We thank Eliq Oster for the images of the Bacillus subtillis. The work is supported by the European Research Council (# 260871) and the Israel Science Foundation (#592/10).

1. Costruire il Setup <ol><li> Scegli uno scanner piano con risoluzione ottica: 4.800 dpi; Risoluzione Hardware: 4.800 x 9.600 dpi; bit di profondità colore: 48 bit, in grado di operare ai relativi livelli di temperatura e umidità. </li><li> Capsule di Petri hanno un volume significativo, a differenza della carta di solito usato su scanner commerciali. Le colonie si trovano sulla parte superiore dello strato di agar, circa 5 mm dalla superficie dello scanner. Nota: Per la maggior parte degli scanner le colonie saranno a fuoco. </li><li> Alcune aziende scanner non consentono il collegamento di più istanze di scanner dello stesso tipo allo stesso computer. Assicurarsi che più di uno scanner può essere collegato e identificato in modo univoco. </li><li> Preparare gli accessori, come specificato di seguito: <ol><li> Preparare pezzi di feltro nero sterile panno per coprire le piastre (Figura 1 punto 2). </li><li> Per tenere le capsule di Petri in luogo, preparare gli imprenditori piatto bianco (Materiali e metodi) che si adattano gli scanner e che hanno 6 Holes la dimensione delle antenne (Figura 1 punto 3). </li></ol></li><li> Se necessario per la crescita dei microrganismi, mettere gli scanner in un ambiente a temperatura controllata. Collegare gli scanner al computer. </li><li> Opzionale: Collegare il relè al computer e bypassare l&#39;interruttore on / off dello scanner per superare gradiente di temperatura. NOTA: L&#39;unità relè è di microrganismi estremamente sensibili alla temperatura. Si spegne lo scanner in modo che l&#39;elettronica non scaldano la superficie non uniforme. Utilizzando solo parte della superficie dello scanner può ottenere risultati simili. </li></ol> 2. Installare il Gestore di scansione <ol><li> Copiare tutti i file dell&#39;applicazione &quot;Scanning agenzia &#39;in una directory designata da http://www.phys.huji.ac.il/bio_physics/nathalie/publications.html. </li><li> Configurare il file ScanningManager.exe.config secondo i nomi scanner come appaiono in Gestione Computer-&gt; Gestione periferiche-&gt; Dispositivi di imaging ( <strong&gt; Figura 2). </li><li> Per la risoluzione dei problemi dell&#39;applicazione &#39;Scanning Manager&#39;, vedere il file Leggimi. </li><li> Per ulteriore documentazione relativa all&#39;applicazione &#39;Scanning Manager&#39;, vedi documentation.html. </li></ol> 3. Eseguire un esperimento <ol><li> Preparare le piastre di Petri (Figura 1): <ol><li> Diluire la cultura a circa 2.000 CFU / ml. Piatto 0.1 ml di coltura uniformemente sulla superficie della lastra. </li><li> Per ottenere un buon contrasto tra le colonie e il piatto e per assorbire l&#39;umidità, coprire il piatto con un pezzo di feltro nero sterile panno. Mettere coperchio sulla piastra. </li></ol></li><li> Posizionare le piastre nei supporti sui scanner. </li><li> Avviare il Gestore di scansione (Figura 3): Scegliere gli scanner partecipanti dalla lista degli scanner collegati. Scegliere il numero di immagini da prendere (ripetizioni), l&#39;intervallo di tempo tra le immagini successive (Time gap), e il ritardo di tempo prima di iniziare tegli esperimento (Start After). </li></ol> 4. Analisi delle immagini NOTA: Cenni di metodi computazionali è previsto per analizzare le immagini in MATLAB con &quot;ScanLag&quot;, che è liberamente disponibile per uso non commerciale a http://www.phys.huji.ac.il/bio_physics/nathalie/publications. html. Altre funzioni disponibili sono descritti nel manuale del software, e un esempio di codice, siano completati. <ol><li> Ordinare le immagini da ogni scanner in cartelle separate. </li><li> Utilizzando la finestra di comando di Matlab, eseguire le seguenti procedure. I parametri necessari per eseguire queste procedure sono definite nel manuale del software. <ol><li> Eseguire PreparePictures effettuare la pre-elaborazione: in pre-elaborazione, le immagini da uno scanner sono allineate. Ogni piatto di Petri è ritagliata da ogni sequenza di immagini. Il momento in cui ciascuna immagine è stato raccolto viene recuperato dal timestamp. </li><li> TLAllPlates Run per eseguire il rilevamento e il monitoraggio in each piatto di Petri separatamente, le colonie vengono rilevati e assegnato un numero di identificazione. </li><li> Analisi dei dati estratti: Le dimensioni di ogni colonia rilevati sono misurati in funzione del tempo. Per estrarre la distribuzione comparsa delle colonie utilizzare le seguenti funzioni nella finestra di comando di Matlab (ulteriori informazioni sono disponibili nel manuale del software): <ol><li> Eseguire ScanLagApp per visualizzare l&#39;analisi di un determinato piatto Petri insieme con il grafico delle colonie dimensionare in funzione del tempo (Figura 4). <ol><li> Utilizzare il cursore per modificare l&#39;ora corrente della piastra. I tempi altresì indicato da una linea verticale sul grafico corrispondente zona colonie. </li><li> Clicca su una colonia per vedere la sua curva associato, e viceversa, fare clic su una curva per trovare la sua colonia associato. Dopo aver identificato la colonia, il fenotipo può essere recuperato scegliendo la colonia dalla piastra di Petri identificato. </li><li> Filtra i difetti di analisi automatica da choocantare una colonia e cliccando sul pulsante escludere. Cliccando esclude il numero della colonia diventa giallo. </li></ol></li><li> Dopo aver attraversato i risultati dell&#39;analisi di ciascuna piastra, riassumere i risultati: <ol><li> Eseguire AddHistograms per creare un istogramma dei tempi di comparsa. </li><li> Eseguire plotDeathCurve per creare una rappresentazione curva di sopravvivenza della distribuzione. </li><li> Eseguire GetAppearanceTimes per ottenere il tempo di comparsa di tutte le colonie nell&#39;esperimento. </li></ol></li></ol></li></ol></li></ol>

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	<li>Bochner, B. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Global+phenotypic+characterization+of+bacteria.">Global phenotypic characterization of bacteria.</a> FEMS Microbiol Rev. 33, 191-205 (2009).</li><li>Monod, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+growth+of+bacterial+cultures.">The growth of bacterial cultures.</a> Annual Reviews in Microbiology. 3, 371-394 (1949).</li><li>Penfold, W. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=On+the+Nature+of+Bacterial+Lag.">On the Nature of Bacterial Lag.</a> J Hyg (Lond. 14, 215-241 (1914).</li><li>Powell, E. 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M., Baranyi, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Use+of+optical+density+detection+times+to+assess+the+effect+of+acetic+acid+on+single-cell+kinetics.">Use of optical density detection times to assess the effect of acetic acid on single-cell kinetics.</a> Applied and Environmental Microbiology. 72, 6674-6679 (2006).</li><li>Niven, G. W., Fuks, T., Morton, J. S., Rua, S. A. C. G., Mackey, B. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+novel+method+for+measuring+lag+times+in+division+of+individual+bacterial+cells+using+image+analysis.">A novel method for measuring lag times in division of individual bacterial cells using image analysis.</a> Journal of Microbiological Methods. 65, 311-317 (2006).</li><li>Niven, G. W., Morton, J. S., Fuks, T., Mackey, B. 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C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Influence+of+stress+on+individual+lag+time+distributions+of+Listeria+monocytogenes.">Influence of stress on individual lag time distributions of Listeria monocytogenes.</a> Applied and Environmental Microbiology. 71, 2940-2948 (2005).</li><li>Metris, A., George, S. M., Peck, M. W., Baranyi, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Distribution+of+turbidity+detection+times+produced+by+single+cell-generated+bacterial+populations.">Distribution of turbidity detection times produced by single cell-generated bacterial populations.</a> Journal of Microbiological Methods. 55, 821-827 (2003).</li><li>Balaban, N. Q., Merrin, J., Chait, R., Kowalik, L., Leibler, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Bacterial+persistence+as+a+phenotypic+switch.">Bacterial persistence as a phenotypic switch.</a> Science. 305, 1622-1625 (2004).</li><li>Glaser, D. A., Wattenburg, W. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+automated+system+for+the+growth+and+analysis+of+large+numbers+of+bacterial+colonies+using+an+environmental+chamber+and+a+computer-controlled+flying-spot+scanner.">An automated system for the growth and analysis of large numbers of bacterial colonies using an environmental chamber and a computer-controlled flying-spot scanner.</a> Ann N Y Acad Sci. 139, 243-257 (1966).</li><li>Guillier, L., Pardon, P., Augustin, J. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automated+image+analysis+of+bacterial+colony+growth+as+a+tool+to+study+individual+lag+time+distributions+of+immobilized+cells.">Automated image analysis of bacterial colony growth as a tool to study individual lag time distributions of immobilized cells.</a> Journal of Microbiological Methods. 65, 324-334 (2006).</li><li>Michel, J. B., Yeh, P. J., Chait, R., Moellering, R. C., Kishony, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Drug+interactions+modulate+the+potential+for+evolution+of+resistance.">Drug interactions modulate the potential for evolution of resistance.</a> Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 105, 14918-14923 (2008).</li><li>Ernebjerg, M., Kishony, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Distinct+Growth+Strategies+of+Soil+Bacteria+as+Revealed+by+Large-Scale+Colony+Tracking.">Distinct Growth Strategies of Soil Bacteria as Revealed by Large-Scale Colony Tracking.</a> Applied and Environmental Microbiology. 78, 1345-1352 (2012).</li><li>Rotem, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Regulation+of+phenotypic+variability+by+a+threshold-based+mechanism+underlies+bacterial+persistence.">Regulation of phenotypic variability by a threshold-based mechanism underlies bacterial persistence.</a> Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 107, 12541-12546 (2010).</li><li>Bigger, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+bactericidal+action+of+penicillin+on+staphylococcus+pyogenes.">The bactericidal action of penicillin on staphylococcus pyogenes.</a> Irish Journal of Medical Science. 19, 585-595 (1944).</li><li>Hofsteenge, N., van Nimwegen, E., Silander, O. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Quantitative+analysis+of+persister+fractions+suggests+different+mechanisms+of+formation+among+environmental+isolates+of+E.+coli.">Quantitative analysis of persister fractions suggests different mechanisms of formation among environmental isolates of E. coli.</a> BMC Microbiol. 13, 25 (2013).</li><li>Moyed, H. S., Bertrand, K. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Hipa+a+Newly+Recognized+Gene+of+Escherichia-Coli+K-12+That+Affects+Frequency+of+Persistence+after+Inhibition+of+Murein+Synthesis.">Hipa a Newly Recognized Gene of Escherichia-Coli K-12 That Affects Frequency of Persistence after Inhibition of Murein Synthesis.</a> Journal of Bacteriology. 155, 768-775 (1983).</li><li>Balaban, N. Q. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Persistence:+mechanisms+for+triggering+and+enhancing+phenotypic+variability.">Persistence: mechanisms for triggering and enhancing phenotypic variability.</a> Current Opinion in Genetics &amp; Development. 21, 768-775 (2011).</li></ol>

The authors have nothing to disclose.

Metodi microscopici basati sull&#39;osservazione diretta sono spesso considerati come il &quot;golden standard&quot; per studiare il comportamento della singola cellula. ScanLag, che permette di misurare la distribuzione dei tempi di ritardo in popolazioni batteriche, fornisce dati in buon accordo con la distribuzione ottenuta dall&#39;analisi unicellulare e raggiunge statistiche molto più elevate. Diversi passaggi critici devono essere eseguiti per questo metodo di lavorare bene: in primo luogo, non compromesso sulla risoluzione dello scanner, che dovrebbe essere 4.800 x 9.600 a ottenere buone immagini. In secondo luogo, essere consapevoli del fatto che senza il modulo di gestione di potenza (fase 1.6), gradiente di temperatura può svilupparsi sulla superficie del piano e sulla crescita. Un altro passo importante è la filtrazione di difetti quali polvere che possono essere stati erroneamente contati come colonie dal software. La sottrazione del fondo built-in del software di solito supera questi difetti, ma le colonie a volte &quot;falsi&quot; devonofiltrare manualmente. Le principali operazioni di troubleshooting potrebbero affrontare variazione inter-plate nel setup, a causa di diversi motivi: (a) Il tasso di crescita dei microrganismi è influenzato dalla temperatura. Temperatura e umidità diverse condizioni possono verificarsi a causa di ventilazione irregolare o la località del piatto in incubatrice. (B) L&#39;elettronica dello scanner potrebbero surriscaldarsi e causare un gradiente di temperatura attraverso la superficie dello scanner. Figura 10 mostra l&#39;influenza di tale gradiente termico spaziale sui batteri Bacillus, insieme alle misurazioni della temperatura sulla superficie scanner prima e dopo l&#39;attuazione del modulo di gestione di potenza (punto 1.6). Si noti che questo modulo potrebbe non essere necessario per scanner più recenti, e se viene utilizzata solo una parte della superficie dello scanner, gestione dell&#39;alimentazione può essere superflua. (C) Piastre con diverse opacità del nutriente agar potrebbero portare a diversi livelli di rilevamento. Figura 11 mostra the la tolleranza per i diversi volumi di agar nutriente che si traducono in diverse opacità. Sperimentalmente la tecnica ScanLag è facile da eseguire e richiede solo alla piastra microrganismi su piatti standard Petri, e metterli sulla superficie dello scanner. Il software sviluppato controlla l&#39;intera procedura. L&#39;acquisizione dell&#39;immagine avviene automaticamente, e l&#39;analisi di immagine per l&#39;inseguimento colonia è automatica. Inoltre, il sistema può essere scalata-up per misurare molte condizioni differenti allo stesso tempo. Infine, il metodo si basa su scanner uffici commerciali e, dunque, è a basso costo. Questa tecnica può essere estesa allo studio dei microrganismi che differiscono da E. coli K-12, tuttavia diverse considerazioni devono essere fatte. In primo luogo, l&#39;influenza di prime colonie appaiono su quelle successive deve essere valutato, come descritto in dettaglio in una pubblicazione precedente 7. Per E. Coli K-12, ladensità massima di UFC per piastra è 200. Altri ceppi con diverse dimensioni delle colonie, e di altri cross talk possibile tra le colonie, potrebbe richiedere una diversa densità. In secondo luogo, l&#39;analisi delle piastre è tarato per specifiche soglie software basato che potrebbe aver bisogno di essere modificato, a seconda del contrasto tra il mezzo solido e le colonie. Il software può essere esteso anche ad estrarre altre caratteristiche colonie, al di là di ritardo e tasso di crescita. Il codice del software è aperto e può essere modificato per estrarre forma colonia, luminosità, morbidezza e colore. Poiché misure sono effettuate su colonie che hanno origine da cellule singole, i dati rivelano nuovi fenotipi che non può essere misurata con misure del livello di popolazione. L&#39;importanza della distribuzione del tempo di ritardo viene rivelato in presenza di antibiotici. Molti antibiotici sono noti per essere efficace solo contro cellule in crescita; Pertanto fintantoché cellule rimangono nella fase di latenza e non crescono, sono proprotetti dagli effetti di tali antibiotici 21. Quando il numero di batteri superstiti vengono valutate ad intervalli di tempo durante il trattamento antibiotico 15,22,23, una sottopopolazione di batteri, chiamato persistenti, è spesso rivelato. In taluni casi, immunità al trattamento antibiotico proviene dal ritardo prolungato. Usando questa configurazione, questo ritardo è rivelata e spesso ha un non banale distribuzione 24 (Figura 6). Questo metodo consente inoltre il recupero di mutanti rare. Ad esempio, dopo la placcatura una popolazione mutagenizzato, i mutanti possono essere identificati sulla base di fenotipo e isolato direttamente, senza selezione. La configurazione potrebbe anche monitorare le interazioni cellula-cellula misurando la crescita di colonie in funzione della densità di colonie vicine e quantificare fenomeni come quorum sensing o la diffusione dei batteri brulicanti. Informazioni multidimensionali scoperto da futuri esperimenti con questo metodo porterà ad una migliore caratterizzazione della popolazione microbicas e ai progressi della ricerca medica e ambientale.

I batteri si sono evoluti per rispondere a molte condizioni di stress. Una caratteristica generale di adattamento allo stress è un cambiamento nelle dinamiche di crescita 1,2. Dinamiche di crescita sono caratterizzati per lo più da due parametri: il tasso di crescita esponenziale e il tempo di ritardo, vale a dire il tempo necessario per adattarsi alle nuove condizioni. Considerando che un gran numero di metodi high throughput concentrarsi su misurazioni del tasso di crescita, il ritardo è spesso un parametro di fronte, anche se è il parametro fondamentale per la caratterizzazione di adattamento alle nuove condizioni. Quantificazione del adattamento alle mutevoli condizioni è stata tradizionalmente eseguita con metodi manuali laboriosi 3,4. Più recentemente, sono state sviluppate tecniche avanzate per l&#39;analisi delle singole cellule 5,6. Tuttavia, è ancora difficile distinguere la crescita normale dopo un ritardo di crescita (ossia un ritardo) 2,3 dalla crescita lenta. Un metodo automatizzato è stato costruito, ScanLag 7, perdiscriminare tra queste due fenotipi simili. Un esempio lampante dell&#39;importanza dello studio della distribuzione del tempo di ritardo viene rivelato sotto trattamento antibiotico. Antibiotici e altri stress Molti uccidere solo le cellule in attiva crescita, e, quindi, cellule che sono &quot;ritardo&quot; sono protetti 8. Per monitorare ritardo, si può osservare singole cellule al microscopio e monitorare il tempo alla prima divisione. Un grave inconveniente di questo metodo è che l&#39;intervallo di tempo dinamico è limitato; quelle cellule che crescono precoce coprono la superficie a velocità esponenziale, riducendone la crescita delle cellule con ritardo più lungo. L&#39;utilizzo di camere di flusso aggira alquanto questa 5, ma un numero limitato di cellule possono essere monitorati e la frazione di batteri che esce dalla fase di ritardo dopo la maggior parte della popolazione ha cominciato a crescere non può essere osservato. Nonostante queste limitazioni, diversi studi hanno valutato l&#39;influenza del livello di different insiste sulla distribuzione ritardo utilizzando la microscopia singola cellula 9-12. Un altro modo per monitorare la distribuzione ritardo è attraverso misure di torbidità 13,14. Molte colture in parallelo, ciascuno iniziato da una singola cellula, sono coltivate in un lettore di densità ottica che misura il numero di batteri in coltura nel tempo. Questo metodo è limitata dalla precisione del estrapolazione e al numero di pozzetti in una piastra. Un metodo automatizzato è stato sviluppato, chiamato ScanLag, che consente tempi di latenza e le distribuzioni di tempo la crescita deve essere valutata, anche per la piccola percentuale di batteri in una popolazione che hanno tempi di latenza molto lunghi. Il metodo si basa sulla rilevazione di colonie su piastre di agar nutriente convenzionale 15 (Figura 1). Per automatizzare il rilevamento 16,17 una matrice di scansione commerciali 18 che sono diretti dal software in casa di acquisire immagini periodicamente delle piastre, è stato progettato. Software eraprogettato per analizzare automaticamente le immagini ed estrarre parametri quantitativi 19,20, come il tempo di comparsa di ogni colonia e la crescita tempo di ogni colonia, che è qui definito come il tempo di crescere da 20 pixel per 80 pixel. Presentiamo qui il metodo in dettaglio, compresa la configurazione del sistema e l&#39;uso del software di analisi delle immagini automatizzata che è stato migliorato con una migliore interfaccia utente. Questo metodo può essere adattato per misurare altre caratteristiche di colonie, come la morfologia e colore. Misurazione di questi tipi di parametri consentirà l&#39;uso del sistema in fenomica multidimensionali. Come il metodo rileva colonie da singole cellule, il sistema può rivelare nuovi fenotipi che non possono essere misurati da misure del livello di popolazione. La tecnica consente il rilevamento e il recupero di varianti rare, e facilita lo screening per tratti desiderati.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="573">
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Name of Material</td>
			<td style="width:71px;">Company</td>
			<td style="width:119px;">Catalog Number</td>
			<td style="width:167px;">Comments/Description</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Bacto Agar</td>
			<td style="width:71px;">BD</td>
			<td align="right" style="width:119px;">214010</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Difco LB broth</td>
			<td style="width:71px;">BD</td>
			<td align="right" style="width:119px;">240230</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Petri dish 90mm</td>
			<td style="width:71px;">Miniplast</td>
			<td style="width:119px;">20090-01</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;"></td>
			<td style="width:71px;"></td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Name of Equipment</td>
			<td style="width:71px;"></td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="126">
			<td height="126" style="height:126px;width:216px;">Epson Perfection v37</td>
			<td style="width:71px;">Epson</td>
			<td style="width:119px;">B11B207201</td>
			<td style="width:167px;">Flatbed Scanner with Optical resolution: 4800 dpi, Hardware Resolution:&#160;4800 x 9600 dpi, color bit depth 48-bit.</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Epson Perfection v200</td>
			<td style="width:71px;">Epson</td>
			<td style="width:119px;">B11B188011</td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">Epson Perfection 3490</td>
			<td style="width:71px;">Epson</td>
			<td style="width:119px;">B11B177011</td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">ADU200 USB Relay</td>
			<td style="width:71px;">ONTRAK</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;">pieces of sterile black felt cloth</td>
			<td style="width:71px;">custon made</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>approximatly 100 x100 mm</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;">white plate holders</td>
			<td style="width:71px;">custon made</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td>surface size, with 6 x 99mm diameter hole</td>
		</tr>
		<tr height="84">
			<td height="84" style="height:84px;">Delerin rings the size of the Petri dish</td>
			<td style="width:71px;">custon made</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td style="width:167px;">inner diameter: 72 mm 
			outer diameter: 86 mm 
			top outer diameter: 90 mm</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

scanlag: high-throughput quantification of colony growth and lag time

Growth dynamics are fundamental characteristics of microorganisms. Quantifying growth precisely is an important goal in microbiology. Growth dynamics are affected both by the doubling time of the microorganism and by any delay in growth upon transfer from one condition to another, the lag. The ScanLag method enables the characterization of these two independent properties at the level of colonies originating each from a single cell, generating a two-dimensional distribution of the lag time and of the growth time. In ScanLag, measurement of the time it takes for colonies on conventional nutrient agar plates to be detected is automated on an array of commercial scanners controlled by an in house application. Petri dishes are placed on the scanners, and the application acquires images periodically. Automated analysis of colony growth is then done by an application that returns the appearance time and growth rate of each colony. Other parameters, such as the shape, texture and color of the colony, can be extracted for multidimensional mapping of sub-populations of cells. Finally, the method enables the retrieval of rare variants with specific growth phenotypes for further characterization. The technique could be applied in bacteriology for the identification of long lag that can cause persistence to antibiotics, as well as a general low cost technique for phenotypic screens.

Come esempio di estrazione distribuzione ritardo, la Figura 5 mostra la capacità di ScanLag di identificare e tracciare ogni colonia con caratteristiche specifiche in un&#39;unica piastra nel tempo, come avverrebbe in un saggio di screening. Quando la coltura del microorganismo è eterogeneo, le diverse sottopopolazioni potrebbero si rivelano durante il dosaggio. Ad esempio, la Figura 6 mostra la quantificazione aspetto e mostra una distribuzione bimodale ritardo in un ceppo mutante di E. così coli. Il tasso di crescita delle cellule influenza il tempo di comparsa della colonia. Quando le colonie crescono alla stessa velocità, il ritardo aspetto può essere attribuito al ritardo (Figura 7). Per convalidare che il metodo effettivamente misura il tempo di ritardo di singole cellule, abbiamo confrontato i risultati ScanLag con quelli ottenuti usando la microscopia a cella singola; questa convalida è discribed in dettaglio in una pubblicazione precedente 7. Questo metodo consente il monitoraggio di molte più celle che possono essere valutati con microscopia. Le distribuzioni ottenute mediante microscopia e ottenuti con ScanLag in gran parte si sovrappongono. La distribuzione ScanLag è leggermente più ampio; analisi teoriche prevedono ampliare essere dell&#39;ordine della deviazione standard del tempo di divisione. Se il tempo di crescita è diverso per ogni ceppo, l&#39;origine del ritardo nella comparsa deve essere ulteriormente studiata utilizzando altri metodi. L&#39;influenza dei primi, che appare colonie l&#39;aspetto delle colonie più tardi è stato esaminato. Esperimenti di controllo 7 confermato che successiva comparsa non è stata influenzata purché il numero totale di colonie per piastra non superava 200 (Figura 8). Un altro esperimento di controllo ha confermato che la posizione della colonia sulla piastra non influenzava il suo tempo aspetto 7. L&#39;analisi della ptardive è tarato per soglie specifiche che potrebbero aver bisogno di modifiche a seconda delle sostanze nutritive presenti nel terreno di coltura o il tipo di microrganismo. Tuttavia, l&#39;analisi è molto robusto per una vasta gamma di soglie, come mostrato nella Figura 9. <img alt="Figura 1" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51456/51456fig1highres.jpg" width="500" /> Figura 1. Un diagramma schematico dei passi necessari per creare una distribuzione aspetto colonia. <img alt="Figura 2" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51456/51456fig2highres.jpg" width="500" /> Figura 2. Una schermata di Gestione periferiche mostra i nomi degli scanner collegati, e del file di configurazione. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/5456/51456fig2highres.jpg" target="_blank">cliccate qui per vedere una più grande</a>versione di questa figura. <img alt="Figura 3" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51456/51456fig3highres.jpg" width="500" /> Figura 3. Un&#39;immagine del Gestore Scanning. <img alt="Figura 4" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51456/51456fig4highres.jpg" width="500" /> Figura 4. Un&#39;immagine del ScanLagApp. Un&#39;immagine della piastra sia nel riquadro di sinistra, e le curve di crescita di ogni colonia sono nel riquadro di destra, come indicato nel manuale. Le punte in alcune delle curve zona colonie si verificano quando due o più colonie si fondono. Quando la fusione di colonie accade, l&#39;area di queste colonie è considerata come la zona del giunto. <img alt="Figura 5" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51456/51456fig5highres.jpg" width="500" /> Figura 5. Un risultato rappresentativo dell&#39;analisi di una piastra. (A) Un&#39;immagine del output dell&#39;applicazione rilevamento alla fine dell&#39;esperimento. Ogni area colonia è identificata, colorata e assegnato un numero ID univoco. Le frecce indicano le colonie rappresentative misurato in B. viene rilevata La colonia basata sulla soglia d&#39;intensità (per colonie di E. coli su LB agar agar o M9 questa soglia è 0,03. Per altri supporti o batteri, questa soglia può essere regolato in funzione ProcessPictures ). Solo gli oggetti superiori a 10 pixel sono contati (questa soglia può essere modificata nei MatchColonies funzione). Rilevamento di una colonia inizia a circa 10 5 batteri. (B) Lotto di zona in pixel in funzione del tempo di quattro colonie di rappresentanza in questo piatto. Il &#39;tempo di comparsa&#39; di ogni colonia è quando viene rilevata la colonia. Il &#39;tempo di crescita&#39; di ogni colonia è qui definito come il tempo di crescere indietrom 20 pixel a 80 pixel (quei confini sono regolabili mediante la funzione getAppearanceGrowthByVec). Il software esclude le colonie che fuse prima di raggiungere il limite superiore. Identificazione di una colonia specifica in base alle sue caratteristiche è facile grazie al numero di identificazione e il colore assegnato ad ogni colonia. Per esempio COLONIE # 1, 56, 77 e 124 sono evidenziate in entrambi i grafici. <img alt="Figura 6" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51456/51456fig6highres.jpg" width="500" /> Figura 6. Aspetto quantificazione può rivelare bimodale distribuzione del tempo di ritardo. Confronto tra analisi ScanLag istogrammi dei tempi di presenza per i due ceppi diversi. Linea blu: ceppo selvatico in crescita esponenziale (totale: 1.320 colonie); line-alta rossa persistenza mutante arricchito con batteri in ritardo di sviluppo (totali: 1.529 colonie). (A) istogrammi aspetto normalizzate. Il piccodi comparsa di cellule in crescita esponenziale è il tempo tipico di crescere per una colonia rilevabile. Inserto: stesso istogramma del ceppo mutante dopo aver sottratto il tempo del picco della cultura esponenziale per ottenere il tempo di ritardo reale sul bidoni log-distanziati mostrano la distribuzione bimodale ritardo. (B) Funzione di sopravvivenza degli stessi dati come in (A) su una scala logaritmica. Questa rappresentazione migliora l&#39;aspetto coda tardiva del ceppo mutante. <img alt="Figura 7" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51456/51456fig7highres.jpg" width="500" /> Figura 7. Distribuzione Aspetto e distribuzione del tempo di crescita. (A) e (B) mostrano due istogrammi dimensionali del tempo aspetto e il tempo di crescita delle due condizioni diverse (il software esclude colonie che si sono fuse prima di raggiungere il limite superiore). (C) Confrontando gli istogrammidei due ceppi mostrano la differenza di tempo aspetto, considerando che i tempi di sviluppo (D) sono simili. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/51456/51456fig7highres.jpg" target="_blank">Cliccare qui per vedere una versione più grande di questa figura.</a> <img alt="Figura 8" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51456/51456fig8highres.jpg" width="500" /> Figura 8. L&#39;aspetto delle prime colonie non interferisce con la comparsa di colonie successive. (A) lag distribuzione temporale delle cellule wild-type placcati solo. (B) lag distribuzione temporale di un ceppo sensibile a freddo da sola, dopo il trasferimento alla temperatura permissiva. (C) lag distribuzione temporale dei due ceppi intrecciate fra loro alle stesse condizioni. La linea nera rappresenta la distribuzione prevista sulla base dei dati ottenuti durante la misurazione ogni ceppo separatamente. Un buongreement tra distribuzioni attesi e misurati è ottenuto purché il numero totale di colonie per piastra è inferiore a 200. <img alt="Figura 9" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51456/51456fig9highres.jpg" width="500" /> .. Figura 9 La soglia di rivelazione non influisce sulla forma della distribuzione comparsa colonia La distribuzione comparsa colonia è stata analizzata per lo stesso insieme di dati utilizzando due diverse dimensioni di soglia; (A) dimensione di soglia è di 10 pixel; (B) dimensione di soglia è di 50 pixel. Numero di celle per dell&#39;istogramma: ca. 1.500. La soglia di rilevamento risultati differenti solo in uno spostamento del tempo di rilevamento. <img alt="Figura 10" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51456/51456fig10highres.jpg" width="500" /> Figura 10. Temperatura misure di stabilità across superficie dello scanner. (A) immagine di una targa con colonie di subtillis Bacillus coltivati ​​sullo scanner senza Power Management. La superficie è più calda sul fondo e quindi le colonie crescono più velocemente. La linea progressiva accanto al piatto è una rappresentazione schematica del gradiente termico. (B) La stabilità della temperatura è stata misurata con due termocoppie poste sulla superficie dello scanner. Lo scanner si riscalda durante ciascuna scansione e nel tempo. (C) Con Power Management, la temperatura è uniforme e le colonie crescono a tassi simili. (D) Come (B) con il modulo Power Management. Stabilità di temperatura di ± 0,2 ° C. <img alt="Figura 11" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51456/51456fig11highres.jpg" width="500" /> Figura 11. Differenze nella distribuzione apparenza possono essere dovute a differences di volumi di terreno solido. La stessa coltura batterica è stata piastrata su piastre con diversi volumi di LB agar, risultante in una diversa altezza della superficie agar. Le diverse altezze portato a diversi opacità delle piastre, e quindi un tempo di rilevamento diverso. La differenza tra le piastre è stata controllata e la differenza tra diverse condizioni altezza. (A) le differenze tipiche tra le lastre di volumi uguali di 30 ± 0,5 ml di LB Agar. (B) Differenza tra differenti condizioni di altezza: la distribuzione apparizione è stata misurata per piatti con volumi di 20 ± 0,5 ml (rosso), di 30 ± 0,5 ml (verde) e di 40 ± 0,5 ml (blu). Ogni condizione è la media di 6 piatti differenti. Fintanto che il volume delle piastre è entro ± gamma 5 ml, l&#39;opacità è simile e porta a tempo aspetto simile distribuzione.

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ScanLag: High-throughput Quantification of Colony Growth and Lag Time

ScanLag is a high-throughput method for measuring the delay in growth, namely lag time, as well as the growth rate of colonies for thousands of cells in parallel. Screening using ScanLag enables the discrimination between long lag-time and slow growth at the level of a single variant.

ScanLag: High-throughput Quantificazione del Colony crescita e ritardo

Growth dynamics are fundamental characteristics of microorganisms. Quantifying growth precisely is an important goal in microbiology. Growth dynamics are ...

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Research

JoVE Journal

Immunology and Infection

16.0K Views.  The Hebrew University of Jerusalem. ScanLag is a high-throughput method for measuring the delay in growth, namely lag time, as well as the growth rate of colonies for thousands of cells in parallel. Screening using ScanLag enables the discrimination between long lag-time and slow growth at the level of a single variant.

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High-throughput Detection Method for Influenza Virus

Influenza virus is a respiratory pathogen that causes a high degree of morbidity and mortality every year in multiple parts of the world. Therefore, precise diagnosis of the infecting strain and rapid high-throughput screening of vast numbers of clinical samples is paramount to control the spread of pandemic infections. Current clinical diagnoses of influenza infections are based on serologic testing, polymerase chain reaction, direct specimen immunofluorescence and cell culture 1,2.
Here, we report the development of a novel diagnostic technique used to detect live influenza viruses. We used the mouse-adapted human A/PR/8/34 (PR8, H1N1) virus 3 to test the efficacy of this technique using MDCK cells 4. MDCK cells (104 or 5 x 103 per well) were cultured in 96- or 384-well plates, infected with PR8 and viral proteins were detected using anti-M2 followed by an IR dye-conjugated secondary antibody. M2 5 and hemagglutinin 1 are two major marker proteins used in many different diagnostic assays. Employing IR-dye-conjugated secondary antibodies minimized the autofluorescence associated with other fluorescent dyes. The use of anti-M2 antibody allowed us to use the antigen-specific fluorescence intensity as a direct metric of viral quantity. To enumerate the fluorescence intensity, we used the LI-COR Odyssey-based IR scanner. This system uses two channel laser-based IR detections to identify fluorophores and differentiate them from background noise. The first channel excites at 680 nm and emits at 700 nm to help quantify the background. The second channel detects fluorophores that excite at 780 nm and emit at 800 nm. Scanning of PR8-infected MDCK cells in the IR scanner indicated a viral titer-dependent bright fluorescence. A positive correlation of fluorescence intensity to virus titer starting from 102-105 PFU could be consistently observed. Minimal but detectable positivity consistently seen with 102-103 PFU PR8 viral titers demonstrated the high sensitivity of the near-IR dyes. The signal-to-noise ratio was determined by comparing the mock-infected or isotype antibody-treated MDCK cells.
Using the fluorescence intensities from 96- or 384-well plate formats, we constructed standard titration curves. In these calculations, the first variable is the viral titer while the second variable is the fluorescence intensity. Therefore, we used the exponential distribution to generate a curve-fit to determine the polynomial relationship between the viral titers and fluorescence intensities. Collectively, we conclude that IR dye-based protein detection system can help diagnose infecting viral strains and precisely enumerate the titer of the infecting pathogens.

This method describes the use of Infrared dye based imaging system for detection of H1N1 in bronchioalveolar lavage (BAL) fluid of infected mice at a high sensitivity. This methodology can be performed in a 96- or 384-well plate, requires &lt;10 &mu;l volume of test material and has the potential for concurrent screening of multiple pathogens.

High-throughput Metodo di rilevazione per il virus dell&#39;influenza

Influenza virus is a respiratory pathogen that causes a high degree of morbidity and mortality every year in multiple parts of the world. Therefore, ...

Ricerca

Immunologia e infezioni

Quantitative High-throughput Single-cell Cytotoxicity Assay For T Cells

Cancer immunotherapy can harness the specificity of immune response to target and eliminate tumors. Adoptive cell therapy (ACT) based on the adoptive transfer of T cells genetically modified to express a chimeric antigen receptor (CAR) has shown considerable promise in clinical trials1-4. There are several advantages to using CAR+ T cells for the treatment of cancers including the ability to target non-MHC restricted antigens and to functionalize the T cells for optimal survival, homing and persistence within the host; and finally to induce apoptosis of CAR+ T cells in the event of host toxicity5.
Delineating the optimal functions of CAR+ T cells associated with clinical benefit is essential for designing the next generation of clinical trials. Recent advances in live animal imaging like multiphoton microscopy have revolutionized the study of immune cell function in vivo6,7. While these studies have advanced our understanding of T-cell functions in vivo, T-cell based ACT in clinical trials requires the need to link molecular and functional features of T-cell preparations pre-infusion with clinical efficacy post-infusion, by utilizing in vitro assays monitoring T-cell functions like, cytotoxicity and cytokine secretion. Standard flow-cytometry based assays have been developed that determine the overall functioning of populations of T cells at the single-cell level but these are not suitable for monitoring conjugate formation and lifetimes or the ability of the same cell to kill multiple targets8.
Microfabricated arrays designed in biocompatible polymers like polydimethylsiloxane (PDMS) are a particularly attractive method to spatially confine effectors and targets in small volumes9. In combination with automated time-lapse fluorescence microscopy, thousands of effector-target interactions can be monitored simultaneously by imaging individual wells of a nanowell array. We present here a high-throughput methodology for monitoring T-cell mediated cytotoxicity at the single-cell level that can be broadly applied to studying the cytolytic functionality of T cells.

We describe a single-cell high-throughput assay to measure cytotoxicity of T cells when incubated with tumor target cells. This method employs a dense, elastomeric array of sub-nanoliter wells (~100,000 wells/array) to spatially confine the T cells and target cells at defined ratios and is coupled to fluorescence microscopy to monitor effector-target conjugation and subsequent apoptosis.

Quantitativa High-throughput cella singola test di citotossicità per le cellule T

Cancer immunotherapy can harness the specificity of  immune response to target and eliminate tumors. Adoptive cell therapy (ACT)  based on the adoptive ...

A Microscopic Phenotypic Assay for the Quantification of Intracellular Mycobacteria Adapted for High-throughput/High-content Screening

Despite the availability of therapy and vaccine, tuberculosis (TB) remains one of the most deadly and widespread bacterial infections in the world. Since several decades, the sudden burst of multi- and extensively-drug resistant strains is a serious threat for the control of tuberculosis. Therefore, it is essential to identify new targets and pathways critical for the causative agent of the tuberculosis, Mycobacterium tuberculosis (Mtb) and to search for novel chemicals that could become TB drugs. One approach is to set&#160;up methods suitable for the genetic and chemical screens of large scale libraries enabling the search of a needle in a haystack. To this end, we developed a phenotypic assay relying on the detection of fluorescently labeled Mtb within fluorescently labeled host&#160;cells using automated confocal microscopy. This in vitro assay allows an image based quantification of the colonization process of Mtb&#160;into the host and was optimized for the 384-well microplate format, which is proper for screens of siRNA-, chemical compound- or Mtb mutant-libraries. The images are then processed for multiparametric analysis, which provides read&#160;out inferring on the pathogenesis of Mtb&#160;within host cells.

Here, we describe a phenotypic assay applicable to the High-throughput/High-content screens of small-interfering synthetic RNA (siRNA), chemical compound, and Mycobacterium tuberculosis mutant libraries. This method relies on the detection of fluorescently labeled Mycobacterium tuberculosis within fluorescently labeled host&#160;cell using automated confocal microscopy.

Un test fenotipico microscopico per la quantificazione dei micobatteri intracellulari adattati per lo screening ad alta produttività / alto contenuto

Despite the availability of therapy and vaccine, tuberculosis (TB) remains one of the most deadly and widespread bacterial infections in the world. Since ...

High-throughput Screening for Broad-spectrum Chemical Inhibitors of RNA Viruses

RNA viruses are responsible for major human diseases such as flu, bronchitis, dengue, Hepatitis C or measles. They also represent an emerging threat because of increased worldwide exchanges and human populations penetrating more and more natural ecosystems. A good example of such an emerging situation is chikungunya virus epidemics of 2005-2006 in the Indian Ocean. Recent progresses in our understanding of cellular pathways controlling viral replication suggest that compounds targeting host cell functions, rather than the virus itself, could inhibit a large panel of RNA viruses. Some broad-spectrum antiviral compounds have been identified with host target-oriented assays. However, measuring the inhibition of viral replication in cell cultures using reduction of cytopathic effects as a readout still represents a paramount screening strategy. Such functional screens have been greatly improved by the development of recombinant viruses expressing reporter enzymes capable of bioluminescence such as luciferase. In the present report, we detail a high-throughput screening pipeline, which combines recombinant measles and chikungunya viruses with cellular viability assays, to identify compounds with a broad-spectrum antiviral profile.

In vitro assays to measure virus replication have been greatly improved by the development of recombinant RNA viruses expressing luciferase or other enzymes capable of bioluminescence. Here we detail a high-throughput screening pipeline that combines such recombinant strains of measles and chikungunya viruses to isolate broad-spectrum antivirals from chemical libraries.

High-throughput screening per largo spettro chimico inibitori di RNA virus

RNA viruses are responsible for major human diseases such as flu, bronchitis, dengue, Hepatitis C or measles. They also represent an emerging threat ...

High-throughput Quantitative Real-time RT-PCR Assay for Determining Expression Profiles of Types I and III Interferon Subtypes

Described in this report is a qRT-PCR assay for the analysis of seventeen human IFN subtypes in a 384-well plate format that incorporates highly specific locked nucleic acid (LNA) and molecular beacon (MB) probes, transcript standards, automated multichannel pipetting, and plate drying. Determining expression among the type I interferons (IFN), especially the twelve IFN-&#945; subtypes, is limited by their shared sequence identity; likewise, the sequences of the type III IFN, especially IFN-&#955;2 and -&#955;3, are highly similar. This assay provides a reliable, reproducible, and relatively inexpensive means to analyze the expression of the seventeen interferon subtype transcripts.

This protocol describes a high-throughput qRT-PCR assay for the analysis of type I and III IFN expression signatures. The assay discriminates single base pair differences between the highly similar transcripts of these genes. Through batch assembly and robotic pipetting, the assays are consistent and reproducible.

High-throughput Quantitative Real-time RT-PCR test per la determinazione di espressione Profili di tipo I e III interferone sottotipi

Described in this report is a qRT-PCR assay for the analysis of seventeen human IFN subtypes in a 384-well plate format that incorporates highly specific ...

High-throughput Gene Tagging in Trypanosoma brucei

Improvements in mass spectrometry, sequencing and bioinformatics have generated large datasets of potentially interesting genes. Tagging these proteins can give insights into their function by determining their localization within the cell and enabling interaction partner identification. We recently published a fast and scalable method to generate Trypanosoma brucei cell lines that express a tagged protein from the endogenous locus. The method was based on a plasmid we generated that, when coupled with long primer PCR, can be used to modify a gene to encode a protein tagged at either terminus. This allows the tagging of dozens of trypanosome proteins in parallel, facilitating the large-scale validation of candidate genes of interest. This system can be used to tag proteins for localization (using a fluorescent protein, epitope tag or electron microscopy tag) or biochemistry (using tags for purification, such as the TAP (tandem affinity purification) tag). Here, we describe a protocol to perform the long primer PCR and the electroporation in 96-well plates, with the recovery and selection of transgenic trypanosomes occurring in 24-well plates. With this workflow, hundreds of proteins can be tagged in parallel; this is an order of magnitude improvement to our previous protocol and genome scale tagging is now possible.

High-throughput Gene Tagging in Trypanosoma brucei

Addition of a tag to a protein is a powerful way of gaining insight into its function. Here, we describe a protocol to endogenously tag hundreds of Trypanosoma brucei proteins in parallel such that genome scale tagging is achievable.

High-throughput di Gene Tagging in<em&gt; Trypanosoma brucei</em

Improvements in mass spectrometry, sequencing and bioinformatics have generated large datasets of potentially interesting genes. Tagging these proteins ...

High Throughput, Real-time, Dual-readout Testing of Intracellular Antimicrobial Activity and Eukaryotic Cell Cytotoxicity

Traditional measures of intracellular antimicrobial activity and eukaryotic cell cytotoxicity rely on endpoint assays. Such endpoint assays require several additional experimental steps prior to readout, such as cell lysis, colony forming unit determination, or reagent addition. When performing thousands of assays, for example, during high-throughput screening, the downstream effort required for these types of assays is considerable. Therefore, to facilitate high-throughput antimicrobial discovery, we developed a real-time assay to simultaneously identify inhibitors of intracellular bacterial growth and assess eukaryotic cell cytotoxicity. Specifically, real-time intracellular bacterial growth detection was enabled by marking bacterial screening strains with either a bacterial lux operon (1st generation assay) or fluorescent protein reporters (2nd generation, orthogonal assay). A non-toxic, cell membrane-impermeant, nucleic acid-binding dye was also added during initial infection of macrophages. These dyes are excluded from viable cells. However, non-viable host cells lose membrane integrity permitting entry and fluorescent labeling of nuclear DNA (deoxyribonucleic acid). Notably, DNA binding is associated with a large increase in fluorescent quantum yield that provides a solution-based readout of host cell death. We have used this combined assay to perform a high-throughput screen in microplate format, and to assess intracellular growth and cytotoxicity by microscopy. Notably, antimicrobials may demonstrate synergy in which the combined effect of two or more antimicrobials when applied together is greater than when applied separately. Testing for in vitro synergy against intracellular pathogens is normally a prodigious task as combinatorial permutations of antibiotics at different concentrations must be assessed. However, we found that our real-time assay combined with automated, digital dispensing technology permitted facile synergy testing. Using these approaches, we were able to systematically survey action of a large number of antimicrobials alone and in combination against the intracellular pathogen, Legionella pneumophila.

A high throughput, real-time assay was developed to simultaneously identify (1) eukaryotic cell-penetrant antimicrobials targeting an intracellular bacterial pathogen, and (2) assess eukaryotic cell cytotoxicity. A variation on the same technology was thereafter combined with digital dispensing technology to enable facile, high-resolution, dose-response, and two- and three-dimensional synergy studies.

High Throughput, in tempo reale, Dual-lettura Prove di intracellulare antimicrobica attività e eucariotica citotossicità cellulare

Traditional measures of intracellular antimicrobial activity and eukaryotic cell cytotoxicity rely on endpoint assays. Such endpoint assays require ...

High-throughput Measurement of Plasma Membrane Resealing Efficiency in Mammalian Cells

In their physiological environment, mammalian cells are often subjected to mechanical and biochemical stresses that result in plasma membrane damage. In response to these damages, complex molecular machineries rapidly reseal the plasma membrane to restore its barrier function and maintain cell survival. Despite 60 years of research in this field, we still lack a thorough understanding of the cell resealing machinery. With the goal of identifying cellular components that control plasma membrane resealing or drugs that can improve resealing, we have developed a fluorescence-based high-throughput assay that measures the plasma membrane resealing efficiency in mammalian cells cultured in microplates. As a model system for plasma membrane damage, cells are exposed to the bacterial pore-forming toxin listeriolysin O (LLO), which forms large 30-50 nm diameter proteinaceous pores in cholesterol-containing membranes. The use of a temperature-controlled multi-mode microplate reader allows for rapid and sensitive spectrofluorometric measurements in combination with brightfield and fluorescence microscopy imaging of living cells. Kinetic analysis of the fluorescence intensity emitted by a membrane impermeant nucleic acid-binding fluorochrome reflects the extent of membrane wounding and resealing at the cell population level, allowing for the calculation of the cell resealing efficiency. Fluorescence microscopy imaging allows for the enumeration of cells, which constitutively express a fluorescent chimera of the nuclear protein histone 2B, in each well of the microplate to account for potential variations in their number and allows for eventual identification of distinct cell populations. This high-throughput assay is a powerful tool expected to expand our understanding of membrane repair mechanisms via screening for host genes or exogenously added compounds that control plasma membrane resealing.

Here we describe a high-throughput fluorescence-based assay that measures the plasma membrane resealing efficiency through fluorometric and imaging analyses in living cells. This assay can be used for screening drugs or target genes that regulate plasma membrane resealing in mammalian cells.

Misurazione di High-throughput di membrana plasmatica risigillazione efficienza in cellule di mammifero

In their physiological environment, mammalian cells are often subjected to mechanical and biochemical stresses that result in plasma membrane damage. In ...

A High-throughput Shigella-specific Bactericidal Assay

Serum bactericidal assays (SBAs) measure the functional activity of antibodies and have been used for many decades. SBAs directly measure antibody killing activity by assessing the ability of antibodies in serum to bind to bacteria and activate complement. This complement activation results in the lysis and killing of the target bacteria. These assays are valuable because they go beyond quantifying antibody production to elucidate the biological functions that these antibodies have, allowing researchers to study the role that antibodies may play in preventing infection. SBAs have been used to study immune responses for many human pathogens, but there is no widely accepted methodology for Shigella at present. Historically, SBAs have been very labor-intensive, requiring many time-consuming steps to accurately quantify surviving bacteria. This protocol describes a simple, robust, and high-throughput assay that measures functional antibodies specific for Shigella in serum in vitro. The method described here offers many advantages over traditional SBAs, including the use of frozen bacterial stocks, 96 well assay plates, a micro-culture system, and automated colony-counting. All of these modifications make this assay less labor-intensive and more high-throughput. This protocol is simpler and faster to perform than traditional SBAs while still using simple technologies and readily available reagents. The protocol has been successfully applied in multiple independent laboratories and the assay is robust and reproducible. The assay can be used to assess immune responses in pre-clinical as well as clinical studies. Quantifying shigellacidal antibody titers both before and after antigen exposure (either by immunization or infection) allows for a broader understanding of how functional antibody responses are generated and their contribution to protective immunity. The development of this standardized, well-characterized assay may greatly facilitate Shigella vaccine design.

A High-throughput Shigella-specific Bactericidal Assay

Here we present a protocol to measure Shigellacidal activity of antibodies in serum. Serum is mixed with bacteria and exogenous complement, incubated, and the reaction mixture is plated on agar plates. Viable bacteria form colonies which are counted, using an automated colony enumerator, and used to determine the bactericidal titer.

Un High-throughput Shigella-specifica analisi battericida

Serum bactericidal assays (SBAs) measure the functional activity of antibodies and have been used for many decades. SBAs directly measure antibody killing ...

High Throughput Co-culture Assays for the Investigation of Microbial Interactions

The study of interactions between microorganisms has led to numerous discoveries, from novel antimicrobials to insights in microbial ecology. Many approaches used for the study of microbial interactions require specialized equipment and are expensive and time intensive. This paper presents a protocol for co-culture interaction assays that are inexpensive, scalable to large sample numbers, and easily adaptable to numerous experimental designs. Microorganisms are cultured together, with each well representing one pairwise combination of microorganisms. A test organism is cultured on one side of each well and first incubated in monoculture. Subsequently, target organisms are simultaneously inoculated onto the opposite side of each well using a 3D-printed inoculation stamp. After co-culture, the completed assays are scored for visual phenotypes, such as growth or inhibition. These assays can be used to confirm phenotypes or identify patterns among isolates of interest. Using this simple and effective method, users can analyze combinations of microorganisms rapidly and efficiently. This co-culture approach is applicable to antibiotic discovery as well as culture-based microbiome research and has already been successfully applied to both applications.

The co-culture interaction assays presented in this protocol are inexpensive, high throughput, and simple. These assays can be used to observe microbial interactions in co-culture, identify interaction patterns, and characterize the inhibitory potential of a microbial strain of interest against human and environmental pathogens.