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Method Article
이 연구는 합성 유전자 회로의 스토카시 거동을 분석하고 정량화하기 위해 대장균의 단일 세포의 라이브 이미징을 허용하는 현미경 방법을 제시합니다.
여기에서 개발된 프로토콜은 몇 시간 동안 에샤리치아 대장균 분열 및 형광 농도의 컴퓨터 추적을 가능하게 하는 도구를 제공합니다. 이 과정은 최소한의 미디어에서 살아남은 식민지를 선별하여 시작되며, 정확한 플라스미드를 품고 있는 대장균만이 특정 조건에서 번창할 수 있을 것이라고 가정합니다. 많은 DNA 부품의 조립을 요구하는 대형 유전 회로를 구축하는 과정이 어렵기 때문에 회로 구성 요소는 종종 여러 항생제의 사용을 요구하는 다른 복사 번호로 여러 플라스미드 사이에 분포됩니다. 플라스미드의 돌연변이는 항생제 내성 유전자의 전사를 파괴하고 괴사로 이어지는 세포내 자원 관리와 교차할 수 있다. 선택한 식민지는 유리 바닥 페트리 접시에 설정되며 밝은 필드와 형광 도메인 모두에서 현미경 추적을 위해 몇 가지 초점 평면이 선택됩니다. 이 프로토콜은 규제할 수 없는 초기 조건에서 12시간 이상 이미지 포커스를 유지하여 몇 가지 어려움을 초래합니다. 예를 들어, 죽은 세포는 몇 시간 동안 이미징을 한 후 렌즈의 초점 분야에 축적되기 시작하여 독소가 축적되고 신호가 흐리고 부패합니다. 영양소의 고갈은 새로운 신진 대사 과정을 소개하고 회로의 원하는 반응을 방해합니다. 실험의 온도는 유도제와 항생제의 효과성을 낮춥니다, 이는 신호의 신뢰성을 더욱 손상시킬 수 있습니다. 최소한의 미디어 젤은 수축되고 건조되며, 그 결과 시간이 지남에 따라 광학 초점이 변경됩니다. 우리는 다른 미생물을 위한 유사한 방법을 개발하는 이전 작품과 유사한 대장균에있는 이 도전을 극복하기 위하여 이 방법을 개발했습니다. 또한, 이 방법은 변경되지 않은 변경되지 않은 세포에서 총 금세 노이즈를 정량화하는 알고리즘을 제공하여, 결과가 유사한 변동 계수(CV)에 의해 도시된 바와 같이 유량 분석기 예측과 일치한다는 것을 발견한다.
합성 생물학은 지난 10년 동안 등장한 다분야 분야로, 기초과학4,5,진단, 치료 및 생명공학적 응용 분야6,7,8,9,10을이해하기 위해 살아있는 세포에서 다중 신호 통합 및 처리를 달성하기 위한 노력의 일환으로 엔지니어링 설계 원리를 합리적 생물학적 설계1,2,3으로변환하는 것을 목표로 하고 있다. 합성 유전자 회로의 입력 출력 반응을 정량화하는 당사의 능력은 자동화된 시간 경과 현미경검사법(11)을이용한 유량 분석기 및 라이브 세포 이미징을 포함한 단일 세포 기술의 최근 발전에 의해 혁명을 일으켰습니다. 유량 분석기는 종종 정상 상태1,12에서이러한 회로의 반응을 측정하는 데 사용되며, 반전된 현미경 검사는 단일 세포3의수준에서 합성 유전자 회로의 동적 반응을 측정하는 데 사용된다. 예를 들어, 합성 생물학의 초기 작업 중 하나는 지연3와부정적인 피드백 루프를 사용하여 살아있는 세포에서 유전 발진기 네트워크의 건설을 포함했다. 나중에, 유전 발진기 회로는 살아있는 세포의 동적 환경에서 대사 조절을 이해하기 위해 적용되었다4. 자동 시간 경과 현미경 검사는 이러한 회로를 특성화하는 하나의 방법입니다. 우리는 숙주 세포, 대장균이미세 식민지를 형성 할 때 동기화되어 정확한 어머니 - 딸 관계를 추적하지 않고 신호 및 소음 계산을 허용한다고 가설합니다.
소음은 종종 여러 소스에서 발생하는 생물학적 시스템의 근본적이고 내재된 측면입니다. 예를 들어,단백질(13)의확산과 같은 임의의 임의 운반선의 수송에서 비롯된 신호를 포함하는 생화학반응을 고려한다. 이러한 신호는 임의변동(14)으로전파됩니다. 다른 소음원은 온도, 습도 및 압력과 같은 환경 조건의 자원 가용성, 세포 분열 및 변화입니다. 합성 유전자 회로에서 전파되는 생물학적 신호는 종종 이러한 회로의 성능을 방해하는 매우 낮은 신호 대 잡음 비(SNR)를 가지고 있습니다. 따라서 유전 회로 설계는 유전 공학15의가장 어려운 측면 중 하나입니다. 예를 들어, 평균 유전자 발현(전체 세포 집단에 걸쳐 측정됨)만 계산하는 대부분의 접근법과는 달리, 측정된 신호의 분산은 합성 유전자네트워크(12)를통해 예측 가능한 동작을 설계하기 위해 고려된다. 이와 같이, 단백질 발현에서의 가변성 또는 노이즈의 수준은 아날로그 및 디지털 유전자 회로1,16,17의설계 및 성능에 지배적인 역할을 한다.
에체리치아 대장균3,7,18을포함한 세포 간 가변성을 정량화하기 위한 많은 접근법이 개발되었다. 이러한 방법은 종종 유전자 활성화 및 대사 경로를 연구하는 데 사용되지만, 특히 이것이 근본적인 도전인 살아있는 세포에서 유전 회로를 측정하고 분열시키는 것과 같은 스토샤스 잡음 역학연구에 덜 초점을 맞추고 있다19,20,21. 회로 자체에 상속된 몇몇 요인(본질적인) 및 숙주 세포(외수성)에서 파생된 몇몇 요인은 유전 회로의 지속적인 성능을 방해할 수 있습니다. 본 논문에서는 내재및 외장소음원을 포함한 대장균 세포의 총 소음을 정량화하는 것을 목표로 하는 프로토콜을개발하였다 6,22. 총 노이즈를 정량화한 다음 SNR23을평가함으로써 유전자 회로의 설계를 개선할 수 있다. 이 방법은 여러 형광 단백질6,20을모니터링하여 독립적인 소음원을 별도로 측정하도록 수정할 수 있다. 여기에 설명된 프로토콜의 경우, 외부 요인의 영향 없이 환경 조건을 잘 제어하고 지속적으로 세포의 활성을 측정합니다. 우리는 시간이 지남에 따라 단일 세포에서 형광 단백질에서 신호를 측정하고 동시에 아가로즈 기판 에서 그들을 이미지. 결과 이미지는 실험실의 사용자 지정 MATLAB을 사용하여 분석됩니다.
이상적으로, 세포 내부의 형광 단백질의 실시간 활성을 지속적으로 측정하면 세포의 성장과 분열을 통해 정확한 데이터를 생성할 것이다. 그러나 이러한 데이터를 획득하는 것은 어렵습니다. 이것은 광 표백7로알려진 형광 단백질의 저하로 인해 흥분 과정에서 방사선에 노출됩니다. 더욱이, 대장균 세포는 또한 광독성7로이어질 수 있는 여기에 민감하다. 두 문제 모두 획득할 수 있는 사진 프레임의 양과 인수 사이의 시간을 제한합니다. 이미징 중에 세포를 성장시키는 데 사용되는 기판 및 중간 유형 (예를 들어, 리소제니 국물)은 또한 중요한 역할을 합니다. 비형광 배경을 최소화하고 세포 분할 시간을 연장하는 최소한의 매체를 사용하는 것이 좋습니다.
더욱이, 샘플은 다음과 같은 요구 사항(1) 낮은 세포 분열율을 고려하여 세분화 주기를 밀접하게 이미징하고 광독성 및 광표백 의 가능성을 감소시키기 위해 덜 빈번한 노출을 허용한다. 우리는 실험의 시작 부분에서 예측 된 미토시스 시간 (2)의 약 절반으로 획득 시간을 설정하여 분열의 균일성과 추적성을 향상시합니다. 세포 밀도는 이 프로토콜의 성공을 위한 중요한 매개변수이며 모든 실험실에 대해 결정되어야 하는 대장균 세포의 희석 비율에 의해 영향을 받습니다. 비율을 확립하기 위해, 사용되는 각 새로운 대장균 균주 또는 매체에는 성장률그래프(보충 도 1)가장착되어야 한다. 약600nm = 0.1의 초기 밀도로부터 짧은 배양 후 세포가 추가 흔들림 없이 성장할 수 있다면 적절한 비율이 달성되었습니다. 이 단계에서세포는 환경 온도에 따라 분할됩니다 (3) 세포 운동의 제한: 세포 운동은 기판에 크게 의존 (아가로즈 패드) 탄력. 기판 의 견고함은 총 아가로즈의 양과 겔 응고 시간에 따라 달라집니다. 에체리치아 대장균은 미토시스를 앓기 때문에 젤은 실온에서 하룻밤 동안 고화하도록 방치할 수 없습니다. 기판 안정성에 영향을 미치는 다른 요인은 시료 및 습도의 물의 양을 포함한다. 추가 문제는 대표 결과에대해 자세히 설명합니다. 이 프로토콜은 많은 세부 정보를 제공하고 점차적으로 한 단계에서 다른 단계로 이동합니다. 이 프로토콜은 이미징 실험에 대한 긴 안정성을 제공하며 기본 이미지 처리 도구를 제공합니다.
1. 미디어 및 문화 준비
2. 세균 균주와 플라스미드 건설
참고: 유전 회로는 한 부분을 포함; PtetO 프로모터에 의해 구동되는 녹색 형광 단백질(GFP)은 구성식 발현을 초래합니다. 이 작업의 모든 플라스미드는 기본 분자 복제 기술을 사용하여 시공되었고 표준 열 충격프로토콜(24)을사용하여 대장균 10β로 변형되었다. 최종 구조는 시험을 위한 대장균 MG1655 야생형 변형으로 변형되었다.
3. 아가로즈 패드 준비
4. 현미경 이미징샘플 준비
5. 데이터 분석
참고: 현미경 데이터를 처리하기 위해 MATLAB에서 컴퓨터 기반 소프트웨어를 설계했습니다. 이 소프트웨어는 밝은 필드 티프 이미지와 세그먼트에서 셀 경계를 식별하고 영역별로 셀을 정렬합니다. 이 영상 분석의 출력은 현미경 해상도 한계로 인해 세포 후광과 같은 형광 영역에서 세포 강도 수준을 도출하고 유물을 취소하기 위해 형광 티프 이미지에 대한 마스크로 사용될 수 있다. 개발된 이 소프트웨어는7,25,26,27,28,29,30과 유사한 작품에서 영감을 받았으며 실험실에 맞는 우아한 솔루션을 제공합니다.
이 소프트웨어는 흰색과 검은색이 아닌 밝은 필드 도메인 이미지를 분석합니다. 대장균은 오프 화이트 배경에 검은 직사각형 모양처럼 보일 것이며, 휘도의 동적 범위는 중앙(그림 1)에스파이크를 표시해야합니다. 형광 이미지에서 세포는 작은 후광을 가질 수 있지만 직사각형 모양을 가진 개별 세포는 여전히 해결 될 수 있습니다. 미토시스 이벤트는 30분 후에 먼저 ?...
이 작업에서, 우리는 시간의 기간 동안 분할 및 형광 수준에 따라, 대장균 라이브 세포의 컴퓨터 추적을 가능하게하는 프로토콜을 개발했다. 이 프로토콜을 통해 우리는 CV와 SNR을 실시간으로 측정하여 대장균의 유전 회로의 궤적 역학을 정량화할 수 있습니다. 이 프로토콜에서 도 10에표시된 두 개의 서로 다른 회로의 스토세스 동작을 비교했습니다. 그것은 낮은 복사 번...
저자는 공개 할 것이 없습니다.
우리는 MATLAB 코드를 지원길 겔버트 (전기 공학 학부, 테크니온)에 감사드립니다. 이 기사를 증명하는 데 도움을 주신 시밍 리 박사(생명의학 공학부, 테크니온 교수)에게 감사드립니다. 이 연구는 부분적으로 노이바우어 가족 재단과 과학의 이스라엘 부에 의해 지원되었다, 보조금 2027345.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
35mm glass dish | mattek | P35G-0.170-14-C | thickness corresponding with microscope lense. |
Agarose | Lonza | 5004 | LB preperation |
AHL | Sigma-Aldrich | K3007 | inducer |
Bacto tryptone | BD - Becton, Dickinson and Company | 211705 | LB preperation |
Carb | Invitrogen | 10177-012 | antibiotic |
Carb | Formedium | CAR0025 | antibiotic |
Casamino acids | BD - Becton, Dickinson and Company | 223050 | minimal media solution |
eclipse Ti | nikon | inverted microscope | |
Glucose | Sigma-Aldrich | G5767 | minimal media solution |
Glyserol | Bio-Lab | 000712050100 | minimal media substrate |
Immersol 518F | zeiss | 4449600000000 | immersion oil |
M9 salt solution | Sigma-Aldrich | M6030 | minimal media solution |
NaCl | Bio-Lab | 214010 | LB preperation |
Noble agar | Sigma-Aldrich | A5431 | minimal media substrate |
parafilm tape | Bemis | PM-996 | refered to as tape in text |
Seaplaque GTG Agarose | Lonza | 50111 | minimal media substrate |
thaymine B1 | Sigma-Aldrich | T0376 | minimal media solution |
Yeast Extract | BD - Becton, Dickinson and Company | 212750 | LB preperation |
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