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Research Article
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Erratum Notice
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Retraction Notice
The article Assisted Selection of Biomarkers by Linear Discriminant Analysis Effect Size (LEfSe) in Microbiome Data (10.3791/61715) has been retracted by the journal upon the authors' request due to a conflict regarding the data and methodology. View Retraction Notice
本文介绍了利用全细胞生物传感器对岩藻糖类母乳低聚糖 (Hmo) 进行高通量检测和定量的研究。我们还在这里演示了这个平台的适应, 以分析 HMO 生产菌株, 重点是提高信噪比。
母乳低聚糖 (Hmo) 是母乳中复杂的碳水化合物成分, 对婴儿健康有丰富的益处。然而, 由于单糖及其联系的检测和定量吞吐量相对较低, 其生物技术合成的优化受到限制。传统的糖类分析技术包括色谱/质谱法, 每天吞吐量约为数百种, 没有自动化。我们在这里演示了一种基因编码的细菌生物传感器, 用于高通量、链接特异性检测和定量的岩藻酰化 HMO 结构, 2 '-岩藻糖乳糖和 3-岩藻淀粉乳糖, 我们通过异源实现岩藻的表达。由于乳糖在牛奶或生物技术过程中的存在可能导致误报, 我们也证明了使用不同的策略来减少乳糖的信号。由于该技术的高吞吐量, 许多反应条件或生物反应器参数可以在几小时内并行检测, 从而优化了 HMO 的制造。
母乳低聚糖 (Hmo) 是乳糖衍生的低聚糖, 通常由3至8种糖单体组成。他们有乳糖 (Gal-β1, 4-glc) 减少端, 并进一步拉长糖基链 (Β-1, 3-或β-1, 6-) 到葡萄糖 (Glc), 半乳糖 (Gal), 或 n-乙酰葡萄糖胺 (GlcNAc)。此外, 经常添加岩藻糖 (Fuc, α-1, 2-或α-1, 3-) 或唾液酸 (Sia 或 NeuAc, α-2, 3 或α-2, 6-) 残留物1。
目前对低聚糖和其他碳水化合物的分析在吞吐量和范围上都受到色谱-质谱 (ms) 技术的需要,2,3,4, 5,6,7, 每个样品大约需要一个小时, 更不用说昂贵的设备、专用柱和衍生剂的必要性, 以及对该设备操作的专业知识.低聚糖的联系是特别难以确定, 需要先进的 ms9,10或核磁共振 (nmr)技术 11。因此, 这些低聚糖的合成的快速优化受到这一缓慢分析步骤的吞吐量的限制。
在这项研究中, 我们证明了基于甲丝化三糖乳糖的 Hmo 的联系特异性检测, 重点是 2 '-岩藻糖乳糖 (2 '-fl), 这是人类牛奶中最丰富的 HMO, 使用基因编码的大肠杆菌整个细胞在 4 mgl 时具有检测极限的生物传感器。这种生物传感器的一个重要特点是它能够区分异构三糖。设计原理是基于在大肠杆菌中分离乳糖的特定岩藻糖酶的表达, hmo 中的乳糖的存在被lac操作数检测到, 进而产生荧光信号。我们通过建立一个双质化系统来实现这一目标, 一个是具有链状岩溶酶的系统, 另一个是荧光报告蛋白。该生物传感器平台适用于流式细胞仪或微板读取器的高通量筛选。我们还演示了生物传感器在量化工程菌株12产生的 2 '-fl 中的应用.在这项研究中, 我们还提出了三种策略, 选择性去除乳糖, 这可能会导致来自生物传感器的假阳性信号, 因为工程生产者应变是在乳糖上生长的。
总之, 基因编码的生物传感器使我们能够以特定链接的方式检测和量化 Hmo, 即使使用色谱、MS 或 NMR 技术也很难这样做。由于其高吞吐量和易用性, 该方法应在 Hmo 的代谢工程和合成中得到广泛的应用。
1. 细胞培养和诱导条件
注: 在以下实验中, 使用了三种菌株: 带有空载体的大肠杆菌 BL21 (de3)、带有 pafca 14 和 Pet28:ge18 绿色荧光蛋白 (gfp)的大肠杆菌bl21 (de3) 和带有质粒的大肠杆菌bl21 (de3)pAfcB14和彼得 28: gfp。所有菌株生长在 Luria-Bertani 肉汤 (LB) 或最小的培养基与适当的抗生素。在去离子化 (DI) 水中制备 1, 000倍卡那霉素 (50 Mg/ml) 和卡比西林 (100 Mg/ml) 的库存溶液。
2. 荧光测量和检测极限
3. 在生产者应变中检测和定量 2 '-fl
4. 有选择地去除乳糖
注: 生物传感器对乳糖敏感, 生物传感器最好通过乳糖选择性地检测 Hmo。其中一项战略将包括如第3.2 节所述, 清洗牢房。下文介绍了另外三种战略。
我们设计了一个专门针对 2 '-fl 的完整细胞生物传感器, 可与低聚糖的生物技术生产结合使用。这依赖于特定的酶裂解产生乳糖, 从而激活乳酸操作子, 导致在乳糖诱导启动子下的报告荧光蛋白的表达, 与2 '-fl 的数量。为了证明其连锁特异性, 还对异构体--3-岩藻糖 (3-FL) 进行了测试。基因电路包含两个部分: 一个岩藻苷酶基因, Afc或afcA, 由一个构成启动子驱动, 导致本构表达克隆到一个向量上, 其信号序列是由岩藻酶基因上游编码的 pelb促进周围的血浆出口, 以及含有 T7 启动子驱动 GFP 表达的荧光记者系统。第一部分是质粒 pAfcA 和第二个质粒 pET28:GFP 的报告系统。最后的结构被转化为大肠杆菌BL21 (de3), 这是一种广泛可用的菌株, T7 rna 聚合酶在乳糖反应 placuv5 启动子的控制下集成到基因组中。图 1a显示了原理图设计, 以便读者能够遵循生物传感器的工作原理。图 1 b显示了在流式细胞仪上分析的不同诱导条件下的荧光信号。与我们的假设一致, 2 '-fl 生物传感器与仅矢量控制或 3-fl 生物传感器相比, 荧光增加了100倍以上。这表明了生物传感器的高链接特异性。为了确保信号确实是由于去甲酰化, 我们通过在诱导过程中向培养物中添加商业α-1, 2-岩藻苷酶来进行控制, 这一点被证实在右侧的条形上。该检测的灵敏度可以通过生成具有不同碳水化合物水平的剂量-反应曲线来确定 (图 2a)。从图中看, 2 '-fl 检测的动态线性范围在40到 400 mgl 之间, 检测的极限为 4 mg l。这种分析可以在一个工作日的过程中进行, 如报告表达式动态的快照测量所示 (图 2b)。
最后, 我们介绍了如何利用生物传感细胞从工程 2 '-fl 生产商应变中检测和量化 2 '-fl。由于这种菌株使用乳糖作为底物, 我们制定了减少来自外源乳糖的信号的策略, 以便信号读出直接对应于 2 '-fl 浓度 (图 3 a)。一种策略是使用不对改性乳糖起作用的β-半乳糖苷酶对乳糖进行酶降解。这可以通过商业β-半乳糖苷酶, 优先作用于乳糖, 减少乳糖信号的20% 的原始 (图 3B) 或通过孵育与 lacz + 应变, 野生型 BL21 (de3), 这在3小时内下降乳糖信号到背景级别 (图 3c)。最后的策略是使用乙醇, 它不仅有选择地沉淀乳糖, 而且还裂解产生细胞, 细胞裂解是下游的一个必要步骤 (图 3d)。这是一个简单的提取过程, 但由于 2 '-fl 的回收率低于其他方法, 可能由于 2 '-fl 的某些结晶而造成的损失, 因此应注意。尽管添加了乙醇, 但我们没有观察到生物传感细胞的生长受到显著抑制, 很可能是因为培养物中的最终乙醇浓度很低 (lt;2%, v/v)。最后, 我们演示的最有效但最耗时的方法是在细胞裂解前对细胞进行颗粒和清洗, 以释放细胞内的 2 '-fl (图 3e)。我们建议读者根据效率和时间及试剂的可用性, 酌情选择适当的乳糖去除方法。
图 3E还显示了我们在生物技术环境中可靠量化 2 '-fl 的能力。我们用乳糖培养了 2 '-fl 产生的 2 '-fl 菌株11或岩藻基转移酶阴性突变体 (负对照), 以监测细胞裂解液中 2 '-fl 的生产。在培养细胞后, 我们使用生物传感器和高效液相色谱 (HPLC) 测量浓度进行验证 (补充图 1)。2 '-fl 对生产过程和控制裂解液的剂量响应曲线非常相似, 这表明在细胞裂解液的背景下对 2 '-fl 进行了定量测量。

图 1: 2 '-fl 生物传感器设计示意图和代表性数据.(A) 2 '-富西淀粉乳糖 (2 '-fl) 进入细菌外质, 并通过异源表达的岩溶酶转化为乳糖。乳糖被输送到细胞质并转化为烯丙糖。这激活了大肠杆菌 bl21 (DE3) 中的原生 lacuv5 启动子, 产生 T7 rnap, 在 t7 启动子下转录 gfp, 从而导致荧光蛋白表达。(B) 检测 2 '-fl 和 3-fl. 含有 Pet28:gfp 和 pafc (绿色)、pAfcB (品红色) 或空矢量控制 (蓝色) 的细胞被诱导过夜, 不含糖, 2 '-fl, 2 '-fl 与外生添加α-1, 2-岩溶酶, 3-fl, 或乳糖。所有数据平均为三个生物副本, 每个副本分析一式三份, 其中误差条表示标准与平均值的偏差。通过 Tukey 的多重对比试验确定了统计意义, * * 表示 p < 0.01。 这一数字最早出现在 Enam 和 Mansalell14 中, 经允许再使用。请点击这里查看此图的较大版本.

图 2: 用于 2 '-fl 检测的生物传感器的特性.(A) 生物传感器探测和传递功能的限制。描述不同量 2 '-fl 培养的 Pafca\ fl (绿色圆圈) 或空对照向量 (蓝色钻石) 的平均荧光的响应曲线。(B) 记者表达的时间过程。用 2 '-Fl (绿色正方形) 孵育菌株 pAfcA, 在诱导8小时内对荧光进行监测。用乳糖孵育菌株是一种对照。所有数据平均为三个生物副本, 每个副本分析一式三份, 其中误差条表示标准与平均值的偏差。这一数字最早出现在 Enam 和 Mansalell14 中, 经允许再使用。请点击这里查看此图的较大版本.

图 3: 从生产者应变检测和定量 2 '-fl.(A) 工作流程, 演示生物传感器在一个简单的协议中的使用, 重点是消除残余乳糖的噪音。(B) 通过β-半乳糖苷酶酶消化去除乳糖。采用诱导时含有不同数量外源β-半乳糖苷酶的生物传感器培养物, 对含有 0.3% 2 '-fl (绿色正方形) 或0.2% 乳糖 (蓝圈) 的培养物进行了荧光检测。(C) 用野生型 lacz + 菌株孵育乳糖。含有 0.3% 2 '-fl (绿色圆圈) 的 LB, 0.2% 乳糖 (蓝色正方形) 或1:1 混合物 (0.2% 乳糖当量, 即0.1% 乳糖 + 0.15 2 '-fl, 品红色三角形) 用 BL21 (DE3) 细胞孵育不同时间, 然后添加到生物传感器培养物中, 用于孵育后的荧光测量。(D) 乳糖沉淀和乙醇预处理细胞裂解。用2体积乙醇对 JM109 Gwbc-导向 (蓝三角) 细胞进行发酵, 并在孵育前用荧光生物传感器细胞进行过滤, 并与未处理的 JM109 Gwbc-银培养的荧光进行比较 (绿色正方形)。(E) 细胞裂解液中 2 '-fl 的定量。对生物传感器进行了评估, 认为它能够从代谢工程的生产者菌株中检测到 2 '-fl。由 JM109 Gwbc-助酚 (品红色圆圈) 的粗裂解物的加入所产生的荧光测量, 2 '-fl, 如 lysate 量化), 2 '-fl 的定义金额为非生产者菌株 JM109 GwBC-细胞裂解物 (绿色正方形), 或 JM109 GwBC-菌株粗裂解物 (蓝色钻石)。采用高效液相色谱法定量测定生产菌株中的 2 '-fl, 验证了结果。所有数据平均为三个生物复制, 每个副本分析一式三份, 其中垂直误差条代表标准偏差与平均荧光和水平误差条代表标准偏差 2 '-FL 测量在 triplicate三重奏。这一数字最早出现在 Enam 和 Mansalell14 中, 经允许再使用。请点击这里查看此图的较大版本.
补充图 1:2 '-fl 的 HPLC-MS 分析.(A) 2 '-fl (m/z511) 的外量离子色谱图。商业标准的色谱图显示在顶部。底部显示了 Jm109gwbc-f2 菌株 (10倍稀释) 中 2 '-Fl 的色谱图。511 mz 的峰值是加钠。(B) 从300-800 扩大了质谱, 其中最丰富的信号集中在商业标准 (顶部) 和 2 '-fl 从生产商应变 (底部)。(C) 通过 LC-MS 分析建立了一个标准曲线, 其商业 2 '-fl 水平不同。误差线表示三次测量的标准偏差。请点击此处下载此文件.
作者没有什么可透露的。
本文介绍了利用全细胞生物传感器对岩藻糖类母乳低聚糖 (Hmo) 进行高通量检测和定量的研究。我们还在这里演示了这个平台的适应, 以分析 HMO 生产菌株, 重点是提高信噪比。
这项工作得到了爱荷华州立大学创业基金的支持。F. e. 的部分资金来自 NSF Trecect 研究金和 Manley Hoppe 教授职位。T. j. m. 得到了 Karen 和 Denny Vaughn 学院研究金的部分支持。作者感谢爱荷华州立大学流式细胞仪设施和 w. m. Keck 代谢代谢研究实验室在荧光和 LC-MS 研究方面提供的协助。
| 2'-岩藻糖基乳糖 | 碳合成器 | 41263-94-9 | |
| 3-岩藻糖基乳糖 | 碳合成器 | 41312-47-4 | |
| 琼脂 | Fisher Scientific | BP9744500 | |
| 氯化钙,二水合 | 物 Fisher Scientific | C79-500 | |
| 羧青霉素 | Fisher Scientific | BP26481 | |
| 葡萄糖(D-葡萄糖),无水 | Fisher Scientific | D16-1 | |
| 流式细胞仪 | BD | FACSCanto Plus RUO | |
| HPLC | Agilent Technologies | 1100 系列 HPLC 系统 | |
| HPLC 色谱柱 | Luna | C18 反相色谱柱 | |
| 卡那霉素 | Fisher Scientific | 11815024 | |
| LB 肉汤,Miller | Fisher Scientific | 12-795-027 | |
| 乳糖 | Fisher Scientific | 64044-51-5 | |
| M9,最低盐,5x | Sigma-Aldrich | M6030 | |
| 硫酸镁,无水 | Fisher Scientific | M65-500 | |
| MS | Agilent Technologies | 质量选择性捕集阱 SL 检测器 | |
| 氯化钠 | Sigma-Aldrich | 7647-14-5 | |
| 磷酸氢二钠 | Sigma-Aldrich | 7558-79-4 | |
| 磷酸氢钠 | Sigma-Aldrich | 13472-35-0 |