversano la membrana più volte o formano complessi con altre proteine e molecole diverse da proteine come glicani, glicolipidi e fosfoipi. Data la natura della scala genomica del metodo, questo approccio ha anche il vantaggio di identificare non solo il recettore, ma anche componenti cellulari aggiuntivi necessari per l'evento di legame, fornendo così approfondimenti sulla biologia cellulare del recettore.
Una delle principali limitazioni di questo metodo quando lo si utilizza per identificare il recettore di una proteina orfana è il requisito iniziale per identificare prima una linea cellulare che si lega alla proteina. Questo non è sempre facile e identificare una linea cellulare che visualizza un fenotipo vincolante che è anche permissivo agli schermi genetici può essere il passo che limita il tempo per l'implementazione di questo saggio. Alcune linee cellulari tendono a legarsi a più proteine rispetto ad altre. Ciò è particolarmente rilevante per le proteine che legano l'HS, perché queste proteine tendono a legarsi a qualsiasi linea cellulare che visualizza catene laterali HS, indipendentemente dal contesto di legame nativo. Inoltre, abbiamo osservato che l'upregulation dei syndecan (cioè i proteoglicani che contengono HS) nelle linee cellulari porta ad un maggiore legame delle proteine leganti HS26. Questo potrebbe essere un fattore da prendere in considerazione quando si seleziona la linea cellulare per lo screening. Tuttavia, anche importante notare è che il legame additivo di HS non interferisce con il legame a un recettore specifico. Ciò significa che se si osserva l'associazione, è possibile che sia mediata esclusivamente da HS perché l'associazione mediata da HS in questo saggio è additiva piuttosto che codipendente19. In uno scenario di questo tipo, l'approccio di blocco dell'eparina descritto può identificare tali comportamenti senza dover eseguire uno schermo genetico completo.
Una risorsa utile per la scelta delle linee cellulari è Cell Model Passport, che contiene informazioni sulla genomica, la trascrittomica e le condizioni di coltura per le linee cellulari tumorali da 1.000 dollari27. A seconda del contesto biologico, le cellule possono essere scelte in base ai loro profili di espressione. Per facilitare la selezione delle linee cellulari, abbiamo raggruppato 1.000 linee cellulari in Cell Model Passport in base all'espressione di 1.500 dollari di glicoproteine superficiali delle cellule umane preantate28 (Figura supplementare 2; le informazioni sul cluster per ogni linea cellulare insieme alle condizioni di crescita sono fornite nella tabella supplementare 2). Durante il test del legame di una proteina con funzione sconosciuta, è utile selezionare un pannello di linee cellulari rappresentative da ogni cluster per aumentare la possibilità di coprire una vasta gamma di recettori. Data una scelta, si consiglia di scegliere linee cellulari facili da coltura e facili da trasdurare. Poiché queste linee cellulari saranno utilizzate nello screening su scala del genoma, è preferibile che possano essere coltivate facilmente in grandi quantità e siano permissive alla trasduzione lentivirale, perché è il metodo più comunemente disponibile per la consegna di sgRNA per lo screening genetico basato su CRISPR nelle fasi successive.
Generalmente, le selezioni di fenotipi vengono effettuate in un unico tipo. Tuttavia, questo è determinato dalla luminosità della popolazione di cellule macchiate rispetto al controllo. I cicli iterativi delle selezioni potrebbero essere adottati per scenari in cui il rapporto segnale-rumore del fenotipo desiderato è basso, o quando lo scopo dello schermo è quello di identificare mutanti con fenotipi forti. Quando si utilizza un approccio di selezione iterativa per schermi basati su FACS, è importante considerare che il processo di ordinamento può causare la morte delle cellule, principalmente a causa della pura forza della selezionatrice. Pertanto, non tutte le celle raccolte saranno rappresentate nel prossimo ciclo di ordinamento.
La complessità della biblioteca è un fattore molto importante nell'esecuzione di schermi genetici di successo, soprattutto per schermi di selezione negativi perché l'entità dell'esaurimento in questi può essere determinata solo confrontando i risultati con quelli che erano presenti nella libreria di partenza. Per le schermate di selezione negativa, è comune mantenere librerie di complessità 500-1.000. Le schermate di selezione positive, tuttavia, sono più robuste alle dimensioni delle librerie, perché in tali schermi solo un piccolo numero di mutanti dovrebbe essere selezionato per un particolare fenotipo. Pertanto, nella schermata di selezione positiva descritta di seguito, le dimensioni della libreria possono essere ridotte a una complessità di 50-100 volte senza compromettere la qualità dello schermo. Inoltre, in queste schermate è anche possibile utilizzare una libreria di controlli per una determinata linea cellulare in un determinato giorno come "controllo generale" per tutti i campioni ordinati nel giorno per quella determinata linea cellulare. In questo modo si riduce il numero di librerie di controllo che devono essere prodotte e sequenziate.
Un'altra considerazione importante per l'utilizzo di questo approccio sono i limiti degli schermi di perdita di funzione nell'identificazione dei geni essenziali per la crescita delle cellule in vitro. La tempistica degli schermi è cruciale a questo proposito, poiché più a lungo le cellule mutanti sono mantenute in coltura, maggiore è la probabilità che le cellule con mutazioni nei geni essenziali diventino non vitali e non siano più rappresentate nella libreria dei mutanti. I recenti screening genetici eseguiti nell'ambito dell'iniziativa Project Score in oltre 300 linee cellulari mostrano che più geni nella secrezione proteica con annotato da KEGG e nel percorso di glicosilazione N sono spesso identificati come essenziali per un certo numero di linee cellulari (Supplementary Figure 3)29. Questo può essere preso in considerazione quando si progettano schermi se l'effetto dei geni necessari per la proliferazione e la vitalità deve essere studiato nel contesto del processo di riconoscimento cellulare. In questo caso, l'esecuzione di schermi in un momento precoce (ad esempio, giorno 9 posttraduzione) sarebbe generalmente appropriato. Tuttavia, se l'approccio viene utilizzato per identificare alcuni obiettivi con effetti di dimensioni forti anziché percorsi cellulari generali, potrebbe essere opportuno eseguire schermi in un momento successivo (ad esempio, giorno 15-16 posttrasduzione).
I risultati dello screening sono molto robusti; in otto schermi di legame proteico ricombinanti eseguiti in passato, il recettore della superficie cellulare è stato il colpo più alto in ogni caso19. Quando si utilizza questo approccio per identificare il partner di interazione, ci si dovrebbe quindi aspettare che il recettore e i fattori che contribuiscono alla sua presentazione sulla superficie siano identificati con un'elevata fiducia statistica. Una volta eseguito lo schermo e convalidato un colpo utilizzando un singolo knockout di gRNA, è possibile eseguire ulteriori follow-up utilizzando metodi biochimici esistenti come AVEXIS4 e legame saturable diretto di proteine purificate utilizzando la risonanza del plasmone superficiale. L'approccio qui descritto è applicabile a tutte le proteine per le quali è possibile generare una sonda di legame ricombinante solubile.
In sintesi, questo è un approccio knockout CRISPR su scala genomica per identificare le interazioni mediate dalle proteine della superficie cellulare. Questo metodo è generalmente applicabile per identificare le vie cellulari necessarie per il riconoscimento della superficie cellulare in una vasta gamma di contesti biologici diversi, tra cui le cellule proprie di un organismo (ad esempio, il riconoscimento neurale e immunologico), nonché tra le cellule ospiti e le proteine patogene. Questo metodo fornisce un'alternativa genetica agli approcci biochimici progettati per l'identificazione dei recettori, e poiché non richiede alcuna ipotesi preliminare per quanto riguarda la natura biochimica o la biologia cellulare dei recettori ha un grande potenziale per fare scoperte completamente inaspettate.
Gli autori non hanno nulla da rivelare.
Questo lavoro è stato sostenuto dalla sovvenzione Wellcome Trust numero 206194 assegnata alla GJW. Ringraziamo la struttura Cytometry Core: Bee Ling Ng, Jennifer Graham, Sam Thompson e Christopher Hall per l'aiuto con 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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