* これらの著者は同等に貢献しました
クライオ電子顕微鏡(クライオ電子顕微鏡)のマルチグリッドスクリーニングは、多くの場合、何時間もの注意を必要とする退屈なプロセスです。このプロトコルでは、このプロセスを自動化するために、標準の Leginon コレクションと Smart Leginon Autoscreen を設定する方法を示します。このプロトコルは、大部分のクライオ電子顕微鏡穴埋めグリッドに適用できます。
過去10年間のクライオ電子顕微鏡(クライオ電子顕微鏡)技術の進歩により、構造生物学者は高分子タンパク質複合体を原子に近い分解能で日常的に分離できるようになりました。クライオ電子顕微鏡パイプライン全体の一般的なワークフローでは、高分解能データ収集に移る前に、サンプル調製、クライオ電子顕微鏡グリッド調製、サンプル/グリッドスクリーニングを繰り返します。サンプル/グリッド調製とスクリーニングの繰り返しは、すべての反復実験で、サンプル濃度、バッファー条件、グリッド材料、グリッドホールのサイズ、氷の厚さ、氷中のタンパク質粒子の挙動などの変数を最適化する必要があるため、研究者にとって通常、大きなボトルネックとなります。さらに、これらの変数が十分に決定されると、同じ条件下で準備されたグリッドは、データ収集の準備ができているかどうかで大きく異なるため、高解像度のデータ収集に最適なグリッドを選択する前に、追加のスクリーニングセッションが推奨されます。このサンプル/グリッドの調製およびスクリーニングプロセスでは、多くの場合、数十グリッドと数日分のオペレーターが顕微鏡で作業する時間が消費されます。さらに、スクリーニングプロセスは、オペレーター/顕微鏡の可用性と顕微鏡へのアクセス性に限定されます。ここでは、LeginonとSmart Leginon Autoscreenを使用してクライオ電子顕微鏡グリッドスクリーニングの大部分を自動化する方法を紹介します。Autoscreenは、機械学習、コンピュータービジョンアルゴリズム、顕微鏡処理アルゴリズムを組み合わせて、オペレーターが常に手動で入力する必要をなくします。Autoscreenは、自動検体交換カセットシステムを使用して、マルチスケールイメージングでグリッドを自律的にロードしてイメージングできるため、カセット全体の無人グリッドスクリーニングが可能になります。その結果、12グリッドをスクリーニングするオペレーター時間は、グリッド間の大きな変動性を考慮できないために妨げられていた以前の方法を使用した~6時間と比較して、自動スクリーニングを使用すると~10分に短縮できます。このプロトコルでは、まずLeginonの基本的なセットアップと機能を紹介し、次にテンプレートセッションの作成から12グリッドの自動スクリーニングセッションの終了まで、自動スクリーニング機能を段階的にデモンストレーションします。
単粒子クライオ電子顕微鏡(クライオEM)は、精製された高分子複合体の原子分解能に近い構造決定を可能にします。単一粒子クライオ電子顕微鏡実験では、サンプルとグリッド条件が異なる、はるかに大きなグリッドセットから選択された1つまたは2つのグリッドのみが必要です。これらのグリッドを調べるための顕微鏡スクリーニングでは、各グリッドを数倍でイメージングし、氷の厚さ、完全なデータ収集のための十分な面積、タンパク質の純度、タンパク質濃度、タンパク質の安定性、および最小優先配向の問題など、高解像度データ収集の最も重要な要件を満たすグリッドを決定します1.これらの重要な要件に合わせて最適化するには、多くの場合、顕微鏡でのスクリーニングと、タンパク質産生、バッファーの選択、界面活性剤の候補、グリッドタイプ2、3、4 などの調製条件との間のフィードバックが必要です(図1)。従来のグリッドスクリーニングは、Leginon5、SerialEM6、EPU7などのソフトウェアを使用して手動または半手動で行われます。従来のスクリーニングでは、顕微鏡オペレーターが顕微鏡で何時間もかけて複数のグリッドをスクリーニングする必要があり、サンプル/グリッドの最適化ではなく、オペレーターを暗記操作に費やすため、高解像度の単粒子ワークフローに大きなボトルネックが生じていました。
以前、Smart Leginon Autoscreenと基礎となる機械学習ソフトウェアであるPtolemyを紹介し、その基礎となる方法とアルゴリズムを例とともに説明しました8,9。SmartScope11、Smart EPU12、CryoRL13,14など、他のいくつかのソフトウェアパッケージは、完全に自動化されたマルチグリッドスクリーニング10が可能であるか、またはそれに向けて機能しています。スクリーニングのボトルネックに対処するために、Smart Leginonでは、まずテンプレート顕微鏡セッションでスクリーニングパラメータを設定し、次にそのテンプレートセッションのパラメータをテンプレートとして使用して、顕微鏡オートローダーでグリッドのフルカセットをスクリーニングすることができます。カセットスクリーニング中の手作業がすべて排除されるため、最適化のフィードバックループが大幅に効率的に進行します。
このプロトコルでは、読者が完全に自動化されたマルチグリッドクライオ電子顕微鏡スクリーニングを独立して実行できるように、完全なSmart Leginon Autoscreenワークフローが説明されています。Leginonを初めて使用する人のために、プロトコルの最初のセクションでは、従来のLeginonの使用法について説明します。この知識は、複数のオートローダー顕微鏡での数年間の経験から構成されており、プロトコルの次のSmart Leginonセクションで構築されています。その他のチュートリアルビデオは、https://memc.nysbc.org にあります。
図2に示すこのプロトコルに従うには、Leginon 3.6+を顕微鏡コンピュータと追加のLinuxワークステーションにインストールし、PtolemyをLinuxワークステーションにインストールする必要があります。このプロトコルは、サーモフィッシャーサイエンティフィック(TFS)のGlaciosおよびKrios顕微鏡を使用して数年にわたって開発されました。このプロトコルは、読者がすでにLeginon、Appion15、関連データベース、顕微鏡キャリブレーションを設定し、顕微鏡上で直接アライメントを行い、2つのLeginonアプリケーション(1つは標準的な単一粒子収集用、もう1つはPtolemyによる単一粒子収集用)をセットアップしていることを前提としています。Leginonの設定に関する情報は、https://emg.nysbc.org/redmine/projects/leginon/wiki/Leginon_Manual を参照してください。Leginon内でプトレマイオスを設定するための情報は、https://emg.nysbc.org/redmine/projects/leginon/wiki/Multi-grid_autoscreening で入手できます。http://leginon.org から Leginon を、https://github.com/SMLC-NYSBC/ptolemy から Ptolemy をダウンロードしてください。Leginon は Apache License, Version 2.0 でライセンスされており、Ptolemy は CC BY-NC 4.0 でライセンスされています。
1. Leginonの使用法
2. Smart Leginon Autoscreenの使用法
プロトコルに従って、クライオ電子顕微鏡スクリーニングセッションは、穴の開いたグリッドと条件の大部分(80%-90%)に対して自動的かつ正常に実行できます。Smart Leginon Autoscreenセッションの成功の期待される結果を実証するために、以前にいくつかの例と実験が提示されています8,9。成功したオートスクリーンセッションは、セットアップの~10分から始まり、通常、約6時間(グリッドあたり30分)後に自動的にスクリーニングされる12グリッドのフルカセットで、異なるサイズの3〜5個の正方形と正方形あたり3〜5個の穴が高倍率で画像化され、ユーザーは各グリッド上のサンプルの特性をすばやく決定し、サンプル/グリッド条件を迅速に反復できます(図3).時折、セッションが失敗することがありますが、その原因は、壊れた正方形をターゲットにした自動スクリーニング、グリッド全体または正方形全体の大きな氷の厚さの勾配を適切に解釈しない、またはカーボングリッド上の穴を適切に識別できないことです。さらに、メモリリークが発生すると、メモリ使用量が多すぎるためにLeginonがクラッシュする可能性がありますが、これはRAMを解放するか、コンピュータを再起動するか、コンピュータにRAMを追加することで改善できます。
図1:Smart Leginon AutoscreenのワークフローSmart Leginon Autoscreenワークフローの概要。まず、スクリーニングするグリッドのバッチ内の代表的なグリッドのパラメータを選択することにより、テンプレートセッションが作成されます。Leginonのセットアップとテンプレートセッションの作成には45分もかかりません。第 2 に、自動スクリーンは、テンプレート・セッション・パラメーターを使用してカセット内のすべてのグリッドをスクリーニングするように設定されています。自動スクリーンの設定には10分もかかりません。最後に、自動スクリーンはスクリーニングセッションを終了します。この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。
図2: 自動スクリーニング前の従来の単粒子クライオ電子顕微鏡パイプライン。自動スクリーニング前の従来の単粒子クライオ電子顕微鏡パイプラインの最も一般的なステップと、改善可能な成分。各ステップは、そのステップが他のステップと比較してどの程度のボトルネックであるかを概算するために色分けされています。青い円形の矢印は、ほとんどのステップ間のいくつかのフィードバック ループを表します。いくつかのステップでのスループットは、サンプル、資金、および研究者の所在地に大きく依存します。 この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。
図3:Smart Leginon Autoscreenの代表的な結果。BioQuantumエネルギーフィルターとK3カメラを備えたTFS KriosクライオTEMで収集されたSmart Leginon Autoscreenプロトコルに従った代表的なマルチスケール画像。(A)クライオ電子顕微鏡グリッドの概要を示す合成「アトラス」画像。(B-F)グリッドアトラス内の指定された位置からのマルチスケール画像。1列目の低倍率画像、2列目の中倍率画像、3列目の高倍率画像をそれぞれ自動的に選択し、薄い氷の正方形から厚い氷の正方形まで試料に関する情報を得た。レギノンが推定した氷の厚さは底面に示されています。スケールバーは、(A)が500μm、1列目が10μm、2列目が5μm、3列目(B-F)が100nmです。この図は、Cheng et al.8の許可を得て変更されています。この図の拡大版をご覧になるには、ここをクリックしてください。
gr: グリッド | sq: 正方形 | hln: 穴 | ファン:オートフォーカス | fcn:セントラルフォーカス | enn: 露出 | |
拡大 | 210 | 2600 | 6700 | 120000 | 120000 | 120000 |
デフォーカス | -0.0002 | -0.00015 | -0.00015 | -2×10-06 | -7×10-07 | △2.5×10-06 |
スポットサイズ | 5 | 5 | 4 | 2 | 2 | 2 |
強度 | 1.1 | 0.83 | 0.65 | 0.44 | 0.44 | 0.45 |
次元 | 1024×1024 | 1024×1024 | 1024×1024 | 1024×1024 | 1024×1024 | 4096×4096 |
相殺 | 0, 0 | 0, 0 | 0, 0 | 0, 0 | 512, 512 | 0, 0 |
ビニング | 4×4 | 4×4 | 4×4 | 4×4 | 2×2 | 1×1 |
露光時間(ms) | 200 | 500 | 500 | 500 | 500 | 1000 |
曝露前 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
線量 (e/Å2) | -- | -- | -- | 36.5 | 36.5 | 64.7 |
生のフレームを保存 | いいえ | いいえ | いいえ | いいえ | いいえ | はい |
表1:Simons Electron Microscopy Center(SEMC)で、Falcon 3ECカメラを搭載したGlaciosクライオTEMを使用したクライオ電子顕微鏡グリッドスクリーニングのプリセットパラメータ。 SEMCのFalcon 3ECカメラを搭載したGlaciosクライオTEMで一般的に使用される各プリセットのパラメータを示します。顕微鏡が異なれば、利用できる倍率も異なり、実験によって、焦点ぼけや露光時間などのパラメータも異なります。
gr: グリッド | sq: 正方形 | hln: 穴 | ファン:オートフォーカス | fcn:セントラルフォーカス | enn: 露出 | |
拡大 | 64 | 1700 | 2850 | 75000 | 75000 | 75000 |
デフォーカス | 0 | -5×10-05 | -5×10-05 | -1×10-06 | -7×10-07 | -2×10-06 |
スポットサイズ | 6 | 9 | 9 | 6 | 6 | 7 |
強度 | 0.001 | 1.65×10-05 | 1.5×10-05 | 4.3×10-07 | 4.3×10-07 | 5.5×10-07 |
エネルギーフィルター幅 | -- | -- | -- | 20 | 20 | 20 |
次元 | 1024×1024 | 1024×1024 | 1024×1024 | 1024×1024 | 2048×2048 | 4096×4096 |
相殺 | 0, 0 | 0, 0 | 0, 0 | 0, 0 | 0, 0 | 0, 0 |
ビニング | 4×4 | 4×4 | 4×4 | 4×4 | 2×2 | 1×1 |
露光時間(ms) | 500 | 2000 | 1000 | 500 | 300 | 8700 |
曝露前 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
線量 (e/Å2) | -- | -- | -- | -- | -- | 47.4 |
生のフレームを保存 | いいえ | いいえ | いいえ | いいえ | いいえ | はい |
表2:Selectris XおよびFalcon 4iカメラを搭載したKriosクライオTEMを使用したSEMCでのクライオ電子顕微鏡グリッドスクリーニングのプリセットパラメータ。 SEMCのSelectris XエネルギーフィルターとFalcon 4iカメラを搭載したKriosで一般的に使用される各プリセットのパラメーターを示します。顕微鏡が異なれば、利用できる倍率も異なり、実験によって、焦点ぼけや露光時間などのパラメータも異なります。
gr: グリッド | sq: 正方形 | hln: 穴 | ファン:オートフォーカス | fcn:セントラルフォーカス | enn: 露出 | |
拡大 | 1550 | 940 | 2250 | 81000 | 81000 | 81000 |
デフォーカス | 0 | -5×10-05 | -5×10-05 | -1×10-06 | -7×10-07 | -2×10-06 |
スポットサイズ | 4 | 8 | 7 | 6 | 6 | 6 |
強度 | 0.0015 | 0.00017 | 7.3×10-05 | 1.3×10-06 | 1.3×10-06 | 9.2×10-07 |
エネルギーフィルター幅 | -- | -- | 50 | 20 | 20 | 20 |
次元 | 1024×1024 | 1440×1024 | 1440×1024 | 1440×1024 | 1008×1008 | 5760×4092 |
相殺 | 0, 0 | 0, 0 | 0, 0 | 0, 0 | 936, 519 | 0, 0 |
ビニング | 4×4 | 8×8 | 8×8 | 8×8 | 4×4 | 2×2 |
露光時間(ms) | 250 | 600 | 600 | 500 | 500 | 2100 |
曝露前 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
線量 (e/Å2) | -- | -- | -- | -- | -- | 51 |
生のフレームを保存 | いいえ | いいえ | いいえ | いいえ | いいえ | はい |
表3:BioQuantumおよびK3カメラを搭載したKriosクライオTEMを使用したSEMCでのクライオ電子顕微鏡グリッドスクリーニングのプリセットパラメータ。 SEMCのBioQuantumエネルギーフィルターとK3カメラを備えたKriosで一般的に使用される各プリセットのパラメーターが示されています。顕微鏡が異なれば、利用できる倍率も異なり、実験によって、焦点ぼけや露光時間などのパラメータも異なります。
補足図1:Smart Leginonのスクエアターゲティング設定とスクエア設定 (A)スクエア ターゲティング設定。(B)正方形の設定。 このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。
補足図2:Smart Leginonの穴ターゲット設定と穴設定。 (A)穴のターゲット設定。(B)穴の設定。 このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。
補足図3:Smart Leginonの露出ターゲティング設定と露出設定 (A)露出のターゲット設定。(B)露出設定。 このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。
補足図4:Smart Leginonのフォーカス設定とフォーカスシーケンス設定 (A)フォーカス設定。(B)フォーカスシーケンス設定(デフォーカス1)。(C)フォーカスシーケンス設定(デフォーカス2)。 このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。
補足図5:Smart LeginonのZ_Focus設定とZ_Focusシーケンス設定 (A)Z_Focus設定。(B)Z_Focusシーケンス設定(Stage_Tilt_Rough)。(C)Z_Focusシーケンス設定(Stage_Tilt_Fine)。 このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。
補足図6:Smart Leginon Square_Targetingパラメータを設定した後のアトラスの例。 青い円はブロブ、緑のプラス記号は取得場所、茶色の「x」は現在のステージ位置です。 このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。
補足図7:Smart Leginon Hole_Targetingパラメータを設定した後のアトラスの例。 紫色のプラス記号は格子の位置、ボックス付きの緑色のプラス記号は取得位置、青色のプラス記号はフォーカス位置です。 このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。
補足図8:Smart Leginon Exposure_Targetingパラメータを設定した後のアトラスの例。 青色の円はブロブ、緑色のプラス記号は取得位置、青色のプラス記号はフォーカス位置です。 このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。
補足図9:Smart Leginon Autoscreen端末のセットアップこのファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。
補足図10:Smart Leginon AutoscreenのGUI設定このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。
このプロトコルでは、Smart Leginon Autoscreenのパイプラインと、収集ソフトウェアを初めて使用する人のための基本的なLeginonの使用法について説明します。単粒子クライオ電子顕微鏡は、2024年末までに最も生産性の高い3次元(3D)タンパク質構造分解技術になる態勢を整えています17。単粒子クライオ電子顕微鏡パイプラインは、データ品質とスループットを向上させるために常に最適化されているいくつかのステップで構成されています。 図 2 は、最も一般的なステップ(サンプル調製、グリッド調製、スクリーニング時間と労力、高分解能収集時間、ライブ処理、完全な後処理)と、改善可能なパイプラインのその他のコンポーネント(スクリーニング顕微鏡へのアクセス、ステージの速度と精度、カメラの速度、高解像度顕微鏡へのアクセス)を示しています。ほとんどのステップの結果は、前のステップへのフィードバックループになり( 図2の青い矢印)、パイプライン全体が高度に相互依存します。 図 2 の各ステップは、他のステップと比較してボトルネックの程度を概算するために色分けされています。Smart Leginon Autoscreenは、12グリッドのスクリーニングにかかるオペレーターの時間と労力を6時間から10分未満に大幅に削減し、ボトルネックを解消し、サンプル/グリッド調製へのフィードバックをより迅速に行うことができます(図3)。
プロトコルには、 図1に示すいくつかの重要なステップがあります。テンプレート・セッションの作成に使用されるグリッドは、スクリーニングされる残りのグリッドを代表するものであることが重要です。重要なのは、Leginonはテンプレートセッションを作成するためのセットアッププロセス全体のすべての設定を記憶しているため( 図1の青いステップ)、繰り返しのテンプレートセッションを毎回より迅速にセットアップできることです。テンプレートセッションを作成する際の最も重要なステップは、すべての倍率でターゲット設定を行い、パラメーターとしきい値がスクリーニング対象のグリッド間で予想される変動を反映するようにすることです。さまざまな「テスト」ボタンにより、このセットアッププロセスを効率化できます。オートスクリーンセッション中は、Appionの最初の数グリッドを監視して、問題を迅速に検出し、Leginon 内でできるだけ早く修正することが重要です。
SEMCの典型的なワークフローは、オートスクリーニングデータをCryoSPARC Live18 に供給し、この追加情報を使用して、サンプル/グリッド調製へのフィードバックループを通知することです。研究者とオペレーターが集中的にクライオ電子顕微鏡を最適化する日には、サンプルとグリッドの状態に関する情報がサンプルとグリッドの調製にフィードバックされますが、Autoscreenはグリッドをスクリーニングしています。これにより、週に数十のグリッドを凍結してスクリーニングすることができます8。
Smart Leginon Autoscreenは、SEMCで観察される穴の開いたグリッドと条件の大部分(80%-90%)で機能します。残りの10%〜20%のグリッドには、穴と基板のコントラスト差が最小のグリッドなど、うまく機能しないグリッドが含まれます。穴や間隔が小さいグリッド(例:0.6/0.8)や、複数のグリッドをターゲットにすることが現実的でないグリッド - Spotiton/Chameleon グリッドを横切るサンプルの縞模様で構成される19,20グリッド。レイシーグリッド。自動スクリーンを使用した傾斜グリッドコレクションは開発中ですが、まだ利用できません。最初にストライプの領域を手動でイメージングして狭いパラメータしきい値を決定し、次にステップ2.1.7.4でそれぞれ大きな正方形と小さな正方形をグループ化し、次にiceのグループからターゲットを選択することで、Spotiton/Chameleonグリッドで動作するようにプロトコルを変更できる場合があります。この変更の目的は、Smart Leginon で空の正方形と空でない正方形を 2 つのグループに分離することです。パラメータが見つかった場合、スクリーニングされる残りのグリッドにうまく拡張されない可能性があります。また、手順2.1.9.1でhl_finding.shスクリプトを削除し、必要に応じて明るい/暗い領域をターゲットにするようにパラメータを設定することで、レイシーグリッドで動作するようにプロトコルを変更することもできます。この修正の成功率は、氷の厚さとグリッド材料に基づいてグリッドごとに異なる場合があります。
自動スクリーニングセッション中のトラブルシューティングは可能であり、適切な場合もあります。プリセット(デフォーカスなど)とターゲットパラメータ(穴ターゲットしきい値など)の変更は、自動収集中に行うことができます。自動スクリーン・セッションの収集中は、グリッド・セッションは autoscreen.py 終了するため、キャンセルできません。ただし、ターゲットノードの「中止」ボタンを使用して、グリッドの一部または全体をスキップできます。時折、autoscreen.py メモリを使いすぎてフリーズすることがあり、「強制終了」または「待機」の2つのオプションが提供されます。「強制終了」を選択すると、スクリプト全体が終了し、ユーザーはスクリプトを再実行して残りのグリッドに適用してスクリーニングを行う必要があります。'wait' が選択されている場合、スクリプトは続行され、Exposure ノードで画像表示をオフにしたり、アトラスでピクセルサイズを小さくしたり、メモリクリアスクリプトを実行したりするなど、将来のフリーズを防ぐために設定を変更することができます。2つのオプションを提示せずにプログラムがフリーズすると、メモリエラーが自然に解決されず、集録が一時停止する可能性があります。この場合、「強制終了」オプションが役立つ場合があります。
Smart Leginon Autoscreenは、SEMCで定期的に使用されています。単粒子クライオ電子顕微鏡パイプラインのボトルネックが減り続けるにつれて、クライオ電子顕微鏡の採用は生物学的な疑問に答えるために増加し続けるでしょう。このプロトコルは、フィードバックループを大幅に削減するための明確なパスを提供することにより、パイプライン全体を最適化する方向への一歩です。
著者らは、競合する金銭的利害関係はないと宣言しています。
この研究の一部は、サイモンズ財団(SF349247)、NIH(U24 GM129539)、およびニューヨーク州議会の支援を受けて、ニューヨーク構造生物学センターのサイモンズ電子顕微鏡センターで実施されました。
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Glacios cryoTEM | Thermo Fisher Scientific | GLACIOSTEM | FEG, 200 keV, Falcon 3EC camera |
Krios cryoTEM | Thermo Fisher Scientific | KRIOSG4TEM | XFEG, 300 keV, Gatan BioQuantum energy filter, Gatan K3 camera |
Leginon | Simons Electron Microscopy Center | http://leginon.org | |
Ptolemy | Simons Machine Learning Center | https://github.com/SMLC-NYSBC/ptolemy |
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