A determinação da estrutura dos complexos macromoleculares utilizando o crioEM tornou-se rotina para certas classes de proteínas e complexos. Aqui, este pipeline é resumido (preparação de amostras, triagem, aquisição e processamento de dados) e os leitores são direcionados para recursos e variáveis mais detalhados que podem ser alterados no caso de espécimes mais desafiadores.
A microscopia crio-elétron (crioEM) é uma técnica poderosa para a determinação estrutural de complexos macromoleculares, através da análise de partículas únicas (SPA). O processo geral envolve i) vitrificar o espécime em um filme fino apoiado em uma grade crioem; ii) triagem da amostra para avaliar a distribuição de partículas e a qualidade do gelo; iii) se a grade for adequada, coletando um único conjunto de dados de partículas para análise; e iv) processamento de imagem para produzir um mapa de densidade EM. Neste protocolo, é fornecida uma visão geral para cada uma dessas etapas, com foco nas variáveis que um usuário pode modificar durante o fluxo de trabalho e na solução de problemas de questões comuns. Com a operação de microscópio remoto se tornando padrão em muitas instalações, serão descritas variações nos protocolos de imagem para auxiliar os usuários em operação eficiente e imagem quando o acesso físico ao microscópio for limitado.
CrioEM de partícula única
Para investigar a vida em um nível molecular devemos entender a estrutura. Muitas técnicas para sondar a estrutura proteica estão disponíveis, como NMR, cristalografia de raios-X, espectrometria de massa e microscopia eletrônica (EM). Até o momento, a maioria das estruturas depositadas no Protein Databank (PDB) foram resolvidas com cristalografia de raios-X. No entanto, a partir de ~2012, a microscopia crio-elétron (crioEM) tornou-se uma técnica mainstream para determinação da estrutura proteica e seu uso aumentou drasticamente. O número total de mapas EM depositados no Electron Microscopy Databank (EMDB) (a partir de dezembro de 2020) foi de 13.421 contra 1.566 em 2012 (Figura 1, www.ebi.co.uk). Em 2012, o número de coordenadas atômicas modeladas em mapas de densidade criodento, depositados no PDB era de apenas 67, mas a partir de dezembro de 2020, 2.309 estruturas foram depositadas até agora, um aumento de 35 vezes. Esse crescimento subjacente na qualidade e quantidade de mapas de densidade crioem produzidos, às vezes chamados de "revolução da resolução" 1, foi causado por uma coalescência de avanços em múltiplas áreas: o desenvolvimento de novas câmeras para imagens conhecidas como detectores de elétrons diretos; novo software; e microscópios mais estáveis2,3,4.
Figura 1: Submissões cumulativas ao EMDB de 2012 a dezembro de 2020. Clique aqui para ver uma versão maior deste número.
A análise de partículas simples (SPA) é uma poderosa ferramenta para gerar insights biológicos em uma ampla variedade de tipos de amostras, elucidando estruturas de alta resolução de complexos isolados5,6 incluindo vírus7,8, proteínas de membrana9,10, conjuntos helicoidais11 e outros complexos macromoleculares dinâmicos e heterogêneos12,13, os tamanhos dos quais variam por ordens de magnitude (a partir de 39 kDa 14,15 a dezenas de megadaltons). Aqui, é descrito um protocolo para um pipeline padrão para o CRIOEM SPA da amostra para a estrutura.
Antes de embarcar neste gasoduto, uma amostra purificada deve ser submetida à análise bioquímica para avaliar suas chances de sucesso a jusante. A preparação de uma amostra adequada é, sem dúvida, a maior barreira para o SPA, particularmente para complexos transitórios e heterogêneos (tanto composicionais quanto conformais). A preparação do complexo macromolecular deve conter o menor número possível de contaminantes, em concentração suficiente para produzir muitas partículas em cada micrografo crioEM, e em uma composição tampão bem adequada à análise crioEM. Certos componentes tampão, incluindo sacarose, glicerol e alto (~> concentrações de 350 mM de sais, dependendo do tamanho da amostra, propriedades e outros componentes tampão) podem interferir no processo de vitrificação ou reduzir a relação sinal-ruído nas imagens, dificultando a determinação da estrutura16.
Normalmente, como mínimo, a cromatografia de exclusão de tamanho (SEC) e a análise do gel de PÁGINA SDS-PAGE devem ser usadas para avaliar a pureza da amostra17,18, mas o dichroismo circular, os ensaios funcionais, sec juntamente com dispersão de luz multi angle e ensaios de estabilidade térmica são ferramentas úteis para análise qualitativa de preparações complexas macromoleculares antes da análise crioEM. No entanto, os resultados dessas análises bioquímicas podem produzir pouca percepção sobre a heterogeneidade estrutural da amostra e seu comportamento em uma grade crioem. Por essa razão, a mancha negativa EM é rotineiramente usada como uma ferramenta rápida, barata e poderosa para avaliar a heterogeneidade composicional e conformacional e, portanto, uma boa maneira de verificar qual fração de eluição de uma purificação é mais promissora, ou selecionar diferentes composições tampão19,20. Uma vez identificada uma amostra promissora, podemos prosseguir para o oleoduto crioem SPA. A mancha negativa nem sempre se alinha com os resultados subsequentes observados no crioEM; às vezes uma amostra parece pobre por mancha negativa, mas melhora quando visto em gelo vítreo no crioEM. Em contraste, às vezes as amostras parecem excelentes durante as etapas de manchas negativas, mas requerem uma otimização significativa ao progredir para crioEM. No entanto, na maioria dos casos, a mancha negativa fornece uma etapa útil de controle de qualidade.
Vitrificação
O ambiente severo dentro do sistema de vácuo do microscópio eletrônico causa tanto desidratação quanto danos à radiação em espécimes biológicos nãofixados21. Portanto, para a imagem da amostra em um estado nativo, o espécime biológico deve ser preservado antes da imagem. Para preparações purificadas de complexos macromoleculares, a vitrificação é o método de escolha para permitir sua visualização por crioEM, preservando os detalhes atômicos do complexo. A descoberta da vitrificação como método de preparação de amostras foi um avanço fundamental na microscopia eletrônica de espécimes biológicos, para a qual Dubochet foi reconhecido no Prêmio Nobel de Química de 2017. A vitrificação da amostra envolve a criação de uma fina camada de solução contendo o espécime de interesse, tipicamente dezenas de nm de espessura, suspensos em um suporte de grade crioEM. O filme fino é então congelado extremamente rapidamente em um criogen, como o etano líquido a ~-175 °C. A taxa de congelamento é de ~106 °C/s, rápido o suficiente para que formas de gelo amorfa, ou vítreos, suspendendo o espécime em uma película fina e sólida22.
A variável inicial a considerar é o suporte à grade crioEM escolhido23. Uma grade EM normalmente consiste em uma película de carbono amorfa com perfurações (regulares ou irregulares), sobre uma estrutura de suporte. A estrutura de suporte é tipicamente uma grade metálica circular de 3,05 mm de diâmetro, geralmente feita de cobre, mas outros metais como ouro, ou molbênio (que tem propriedades de expansão térmica preferidas24) podem ser usados. Às vezes, um suporte fino e contínuo adicional é aplicado em toda a grade, como grafeno, óxido de grafeno ou uma fina (~1-2 nm) camada de carbono amorfa. Enquanto as grades crioEM padrão (mais comumente 400-200 cobre de malha com perfurado (1,2 μm de orifícios redondos separados por 1,3 μm (r1.2//1.3), ou 2 μm separados por 2 μm de carbono (r2/2)) suporte a carbono- embora muitos padrões diferentes estejam disponíveis) têm sido usados na grande maioria das estruturas relatadas até o momento, novas tecnologias de grade com condutividade aprimorada e movimento reduzido de espécimes foram relatados25 . As grades selecionadas são submetidas a um tratamento de limpeza de descarga de brilho/plasma para torná-las hidrofílicas e favoráveis à aplicação da amostra26.
Após a descarga de brilho, a próxima etapa é a formação de filmes finos. Esta película fina é mais comumente formada usando papel filtro para remover o excesso de líquido da grade. Embora isso possa ser realizado manualmente, uma série de dispositivos de congelamento de mergulho estão disponíveis comercialmente, incluindo o Vitrobot Mk IV (Thermo Fisher Scientific), EM GP II (Leica) e CP3 (Gatan). Com esses dispositivos, ~3-5 μL de amostra na solução é aplicada à grade EM, seguido por blotting solução de excesso de manchas usando papel filtro. A grade, com uma película fina suspensa através dela, é então mergulhada em etano líquido resfriado por nitrogênio líquido (LN2) a ~-175 °C. Uma vez congelada, a rede é mantida a uma temperatura abaixo do ponto de desvitarificação (-137 °C) antes e durante a imagem.
Triagem de espécimes e coleta de dados
Após a vitrificação de uma grade crioEM, o próximo estágio é telar a grade para avaliar sua qualidade e determinar se a grade é adequada para prosseguir para a coleta de dados de alta resolução. Uma grade crioEM ideal tem gelo vítreo (oposto ao gelo cristalino) com a espessura do gelo apenas suficiente para acomodar a maior dimensão do espécime, garantindo que o gelo circundante contribua com o mínimo de ruído para a imagem resultante possível. As partículas dentro do gelo devem ter uma forma de tamanho e (se conhecida) consistente com a bioquímica, e idealmente ser monodisperse com uma distribuição aleatória de orientações de partículas. Finalmente, a rede deve ter áreas suficientes de qualidade suficiente para satisfazer o comprimento desejado de coleta de dados. Dependendo do espécime, isso pode levar muitas iterações de vitrificação e triagem até que as grades ideais sejam produzidas. Felizmente e infelizmente, há uma enorme gama de variáveis que podem ser testadas empiricamente para alterar a distribuição de partículas em grades crioEM (revisadas em 16,27). Neste manuscrito, são mostrados resultados representativos para um projeto de proteína de membrana10.
Uma vez identificada uma grade adequada, a coleta de dados pode prosseguir. Vários modelos de microscópios eletrônicos de transmissão criotransiência para espécimes biológicos são otimizados para coletar dados de alta resolução de forma automatizada. Normalmente, os dados são coletados em sistemas de 300 kV ou 200 kV. A coleta automatizada de dados pode ser obtida utilizando softwares como EPU (Thermo Fisher Scientific)28, Leginon29, JADAS30 e SerialEM31,32. Uma coleta automatizada de dados com detectores modernos normalmente resulta em terabytes (TB) de dados brutos em um período de 24 horas (conjuntos de dados médios são ~ 4 TB em tamanho).
Devido às restrições COVID-19 em vigor em grande parte do mundo (tempo de escrita dezembro de 2020), muitas instalações de microscopia mudaram-se para oferecer acesso remoto. Uma vez que as grades tenham sido carregadas no carregador automático de um microscópio, a aquisição de dados pode ser conduzida remotamente.
Processamento de imagens e construção de modelos
Quando uma sessão de coleta de dados pode ser tipicamente de 0,5-4 dias, o processamento subsequente de imagens pode levar muitas semanas e meses, dependendo da disponibilidade de recursos de computação. É padrão para etapas iniciais de processamento de imagem, ou seja, correção de movimento e estimativa de função de transferência de contraste (CTF) a ser realizada 'na hora' 33,34. Para o processamento a jusante, há uma infinidade de suítes de software disponíveis. As partículas são 'colhidas' e extraídas de micrografos35,36. Uma vez que as partículas são extraídas, um protocolo padrão seria processar as partículas através de várias rodadas de classificação (em ambas as dimensões (2D) e três dimensões (3D) e/ou focadas em regiões específicas de interesse) para alcançar um subconjunto homogêneo de partículas. Este subconjunto homogêneo de partículas é então mediado para produzir uma reconstrução 3D. Neste ponto, os dados são frequentemente corrigidos para produzir o mapa de maior qualidade possível, por exemplo através do refinamento CTF, correções de distorção37 e polimento bayesiano38 . O resultado deste processamento de imagem é um mapa crioEM 3D do espécime biológico de interesse. A faixa de resolução alcançada em um experimento automatizado de partículas únicas "padrão" a partir de uma grade de qualidade suficiente, com dados coletados em um sistema de microscópio de 300 kV é tipicamente entre 10 Å e 2 Å, dependendo do tamanho e flexibilidade do complexo proteico. Com um espécime ideal, resoluções de ~1.2 Å foram agora alcançadas usando fluxos de trabalho SPA5. Embora este protocolo detalhe os passos para obter um mapa de densidade EM, uma vez que isso esteja em mãos, ele pode ser interpretado ainda mais através do encaixe e refinamento de um modelo de proteína (se a resolução for < 3,5 Å) ou de construção de novo39. Os dados associados aos experimentos de determinação da estrutura podem ser depositados em repositórios públicos on-line, incluindo mapas de densidade EM (Electron Microscopy Data Bank)40, resultando em coordenadas atômicas (Protein Data Bank)41 e conjuntos de dados brutos (Electron Microscopy Public Image Archive)42.
Neste protocolo, o complexo proteico de membrana externa RagAB (~340 kDa) de Porphyromonas gingivalis é usado como exemplo complexo macromolecular10 (EMPIAR-10543). Para aqueles novos para crioEM, o suporte para amostras através deste pipeline de amostra para estrutura está disponível, sujeito a revisão por pares, através de esquemas de acesso financiados como iNEXT Discovery e Instruct.
1. Vitrificação de grade
NOTA: Para todas as etapas 1 e 2, certifique-se de que todas as ferramentas estejam limpas, secas e à temperatura ambiente antes de esfriá-las à temperatura LN2 , usando LN2 recém-decantada para reduzir a contaminação do gelo. Sempre que possível, trabalhe dentro de um ambiente controlado pela umidade com < 20% de umidade relativa. Certifique-se de que os equipamentos de proteção individual adequados e a documentação da H&S estão em vigor antes de iniciar o trabalho.
2. Recorte de grades para carregamento em um microscópio de carregador automático
3. Proteja o login remoto nos microscópios
NOTA: Com os controles COVID-19 no momento da redação, mas também com preocupações ambientais associadas a viagens internacionais, mais instalações de microscopia vêm oferecendo serviços onde o usuário opera remotamente. O método de implementação para isso vai variar de acordo com a configuração local de TI de cada instalação e as necessidades de sua comunidade de usuários internos e externos. Aqui é descrito o processo para acessar remotamente crioemes no eBIC e controlar o microscópio através do software EPU.
4. Carregar amostras em um microscópio de carregador automático e triagem para qualidade de gelo e amostra
NOTA: Nesta seção, um microscópio com um software de carregador automático e EPU é usado para triagem de amostras, mas isso pode ser alcançado usando outro software e um sistema de entrada lateral e crioEMs de outros fabricantes.
5. Coleta de dados crioEM de partículas únicas (com foco em operação remota)
NOTA: Um protocolo detalhado para aquisição de dados com EPU é descrito no manual do fabricante e em outros lugares28. Aqui são destacadas modificações deste protocolo para operação remota (ou seja, reduzir o uso dos painéis manuais para realizar tarefas e usar alternativas baseadas em software).
6. Processamento de imagem para produzir mapa de densidade EM
NOTA: A maioria das instalações crioEM oferecem pré-processamento de filmes de micrografia 'em tempo real'. Há uma grande variedade de pacotes de software e abordagens disponíveis para isso, incluindo os pipelines RELION28,33, crioSPARC43, Scipion34 e WarpEM44. Um pipeline baseado em RELION é descrito aqui e presume-se que o usuário tenha movido os filmes de micrografo para um local de armazenamento apropriado com acesso a recursos de computação. Uma visão geral do processo e resultados representativos para um projeto de proteína de membrana são fornecidos, uma descrição detalhada e um tutorial passo a passo podem ser encontrados na página inicial do RELION: https://www3.mrc-lmb.cam.ac.uk/relion.
Ao serem rastreadas, as grades podem ser descartadas na fase atlas, onde recursos resolvidos em baixa ampliação marcam a grade como inadequada para aquisição de dados. Por exemplo, se uma grade foi sujeita a danos mecânicos significativos com a maioria dos quadrados de grade quebrados (Figura 2A), ou onde a grade parece estar 'seca', sem gelo vítreo (Figura 2B). Tais grades são tipicamente identificáveis à medida que as bordas dos quadrados da grade parecem afiadas e distintas. Na maioria das grades feitas usando o dispositivo de congelamento de mergulho, observa-se um gradiente de gelo (Figura 2C,D). A distribuição de partículas, dependendo da amostra de interesse, pode variar drasticamente com a espessura do gelo e, portanto, recomenda-se a triagem de uma variedade de quadrados de grade para avaliar a distribuição de partículas. Ferramentas foram implementadas dentro do software EPU durante a etapa de triagem do Atlas para ajudar o usuário a identificar quadrados de grade de espessura de gelo semelhante ou diferente, o que pode ser particularmente útil para usuários que são novos para examinar grades crioEM (Figura 2E, F).
Figura 2: Exemplo de montagens de "atlas" de baixa ampliação das sessões de triagem. A) Uma grade que sofreu danos significativos com a maioria dos quadrados de grade quebrados - inadequados para coleta. B) Uma rede seca sem gelo vitreous - inadequada para coleta. C) Uma grade demonstrando um gradiente de gelo com ~ 50% da grade útil. D) Um gradiente de gelo com ~ 33% da rede útil. Ambos C e D, são adequados para coleta de dados se os quadrados de grade utilizáveis tiverem uma espessura de gelo adequada para coleta, e há áreas de aquisição suficientes para satisfazer a duração mínima de uma coleta (por exemplo, 24 h) E) Um atlas de exemplo com faixa de espessuras de gelo. F) O mesmo atlas apresentado em E, mas com quadrados de grade categorizados e coloridos pelo software EPU de acordo com a espessura do gelo. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Ao triagem da distribuição de partículas, certifique-se de que os parâmetros de imagem, como ampliação e dose total de elétrons, são semelhantes aos esperados para serem usados durante a aquisição de dados, a fim de fornecer uma imagem precisa dos resultados esperados. Durante a triagem, uma distribuição ideal de partículas é monodisperse com uma gama de orientações de partículas visíveis (dependendo do espécime e do conhecimento existente da morfologia da partícula, isso pode ser desafiador de determinar) (Figura 3A). O gelo deve ser o mais fino possível enquanto acomoda as partículas maior dimensão, se o gelo é muito fino ele pode derreter quando iluminado com o feixe de elétrons. Isso causa movimento excessivo no micrografo, e áreas que exibem essa característica devem ser evitadas (Figura 3B). A partir da experiência coletiva, esse efeito é mais comumente observado quando há detergente no buffer. Isso pode resultar em gelo muito fino no centro do buraco e, portanto, as partículas podem ser fisicamente excluídas e forçadas para a borda. Este efeito é observado na Figura 3C, mas neste caso não é um exemplo extremo e essas imagens ainda contribuiriam de forma útil para um conjunto de dados. Finalmente, o gelo precisa ser vítreo; exclua quaisquer áreas da grade (ou grades) onde a maioria ou todas as imagens tiradas mostram gelo cristalino (Figura 3D) da aquisição de dados. Muitas vezes, o gelo não vitreous é observado na borda dos quadrados de grade. Os leitores são encaminhados para revisões detalhadas das variáveis que podem ser alteradas durante a vitrificação da grade16 e descrições do comportamento de partículas no ambiente de filme fino46,47 para obter mais informações.
Figura 3: Micrografias representativas mostrando diferentes distribuições de partículas. A) Uma distribuição 'ideal' de partículas monodispersas adotando uma gama de orientações. B) Gelo excessivamente fino no meio do buraco que ele deforma após a exposição ao feixe de elétrons causando movimento excessivo no micrografo. Este efeito é mais frequentemente observado quando o detergente está presente no buffer C) Onde o gelo é mais fino no centro do buraco, isso exclui fisicamente partículas do centro, causando aglomeração de partículas em direção à borda do buraco. Neste caso, não é extremo o suficiente para evitar que essas imagens sejam úteis, mas sugere que vale a pena selecionar áreas ligeiramente mais espessas. D) O gelo não é vitreous, os dados não devem ser coletados em áreas que se parecem com este micrografo de exemplo. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
O processamento de imagens on-the-fly pode ajudar a detectar erros e problemas com a aquisição de dados e, portanto, é sempre recomendado sempre que possível. Por exemplo, o movimento excessivo dentro dos micrografos pode indicar que a bomba turbo do carregador automático está ativa, ou os dados estão sendo coletados em um quadrado de grade rachado onde o gelo está se movendo significativamente no feixe de elétrons, indicando que o quadrado da grade deve ser ignorado. Na mosca, a estimativa do CTF pode revelar circunstâncias em que um ponto de foco positivo (em vez de desfocus) é aplicado (onde programas de estimativa de CTF e parâmetros para encontrar esses pontos são usados) e determinar o turno de fase onde uma placa de fase Volta48 é usada. Nos pipelines de processamento de imagens em tempo real geralmente incluem um resumo gráfico dos dados (Figura 4A) para facilitar que os usuários avaliem rapidamente a qualidade do micrográfico e decidam se são necessárias alterações de coleta de dados.
A seleção de partículas de micrografias, evitando "falsos positivos", como contaminação ou a película de suporte à rede, pode exigir otimização. No entanto, catadores de partículas como o crYOLO muitas vezes funcionam suficientemente bem usando parâmetros padrão para um 'primeiro passe' dos dados (Figura 4B), permitindo a progressão para a classe 2D em média onde pode ser mais fácil avaliar a qualidade dos dados e a probabilidade de sucesso a jusante. Para a maioria dos projetos, a classificação 2D de partículas de ~> 10k deve começar a revelar classes que têm detalhes de estrutura secundária. Para seguir para 3D, a fase de classificação 2D deve normalmente revelar classes que representam uma gama de orientações de partículas. Se for revelada uma orientação preferencial, mais iterações de preparação amostral16 ou aquisição de dados adicionais com a amostra inclinada podem ser necessárias49. Todas as classes que mostram detalhes da estrutura secundária devem ser escolhidas para levar adiante para análise 3D, enquanto partículas de "lixo" são descartadas (Figura 4C).
Figura 4: Etapas iniciais de processamento de imagem. A) Saída de um script de processamento de imagem 'on the fly'. B) Exemplo de micrografo (à esquerda) com partículas adequadamente escolhidas automaticamente identificadas usando o modelo geral crYOLO (à direita, com partículas delimitadas por quadrados vermelhos) As barras de escala (brancas) são de 50 nm. C) Resultados da classificação 2D mostrando classes que foram descartadas no quadrado vermelho, e classes das quais as partículas foram selecionadas para posterior processamento em verde. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Um pequeno subconjunto de partículas pode ser usado para gerar um modelo inicial (Figura 5A). Este modelo inicial pode então ser usado como um modelo inicial em classificação 3D e refinamento. No caso do RagAB, o conjunto de dados continha três conformadores distintos que podem ser separados durante a classificação 3D (Figura 5B). As partículas que contribuem para cada uma dessas classes podem então ser tratadas de forma independente e usadas para refinar um mapa de densidade EM que pode então estar sujeito a mais interpretação e construção de modelos.
Figura 5: Gerando mapa de densidade 3D EM. A) Modelo inicial típico gerado usando RELION. B) Classificação 3D sobre 5 classes mostrando separação de partículas em três estados conformais distintos: aberto (verde), aberto (azul), fechado (roxo). C) Processo de criação de máscaras. O mapa do refinamento 3D (à esquerda) deve ser visualizado na quimera. O visualizador de volume pode então ser usado para identificar o limiar mais baixo no qual o mapa está livre de densidade desarticulada e noisy (meio). Esse valor limiar é insumo como limiar inicial de binarização no trabalho de criação da Máscara RELION. Uma saída de máscara de exemplo é mostrada em cinza (à direita). D) Mapa de densidade EM de alta resolução do estado aberto de RagAB (EMD-10245), filtrado e colorido pela resolução local (Å). Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
Neste protocolo, descrevemos um pipeline básico aplicável aos espécimes favoráveis à SPA de rotina. Embora este método de mancha de papel filtro de formação e vitrificação de filme fino seja sem dúvida bem sucedido dado o seu uso na grande maioria dos projetos spa até o momento, ele vem com uma série de desvantagens. Estes incluem desperdício de amostra, as escalas de tempo lentas (segundos) necessárias para formar o filme fino e congelar a amostra, relataram irreproducibilidade27 e relataram efeitos negativos do uso de papel filtro para apagar o excesso de líquido50. Recentemente, novas tecnologias foram desenvolvidas para melhorar a reprodutibilidade da produção de filmes finos51,52. Outras tecnologias foram desenvolvidas que reduzem o tempo entre aplicação amostral e vitrificação53,54,55. Embora os métodos baseados em papel filtro para formação de filmes finos permaneçam o método mais onipresente de preparação de amostras de SPA crioEM no momento da escrita, essas novas tecnologias podem trazer uma série de benefícios em termos de eficiência e reprodutibilidade da vitrificação da grade, bem como criar novas oportunidades para trazer dimensões experimentais adicionais, como resolução de tempo e mistura rápida antes da vitrificação.
O processo de triagem de grade para a maioria dos usuários é atualmente um processo qualitativo que envolve a aquisição de atlas de baixa ampliação seguido de tirar imagens de alta ampliação em toda a rede para avaliar a distribuição de partículas. Embora esta seja uma abordagem suficientemente robusta para alguns tipos de espécimes, pode ser difícil avaliar olho se o espécime é realmente o que o pesquisador está esperando para imagem ou tem uma orientação preferida, por exemplo, com pequenas (<200 kDa) ou onde a morfologia de baixa resolução torna difícil identificar pelo olho se uma gama de distribuições de partículas estão presentes. Para alguns projetos, é impossível determinar se a amostra está como desejada, por exemplo, onde um ligante está vinculado ou onde a amostra está sendo rastreada para avaliar se uma pequena subunidade (por exemplo, 10 kDa) ainda está presente em associação com um complexo. Para esses projetos, pipelines totalmente automatizados para análise de dados combinados com uma coleta 'curta' de 0,5 - 1 h, que podem prosseguir através de etapas de processamento de imagem para classificação 2D ou mesmo classificação e refinamento 3D ajudariam a determinar eficientemente se uma coleta mais longa é justificada. Esses gasodutos ainda estão em desenvolvimento e não são amplamente implementados no momento, mas têm o potencial de melhorar a eficiência da triagem da grade crioEM, especialmente para espécimes desafiadores.
Melhorias nos detectores de elétrons diretos, bem como modificações na microscopia combinadas com avanços no processamento de imagens, como a coleta de dados de mudança de imagem, aumentaram o rendimento e a qualidade das imagens produzidas durante a aquisição de dados. Esse aumento na taxa de dados coletados destaca a necessidade de uma triagem minuciosa das redes crioEM antes de muitos dados de TB serem adquiridos.
O CrioEM SPA tornou-se uma técnica de biologia estrutural verdadeiramente convencional e, em muitos casos, a abordagem "ir para" para algumas classes de espécimes, como complexos macromoleculares heterogêneos e labile. Embora o protocolo aqui descreva uma visão geral básica do pipeline SPA, cada seção aqui coberta (vitrificação e triagem de grade, crioEM e processamento de imagem) é um tópico por si só e digno de exploração durante o desenvolvimento de um projeto SPA. À medida que as tecnologias de preparação de amostras e microscopia avançam, e novos algoritmos e abordagens de processamento de imagens entram em operação, o SPA continuará a se desenvolver como um pipeline, auxiliando os pesquisadores a obter informações sobre sistemas biológicos complexos.
Nenhum conflito de interesses é relatado.
Este trabalho foi apoiado pelo programa iNEXT-Discovery (Grant 871037) financiado pelo programa Horizon 2020 da Comissão Europeia. J B. R. White é financiado pelo Wellcome Trust (215064/Z/18/Z). Os microscópios FEI Titan Krios foram financiados pela Universidade de Leeds (prêmio UoL ABSL) e Wellcome Trust (108466/Z/15/Z). Agradecemos a M Iadanza pelo uso de seu roteiro de análise de micrografo. Reconhecemos a Diamond Light Source para acesso e suporte às instalações crio-EM no Centro Nacional de Bioimagem eletrônica (eBIC) do Reino Unido financiado pelo Wellcome Trust, MRC e BBRSC.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Blunt tweezers | Agar Scientific | AGT5022 | |
Cryo EM round storage box | Agar Scientific | AGG3736 | |
CryoEM autogrid boxes | ThermoFisher Scientific | 1084591 | |
CryoEM grids | Quantifoil | N1-C14nCu30-01 | |
Ethane gas | Boc | 270595-F | |
LN2 foam dewar | Agar Scientific | AG81760-500 | |
LN2 storage dewar | Worthington industries | HC 34 | |
Pipette | Gilson | 10082012 | |
Pipette tips | Star labs | s1111-1706 | |
Syringe | BD | BD 300869 | |
Type II lab water | Suez | select fusion | |
Vitrobot | ThermoFisher Scientific | 1086439 | |
Vitrobot filter paper | Whatman | 1001-055 | |
Vitrobot styrophome container assembly | ThermoFisher Scientific | 1086439 | |
Vitrobot tweesers | ThermoFisher Scientific | 72882-D | |
Software | |||
EPU | ThermoFisher Scientific | 2.8.1.10REL | |
TEM server | ThermoFisher Scientific | 6.15.3.22415REL | |
Tia | ThermoFisher Scientific | 5.0.0.2896REL | |
Titan krios microscope | ThermoFisher Scientific | Titan Krios G2 |
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