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Sistemáticas e em grande escala genético sintético telas (gene-gene ou epistasia) interação pode ser usado para explorar a redundância genética e via de cross-talk. Aqui, descrevemos um alto rendimento quantitativo tecnologia de rastreamento genético sintético matriz, denominada eSGA que desenvolvemos para a elucidação de relações epistáticos e explorar redes de interação genéticos em Escherichia coli.
Fenótipos são determinados por uma série complexa de física (por exemplo, proteína-proteína) e funcionais (por exemplo, gene-gene ou genética) interacções (GI) 1. Enquanto interações físicas podem indicar que as proteínas bacterianas estão associadas como complexos, eles não revelam necessariamente via de nível relationships1 funcionais. Telas de GI, em que o crescimento de mutantes duplos tendo dois genes eliminados ou inactivados é medida e comparada com os mutantes correspondentes individuais, pode iluminar dependências epistáticos entre loci e, portanto, proporcionam um meio para consultar e descobrir novas relações funcionais 2. Mapas de grande escala GI foram relatados por organismos eucarióticos como o fermento 3-7, mas a informação GI permanece escassa para procariontes 8, o que dificulta a anotação funcional de genomas bacterianos. Para este fim, e outros desenvolveram alto rendimento quantitativo bacterianas métodos de rastreio de IG 9, 10 Aqui, apresentamos os principais passos necessários para realizar E. quantitativa coli Genetic Matriz Sintética procedimento de triagem (eSGA) em um genoma de escala-9, utilizando-se a conjugação bacteriana natural e recombinação homóloga para gerar sistematicamente e medir a aptidão de um grande número de mutantes duplos em um formato de matriz de colónia. Resumidamente, um robô é usado para transferir , através de conjugação, cloranfenicol (Cm) - marcado alelos mutantes de Hfr engenharia (alta freqüência de recombinação) 'linhagens doadoras em um conjunto ordenado de canamicina (Kan) - marcadas F-receptor cepas. Normalmente, usamos a perda de função de mutantes simples tendo deleções de genes não essenciais (por exemplo, a recolha de 'Keio' 11) e as mutações de genes essenciais hypomorphic (isto é, os alelos que conferem a expressão da proteína reduzida, a estabilidade, ou a actividade de 9, 12, 13) para consultar as associações funcionais de genes essenciais e não essenciais, resvamente. Após a conjugação e subsequente troca genética mediada por recombinação homóloga, os duplos mutantes resultantes são seleccionadas em meio sólido contendo ambos os antibióticos. Depois de conseqüência, as placas são digitalmente fotografada e tamanhos colônia são quantitativamente registados com um sistema interno de tratamento automatizado de imagem 14. IG são reveladas quando a taxa de crescimento de um mutante duplo ou é significativamente melhor ou pior do que 9 esperada. SIG (ou negativo) agravante muitas vezes resultam entre a perda de função de mutações em pares de genes de vias compensatórias que incidem sobre o mesmo processo essencial 2. Aqui, a perda de um único gene é tamponada, tal que um ou outro mutante único é viável. No entanto, a perda de ambas as vias é prejudicial e resulta em letalidade sintética ou de doença (isto é, crescimento lento). Inversamente, aliviando (ou positivos) podem ocorrer interacções entre os genes na mesma via ou a proteína do complexo 2, como odeleção de um ou outro gene sozinho é frequentemente suficiente para perturbar o funcionamento normal da via ou complexo de tal forma que as perturbações adicionais não reduzem a actividade, e, consequentemente, o crescimento adicional. No geral, a identificação sistemática e análise de redes de GI pode fornecer imparciais, mapas globais de relações funcionais entre um grande número de genes, dos quais via de informações em nível de perdida por outras abordagens podem ser inferidas 9.
1. Construção de cepas mutantes HFR Doadores Cavalli por Recombineering 15, 16
Os passos para a construção dos corantes doadores eSGA são descritos abaixo. Resumidamente, usamos λ alvo - Red recombinação homóloga mediada 16 da cassete seleccionável amplificado de ADN marcador de fragmentos gerados por PCR, para criar não essenciais mutantes de deleção de genes (secção 1.1), ou de genes essenciais hypomorphic estirpes dadoras mutante (secção 1.2), que são então utilizados como "consultas" para definir redes GI.
Nota: Durante o processo de desenvolvimento de tecnologia, que avaliou a eficácia do uso de Hfr transferência mediada conjugativo para combinar mutações usando uma bem definida cepa doadora Hfr (Hfr Cavalli, Hfr Hayes, e Hfr 3000). Foram examinados (i) a capacidade para eficientemente fazer mutantes de doadores utilizando o método recombineering iniciada por Yu et al. (2000) 16, (ii) as eficiências relativasde transferência de DNA conjugativo de diferentes marcadores cromossómicos, e (iii) os efeitos de posição e orientação do gene cromossómico de consulta relativamente ao locus de transferência Hfr, oriT. Descobrimos que λ - Red mediada eficiência de recombinação homóloga foi muito maior no Hfr Cavalli que em Hfr Hayes ou Hfr3000. Se necessário, a transdução P1 ou uma estirpe Hfr Psuedo 17, pode ser usado para criar mutantes doadores. Conseguimos adaptado todos estes métodos para a produção e rastreio de grandes números de doadores. Uma vez que nas nossas experiências de conjugação de ensaio, a eficiência global da transferência e o número de ex-conjugantes observada foi significativamente maior com Hfr Cavalli, este fundo estirpe particular foi escolhido para a construção de doador e de grande escala eSGA. Todos os procedimentos para telas eSGA utilizando doadores HFR Cavalli são descritos.
2. Arraying E. coli F-beneficiário Mutantes para Telas eSGA
3. Alta densidade Procedimento acasalamento Strain de Geração de E. Mutantes coli Duplo
4. Processamento de dados e Derivando valores de GI
n 1 "src =" files/ftp_upload/4056/4056eq1.jpg / "/>
Onde, S = var (var Exp x (n Exp -1) + var Cont x (n Cont -1)) / (n + n Exp Cont-2); var Exp = a variância máxima dos tamanhos normalizados de colónias para o duplo mutante; var Cont mediana = das variações nos tamanhos normalizados duplas colônia mutantes a partir do conjunto de referência; Exp n = número de medições de duplas tamanhos colônia mutantes; Cont n = o número médio de réplicas experimental sobre todos os experimentos; Exp μ = Dimensões médias das colónias normalizados dos mutantes duplos, e Cont μ = média de tamanhos de colónias normalizadas para todos os mutantes duplos resultantes da estirpe mutante único doador. O S-score reflecte quer a confiança estatística de uma interacção digênica putativa, bem como a força da interacção biológica. Fortes positivos S-scores indicam efeitos aliviar, suggesting que os genes interagem participar na mesma via 9, enquanto negativo significativo S-scores refletir doença sintético ou letalidade, que muitas vezes é sugestivo de associação em paralelo caminhos redundantes 9. Para a determinação das relações de via nível funcional, um único S-score para cada par de genes testados é produzido a partir do conjunto de dados final.
Nota: No nosso estudo anterior 9, verificou-se que a recombinação tende a ocorrer menos frequentemente entre os genes dentro de 30 kpb do outro. Portanto, para a análise a jusante, após normalização e geração de pontuação, que remove as interações entre os genes dentro de 30 kpb do outro. Além de soldados si, relações funcionais entre os pares de genes pode ser investigado por olhar para a semelhança entre os perfis GI dos dois genes são. O perfil GI de um gene é o conjunto de todas as interacções do gene que com todos os outros genes do genoma fora doárea de ligação do gene. Genes funcionalmente semelhantes tendem a ter maiores correlações de perfis genéticos de interação 12, 25. Assim, ao calcular os coeficientes de correlação para todos os genes no conjunto de dados experimentais pode-se utilizar para investigar eSGA relações funcionais mesmo entre os genes encontram-se próximos um do outro no cromossoma.
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.
Temos delineado um protocolo passo a passo para a utilização de triagem eSGA robótico para investigar funções de genes bacterianos em um nível caminho interrogando GI. Esta abordagem pode ser usada para estudar os genes individuais, bem como os sistemas biológicos inteiras em E. coli. Cuidadosamente executar as etapas experimentais descritas acima, incluindo todos os controles apropriados, e rigorosamente análise e validação dos dados de forma independente GI são aspectos fundamentais para o sucesso de eSGA em fazer novas descobertas funcionais. Além de eSGA, um método conceptualmente semelhante para estudar GI em E. coli, denominado GIANT coli-17, pode ser usado para iluminar novas relações funcionais que são frequentemente perdidas por outras abordagens, tais como a proteómica 23 ou 13 ecrãs fenotípicas sozinho. No entanto, como com qualquer abordagem de todo o genoma, não existem limitações sobre a aplicabilidade da eSGA ou gigante-coli, por exemplo, para outras espécies bacterianas. Isto é, em parte, sercausar a indisponibilidade de genoma único em toda a deleção coleções cepa mutante para a maioria das espécies de bactérias, especialmente para espécies que a mutagênese dirigida é dificultada por uma baixa frequência natural de recombinação homóloga. Em tais casos, as interrupções de genes, utilizando métodos tais como mutagénese aleatória rastreáveis ensaios baseados como TnSeq 31 pode potencialmente ser utilizada para investigar as funções de genes bacterianos. Para uma visão geral das novas alternativas bacterianas procedimentos de triagem genética, ver artigo de revisão de Gagarinova e Emili (2012) 32.
Embora os métodos de GI muitas vezes revelam muitas conexões interessantes sugestivo de novas ligações mecanicistas, a integração destes dados com outras informações, como perfil fenotípico 13, as redes de interação física 22, 23 e GC-inferidas associações podem ser particularmente informativo. Por exemplo, com as redes de GI, associações de GC, os quais são baseados na conservaçãoda ordem dos genes (operons), fusões de genes bacterianos, frequências de operão de recombinação a partir de distâncias derivadas intergénicas de operons preditas através genomas, bem como filogenética perfilamento 33 pode fornecer informações adicionais sobre como uma célula bacteriana organiza complexos de proteína em vias funcionais para mediar e coordenar major processos celulares 12, 23.
A E. coli é um modelo laborioso para entender a biologia molecular de outras bactérias Gram-negativas. Para este efeito, os dados eSGA GI pode ser usado em conjunto com a informação genómica comparativa (por exemplo, perfis filogenética, o perfil de expressão de genes) para investigar a conservação evolutiva de relações funcionais descobertos por eSGA através de outras espécies e taxa proteobacterial Prokaryotic. Além disso, os dados de interacção gerada por E. coli pode ser utilizado para obter insights sobre a arquitetura caminho de micróbios descobertos por metagenomicrofones, para o qual as anotações funcionais estão faltando. Uma vez que muitos genes são amplamente conservada entre todos os 23 micróbios, e porque a sensibilidade aos antibióticos pode ser aumentada por certas perturbações genéticas 34, as relações funcionais iluminadas por eSGA podem mesmo vir a ser explorados para a concepção de terapias de combinação com medicamentos inovadores.
Não há conflitos de interesse declarados.
Este trabalho foi financiado por fundos do Genome Canada, o Instituto Ontário Genomics, e os Institutos Canadenses de Pesquisa em Saúde de bolsas para JG e AG AE é um receptor de Vanier de Bolsas de Pós-Graduação no Canadá.
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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