The Journal of Visualized Experiments (JoVE) is a peer reviewed, PubMed-indexed video journal. Our mission is to increase the productivity of scientific research.
This translation into Danish was automatically generated through Google Translate.
English Version | Other Languages
1Centre de Recherche de l’Institut du Cerveau et de la Moelle Épinière, Hôpital de la Pitié-Salpêtrière, 2Institut des Sciences Moléculaires d'Orsay, Université Paris-Sud, 3Centre de Photonique Biomédicale du Centre Laser, Université Paris-Sud
This article is a part of JoVE General. If you think this article would be useful for your research, please recommend JoVE to your institution's librarian.
Recommend JoVE to Your LibrarianCurrent Access Through Your IP Address
Current Access Through Your Registered Email Address
Marquer, C., Lévêque-Fort, S., Potier, M. C. Determination of Lipid Raft Partitioning of Fluorescently-tagged Probes in Living Cells by Fluorescence Correlation Spectroscopy (FCS). J. Vis. Exp. (62), e3513, doi:10.3791/3513 (2012).
I de sidste femten år den opfattelse, at cellemembraner ikke er homogene og stole på mikrodomæner at udøve deres funktioner er blevet bredt accepteret. Lipidklumper er membran mikrodomæner beriget med cholesterol og sphingolipider. De spiller en rolle i cellulære fysiologiske processer, såsom signalering, og handel 1,2, men er også menes at være centrale aktører i en række sygdomme, herunder virale eller bakterielle infektioner og neurodegenerative sygdomme 3.
Men deres eksistens er stadig et spørgsmål om uenighed 4,5. Faktisk har lipidklump størrelse er anslået til at være omkring 20 nm 6, langt under opløsning grænse for konventionel mikroskopi (ca. 200 nm), således til hinder for deres direkte billeddannelse. Indtil nu, var de vigtigste teknikker, der anvendes til at vurdere delingen af proteiner af interesse inde lipidklumperne Vaskemiddel Resistant Membraner (DRM) isolation og co-lappe med antistoffer. Selvom udbredt becabrug af deres ret let gennemføres, disse teknikker var tilbøjelige til artefakter og dermed kritiseret 7,8. Tekniske forbedringer var derfor nødvendigt at overvinde disse artefakter og at være i stand til at undersøge lipidklumper skillevæg i levende celler.
Her præsenterer en fremgangsmåde til følsom analyse af lipidklumper delingen af fluorescens-mærkede proteiner eller lipider i plasmamembranen af levende celler. Denne fremgangsmåde betegnes fluorescenskorrelationsspektroskopi (FCS), baseret på forskellene i udbredelse tider fluorescerende sonder eller udenfor lipidklumper. Faktisk, som det ses i både kunstige membraner og cellekulturer vil proberne diffundere meget hurtigere uden end indersiden tætte lipidklumper 9,10. At bestemme diffusion gange, minutters fluorescens udsving målt som en funktion af tid i en fokal volumen (ca. 1 femtoliter), placeret på plasmamembranen af celler med et konfokalt mikroskop (fig.1). Autokorrelationen kurver kan derefter trækkes af disse udsving og forsynet med passende matematiske diffusionsmodeller 11.
FCS kan anvendes til at bestemme lipidklump opdeling af forskellige prober, så længe de fluorescerende er kodet. Fluorescerende mærkning kan opnås ved ekspression af fluorescerende fusionsproteiner eller ved binding af fluorescerende ligander. Endvidere kan FCS kan ikke blot anvendes i kunstige membraner og cellelinier, men også i primære kulturer, som beskrevet for nylig 12. Det kan også anvendes til at følge dynamik lipidklump separation efter lægemiddelindgivelse tilsætning eller membran lipidsammensætningen ændring 12.
1. Kalibrering af FCS opsætning
2. Farvning af levende celler med lipidklumper Marker
3. FCS Data Acquisition på levende celler
4. FCS Dataanalyse
5. Repræsentative resultater
Et eksempel på en FCS kalibrering med en koleratoksin-Alexa488 løsning er vist i figur 3 (figur 3A), individuelle og gennemsnitlige FCS kurver blev beregnet. Betyder FCS kurver blev udstyret med ligninger svarende til forskellige diffusionsmodeller (eksempler i figur 2). Den parameter klassisk anses for at bestemme kvaliteten af en fit er determinationskoefficienten R 2. Jo tættere R2 er en, jo bedre pasform. I dette tilfælde er den mest nøjagtige model til at passe til middelværdien FCS kurve den ene beskriver en population af fluorescerende molekyler diffunderende frit i tre dimensioner (ligning 1 i figur 2 og figur 3B). Diffusionstiden afledt af pasform 0,32 ms. Rester fra kurvetilpasning (figur 3C) og R2 faktor (0,99906) giver en vurdering af kvaliteten af tilpasningen.
Et eksempel på FCS analyse for koleratoxin-Alexa488 farvet HEK293 celler er vist i figur 5. Den flerfasede gennemsnitlige FCS kurveform viser tilstedeværelsen af populationer af fluorescerende molekyler med forskellige diffusionstider. Den bedste tilpasning til denne kurve svarer til en model med tre populationer af fluorescerende prober: to med en hindret diffusion (diffusion i to dimensioner som i membranen plan) og en frit diffundere i tre dimensioner (ligning 2 i figur 2 og figur 5) . Denne sidstnævnte population svarer til fluorescerende molekyler bevæger ydersiden af membranen planet, dvs enten binding eller uforpligtende deres membran mål, når membranen gennem sekretion eller genvinding pathway eller forlader membranen ved endocytose. De to diffusionsområder gange på membranen svarende til koleratoksin bundet til GM1, var 2 ms (25% af molekylerne) svarende til diffusion uden lipidklumper og 75 ms (50% af molekylerne) svarende til diffusion i lipidklumper . Bemærk, at photobleachING under overtagelse vil føre til en kunstig længere diffusionstider dermed muligvis skabe en bias i retning af lokalisering af GM1 i lipidklump domæner.

Figur 1. Skematisk repræsentation af FCS opsætning (figur modificeret fra Marquer et al. 12)

Figur 2. Eksempel diffusionsmodeller og tilsvarende ligninger, der anvendes til at passe autokorrelationsfunktioner kurver. Strukturen parameteren S kan skrives som S = z 0 / w 0 til z 0 effektiv fokale radius langs den optiske akse i 1 / e to intensitet og w0 effektiv lateral fokus radius på 1 / e 2-intensiteten. Disse værdier kan ekstraheres fra en klassisk punktspredningsfunktionen (PSF) måling.

Figur 3. Vurdering af diffusion tid koleratoksin-Alexa488 i opløsning for FCS kalibrering. A) Fluorescens udsving som en funktion af tid for et repræsentativt eksempel på en 30 sekunder erhvervelse. B) Middel autokorrelation kurve opnået fra 10 prøver af 30 sekunder erhvervelse forsynet med ligning 1 (se figur 2). C) rester fra kurvetilpasning.

Figur 4. HEK-293 celler farvet med koleratoksin-Alexa488. Cellerne blev afbildet på en SP5 konfokalt mikroskop (Leica Microsystems, Wetzlar, Tyskland) med det indre 488 nm laser linje. Fluorescens blev opsamlet med en x60 plan apochromat olieimmersion mål mellem 500og 650 nm.

Figur 5. Vurdering af diffusion tid koleratoksin-Alexa488 på plasmamembranen af HEK293-celler. A) Middel autokorrelation kurve forsynet med ligning 2 (se figur 2). B) restprodukter fra kurvetilpasning. (Modificeret fra Marquer et al. 12)
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
FCS Fremgangsmåden præsenteret her muliggør en følsom og hurtig analyse af lipidklump opdelingen af fluorescerende prober af interesse i levende celler. FCS kombinerer nøjagtigheden af placeringen af konfokal mikroskopi med følsomheden af en enkelt foton-tælling. Den største forskel mellem FCS og standard biokemiske teknikker er, at FCS muliggør absolut bestemmelse af lipidklumper deling af målet og ikke den relative partition som det er tilfældet for DRM isolering eller co-lapning.
Erhvervelse af FCS data tager cirka 5 minutter (10 erhvervelse af 30 sekunder) for hver prøve, og er således ganske hurtigt sammenlignet med sædvanlige biokemiske teknikker. Dette hurtighed gør det muligt at følge i tid perturbation i lipidklump partitionering, der kan skyldes narkotikamisbrug. Imidlertid kan analysen af autokorrelationsværdier kurver være en smule vanskelig, da de forskellige modeller for montering skal gennemses at bestemmemest nøjagtige. Desuden fotoblegning under erhvervelse skal undgås, da dette kan føre til artefakter.
Her beskriver vi et eksempel, hvor man kan afgrænse lipidklump opdeling af et lipid: gangliosid GM1 (fig. 5). En sådan undersøgelse ville ikke have været mulig med standard biokemiske fremgangsmåder, som kun kan anvendes på proteiner. FCS er ikke begrænset til lipider selv og kan også anvendes for proteiner, enten mærket med et fluorescerende ligand (f.eks transferrin-Alexa555 binder til transferrin-receptoren, vides at være placeret uden for klumper 9) eller udtrykkes som en fusion med et fluorescerende protein (f.eks APP-YFP eller Bace1-GFP 9, to centrale protein spillere i Alzheimers sygdom). Det kan således anvendes til en lang række mål. Endvidere kan FCS gennemføres ikke kun i cellelinier, som beskrevet her, men også i primære kulturer 9.
Hvad angår kolera toksin, skal du huskeat den har en tendens til at aggregere GM1 i pentamerer, således skaber membran mikroorganismer domæner, kan være forskellig fra native lipidklumper. Det er derfor, du kan ikke bruge colocalisation med kolera toksin at afgøre, om din protein af interesse er inden for eller uden for flåder. Ikke desto mindre membranproteiner, såsom APP-YFP og Bace1-GFP og diffundere i lipidklumper med diffusionstider på 60-80 ms 9, der ligner det, der blev observeret med koleratoksin (75 ms). Således koleratoksinet kan bruges til at kalibrere din set-up, og kontrollere, at du kan skelne mellem hurtige og langsomme diffusions gange.
FCS er også velegnet til mange andre anvendelser 13,14 såsom bestemmelse af oligomerisering tilstand af et protein 15 eller ligand / receptor farmakologiske undersøgelser 16. Det kan også være koblet til andre mikroskopi teknikker, såsom total indre refleksion Fluorescens (TIRF) 17,18 eller stimuleret emission depletion (Sted) 19.Faktisk Sted-FCS giver en endnu mere nøjagtig bestemmelse af lipidklump partitionering 19, men indtil nu, Sted mikroskopi er stadig dyrt, og derfor ikke udbredt.
De vigtigste begrænsninger FCS er behovet for lave koncentrationer af fluoroforer (i det nanomolære område) og hurtige diffusion gange, således at fluoroforer vil ikke photobleach før de forlader excitation volumen. Supplerende teknikker til at vurdere udbredelsen af proteiner omfatter FRAP (Fluorescence Recovery Efter Fotoblegning) og ICS (Billede Correlation Spectroscopy) teknikker (revideret i 20).
I FRAP er en høj intensitet laserstråle anvendes til photobleach en region af en celle og genvinding af fluorescens efter fotoblegning overvåges derefter. Dette opsving kommer fra diffusion af fluoroforer fra ikke-bleget områder til bleget området. Således diffusions gange kan hentes fra inddrivelse kinetik. FRAP kan anvendes ved høje koncentrationer of fluorophorer og kan få adgang til store udvalg af diffusion gange, hvilket gør det komplementære til FCS. FRAP er blevet anvendt til at vurdere, hvorvidt en fluorofor er fleste af svarene indersiden eller ydersiden af klumper 21,22, men det er stadig en ret løs fremgangsmåde til at kvantificere antallet af fluoroforer spredende eller uden klumper i området af interesse.
ICS er en afbildning analog med FCS, hvor rumlig korrelation beregnes pixel for pixel for et givet billede 23. Det har den fordel at være egnet til undersøgelse af langsomt diffunderende fluorescerende prober, men er begrænset til 2D analyse. Denne grænse blev overvundet af udviklingen af ICS betegnes spatio-Temporal ICS (STICS) 24. STICS muliggør spatio-temporal korrelation af fluorescerende prober på en stak af billeder og er således en kraftfuld teknik om det kræver en masse beregningsmæssige implementering og har en lavere tidsopløsning end FCS. Faktisk er både ICS og STICS begrænset til behandling af meget langsommere then erhvervelse på én billedramme. En anden udvidelse af ICS kaldet raster ICS (RICS) 25,26 muliggør hurtig analyse af diffusion proces ved at drage fordel af raster scanning tilgængelig på de fleste kommercielle konfokale mikroskoper. RICS er alsidig, da det kan bruges til en lang diffusion interval (fra us til ms), men dens gennemførelse (scanning parametre, databehandling) kan være besværligt. Vi kunne ikke finde mange papirer i litteraturen indberetning brugen af ICS og dens afledte teknikker til at studere lipidklumper 27-29.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Ingen interessekonflikter erklæret.
Dette arbejde blev støttet af en bevilling fra Agence Nationale de la Recherche (ChoAD). Vi er også taknemmelige for den Fondation ICM (Institut du Cerveau et de la Moelle) for deres økonomiske støtte.
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Cholera toxin subunit B-Alexa 488 | Invitrogen | C-34775 | MW (pentamer) = 57 kg/mol |
| Confocal microscope | Leica Microsystems | SP5 | |
| Incubator for temperature and CO2 control | Life imaging services | The Cube and the Box | |
| SPAD (Single Photon Avalanche Diode) | MPD (Micro Photon Devices) | PDM serie (100 µm sensitive area) | |
| High pass 488 nm filter | Semrock | 488 nm blocking edge BrightLine long-pass filter Part # FF01-488/LP-25 | |
| FCS detection unit | Picoquant | Picoharp 300 module | |
| Acquisition and auto-correlation software | Picoquant | SymPhoTime | |
| Fitting software | OriginLab | OriginPro8 |
1) How many floating parameters are there in equation 2? Have you proved in some way that this equation is not over-parameterized?
2) Is there another determination of the lipid-raft partitioning of the probe that can be compared with the one you obtained by FCS?
3) How were you able to prove that two bi-dimensional populations are needed in order to fit the autocorrelation data? How different is the quality of the fit when you use an equation considering one tri-dimensional and one bi-dimensional population of fluorophores?
Thank you very much.
2
ReplyPosted by: Sergio L.April 5, 2013, 10:45 AM