The Journal of Visualized Experiments (JoVE) is a peer reviewed, PubMed-indexed video journal. Our mission is to increase the productivity of scientific research.
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1Banting and Best Department of Medical Research and Department of Molecular Genetics, University of Toronto, 2Donnelly Centre for Cellular and Biomolecular Research, University of Toronto, 3Donnelly Sequencing Centre, University of Toronto, 4Genetics and Molecular Biology Branch, National Human Genome Research Institute, NIH, 5Stanford Genome Technology Center, Stanford School of Medicine, Stanford University, 6Department of Pharmaceutical Sciences, University of Toronto
Smith, A. M., Durbic, T., Oh, J., Urbanus, M., Proctor, M., Heisler, L. E., et al. Competitive Genomic Screens of Barcoded Yeast Libraries. J. Vis. Exp. (54), e2864, doi:10.3791/2864 (2011).
En vertu de progrès dans les technologies de prochaine génération de séquençage, nous avons accès à de nouvelles séquences du génome presque quotidiennement. Le tempo de ces avances est l'accélération, en promettant une plus grande profondeur et la largeur. À la lumière de ces avancées extraordinaires, le besoin de méthodes rapides, parallèlement à définir la fonction des gènes devient de plus en plus important. Les collections de mutants de délétion du génome entier dans les levures et E. coli ont servi comme bêtes de somme pour la caractérisation fonctionnelle de la fonction des gènes, mais cette approche n'est pas extensible, le courant de gènes de suppression des approches nécessitent chacune des milliers de gènes qui composent un génome à être supprimé et vérifiées. C'est seulement après ce travail est terminé nous pouvons poursuivre le phénotypage à haut débit. Au cours des dix dernières années, notre laboratoire a affiné un portefeuille de la concurrence, miniaturisé et à haut débit l'ensemble du génome des dosages qui peuvent être effectuées en parallèle. Cette parallélisation est possible en raison de l'inclusion des «balises» de l'ADN, ou «code-barres," dans chaque mutant, avec le code à barres servant de proxy pour la mutation et l'on peut mesurer l'abondance de codes à barres pour évaluer l'aptitude de mutants. Dans cette étude, nous cherchons à combler le fossé entre la séquence d'ADN et de code-barres collections de mutants. Pour ce faire, nous introduisons un transposon combinés des perturbations-barcoding approche qui ouvre de tests de codes à barres parallèles à nouveau séquencé, mais mal caractérisé les microbes. Pour illustrer cette approche, nous présentons une nouvelle collection de Candida albicans perturbations code-barres et décrire comment les deux basé sur un microréseau et la prochaine génération de plates-formes basées séquençage peut être utilisé pour collecter 10.000 - 1.000.000 gène-gène et gène-médicament interactions en une seule expérience.
1. Informations générales
Il ya plusieurs façons de générer des mutants qui portent étiquettes code-barres. La norme de référence actuelle est le KnockOut levure (YKO) collection créée par un consortium de laboratoires et achevé en 2002 1. Depuis l'origine YKO a été introduit, les collections d'autres levures ont été générés, en milieux souche différente, en utilisant la sur-expression des constructions, et dans d'autres microbes tels que E. coli 2. En parallèle, l'effort de créer un code à barres des bibliothèques shRNA progresse rapidement, et en fait, de nombreux principes de conception de ces collections de mammifères ont été adoptées à partir de la levure. Pour démontrer comment les transposons code-barres peut être rapide, stratégie largement applicable pour la création systématique de collections de mutants, nous nous concentrons sur une seule collection, nous avons récemment créé dans le pathogène fongique humain, Candida albicans. Notre travail sur Candida était basée sur le succès des écrans de codes barres en S. cerevisiae, et est utilisée ici comme un organisme par exemple. Le protocole d'échantillonnage, avec des modifications mineures peuvent être utilisés pour dépister tout organisme qui peut être cultivé en culture en suspension. Parce que peu d'organismes ont des taux élevés de condition de transformation et de recombinaison mitotique efficaces nécessaires pour créer des mutants de délétion parfaite, en conséquence, nous avons développé un protocole qui utilise la mutagenèse in vitro pour transposon mutagénéiser une banque d'ADN génomique, puis transformé ces fragments génomiques code-barres dans les Candida albicans 3 , 4. Inspiré par le succès de la collection originale YKO et son rôle dans les découvertes fondamentales sur la nature des gènes réseaux 5-8, l'échelle du génome haplo 9, cible de médicament et mécanisme d'action 10,11, et l'essentialité de tous les gènes dans le génome 12 nous prévoyons d'élargir cette approche à d'autres microbes seront extrêmement fructueux.
Le protocole ci-dessous suppose que la collection désirée mutant a été créé (par exemple, ou la collecte YKO Candida albicans perturbations) et est disponible en tant individuellement souches archivées. Pour une description détaillée de la construction de la souche voir 1,13,14.
2. Combinez mutants individuels en un seul pool
3. La croissance piscine expérimental
Cette procédure est décrite dans la figure 1.
Remarque: Toujours prélever un échantillon de cellules de départ (c'est à dire un "point de T0 temps») pour évaluer la représentation de contrainte initiale dans toute piscine nouvellement créé en ajoutant 1-2 DO 600 de la piscine directement du congélateur aliquotes à un tube de 1,5 ml et le traitement tel que décrit ci-dessous.
4. L'extraction d'ADN génomique, puces à ADN par PCR et d'hybridation ou de séquençage
5. Analyse Array (voir Figure 2 pour un exemple obtenu en utilisant la collection de Candida albicans perturbations)
6. Évaluer l'aptitude des souches de levures code-barres par séquençage
Remarque: Compte tenu de Bar-seq comme alternative à l'hybridation de tableau. Avec les coûts de séquençage à haut débit diminue, en utilisant séquençage à haut débit comme une lecture de l'abondance tag devient possible et dans de nombreux cas, est plus rentable 18. De cette façon, amplifié produit PCR est mesurée directement en tant que "compte", plutôt que comme l'intensité du signal que hybridé à un tableau. Ceci élimine les faux négatifs et positifs qui découlent de tag contamination croisée, la saturation, ou des problèmes découlant de l'intensité du signal très élevée ou très basse. Par ailleurs, des expériences multiples peuvent être combinés avant le séquençage par l'ajout d'un indice de base d'ADN 4-8 19. Parce que les codes-barres de la levure sont 20 pb, un seul, 2-étape de lecture de 26-28 bases capte l'indice de multiplex à la fois et de code à barres unique, permettant à 100 Extreme + multiplexage. Au moment d'écrire ces lignes, Bar-seq offre un avantage de coût sur la barre-code biopuces, et en outre, de Bar-seq est intrinsèquement flexibles telles que l'augmentation du nombre de lit / run, le niveau de multiplexage peut augmenter à diminuer les coûts supplémentaires . Plusieurs «à mi-capacité" séquenceurs de tous les fabricants de plate-forme importante sera de démocratiser davantage Bar-seq, avec le séquençage susceptibles de devenir la lecture de son choix.
Ce protocole a également été validé sur le HiSeq2000 Illumina.
Une excellente démonstration de l'utilisation de Bar-seq pour répondre à une question biologique fondamentale dans le contrôle de Saccharomyces cerevisiae de croissance est présenté dans une étude récente de Gresham et al. 20 ans qui aperçu important de la conception de plusieurs expérimentales et les lignes directrices d'interprétation.
7. Validation des données de dépistage mis en commun
Les résultats de n'importe quel écran de génomique fonctionnelle devrait être vérifiée en utilisant les souches individuelles de culture isolée. Parce que chaque expérience sera différente en termes de nombre de souches sensibles, en sélectionnant le nombre de souches candidat pour confirmer est quelque peu arbitraire. A titre indicatif, le classement des souches les plus sensibles par le journal deux ratios ou Z-score et le test du haut de 25-50% des candidats (qui se traduit généralement à 2-3 norme desabilité sans accord écrit de la moyenne de toutes les souches dans la piscine) est un bon équilibre entre coûts et bénéfices. Confirmations individuelles peuvent être effectués dans n'importe quel flacon, mais nous effectuons ces tests depuis 5 générations de la croissance dans des plaques de 96 puits en utilisant un inoculum de départ de 0,06 OD 600 dans 100 ul de médias dans un spectrophotomètre secouant, en prenant des mesures toutes les 15 minutes (voir figure 4) .
8. Les résultats représentatifs
Une fois un écran l'échelle du génome est terminé, et les tableaux ont été normalisées et le comportement de chaque souche par rapport à un traitement de contrôle (par exemple en comparant les intensités microarray ou séquençage compte / souche), les données sont plus facilement manipulables dans un fichier Excel avec des gènes Classé par le log2 des ratios de contrôle / expérience. De cette manière, plus le ratio de log2 négatif, le plus sensible que la souche particulière est de la condition de test. Ces fichiers Excel peuvent être tracées dans une variété de logiciels graphiques. Nous le plus simple à trouver pour tracer les ratios log2 sur l'axe Y et le gène ou les noms de l'ORF sur l'axe X. Dans l'exemple montré dans la figure 2a, un tel complot d'un traitement de clotrimazole (un agent antifongique connu) est montré. Toutes les souches qui sont significativement sensibles au traitement avec un ratio de 2 log2 sont surlignées en rouge, et nous aurions normalement de vérifier plusieurs de ces souches dans des dosages de croissance individuelle de chaque mutant en présence de la même concentration de la drogue. Dans cet exemple, 4 souches sont mises en évidence, NCP1, ERG2 et 2 allèles indépendants de ERG11, la protéine cible connue de clotrimazole. Chacun de ces quatre gènes est directement impliqué dans la biosynthèse de l'ergostérol, la levure équivalent de cholestérol. Par exemple, NCP1 code une réductase NADP-cytochrome P450 qui est impliqué dans la biosynthèse de l'ergostérol et qui est associée et coordonnée réglementé avec Erg11. Cet exemple souligne le fait que la cible de médicaments connus (Erg11) est identifié dans cet écran sans parti pris, ainsi que plusieurs autres éléments clés de la voie de cible. Enfin, plusieurs des gènes mis en évidence en rouge représentent les gènes qui peuvent être impliqués dans la biosynthèse de l'ergostérol ou dans différents processus biologiques. Comme mentionné ci-dessus, chaque souche détectée comme sensibles dans un écran de mise en commun doivent être vérifiés quant à sa sensibilité au dosage de la croissance individuelle. Dans l'exemple illustré à la Figure 2b, quatre souches sont confirmés à être sensibles à clotrimazole en fonction de leur croissance a baissé par rapport à la souche parentale de type sauvage, BWP17. Ces courbes de croissance individuelles en évidence une caractéristique importante de ces mises en commun gène-médicament écrans, c'est le rang absolu d'une souche particulière ne reflète pas nécessairement son niveau exact de la sensibilité. Par ailleurs, la figure 2b montre aussi l'importance d'avoir des allèles multiples pour chaque gène, dans ce cas, les deux mutants erg11 perturbations ont légèrement différentes sensibilités. La corrélation de la nature de ces perturbations avec le degré de sensibilité peut fournir des informations supplémentaires sur le mécanisme d'action des médicaments.

Figure 1. Workflow pour le dosage de la croissance mises en commun et de détection de codes-barres. Les cultures sont inoculées avec des aliquotes dégelées de cellules regroupées (étape 1), puis cultivées pour le nombre désiré de générations (étape 2) soit robotically (option A) ou manuellement (option B). Les cellules sont récoltées par centrifugation (étape 3) et l'ADN génomique est ensuite isolé des cellules récoltées (étape 4), et uptags downtags sont indépendamment amplifié (étape 5), et hybridé à un tableau (étape 6a ou séquencé directement l'étape 6b).

Figure 2. Exemple de données recueillies à certains points du protocole. (A) Exemple de données à partir des résultats de dépistage (adapté de 13). Le bassin de mutants étiquetés a été cultivé pendant 20 générations, en présence de clotrimazole et le DMSO (témoin). Connexion 2 rapport (contrôle de l'intensité / traitement d'intensité) a été calculée et tracée en fonction des gènes. Souches hautement sensibles (rouge) inclus la cible connue de clotrimazole, ERG11p. Notez que ce test révèle souvent d'autres mutants sensibles, en plus de cibles réelles du composé. Généralement, ces mutants sont ceux qui agissent de façon synthétique avec la cible, ceux qui font partie d'un général de stress / la réponse au traitement, ou sont des faux positifs que ne confirment pas. (B) Exemple de données de confirmation (adapté de 13). Résultats des dosages de croissance mis en commun peuvent être validés par la croissance de la souche en culture individuelle et comparé à une croissance de type sauvage (noir).

Figure 3. Structure de l'amplicon produit à partir de tests de codes à barres regroupées pour l'hybridation microarray ou séquençage Barcode. L'amplicon produite pour chaque mutant in la collection contient une homologie avec le génome de l'intégration (régions bleu marqué ATG et TAA), code-barres unique (étiqueté AG et indiqué par un trait noir). Pour l'hybridation biopuces, les amorces bleue communs sont utilisés pour amplifier une sonde d'hybridation 60bp biopuces. Pour le séquençage de codes à barres, les amorces étendues sont utilisées dans la réaction PCR, composé de séquences codant pour l'adaptateur Illumina (barre rouge), et l'indice de 6bases cross-trappes) et l'amorce bleue commune pour l'amorce en amont, et la même amorce composite (moins l'indice de base 6) pour la seconde amorce.

Figure 4. Croissance des dosages individuels pour 1) Prescreening composés contre la levure de type sauvage afin de déterminer une dose appropriée pour l'ensemble du génome de dépistage et 2) Confirmant les résultats de criblage du génome entier. (A) Une plaque de 96 puits à fond plat est rempli avec 100 pl de suspension cellulaire à une DO de 0,062. Chaque puits peut contenir la même souche (pour la dose de détermination) ou différentes combinaisons de souche et de médicaments (pour les dosages de confirmation). 2 pi de composé (généralement dissous dans du DMSO) est ajouté et les cellules sont cultivées avec agitation constante pour 16-20 h à 30 ° C. La concentration finale de DMSO ne devrait pas dépasser 2%. Dans cet exemple, dans chaque puits de la plaque de la courbe de croissance est tracée en noir sur un tracé de la courbe de croissance de contrôle dans le rouge. (B) l'image plus haute résolution de plusieurs prescreens obtenus avec un médicament par exemple superposées les unes sur les autres. Dans cette série de titrage, un IC 10-15 est obtenu avec la dose pourpre et serait approprié pour le profilage de la suppression (HIP HOP et). En raison de la non-linéarité des densités plus élevées optique, Tecan (ou tout autre lecteur de plaque similaire) ODS doivent être étalonnés à l'aide à ceux obtenus avec un «traditionnels» 1mm chemin de longueur cuvette.
Ici, nous avons présenté un protocole qui, avec une modification modeste, peut facilement être adapté à un large éventail de collections existantes des codes-barres collections de mutants de microorganismes différents pour créer des collections de mutants étiquetés. Nous soulignons que, bien que nous avons rapporté un protocole sur la mutagenèse transposon marqués pour la levure pathogène C. albicans, un protocole très similaire pourrait être adapté à une grande variété de champignons unicellulaires. Mise à jour, ce protocole fonctionne bien chez les bactéries 13, et actuellement les collections d'un certain nombre d'autres génomes fongiques et bactériennes sont en construction. A l'heure actuelle, ce test fournit la seule complète, l'ensemble du génome d'écran impartiale pour les interactions gène-petite molécule. Une caractéristique particulièrement convaincante de l'essai est qu'aucune connaissance préalable du gène ou de petites molécules est nécessaire. En dépit de la portée et la puissance de ces tests, leur transférabilité à d'autres laboratoires a été entravée par le peu d'investissement initial et outils informatiques pour l'analyse des résultats. Avec l'adoption d'une lecture séquence prochaine génération combinée avec des outils robustes pour l'analyse, nous nous attendons à leur adoption à augmenter.
Aucun conflit d'intérêt déclaré.
Nous tenons à remercier Ron Davis, Adam Deutschbauer, et le laboratoire HIP HOP entière à l'Université de Toronto pour des discussions et des conseils. Le CN est soutenu par des subventions de la National Human Genome Research Institute (Numéro de la subvention HG000205), RO1 HG003317, les IRSC RdP-84 305, et Société canadienne du cancer (# 020380). Jo a été soutenu par le Programme de formation de Stanford Genome (Numéro de la subvention T32 HG00044 du National Human Genome Research Institute) et le National Institutes of Health (numéro Grant P01 GH000205). GG est soutenu par le NHGRI HG003317 RO1 et la Société canadienne du cancer, Grant # 020380, TD et le Centre de séquençage Donnelly est soutenu en partie par des subventions de la Fondation canadienne pour l'innovation pour les docteurs. Brenda Andrews et Jack Greenblatt. AMS est soutenu par l'Université de Toronto Bourse ouverte.