Name: precise, high-throughput analysis of bacterial growth
Uploaded: 2017-09-19T13:00:00.000+00:00
Duration: 9 min
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Os autores não têm nada para divulgar.

1. preparar o meio de crescimento Nota: A composição química do mínimo M63 médio é a seguinte: 62 mM K 2 HPO 4, 39 milímetros KH 2 PO 4, 15mm (NH 4) 2 SO 4, 1,8 µM Filipa 4, 15 µM tiamina-HCl, 0,2 mM de MgSO 4 e glicose de 22 mM. M63 é feita pela mistura de três soluções estoque: solução X cinco, 20% de glicose e MgSO 4 solução de tiamina. Armazene todas as soluções a 4 ° C.
<ol><li>Preparar a solução de 5 X <ol><li>para preparar a solução de 4 Filipa, use uma pipeta elétrica e uma pipeta sorológica descartável para adicionar ddH 2 O tubo de centrífuga de 50 mL. Use um P-200 para adicionar 0,06 mL HCl para obter 0,01 M HCl. Adicione 36 mg Filipa Ferreira 4-7 H 2 O e misturar bem.</li>
		<li>Medir 160 mL ddH 2 O em uma proveta graduada e adicioná-lo para um copo de 500 mL. Adicione o seguinte nesta ordem: 10,72 g K 2 HPO 4, g 5,24 KH 2 PO 4, 2,0 g (NH 4) 2 SO 4 e 0,5 mL de solução de 4 de Filipa (preparada na etapa 1.1.1).</li>
		<li>Usando um medidor de pH de precisão, ajustar o pH a 7,0 adicionando 2 M KOH. Despeje a solução em uma proveta graduada e adicionar O ddH 2 para um volume total de 200 mL. Esterilizar a solução usando uma unidade de filtração de 250 mL (PVDF, 0,22 µM).</li>
	</ol></li> <li>Preparar a solução de glicose 20% <ol><li>medir 200ml ddH 2 O em uma proveta graduada e derramá-lo para um copo de 500 mL. Enquanto mistura utilizando um agitador magnético, adicione 50 g de glicose. Dilua a solução em uma proveta graduada para um volume total de 250 mL. Esterilizar a solução, conforme descrito na etapa 1.1.3.</li>
	</ol></li> <li>Preparar a solução de tiamina MgSO 4 <ol><li>Adicionar 150 mL ddH 2 O para um copo de 500 mL. Enquanto mistura com um agitador magnético, adicione 1,0 g de tiamina-HCl e 10 g de MgSO 4-7 H 2 O. Dilua a solução em uma proveta graduada para um volume total de 200 mL. Esterilizar a solução, conforme descrito na etapa 1.1.3.</li>
	</ol></li> <li>M63 médio mínimo de preparação <ol><li>Coloque a solução de 5 X, a solução de glicose de 20%, a solução de tiamina MgSO 4, uma pipeta eletrônica, uma pipeta P-200 e pontas de pipetas de 200 µ l sobre uma bancada limpa.</li>
		<li>Medir 155,8 mL ddH 2 O em uma proveta graduada e despeje em um copo de 500 mL.</li>
		<li>Usando a pipeta eletrônica e pipeta sorológica descartável, adicionar 40 mL de solução X 5 e 4 mL de solução de glicose 20% para o ddH medido 2 O. Em seguida, adicione 0,2 mL de solução de tiamina MgSO 4 com o P-200. Esterilizar a solução, conforme descrito na etapa 1.1.3.</li>
	</ol></li></ol> 2. Preparando o estoque de glicerol cultura <ol><li>celular Nota: as cepas bacterianas (por exemplo, W3110 e seus genomas reduzidas) estão disponíveis a partir de organizações bancárias de estirpe. As cepas são geralmente obtidas sob a forma de colônias em placas de ágar.
	<ol><li>Coloque cinco tubos de vidro esterilizado com rolhas de borracha de silicone, uma pipeta eletrônica, P-1,000, pontas de pipetas de 1.000 µ l, P-200, pontas de pipetas de 200 µ l e as estirpes alvo (colônias em placas) sobre uma bancada limpa.</li>
		<li>Expor a boca do tubo de vidro para um bico de Bunsen antes de abrir a tampa de borracha do silicone. Expor a rolha de borracha do silicone da chama depois que o tubo é aberto e em seguida levemente Coloque a tampa de volta no tubo de vidro.</li>
		<li>Usar o eletrônica pipeta e pipeta sorológica descartável para adicionar 5ml M63 para um dos tubos de vidro e 4,5 mL M63 aos outros quatro tubos.</li>
		<li>Use a ponta de P-200 para escolher uma colônia e inoculá-lo no tubo de vidro contendo 5ml M63.</li>
		<li>o tubo de vórtice tornar-se uma suspensão. Em seguida, diluir a solução 10-fold ao transferir 0,5 mL desta solução para um dos quatro tubos contendo 4,5 mL M63.</li>
		<li>Repetir o processo descrito na etapa 2.1.5 para os tubos restantes. Uma série de diluição com cinco diferentes concentrações (diluições de 1, 10, 100, 1000 e 10.000) está agora pronto.</li>
		<li>Esterilizar as bocas dos tubos de vidro e as rolhas de borracha do silicone, conforme descrito na etapa 2.1.2. Tampa os tubos com as rolhas. Evitar a contaminação por não enrugar-se as rolhas de borracha de silicone.</li>
		<li>Coloque os cinco tubos numa incubadora de agitação previamente aquecido a 37 ° C e agitar a 200 rpm. Incubar a cultura durante a noite ou para 10 a 30 h.</li>
	</ol></li> <li>Seleção da cultura para o estoque de glicerol <ol><li>Coloque o médio pré-aquecido temperatura M63, P-1,000, pontas de pipetas de 1.000 µ l e uma cubeta descartável sobre uma bancada limpa.</li>
		<li>Adicionar 1000 µ l M63 para uma cubeta descartável com uma P-1, 000. Coloque a cubeta descartável em um espectrofotômetro, iniciar o programa em um comprimento de onda fixo de 600 nm e medir o espaço em branco.</li>
		<li>Mover os tubos de vidro de cinco de incubadora tremendo para o banco limpo.</li>
		<li>M63 descartar da cubeta descartável e adicionar 1.000 cultura µ l para a mesma cubeta descartável com uma P-1, 000. Medir a turbidez óptica da cultura de pilha (OD 600), conforme descrito na etapa 2.2.2. 
		Nota: Para evitar qualquer contaminação e para conseguir uma medição precisa, expor os tubos de vidro e as rolhas à chama conforme descrito e vórtice a cultura antes da amostragem. Para garantir resultados confiáveis, medidas repetidas são recomendadas, particularmente quando a densidade celular é baixa.</li>
		<li>Dos cinco culturas de células, escolha um que está em fase inicial de crescimento exponencial (OD 600 = 0,01 - 0,05) para o estoque de glicerol. 
		Nota: Se múltiplas culturas têm densidade dentro da faixa ideal, o mais próximo de 0,05 é comumente selecionado.</li>
	</ol></li> <li>As existências de glicerol para testes repetidos. 
	Nota: Isto é descrito para a preparação de dez ações. Quantidades maiores ou menores podem ser feitas de acordo com as condições experimentais.
	<ol><li>Coloque a solução de glicerol 60% esterilizada, dez esterilizados microtubos de 1,5 mL, P-1,000 e P-200, pontas de pipetas de 1.000 e 200 µ l e um microtubo pisar um banco limpo.</li>
		<li>Adicionar 250 µ l esterilizado 60% solução de glicerol e 750 µ l a cultura de célula selecionada para o microtubo de 1,5 mL e misture pipetando. 
		Nota: O volume de ações é variável, mas sempre manter uma relação de 1:3 de 60% de glicerol para cultura de células; Isso resulta em uma concentração final de 15% de glicerol.</li>
		<li>Coloque os restantes nove microtubos no stand microtubo e dispensar 100 µ l da mistura preparada na etapa 2.3.2 a cada tubo. Agora, existem dez unidades populacionais de glicerol idênticos para uso futuro.</li>
		<li>Armazenar os estoques em um congelador a -80 ° C.</li>
	</ol></li></ol> 3. Adquirindo as curvas de crescimento <ol><li>configurar o leitor de microplacas. 
	Nota: Os termos mostrados em aspas mostrar o fraseado específico usado na leitora de placa usado aqui (veja a tabela de materiais).
	<ol><li>Abrir o software. Aberto &#34; protocolos de &#34; em &#34; Gerenciador de tarefas &#34; e escolha &#34; criar nova &#34;. Escolha &#34; protocolo padrão &#34;.</li>
		<li>Open &#34; procedimento &#34; e ajustar as configurações. Aberto &#34; temperatura definida &#34; e selecione &#34; incubadora na &#34;. Conjunto &#34; temperatura &#34; a 37 ° C e &#34; gradiente &#34; para 0 ° C. Check &#34; Preaqueça &#34; antes de continuar com a próxima etapa. Aberto &#34; começar a cinética &#34;, conjunto &#34; tempo de execução &#34; para 24:00:00 ou 48:00:00, e &#34; intervalo de &#34; para 00:30:00 ou 01:00. 
		Nota: Demora cerca de 1 min para ler um inteiro 96 placa bem.</li>
		<li>Open &#34; Shake &#34; e defina &#34; Shake modo &#34; como &#34; Linear &#34;. Verificar &#34; Cosalvaguardar o Shake &#34; e defina &#34; frequência &#34; em 567 cpm. Aberto &#34; leitura &#34;, verificar &#34; absorvância &#34;, &#34; Endpoint/cinética &#34;, e &#34; Monochromators. &#34; conjunto &#34; comprimento de onda &#34; a 600.</li>
		<li>Clique &#34; Validate &#34; para confirmar que o procedimento está correto. Clique em &#34; salvar &#34; para salvá-lo como um novo programa para uso futuro.</li>
	</ol></li> <li>Em tempo real, gravação de crescimento <ol><li>desenhar um pictograma placa de 96 poços (8 × 12 tabela) para indicar as posições das amostras de cultura inoculado na placa de 96 poços. Imprima a tabela e usá-lo como uma referência para o experimento. 
		Nota: Os poços localizados nas bordas do microplate devem conter apenas médio em branco por causa da evaporação.</li>
		Microplacas de fundo <li>lugar um apartamento 96 poços esterilizado com tampa, P-1000, pontas de pipetas de 1000 µ l, P-200, pontas de pipetas de 200 µ l, vários microtubos de 1,5 mL, uma pipeta multicanal-8, um reservatório de reagente esterilizado, temperatura M63 e o glicerol estoques (preparados no passo 2.3) sobre uma bancada limpa.</li>
		<li>Adicionar cerca de 25 mL M63 para o reservatório de reagente. Use este estoque de reservatório para todas as etapas a seguir.</li>
		<li>µ L adicionar 900 M63 para os microtubos em preparação para fazer diluições em série.</li>
		<li>Descongelar o estoque de glicerol em temperatura ambiente. Adicionar 900 µ l M63 para o estoque de glicerol descongeladas e vortex. Isso resulta em uma diluição de 10 vezes da unidade populacional de glicerol original.</li>
		<li>Transferir 100 µ l da diluição 10 vezes para outro microtubo contendo 900 µ l de M63 e vortex. Isso resulta em uma diluição de 100 vezes.</li>
		<li>Repita o passo 3.2.6 até o número desejado de diluições é alcançado.</li>
		<li>Encher os poços na borda do microplate com 200 µ l M63 usando uma pipeta de 8 canais (P-200). 
		Nota: Estes poços podem ser usados como o espaço em branco.</li>
		<li>Carga 200 µ l de cada diluído amostra preparada em etapas 3.2.4 - 3.2.7 para os poços da microplaca de acordo com a tabela de referência (passo 3.2.1). Vórtice a prévia de amostras diluídas para carga e carga a mesma amostra em vários poços em variados locais na placa.</li>
		<li>Coloque o leitor de microplacas de 96 poços.</li>
		<li>Open &#34; Leia agora &#34; em &#34; Gerenciador de tarefas &#34; e escolha o programa (seção 3.1). Clique &#34; Okey &#34; para iniciar a medição. Salve a gravação como um novo arquivo experimental para análise de dados (seção 4).</li>
	</ol></li></ol> 4. Análise de dados <ol><li>exportação dos resultados dos dados em tempo real de taxa de crescimento (seção 3.2) para uma memória USB vara como um arquivo de texto. 
	Nota: Um resultado formatado 96 poços (curvas) irá exibir na leitora de placa em tempo real. Os registros de hora em hora (valores de OD) podem ser exportados como uma tabela; as linhas e colunas representam os números bem (por exemplo, A1, B1) e o tempo de medição (por exemplo, 00:00:59), respectivamente.</li>
	<li>Abrir o arquivo de texto com um software de planilha eletrônica.</li>
	<li>Copie o lê de 600 OD horário de microplacas de 96 poços para uma nova planilha para uma análise mais aprofundada.</li>
	<li>Subtrair o fundo lê no tempo zero das leituras horárias de cada amostra bem. 
	Nota: Para sua conveniência, o valor médio do branco poços contendo M63 (etapa 3.2.8) pode ser usada como o valor de background.</li>
	<li>Calcular a média de cinco consecutivos OD 600 leituras para estimar a densidade populacional máxima. 
	Nota: O maior valor médio das cinco leituras consecutivas de 600 OD é definido como o máximo de OD 600 da curva de crescimento correspondente.</li>
	<li>Calcular a taxa de crescimento, μ (h -1), aplicando-se a seguinte equação para todos os pares de valores consecutivos de OD 600: 
	<img alt="Equation" src="/files/ftp_upload/56197/56197eq1.jpg" /> Nota: nesta equação, C eu e C i + 1 representam os valores de 600 de OD de quaisquer dois pontos de tempo consecutivos (t eu e t i + 1, respectivamente). LN indica o logaritmo natural.</li>
	<li>Calcular as alterações na taxa de crescimento ao longo do tempo com base na cada hora OD 600 lê conforme item 4.6. Calcular a média e o desvio padrão das taxas de crescimento consecutivo cinco para estimar a taxa de crescimento máxima. 
	Nota: A maior média com o menor desvio padrão é definida como a taxa de crescimento máxima da curva de crescimento correspondente.</li>
</ol> 5. Confirmando o viés Global das leituras de 96 poços (opcional) Nota: tanto a placa leitor e a placa de 96 poços consumível podem causar medições tendenciosas. Para conseguir resultados quantitativos altamente precisos e reprodutíveis, confirmando a tendência global da placa de 96 poços é altamente recomendado.
<ol><li>Preparar a placa de 96 poços e o leitor para o teste de bias, conforme descrito na seção 3.2.2.</li>
	<li>Adicionar 20 mL M63 para um tubo de centrífuga de 50 mL esterilizado. Adicione o caldo de glicerol para o mesmo tubo de centrífuga e vortex. Transferir a solução de suspensa para um reservatório de reagente esterilizado.</li>
	<li>Utilizar uma pipeta de 8 canais para transferir 200 µ l da solução de suspensão para a placa de 96 poços.</li>
	<li>Colocar a placa de 96 poços na leitora de placa e iniciar a medição.</li>
	<li>Registro de hora em hora OD 600 lê e analisar como descrito na seção 4. Comparar a densidade de população e taxa de crescimento máximo calculado de cada poço para determinar a localização viés das leituras de 96 poços.</li>
</ol>

<ol>
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Agradecemos Kohei Tsuchiya fornecendo o exemplo de ensaio de UFC. Este trabalho foi parcialmente financeiramente apoiado por um subsídio para investigação científica (C) no. 26506003 (para BWY) do Ministério da educação, cultura, esportes, ciência e tecnologia, Japão.

Passos críticos no protocolo incluem a preparação de um estoque comum de células e a replicação das mesmas amostras em vários poços em várias posições na microplate exponencialmente crescentes. Anteriormente, microbiólogos começaram a cultura de uma pre-cultura durante a noite. Enquanto este método pode reduzir o tempo de retardo de crescimento bacteriano, é difícil conseguir-se curvas de crescimento podem ser reproduzidos. Como mostrado na Figura 2, as medições independent...

Estudos microbiológicos muitas vezes começam com a cultura de células bacterianas e a avaliação das curvas de crescimento bacteriano, que representam um fenômeno fundamental da fisiologia bacteriana1,2,3. Princípios básicos de cultura estão amplamente disponíveis na literatura de pesquisa publicados e livros didáticos, porque a cultura bacteriana é uma metodologia fundamental. No nível do banco, substancial atenção tradicionalmente tem sido focada na otimização de meios de crescimento e condições de cultivo, mas controlando a taxa de crescimento, que provavelmente proporcionará maior compreensão da fisiologia microbiana, não foi extensivamente estudados4. Para bactérias de crescimento exponencial, um parâmetro chave do estado celular é a taxa de crescimento, o que foi relatada para ser coordenado com o genoma, transcriptoma e proteoma5,6,7,8 . Assim, a avaliação quantitativa do crescimento bacteriano é crucial para a compreensão fisiologia microbiana.
Para avaliar o crescimento bacteriano, os métodos experimentais utilizados para estimar a biomassa são bem estabelecida9,10 e baseiam-se na detecção de parâmetros bioquímicos, físicos ou biológicos, tais como turbidez óptica. Além disso, os métodos analíticos utilizados para capturar as propriedades dinâmicas de mudanças de crescimento comumente são baseados em modelos não-lineares estabelecida11,12,13, por exemplo, as equações logísticas. Dinâmica de crescimento geralmente é adquirida por amostragem cronometrada do crescimento celular em cultura por medição óptica turbidez ou realizando ensaios de unidade (CFU) formadoras. A limitação destes métodos de cultivo e deteção é que os pontos de dados não são um verdadeiro reflexo da dinâmica populacional, porque os intervalos de medição são muitas vezes em horas e a condição da cultura (por exemplo, mudanças na temperatura e aeração) é perturbada no momento da amostragem. Técnicas de cultura e análise devem ser atualizadas usando o desenvolvimentos recentes na tecnologia e na compreensão. Avanços recentes em leitores de microplacas permitem a observação em tempo real de crescimento bacteriano e diminuem significativamente os custos trabalhistas. Usando estes dispositivos avançados, os últimos estudos sobre crescimento bacteriano relataram métodos analíticos para medições de alta produtividade14,15.
O propósito do presente protocolo é avaliar a dinâmica de crescimento precisa de uma forma de alto rendimento, que será valiosa para estudos quantitativos que, finalmente, abordar as questões de como a taxa de crescimento é determinada e que fatores afetam a taxa de crescimento. O protocolo aborda todos os fatores que devem ser tomados em consideração para a quantificação precisa e repetível de crescimento bacteriano. O método experimental e a análise são descritas em detalhes no texto principal. Este método permite a análise precisa e reprodutível de crescimento bacteriano de uma forma de alta produtividade. Microbiologistas podem usar este protocolo para derivar resultados quantitativos adicionais de suas evidências experimentais. Este protocolo também pode ser usado para estudos em biologia de sistemas que tentam tirar conclusões conceituais ou para alcançar uma visão teórica de crescimento.

<table><tbody><tr><td>K&lt;sub&gt;2&lt;/sub&gt;HPO&lt;sub&gt;4&lt;/sub&gt;</td><td>Wako</td><td>164-04295</td><td></td></tr><tr><td>KH&lt;sub&gt;2&lt;/sub&gt;PO&lt;sub&gt;4&lt;/sub&gt;</td><td>Wako</td><td>166-04255</td><td></td></tr><tr><td>(NH&lt;sub&gt;4&lt;/sub&gt;)&lt;sub&gt;2&lt;/sub&gt;SO&lt;sub&gt;4&lt;/sub&gt;</td><td>Wako</td><td>019-03435</td><td></td></tr><tr><td>MgSO&lt;sub&gt;4&lt;/sub&gt;-7H&lt;sub&gt;2&lt;/sub&gt;O</td><td>Wako</td><td>138-00415</td><td></td></tr><tr><td>Thiamine-HCl</td><td>Wako</td><td>201-00852</td><td></td></tr><tr><td>glucose</td><td>Wako</td><td>049-31165</td><td></td></tr><tr><td>HCl</td><td>Wako</td><td>080-01066</td><td></td></tr><tr><td>Iron (II) sulfate heptahydrate (FeSO&lt;sub&gt;4&lt;/sub&gt;-7H&lt;sub&gt;2&lt;/sub&gt;O)</td><td>Wako</td><td>094-01082</td><td></td></tr><tr><td>KOH</td><td>Wako</td><td>168-21815</td><td></td></tr><tr><td>Glycerol</td><td>Wako</td><td>075-00611</td><td></td></tr><tr><td>Centrifuge tube (50 mL, sterilized)</td><td>WATSON</td><td>1342-050S</td><td></td></tr><tr><td>Pipette Tips, 200 &amp;micro;L</td><td>WATSON</td><td>110-705Y</td><td></td></tr><tr><td>Pipette Tips, 1,000 &amp;micro;L</td><td>WATSON</td><td>110-8040</td><td></td></tr><tr><td>Microtube (1.5 mL)</td><td>WATSON</td><td>131-715C</td><td></td></tr><tr><td>8 multichannel-pipette</td><td>WATSON</td><td>NT-8200</td><td></td></tr><tr><td>PASORINA STIRRER</td><td>AS ONE</td><td>2-4990-02</td><td></td></tr><tr><td>Glass cylinder (200 mL)</td><td>AS ONE</td><td>1-8562-07</td><td></td></tr><tr><td>Precision pH mater</td><td>AS ONE</td><td>AS800 / 1-054-01</td><td></td></tr><tr><td>Pipetman P-200</td><td>GILSON</td><td>1-6855-05</td><td></td></tr><tr><td>Pipetman P-1000</td><td>GILSON</td><td>1-6855-06</td><td></td></tr><tr><td>Disposable Serolocical Pipettes (10 mL)</td><td>SANPLATEC</td><td>SAN27014</td><td></td></tr><tr><td>Disposable Serolocical Pipettes (25 mL)</td><td>SANPLATEC</td><td>SAN27015</td><td></td></tr><tr><td>Microtube stand</td><td>BM Bio</td><td>801-02Y</td><td></td></tr><tr><td>Vortex</td><td>BM Bio</td><td>BM-V1</td><td></td></tr><tr><td>Corning Costar 96-well microplate with lid (Flat bottom, Clear)</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>Corning, 3370</td><td></td></tr><tr><td>Corning Costar reagent reservoir (50 mL)</td><td>Sigma-Aldrich</td><td>Corning, 4870</td><td></td></tr><tr><td>Stericup GV PVDF (250 mL, 0.22 &amp;micro;M)</td><td>Merck Millipore</td><td>SCGVU02RE</td><td></td></tr><tr><td>Pipet-Aid XP</td><td>DRUMMOND</td><td>4-000-101</td><td></td></tr><tr><td>Bioshaker (BR-23UM MR)</td><td>TAITEC</td><td>0053778-000</td><td></td></tr><tr><td>Disposal cell (1.5 mL)</td><td>Kartell</td><td>1938 / 2-478-02</td><td></td></tr><tr><td>DU 730 Life Science UV/Vis Spectrophotometer</td><td>Beckman Coulter</td><td>A23616</td><td></td></tr><tr><td>EPOCH2</td><td>BioTek</td><td>2014-EP2-002 / EPOCH2T</td><td></td></tr><tr><td>Beaker (500 mL)</td><td>IWAKI</td><td>82-0008</td><td></td></tr><tr><td>BIO clean bench</td><td>Panasonic</td><td>MCV-B131F</td><td></td></tr><tr><td>Glass tubes</td><td>NICHIDEN RIKA GLASS</td><td>P-10M~P-30 /101019</td><td></td></tr><tr><td>Silicone rubber stoppers</td><td>ShinEtsu Polymer</td><td>T-19</td><td></td></tr><tr><td>Bacterial strains</td><td>Strain bank organization; National Bio Resource Project (NBRP) in Japan</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

precise, high-throughput analysis of bacterial growth

Crescimento bacteriano é um conceito central no desenvolvimento da moderna fisiologia microbiana, bem como na investigação da dinâmica celular a nível de sistemas. Estudos recentes têm relatado correlações entre o crescimento bacteriano e eventos de todo o genoma, tais como reorganização de redução e transcriptoma do genoma. Analisar corretamente o crescimento bacteriano é crucial para a compreensão da coordenação de crescimento dependente de gene funções e componentes celulares. Nesse sentido, a avaliação quantitativa precisa de crescimento bacteriano em forma de alto rendimento é necessária. Desenvolvimentos tecnológicos emergentes oferecem novas ferramentas experimentais que permitem atualizações dos métodos utilizados para estudar o crescimento bacteriano. O protocolo introduzido aqui emprega um leitor de microplacas com um procedimento experimental altamente otimizado para a avaliação do crescimento bacteriano preciso e reprodutível. Este protocolo foi utilizado para avaliar o crescimento de vários descrito anteriormente estirpes de Escherichia coli . As principais etapas do protocolo são os seguintes: a preparação de um grande número de ações de célula em pequenos frascos para testes repetidos com resultados reprodutíveis, o uso de placas de 96 poços para avaliação de crescimento elevado-throughput e o cálculo manual de duas principais parâmetros (ou seja, densidade de população e taxa de crescimento máxima) que representa a dinâmica de crescimento. Em comparação com o tradicionais formadoras unidade (CFU) do ensaio, que conta as células que são cultivadas em tubos de vidro ao longo do tempo em placas de ágar, o presente método é mais eficiente e fornece registros temporais mais detalhados das alterações de crescimento, mas tem um mais rigorosas limite de deteção em densidades de população baixas. Em resumo, o método descrito é vantajoso para a análise da elevado-produção precisa e reprodutível de crescimento bacteriano, que pode ser usado para tirar conclusões conceituais ou fazer observações teóricas.

O método descrito fornece um meio de capturar dinâmico crescimento bacteriano de forma contínua, alta produtividade, utilizando um leitor de formato de 96 poços que leva várias medições de densidade óptica em vários intervalos de tempo (de minutos a horas e dias). As curvas de crescimento de uma variedade de cepas de Escherichia coli expressando vários genomas podem ser adquiridas precisamente em uma única experiência (figura 1A). Em comp...

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Precise, High-throughput Analysis of Bacterial Growth

Preciso, elevado-throughput análise do crescimento bacteriano

Avaliação quantitativa do crescimento bacteriano é essencial para a fisiologia microbiana como um fenômeno de sistemas-nível de compreensão. Um protocolo para uma abordagem analítica e manipulação experimental são introduzidos, permitindo a análise precisa, elevado-throughput de crescimento bacteriano, que é um tema chave de interesse em biologia de sistemas.

Bacterial growth is a central concept in the development of modern microbial physiology, as well as in the investigation of cellular dynamics at the ...

precise-high-throughput-analysis-of-bacterial-growth

Research

JoVE Journal

Biology

23.8K visualizações.  University of Tsukuba. Avaliação quantitativa do crescimento bacteriano é essencial para a fisiologia microbiana como um fenômeno de sistemas-nível de compreensão. Um protocolo para uma abordagem analítica e manipulação experimental são introduzidos, permitindo a análise precisa, elevado-throughput de crescimento bacteriano, que é um tema chave de interesse em biologia de sistemas.

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An Assay for Quantifying Protein-RNA Binding in Bacteria

In the initiation step of protein translation, the ribosome binds to the initiation region of the mRNA. Translation initiation can be blocked by binding of an RNA binding protein (RBP) to the initiation region of the mRNA, which interferes with ribosome binding. In the presented method, we utilize this blocking phenomenon to quantify the binding affinity of RBPs to their cognate and non-cognate binding sites. To do this, we insert a test binding site in the initiation region of a reporter mRNA and induce the expression of the test RBP. In the case of RBP-RNA binding, we observed a sigmoidal repression of the reporter expression as a function of RBP concentration. In the case of no-affinity or very low affinity between binding site and RBP, no significant repression was observed. The method is carried out in live bacterial cells, and does not require expensive or sophisticated machinery. It is useful for quantifying and comparing between the binding affinities of different RBPs that are functional in bacteria to a set of designed binding sites. This method may be inappropriate for binding sites with high structural complexity. This is due to the possibility of repression of ribosomal initiation by complex mRNA structure in the absence of RBP, which would result in lower basal reporter gene expression, and thus less-observable reporter repression upon RBP binding.

In this method, we quantify the binding affinity of RNA binding proteins (RBPs) to cognate and non-cognate binding sites using a simple, live, reporter assay in bacterial cells. The assay is based on repression of a reporter gene.

Um ensaio para quantificar a ligação de RNA de proteína em bactérias

In the initiation step of protein translation, the ribosome binds to the initiation region of the mRNA. Translation initiation can be blocked by binding ...

Genética

Digital PCR-based Competitive Index for High-throughput Analysis of Fitness in Salmonella

A competitive index is a common method used to assess bacterial fitness and/or virulence. The utility of this approach is exemplified by its ease to perform and its ability to standardize the fitness of many strains to a wild-type organism. The technique is limited, however, by available phenotypic markers and the number of strains that can be assessed simultaneously, creating the need for a great number of replicate experiments. Concurrent with large numbers of experiments, the labor and material costs for quantifying bacteria based on phenotypic markers are not insignificant. To overcome these negative aspects while retaining the positive aspects, we have developed a molecular-based approach to directly quantify microorganisms after engineering genetic markers onto bacterial chromosomes. Unique, 25 base pair DNA barcodes were inserted at an innocuous locus on the chromosome of wild-type and mutant strains of Salmonella. In vitro competition experiments were performed using inocula consisting of pooled strains. Following the competition, the absolute numbers of each strain were quantified using digital PCR and the competitive indices for each strain were calculated from those values. Our data indicate that this approach to quantifying Salmonella is extremely sensitive, accurate, and precise for detecting both highly abundant (high fitness) and rare (low fitness) microorganisms. Additionally, this technique is easily adaptable to nearly any organism with chromosomes capable of modification, as well as to various experimental designs that require absolute quantification of microorganisms.

Digital PCR-based Competitive Index for High-throughput Analysis of Fitness in Salmonella

This molecular-based approach for determining bacterial fitness facilitates precise and accurate detection of microorganisms using unique genomic DNA barcodes that are quantified via digital PCR. The protocol describes calculating the competitive index for Salmonella strains; however, the technology is readily adaptable to protocols requiring absolute quantification of any genetically-malleable organism.

Índice competitivo baseado em PCR digital para análise de alta produtividade de aptidão em Salmonella

A competitive index is a common method used to assess bacterial fitness and/or virulence. The utility of this approach is exemplified by its ease to ...

Enhanced Reproducibility and Precision of High-Throughput Quantification of Bacterial Growth Data Using a Microplate Reader

This study aimed to develop a repeatable, reliable, high-throughput protocol to monitor bacterial growth in 96-well plates and analyze the maximum growth rate. The growth curves and maximum growth rates of two bacterial species were determined. Issues including (i) lid condensation, (ii) pathlength correction, (iii) inoculation size, (iv) sampling time interval, and (v) spatial bias were investigated. The repeatability of the protocol was assessed with three independent technical replications, with a standard deviation of 0.03 between the runs. The maximum growth rates of Bacillus mycoides and Paenibacillus tundrae were determined to be&#160;(mean&#160;&#177; SD) 0.99 h&#8722;1 &#177;&#160; 0.03 h&#8722;1 and 0.85 h&#8722;1 &#177; 0.025 h&#8722;1, respectively. These bacteria are more challenging to monitor optically due to their affinity to clump together. This study demonstrates the critical importance of inoculation size, path length correction, lid warming, sampling time intervals, and well-plate spatial bias to obtain reliable, accurate, and reproducible data on microplate readers. The developed protocol and its verification steps can be expanded to other methods using microplate readers and high-throughput protocols, reducing the researchers&#39; innate errors and material costs.

Here, a high-throughput protocol is presented to measure growth data, including growth curves, growth rate, and maximum growth rate. The protocol was verified and validated using two biofilm-producing bacteria. The results and approach applied in this study can be expanded to other high-throughput protocols using microplate readers.

This study aimed to develop a repeatable, reliable, high-throughput protocol to monitor bacterial growth in 96-well plates and analyze the maximum growth ...

Ambiente

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.

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: de alta capacidade Quantificação do crescimento da colônia e intervalo de tempo

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

Imunologia e Infecção

Establishment of a High-throughput Setup for Screening Small Molecules That Modulate c-di-GMP Signaling in Pseudomonas aeruginosa

Bacterial resistance to traditional antibiotics has driven research attempts to identify new drug targets in recently discovered regulatory pathways. Regulatory systems that utilize intracellular cyclic di-GMP (c-di-GMP) as a second messenger are one such class of target. c-di-GMP is a signaling molecule found in almost all bacteria that acts to regulate an extensive range of processes including antibiotic resistance, biofilm formation and virulence. The understanding of how c-di-GMP signaling controls aspects of antibiotic resistant biofilm development has suggested approaches whereby alteration of the cellular concentrations of the nucleotide or disruption of these signaling pathways may lead to reduced biofilm formation or increased susceptibility of the biofilms to antibiotics. We describe a simple high-throughput bioreporter protocol, based on green fluorescent protein (GFP), whose expression is under the control of the c-di-GMP responsive promoter cdrA, to rapidly screen for small molecules with the potential to modulate c-di-GMP cellular levels in Pseudomonas aeruginosa (P. aeruginosa). This simple protocol can screen upwards of 3,500 compounds within 48 hours and has the ability to be adapted to multiple microorganisms.

Establishment of a High-throughput Setup for Screening Small Molecules That Modulate c-di-GMP Signaling in Pseudomonas aeruginosa

This article describes the high-throughput assay that has been successfully established to screen large libraries of small molecules for their potential ability to manipulate cellular levels of cyclic di-GMP in Pseudomonas aeruginosa, providing a new powerful tool for antibacterial drug discovery and compound testing.

Estabelecimento de um programa de configuração de alta capacidade para a triagem de pequenas moléculas que modulam c-di-GMP Sinalização<em&gt; Pseudomonas aeruginosa</em

Bacterial resistance to traditional antibiotics has driven research attempts to identify new drug targets in recently discovered regulatory pathways. ...

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, em tempo real, Teste Dual-leitura dos intracelular Actividade Antimicrobiana e citotoxicidade celular eucariótica

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

Multi-scale Analysis of Bacterial Growth Under Stress Treatments

Analysis of the bacterial ability to grow and survive under stress conditions is essential for a wide range of microbiology studies. It is relevant to characterize the response of bacterial cells to stress-inducing treatments such as exposure to antibiotics or other antimicrobial compounds, irradiation, non-physiological pH, temperature, or salt concentration. Different stress treatments might disturb different cellular processes, including cell division, DNA replication, protein synthesis, membrane integrity, or cell cycle regulation. These effects are usually associated with specific phenotypes at the cellular scale. Therefore, understanding the extent and causality of stress-induced growth or viability deficiencies requires a careful analysis of several parameters, both at the single-cell and at the population levels. The experimental strategy presented here combines traditional optical density monitoring and plating assays with single-cell analysis techniques such as flow cytometry and real time microscopy imaging in live cells. This multiscale framework allows a time-resolved description of the impact of stress conditions on the fate of a bacterial population.

This protocol allows a time-resolved description of bacterial growth under stress conditions at the single-cell and the cell population levels.

Análise em multiescala do crescimento bacteriano tratamentos de estresse

Analysis of the bacterial ability to grow and survive under stress conditions is essential for a wide range of microbiology studies. It is relevant to ...

Single-cell Microfluidic Analysis of Bacillus subtilis

Microfluidic technology overcomes many of the limitations to traditional analytical methods in microbiology. Unlike bulk-culture methods, it offers single-cell resolution and long observation times spanning hundreds of generations; unlike agarose pad-based microscopy, it has uniform growth conditions that can be tightly controlled. Because the continuous flow of growth medium isolates the cells in a microfluidic device from unpredictable variations in the local chemical environment caused by cell growth and metabolism, authentic changes in gene expression and cell growth in response to specific stimuli can be more confidently observed. Bacillus subtilis is used here as a model bacterial species to demonstrate a &#34;mother machine&#34;-type method for cellular analysis. We show how to construct and plumb a microfluidic device, load it with cells, initiate microscopic imaging, and expose cells to a stimulus by switching from one growth medium to another. A stress-responsive reporter is used as an example to reveal the type of data that may be obtained by this method. We also briefly discuss further applications of this method for other types of experiments, such as analysis of bacterial sporulation.

Single-cell Microfluidic Analysis of Bacillus subtilis

We present a method for the microfluidic analysis of individual bacterial cell lineages using Bacillus subtilis as an example. The method overcomes shortcomings of traditional analytical methods in microbiology by allowing observation of hundreds of cell generations under tightly controllable and uniform growth conditions.

Célula única Microfluidic análise de Bacillus subtilis

Microfluidic technology overcomes many of the limitations to traditional analytical methods in microbiology. Unlike bulk-culture methods, it offers ...

Biologia

Using Microtiter Dish Radiolabeling for Multiple In Vivo Measurements Of Escherichia coli (p)ppGpp Followed by Thin Layer Chromatography

The (p)ppGpp nucleotide functions as a global regulator in bacteria in response to a variety of physical and nutritional stress. It has a rapid onset, in seconds, which leads to accumulation of levels that approach or exceed those of GTP pools. Stress reversal occasions a rapid disappearance of (p)ppGpp, often with a half-life of less than a minute. The presence of (p)ppGpp results in alterations of cellular gene expression and metabolism that counter the damaging effects of stress. Gram-negative and Gram-positive bacteria have different response mechanisms, but both depend on (p)ppGpp concentration. In any event, there is a need to simultaneously monitor many radiolabeled bacterial cultures at time intervals that may vary from 10 seconds to hours during critical stress transition periods. This protocol addresses this technical challenge. The method takes advantage of temperature- and shaker-controlled microtiter dish incubators that allow parallel monitoring of growth (absorbance) and rapid sampling of uniformly phosphate-radiolabeled cultures to resolve and quantitate nucleotide pools by thin-layer chromatography on PEI-cellulose. Small amounts of sample are needed for multiple technical and biological replicates of analyses. Complex growth transitions, such as diauxic growth and rapid (p)ppGpp turnover rates can be quantitatively assessed by this method.

Using Microtiter Dish Radiolabeling for Multiple In Vivo Measurements Of Escherichia coli pppGpp Followed by Thin Layer Chromatography

The growth of radiolabeled bacterial cultures in microtiter dishes facilitates high throughput sampling that allows multiple technical and biological replicate assays of nucleotide pool abundance, including that of (p)ppGpp. The effects of growth transitions provoked by sources of physiological stress as well as recovery from stress can be monitored.

Usando microtiter prato Radiolabeling para múltiplo in vivo medições de Escherichia coli (p) ppGpp seguido por cromatografia em camada fina

The (p)ppGpp nucleotide functions as a global regulator in bacteria in response to a variety of physical and nutritional stress. It has a rapid onset, in ...

High-Throughput Live Imaging of Microcolonies to Measure Heterogeneity in Growth and Gene Expression

Precise measurements of between- and within-strain heterogeneity in microbial growth rates are essential for understanding genetic and environmental inputs into stress tolerance, pathogenicity, and other key components of fitness. This manuscript describes a microscope-based assay that tracks approximately 105&#160;Saccharomyces cerevisiae microcolonies per experiment. After automated time-lapse imaging of yeast immobilized in a multiwell plate, microcolony growth rates are easily analyzed with custom image-analysis software. For each microcolony, expression and localization of fluorescent proteins and survival of acute stress can also be monitored. This assay allows precise estimation of strains&#39; average growth rates, as well as comprehensive measurement of heterogeneity in growth, gene expression, and stress tolerance within clonal populations.

Yeast growth phenotypes are precisely measured through highly parallel time-lapse imaging of immobilized cells growing into microcolonies. Simultaneously, stress tolerance, protein expression, and protein localization can be monitored, generating integrated datasets to study how environmental and genetic differences, as well as gene-expression heterogeneity among isogenic cells, modulate growth.

Imagem ao vivo de alta taxa de microcolônias para medir heterogeneidade no crescimento e expressão genética

Precise measurements of between- and within-strain heterogeneity in microbial growth rates are essential for understanding genetic and environmental ...