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Method Article
This article describes a method for studying cellular metabolism in complex communities of multiple cell types, using a combination of stable isotope tracing, cell sorting to isolate specific cell types, and mass spectrometry.
Mammalian cell types exhibit specialized metabolism, and there is ample evidence that various co-existing cell types engage in metabolic cooperation. Moreover, even cultures of a single cell type may contain cells in distinct metabolic states, such as resting or cycling cells. Methods for measuring metabolic activities of such subpopulations are valuable tools for understanding cellular metabolism. Complex cell populations are most commonly separated using a cell sorter, and subpopulations isolated by this method can be analyzed by metabolomics methods. However, a problem with this approach is that the cell sorting procedure subjects cells to stresses that may distort their metabolism.
To overcome these issues, we reasoned that the mass isotopomer distributions (MIDs) of metabolites from cells cultured with stable isotope-labeled nutrients are likely to be more stable than absolute metabolite concentrations, because MIDs are formed over longer time scales and should be less affected by short-term exposure to cell sorting conditions. Here, we describe a method based on this principle, combining cell sorting with liquid chromatography-high resolution mass spectrometry (LC-HRMS). The procedure involves analyzing three types of samples: (1) metabolite extracts obtained directly from the complex population; (2) extracts of "mock sorted" cells passed through the cell sorter instrument without gating any specific population; and (3) extracts of the actual sorted populations. The mock sorted cells are compared against direct extraction to verify that MIDs are indeed not altered by the cell sorting procedure itself, prior to analyzing the actual sorted populations. We show example results from HeLa cells sorted according to cell cycle phase, revealing changes in nucleotide metabolism.
고등 생물은 더 복잡한 기능에 대해 가지고 협력 별개의 세포 유형의 복잡한 사회를 포함한다. 예를 들어, 종양은 단지 암세포 만, 섬유 아세포, 혈관을 구성하고, 주로 면역 세포가 침투 한 세포를 포함하고; 혈액은 면역 세포 아형 2의 수십의 복잡한 혼합물을 포함, 심지어 배양 세포주는 내강 및 유방암 세포 (3)의 기부 아형 여러 개체군, 구성 될 수있다. 대사 "협력"을 나타낼 수있다 공존 또한, 서로 다른 세포 유형. 예를 들어, 뇌, 성상이 기판 (4)을 산화 한 후 뉴런 "공급"인 락트산 포도당 변환 생각된다; T 림프구는 시스테인 (5)의 소스로 인접 수지상 세포에 의존하는 일부 경우에; 암 세포는 asso과 협력 할 수있다종양 6 ciated 섬유 아세포. 이러한 시스템의 대사 동작을 이해하기 위해서는 본 분리하고 다양한 종류의 세포 대사 활동을 측정하는 것이 필수적이다.
지금까지 세포 유형을 분리하기위한 가장 널리 사용되는 방법은 형광 활성화 세포 분류이다. 이 방법은 세포 유형 또는 관심 상태는 형광 항체, 조작 된 형광 단백질의 발현 또는 다른 염료를 사용하여 "표지"가 제공 될 수 넓게 적용 가능하다. 하나의 옵션은 셀 소터 통해 초기 개별 세포 유형, 다시 배양 얻어진 각 세포 유형이다하고이 배양 물 (7)의 대사 과정을 수행한다. 세포 유형 또는 표현형은 배양 조건에 안정하며, 이러한 세포주기 상태 않으며 공동 배양 물에서 대사 협력으로 과도 행동을 캡처 할 수없는 경우,이 경우에만 가능하다. 이러한 경우를 들어, 신진 대사가 너무 직접 측정해야rted 세포. 이 절차를 선별 세포 신진 대사 8 왜곡 될 응력 세포 주제 때문에 도전이며, 우리는이 방법 (9) (10)를 가지고 단지 약간의 연구 알고있다. 특히, 절대 대사 풍부 측정이 더 이상 신뢰성있게 아미노산 등 주요 대사 산물은 세포 정렬 버퍼에 보관 세포로부터 누출하지 않을 수 있음을 발견 하였다 (11) (정렬 된 분획의 상대 비교가 여전히 유용 할 수 있음).
이러한 문제를 회피하기 위해, 우리는 정렬하기 전에 안정 동위 원소와 셀 라벨, 및 세포 대사보다는 대사 산물 존재비에서의 MID에 초점을 맞 춥니 다. MID를 길게 시간 규모 상에 형성되기 때문에, 그들은 적은 정렬 조건에 단기간 노출에 의해 영향을받을 것이다. 우리는 DA를 제공하기에 충분히 민감 전체 스캔 고분해능 질량 분석법을 이용하여 MID를 정량화셀 정렬 시간의 약 30 ~ 60 분을 필요로하는 약 50 만 분류 세포에서 시작 대사 산물의 수백에 따. 배양 접시가 관찰 된 MID는 원래 배양 대표적되도록 이루어진다에서의 비교를 직접 제어 (특정 인구 게이팅없이 셀 소터 구 통과 세포) 및 대사 추출 "모의 정렬". 안정 동위 원소 추적자의 선택에 따라 다양한 대사 경로는이 방법으로 공부하실 수 있습니다.
1. 대사 추출
2. 질량 분석 분석
참고 : 여기에 우리가 LC-HRMS 시스템에서 세포 추출물을 분석하기위한 프로토콜을 설명합니다. 세포 추출물의 분석에 대한 대사 체학 방법이 사용될 수있다. 전체 검사분석은 대사 산물의 다양한 검출에 유용 할 수있다.
3. 데이터 분석
일례로서, 우리가 세포주기의 단계에 따라 정렬 HeLa 세포의 신진 대사를 조사하는 실험을 기술한다. 모두 탄소와 질소에 중앙 대사의 다양한 레이블을 지정하려면, 우리는 U- (13) C-포도당과 U-13 C, 추적자로 15 N 글루타민을 사용하여 48 시간 동안 세포를 배양. 동위 원소의 중간 수준보다 다양한 MI 패턴 (14)을 생성하는 경향이 검증 ...
우리의 방법은 세포의 대사에서의 MID는 세포 대사 활동의 "히스토리"를 반영한다는 원리에 기초한다. 이것은 그들이 이전 셀 정렬 절차 세포의 복잡한 지역에서 발생으로 가능 세포의 하위 집단에서 대사 활동을 조사 할 수있다. 반면, 대사 산물의 피크 지역 분류 세포와 배양 접시 (11)에서 직접 추출 추출 사이에 현저하게 다르다. 일부 다른 화학 성분은 질량 분석, 소위 ...
저자는 공개 아무것도 없어.
The authors would like to thank Dr. Anas Kamleh for valuable help with optimizing mass spectrometry methods, and Annika von Vollenhoven for assistance with cell sorting. This research was supported by the Swedish Foundation for Strategic Research (grant no. FFL12-0220) and the Strategic Programme in Cancer Research (IR, RN); the Swedish Heart-Lung Foundation (CEW, HG); and Mary Kay Foundation (JW, MJ).
Name | Company | Catalog Number | Comments |
HBSS | Sigma | H6648 | |
INFLUX (inFlux v7 Sorter) | BD Biosciences | ||
U-13C-Glucose | Cambridge isotopes | 40762-22-9 / GLC-018 | |
U-13C,15N2-Glutamine | Cambridge isotopes | CNLM-1275-H-0.1 | |
Methanol (JT Baker), HPLC grade | VWR | BAKR8402.2500 | |
Ultrafree - MC - VV centrifugal Filters. Durapore PVDF 0.1 µm | Millipore | UFC30VV00 | |
Ultimate 3,000 UHPLC | Thermo Fisher scientific | ||
Q-Exactive Orbitrap Mass spectrometer | Thermo Fisher scientific | ||
Merk-Sequant ZIC HILIC column (150 mm x 4.6 mm, 5 µm) | Merck KGaA | 1.50444.0001 | |
Merk-Sequant ZIC HILIC guard column (20 mm x 2.1 mm) | Merck KGaA | ||
Acetonitrile Optima LC-MS, amber glass | Fisher Scientific | A955-212 | |
Milli-Q water | Millipore | Produced with a Milli-Q Gradient system | |
Myrsyra 99.5% Optima (Formic acid) | Fisher Scientific | 11423423 | |
X100 Screw Vial 1.5 ml, 8-425 32x11.6 mm, amber, 100 units | Thermo Fisher scientific | 10560053 | |
X100 Lock Skruv Vitt PTFE Packing 8-425 (Screw caps) | Thermo Fisher scientific | 12458636 | |
ProteoMass LTQ/FT-Hybrid ESI Pos. Mode Cal Mix | Sigma-Aldrich | MSCAL5 | Calibration kit |
SNAKESKIN 10K MWCO | Thermo Fisher scientific | 88245 | |
Mathematica v.10 | Wolfram Research |
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