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Sistematiche e su larga scala di sintesi genetica (gene-gene o epistasi) schermi di interazione può essere utilizzato per esplorare la ridondanza genetica e via di cross-talk. Qui, descriviamo un high-throughput quantitativa sintetica genetica tecnologia di retinatura array, definito eSGA che abbiamo sviluppato per chiarire i rapporti epistatiche ed esplorare reti di interazione genetici in Escherichia coli.
Fenotipi sono determinati da una serie complessa di fisica (ad esempio proteina-proteina) e funzionali (ad esempio gene-gene o genetico) interazioni (GI) 1. Mentre interazioni fisiche in grado di indicare quali proteine batteriche sono associati come complessi, non necessariamente rivelano percorso a livello di relationships1 funzionali. GI schermi, in cui si misura la crescita dei doppi mutanti recanti due geni cancellati o inattivato e rispetto ai corrispondenti singoli mutanti, in grado di illuminare le dipendenze epistatiche tra loci e, quindi, fornire un mezzo per interrogare e scoprire nuove relazioni funzionali 2. Mappe a grande scala GI sono stati riportati per gli organismi eucarioti, come lievito 3-7, ma le informazioni GI rimangono sparse per procarioti 8, che ostacola l'annotazione funzionale dei genomi batterici. A tal fine, noi e altri hanno sviluppato high-throughput quantitative batteriche metodi di screening GI 9, 10 Qui, presentiamo i passaggi chiave necessari per eseguire quantitativa E. coli sintetico Genetic Array (eSGA) Procedura di screening su un genoma scala 9, utilizzando naturale coniugazione batterica e ricombinazione omologa per generare sistemica e misurare l'idoneità di un gran numero di doppi mutanti in un formato matrice colonia. Brevemente, un robot è utilizzato per trasferire , attraverso la coniugazione, cloramfenicolo (Cm) - segnato da alleli mutanti Hfr ingegneria (ad alta frequenza di ricombinazione) 'ceppi donatori in un array ordinato di kanamicina (Kan) - marcati F-destinatario ceppi. In genere, si usa la perdita di funzione singoli mutanti recanti non essenziali delezioni del gene (ad esempio, la collezione 'Keio' 11) e le mutazioni geniche essenziali hypomorphic alleli (cioè conferiscono ridotta espressione della proteina, la stabilità, o attività 9, 12, 13) a interrogare le associazioni funzionali di geni non essenziali ed essenziali, resture rispettivamente. Dopo coniugazione mediata e conseguente scambio genetico mediante ricombinazione omologa, i mutanti risultanti doppie sono selezionati su terreno solido contenente entrambi gli antibiotici. Dopo conseguenza, le piastre vengono create digitalmente delle immagini e le dimensioni delle colonie sono quantitativamente valutato con un proprio sistema automatico di elaborazione delle immagini 14. IG si rivelano quando il tasso di crescita di un doppio mutante o è significativamente migliore o peggiore del previsto 9. Aggravanti (o negativo) GIS spesso il risultato tra la perdita-di-funzione mutazioni in coppie di geni provenienti da percorsi di compensazione che incidono sullo stesso processo essenziale 2. Qui, la perdita di un singolo gene è tamponata, in modo tale che sia mutante singolo è praticabile. Tuttavia, la perdita di entrambi i percorsi è deleteria e provoca letalità sintetica o malattia (ovvero crescita lenta). Viceversa, alleviare (o positivo) possono verificarsi interazioni tra i geni della via stessa o proteina complessa 2 comedelezione del gene o da solo è spesso sufficiente a perturbare la normale funzione della via o complesso tale che perturbazioni supplementari non ridurre l'attività, e quindi la crescita, ulteriormente. Nel complesso, l'identificazione sistematica e l'analisi delle reti GI in grado di fornire, località turistiche, mappe globali delle relazioni funzionali tra un gran numero di geni, da cui percorso informazioni a livello di perdere per altri approcci possono dedurre 9.
1. Costruire HFR ceppi donatori Mutant Cavalli da Recombineering 15, 16
I passi per costruire le macchie donatori eSGA sono descritti di seguito. In breve, usiamo λ mirata - Red mediata ricombinazione omologa 16 di cassette amplificato marcatore selezionabile frammenti di DNA generati da PCR per creare non essenziali mutanti di delezione del gene (punto 1.1) o di geni essenziali ceppi mutanti hypomorphic donatori (paragrafo 1.2), che vengono poi utilizzati come 'query' per definire le reti GI.
Nota: Durante il processo di sviluppo della tecnologia, abbiamo valutato l'efficacia dell'uso di Hfr mediato trasferimento coniugativo per combinare le mutazioni con un ben definito ceppo donatore Hfr (Hfr Cavalli, Hfr Hayes, e Hfr 3000). Abbiamo esaminato (i) la capacità di rendere efficiente mutanti donatori utilizzando il metodo recombineering lanciato da Yu et al. (2000) 16, (ii) le efficienze relativedi trasferimento di DNA coniugativo differenti marcatori cromosomici, e (iii) gli effetti di posizione e orientamento interrogazione gene cromosomico relativo al locus trasferimento Hfr, Orit. Abbiamo trovato che λ - rosso-mediata efficienza di ricombinazione omologa era molto più alto in Hfr Cavalli che in Hfr Hayes o Hfr3000. Se necessario, trasduzione P1 o un ceppo Psuedo Hfr 17, può essere utilizzato per creare donatori mutanti. Abbiamo adattato con successo tutti questi metodi per rendere lo screening e un gran numero di donatori. Poiché nei nostri esperimenti di prova coniugazione, l'efficienza complessiva del trasferimento e il numero di ex conjugants osservato era significativamente maggiore con Hfr Cavalli, questo sfondo particolare ceppo è stato scelto per la costruzione donatore e grande scala eSGA. Tutte le procedure per schermi eSGA con HFR donatori Cavalli sono descritti.
2. Formare gli array E. coli F-Recipient Mutanti per schermi eSGA
3. Ad alta densità di accoppiamento Procedura di sforzo per la generazione di E. Mutants coli doppia
4. Elaborazione dei dati e Derivazione punteggi GI
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Dove, S = var (var Exp x (n Exp -1) + var Cont x (n Cont -1)) / (n + n Exp Cont -2); var Exp = il massimo scostamento delle dimensioni colonie normalizzati per l' doppio mutante; var = Cont mediana delle variazioni nelle dimensioni normalizzate doppie colonie mutanti dal gruppo di riferimento; Exp n = numero di misurazioni di dimensioni doppie colonie mutanti; Cont n = il numero medio di repliche sperimentali su tutti gli esperimenti; μ Esp = dimensioni mediane delle colonie normalizzati dei doppi mutanti, e Cont μ = media delle dimensioni delle colonie normalizzati di tutti i doppi mutanti derivanti dal ceppo mutante singolo donatore. La S-score riflette sia la confidenza statistica di un'interazione digenic putative così come la forza di interazione biologica. Fortemente positivo S-punteggi indicano effetti alleviare, suggesting che i geni che interagiscono partecipare allo stesso percorso 9, mentre negativo significativo S punteggi riflettono malattia o letalità sintetica, che è spesso indicativa di appartenenza paralleli percorsi ridondanti 9. Per determinare i pathway relazioni a livello funzionale, un singolo S-punteggio per ogni coppia di geni testati è prodotto dal dataset finale.
Nota: Nel nostro studio precedente 9, abbiamo scoperto che la ricombinazione tende a verificarsi meno frequentemente tra i geni entro 30 kbp l'uno dall'altro. Pertanto, per analisi a valle, dopo la normalizzazione e generazione punteggio, rimuoviamo interazioni tra geni entro 30 kbp uno dall'altro. Oltre ai soldati stessi, le relazioni funzionali tra coppie di geni possono essere studiate, cercando in modo simile i profili GI dei due geni sono. Il profilo GI di un gene è l'insieme di tutte le interazioni di quel gene con tutti gli altri geni nel genoma esternozona di collegamento del gene. Funzionalmente geni simili tendono ad avere più alti correlazioni di profili genetici di interazione 12, 25. Così, calcolando i coefficienti di correlazione per tutti i geni nel dataset sperimentale si può utilizzare eSGA per investigare le relazioni funzionali tra geni anche situata vicino all'altro sul cromosoma.
GIs reveal functional relationships between genes. Similarly, since genes in the same pathway display similar GI patterns and the GI profile similarity represents the congruency of phenotypes, we can group functionally related genes into pathways by clustering their GI profiles. Integrating GI and GI correlation networks with physical interaction information or other association data, such as genomic context (GC) relationships can also reveal the organization of higher-order functional modules that define core biological systems (and system crosstalk) in bacteria. For example, as with yeast4, 6, 7, 26, E. coli gene pairs exhibiting alleviating interactions that also have highly correlated GI profiles tend to encode proteins that are either physically associated (e.g. form a complex; Figure 4a) or that act coherently in a common biochemical pathway (e.g. components in a linear cascade). A representative example is shown in Figure 4b, where the components of the functionally redundant Isc and Suf pathways, which jointly participate in the essential Fe-S biosynthesis process, form distinct clusters that are linked together by extensive aggravating interactions (i.e. synthetic lethality). A statistical measure (e.g. hypergeometric distribution function27) can be used on GI or GI correlation data to find significant enrichment for interactions between and within pathways (Figure 4c). Cluster analysis can also be applied to functional networks derived using eSGA to predict the functions of genes lacking annotations5, 6, 9, 28-30 (Figure 4d). Since clustering algorithms vary, however, putative functional assignments determined through clustering require independent experimental verification.
Figure 1. The construction and confirmation of Hfr Cavalli non-essential single gene deletion donor strains. The panels (adapted from14) illustrate the deletion of E. coli chromosomal ORF (A) and the three primer sets used for confirming (B) the correctly generated mutant Hfr Cavalli donor strain. Amplifications from a correctly constructed deletion donor strain should produce (i) 445 bp, (ii) 309 bp, and (iii) 1.4 kb products. See protocol text for details. Click here to view larger figure.
Figure 2. The construction and confirmation strategies of essential hypomorphic donor mutant strains in an Hfr Cavalli genetic background. The panels illustrate the creation of hypomorphic mutations of essential genes through recombineering technology (A) and the primer sets (B) used for the PCR confirmation of essential gene hypomorphic mutations. See protocol text for details.
Figure 3. Schematic summary of key eSGA steps. The Hfr donor (marked with chloramphenicol resistance, CmR) and recipient F- (marked with kanamycin resistance, KanR) mutant strains are grown in 384-colony density on LB-Cm and LB-Kan plates, respectively. The donor and the recipient strains are conjugated by pinning them over each other onto an LB plate, which is then incubated overnight at 32 °C. Consequently, the conjugants are pinned onto plates containing both Kan and Cm to select double mutants. The double mutant plates are digitally imaged and the growth fitness of the colony sizes is quantitatively scored to identify aggravating and alleviating interactions.
Figure 4. Representative computational analyses of genetic interaction (GI) scores for determining pathway-level functional relationships. (A) Panel I, Distribution of correlation coefficients between the GI profiles of gene pairs encoding proteins linked by protein-protein interactions (PPI) versus randomly drawn gene pairs. The p-value was computed using the two-sample Kolmogorov-Smirnov (KS) test; Panel II, Scatter plot of correlated genetic profiles from rich media (RM) for two transporters (mdtI, mdtJ) that form a heterodimeric complex required for spermidine excretion. (B) The hierarchical clustering of the GI sub-network adapted from Butland et al.9 highlights the functional connectivity between components of the previously known Isc and Suf pathways with similar GI patterns. Pink represents aggravating (negative S-score) interactions, green represents alleviating (positive S-score) interactions and black represents absence of GI. A predicted novel component of the SUF pathway, ydhD, displays GIs with the members of the Isc pathway. (C) Pathway cross-talk recorded among cell envelope processes that are significantly enriched for aggravating or alleviating GI according to the hypergeometric enrichment analysis27. (D) A GI sub-network predicts the role of two functionally unannotated genes, yceG and yebA, in peptidoglycan splitting based on their pattern of strong alleviating interactions with well-known cell division peptidoglycan hydrolases. The figures shown in panels A, C and D are adapted from Babu et al. (2011)12. Click here to view larger figure.
Abbiamo delineato un graduale protocollo per l'utilizzo di robot per studiare lo screening eSGA funzioni geniche batteriche a livello percorso interrogando GI. Questo approccio può essere utilizzato per studiare singoli geni sia interi sistemi biologici in E. coli. Cura l'esecuzione delle fasi sperimentali di cui sopra, tra cui tutti i controlli del caso, e rigorosamente in maniera indipendente l'analisi e la validazione dei dati GI sono aspetti chiave per il successo di eSGA nel fare nuove scoperte funzionali. Oltre a eSGA, un metodo concettualmente simile per studiare GI in E. coli, denominato GIANT-coli 17, può essere utilizzato per illuminare nuove relazioni funzionali che sono spesso mancati da altri approcci, come proteomica 23 o 13 schermate fenotipici soli. Tuttavia, come con qualsiasi approccio genome-wide, esistono limitazioni in merito all'applicabilità di eSGA o GIANT-coli, ad esempio per le altre specie batteriche. Ciò è in parte esserela causa della indisponibilità di genome-wide singolo gene collezioni ceppo mutante di delezione per la maggior parte delle specie batteriche, in particolare per le specie in cui è ostacolato mutagenesi di mira da una bassa frequenza naturale di ricombinazione omologa. In tali casi, le interruzioni gene usando metodi quali la mutagenesi casuale tracciabili saggi basati come TnSeq 31 può potenzialmente essere usato per indagare funzioni geniche batteriche. Per una panoramica delle nuove procedure alternative batteriche screening genetico, vedi articolo di rassegna di Gagarinova e Emili (2012) 32.
Anche se i metodi GI spesso rivelano molti interessanti connessioni suggestiva di nuovi collegamenti meccanicistici, l'integrazione di questi dati con altre informazioni come profilo fenotipico 13, reti di interazione fisica 22, 23, e GC-inferiti associazioni può essere particolarmente informativo. Per esempio, come per le reti GI, associazioni GC, che si basano sulla conservazionedi ordine gene (operoni), fusioni di geni batterici, frequenze di ricombinazione operone derivati da distanze intergeniche di operoni previsti attraverso genomi, nonché profiling filogenetico 33 possono fornire informazioni aggiuntive su come una cellula batterica organizza complessi proteici in percorsi funzionali di mediare e coordinare principali processi cellulari 12, 23.
E. coli è un modello cavallo di lavoro per comprendere la biologia molecolare di altri batteri Gram-negativi. A tal fine, i dati GI eSGA può essere utilizzato in combinazione con le informazioni comparative genomica (filogenetica ad esempio profili, profili di espressione genica) per studiare la conservazione evolutiva delle relazioni funzionali scoperti da eSGA in altre specie e taxa proteobacterial procariota. Inoltre, i dati generati per interazione E. coli possono essere utilizzati al fine di conoscere l'architettura via dei microbi scoperti da metagenomicrofoni, per il quale le annotazioni funzionali sono carenti. Poiché molti geni sono ampiamente conservata tra tutti i microbi 23, e poiché la sensibilità agli antibiotici può essere migliorata da certe perturbazioni genetiche 34, le relazioni funzionali illuminate da eSGA può anche potenzialmente essere sfruttata per progettare innovative terapie farmacologiche combinate.
Nessun conflitto di interessi dichiarati.
Questo lavoro è stato sostenuto da fondi del Genome Canada, l'Ontario Institute Genomica e Istituti canadesi di borse di ricerca per la salute e JG AE AG è un destinatario della borsa di studio Vanier Canada Graduate.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
I. Antibiotics | |||
Chloramphenicol | Bioshop | #CLR201 | |
Kanamycin | #KAN201 | ||
Ampicillin | # AMP201 | ||
2. Luria-Bertani medium | |||
LB powder | Bioshop | #LBL405 | |
Agar | Bioshop | #AGR003 | |
3. Bacterial Strains and Plasmids | |||
Hfr Cavalli strain λred system (JL238) | Babu et al.14. | ||
pKD3 | E. coli Genetic Stock Centre, Yale | ||
Keio E. coli F- recipient collection | National BioResource Project (NBRP) of Japan11 | ||
Hypomorphic E. coli F- SPA-tag strains | Open biosystems; Babu et al.14 | ||
4. Primers | |||
pKD3-based desalted constant primers | F1: 5'-GGCTGACATGGGAATTAGC-3' R1: 5'-AGATTGCAGCATTACACGTCTT-3' | ||
Desalted custom primers | Cm-R: 5'-TTATACGCAAGGCGACAAGG-3' Cm-F: 5'- GATCTTCCGTCACAGGTAGG-3' | ||
Desalted custom primers | F2 and R2: 20 nt constant regions based on pKD3 sequence and 45 nt custom homology regions F2 constant region: 5'-CATATGAATATCCTCCTTA-3' R2 constant region: 5'-TGTGTAGGCTGGAGCTGCTTC-3'S1 and S2: 27 nt constant regions for priming the amplification of the SPA-Cm cassette and 45 nt custom homology regions S1 constant region: 5'AGCTGGAGGATCCATGGAAAAGAGAAG -3' S2 constant region: 5'- GGCCCCATATGAATATCCTCCTTAGTT -3' KOCO-F and KOCO-C: 20 nt primers 200 bp away from the non-essential gene deletion site or the essential gene SPA-tag insertion site | ||
5. PCR and Electrophoresis Reagents | |||
Taq DNA polymerase | Fermentas | # EP0281 | |
10X PCR buffer | Fermentas | # EP0281 | |
10 mM dNTPs | Fermentas | # EP0281 | |
25 mM MgCl2 | Fermentas | # EP0281 | |
Agarose | Bioshop | # AGA002 | |
Loading dye | NEB | #B7021S | |
Ethidium bromide | Bioshop | # ETB444 | |
10X TBE buffer | Bioshop | # ETB444.10 | |
Tris Base | Bioshop | # TRS001 | |
Boric acid | Sigma | # T1503-1KG | |
0.5 M EDTA (pH 8.0) | Sigma | # B6768-500G | |
DNA ladder | NEB | #N3232L | |
6. DNA isolation and Clean-up Kits | |||
Genomic DNA isolation and purification kit | Promega | #A1120 | |
Plasmid Midi kit | Qiagen | # 12143 | |
QIAquick PCR purification kit | Qiagen | #28104 | |
7. Equipment for PCR, Transformation and Replica-pinning | |||
Thermal cycler | BioRad, iCycler | ||
Agarose gel electrophoresis | BioRad | ||
Electroporator | Bio-Rad GenePulser II | ||
0.2 cm electroporation cuvette | Bio-Rad | ||
42 °C water bath shaker | Innova 3100 | ||
Beckman Coulter TJ-25 centrifuge | Beckman Coulter | ||
32 °C shaker | New Brunswick Scientific, USA | ||
32 °C plate incubator | Fisher Scientific | ||
RoToR-HDA benchtop robot | Singer Instruments | ||
96, 384 and 1,536 pin density pads | Singer Instruments | ||
96 or 384 long pins | Singer Instruments | ||
8. Imaging Equipments | |||
Camera stand | Kaiser | ||
Digital camera, 10 megapixel | Any Vendor | ||
Light boxes, Testrite 16" x 24" units | Testrite | ||
9. Pads or Plates Recycling | |||
10% bleach | Any Vendor | ||
70% ethanol | Any Vendor | ||
Sterile distilled water | Any Vendor | ||
Flow hood | Any Vendor | ||
Ultraviolet lamp | Any Vendor | ||
10. Labware | |||
50 ml polypropylene tubes | Any Vendor | ||
1.5 ml micro-centrifuge tubes | Any Vendor | ||
250 ml conical flaks | VWR | # 29140-045 | |
15 ml sterile culture tubes | Thermo Scientific | # 366052 | |
Cryogenic vials | VWR | # 479-3221 | |
Rectangular Plates | Singer Instruments | ||
96-well and 384-well microtitre plates | Singer Instruments | Nunc | |
Plate roller for sealing multi-well | Sigma | #R1275 | |
plates | ABgene | # AB-0580 | |
Adhesive plate seals | Fisher Scientific | # 13-990-14 | |
-80 °C freezer | Any Vendor |
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