2017年8月16日
本文介绍了一个将大范围饮食限制与基因表达及寿命关联起来的研究框架。我们描述了实施大范围饮食限制的实验方案,以及在此条件下对基因表达进行定量成像的技术流程。此外,我们还概述了用于揭示参与食物感知的遗传回路中潜在信息处理特征的计算分析方法。
本框架的总体目标是鉴定参与广谱饮食限制的相关基因,量化其表达水平所编码的环境信息,并理解将环境与寿命关联起来的潜在编码机制。该方法有助于回答衰老神经生物学领域中的关键问题,例如,哪些基因传递环境信息以调节寿命。尽管该框架可为秀丽隐杆线虫(C. elegans)感觉系统提供深入见解,但也可更广泛地应用于任何通过组分协作来处理环境信息的生物系统。
该技术的主要优势在于,它能够量化神经元群体所编码的环境信息,并确定神经元微回路用于向下游靶点传递该信息的编码策略。根据文本方案在MGM平板上培养OP50后,分别在两个2升的锥形瓶中各配制500毫升LB培养基,并进行高压灭菌。每个锥形瓶接种一个OP50单菌落,在37°C、200 RPM条件下培养约14小时。
接着,向培养物中添加每毫升50微克的链霉素。然后在37摄氏度下额外振荡锥形瓶30分钟,之后将锥形瓶置于冰上15分钟。将每种培养物各450毫升转移至 separate 500毫升无菌离心瓶中,剩余的培养物保留在冰上,用于测定细菌浓度。
在4500 × g、4°C条件下离心瓶体25分钟,随后弃去上清液,将瓶体置于冰上保存。取每个锥形瓶中剩余培养物100 µL,用900 µL无菌LB培养基进行稀释。使用1 mL无菌LB培养基调零分光光度计,然后测定各培养物10倍稀释液的OD600值。
例如,若过夜培养物10倍稀释后的OD600为0.28,则该培养物的实际OD600为2.8。根据此例,若要制备每毫升含1.12 × 10¹⁰个OP50细胞的工作液(相当于OD600为56),需将450毫升培养物离心后的菌体沉淀重悬于原体积的1/20,即22.5毫升无菌S基础溶液(SB),并添加50微克/毫升链霉素。实验中后续使用的所有浓度均应以该工作液为起始,用SB加链霉素溶液进行系列稀释制备,并参照本表所列的稀释倍数进行计算。
根据文本方案培养并同步秀丽隐杆线虫报告基因品系后,使用15毫升SB缓冲液依次冲洗三个培养板上的线虫,并将液体收集至无菌的15毫升离心管中。让L4期幼虫自然沉降,然后吸除除约0.5毫升以外的全部液体。在野生型报告基因品系中,该步骤可去除所有小于L4期的幼虫。在突变背景下,此步骤有助于去除任何停滞发育的幼虫,例如,在OK3125品系死亡的情况下。
接下来,使用 9 毫升 SB 重悬线虫。再次观察 L4 幼虫的沉降速率,当大部分 L4 幼虫已沉淀后,吸除上清液,仅保留约 0.5 毫升,然后重复该步骤。向含有 L4 幼虫的液体中加入 10 微升无菌 S 基础培养基,并添加 0.1% pluronic F127。
这可以起到表面活性剂的作用,防止幼虫粘附在塑料移液枪头的内表面。使用P200低吸附移液枪头,轻轻重悬幼虫,然后将150 µL分装到三个接种了5 × 225 µL卵五RNAi细菌的10厘米RNAi平板上。确保线虫均匀分布在所有五个细菌菌苔上。
待液体被琼脂吸收后,通过手动挑取的方式去除未被洗涤步骤清除的非L4期幼虫。随后将培养皿置于20 °C条件下保存24小时。为启动广谱饮食限制(DR),挑除之前手动去除步骤中遗漏的任何幼龄幼虫,仅保留培养皿中已生长一天的成虫。
对于每个菌株,使用15毫升无菌SB链霉素培养基,将三个培养皿中的一日龄成虫洗脱至一个15毫升离心管中。让线虫自然沉降,然后吸除上清液,仅保留0.5毫升。加入9.5毫升SB链霉素培养基重悬线虫,并重复沉降和洗涤步骤。
最后一次洗涤后,除保留0.5毫升上清液外,其余上清液均吸除,加入10微升SB Plu,使用P200移液器吸头轻轻重悬幼虫。取100微升幼虫悬液分装至NSC平板上,平板上已接种5份各225微升、浓度为每毫升2×10⁹个细胞的细菌,将100微升幼虫悬液均匀分布于全部5个细菌菌苔上。
在显微镜下估算平板上存在的动物数量,每平板目标为 100 至 150 条线虫。确定达到此密度所需的液体体积,并将该体积的液体分装到另外两个平板上。调整第一个平板上的线虫数量,使其也处于此范围内。
然后将培养皿置于 20 摄氏度下保存 24 小时。第二天,收集两天龄的成虫,并将线虫转移至新制备的 NSC 培养皿中,培养皿中已接种所需实验浓度的食物。待液体完全被琼脂吸收后,将培养皿转移至目标实验温度下继续培养 24 小时。
第二天,收集培养三天的成虫,并将其转移至新鲜的NSC平板,平板中接种有相同实验浓度的食物。待液体被琼脂吸收后,将平板放回实验温度下继续培养48小时。最后,使用微流控装置对动物进行成像,然后按照文本方案中的步骤进行数据组装与定量分析。
如图所示,野生型 n2 品系的平均寿命对宽范围的饮食限制(DR)表现出复杂的响应。在 daf-7 基因的全突变体中,这种响应的幅度显著减弱,表明该基因影响了线虫对食物丰度变化作出正确响应的能力。在野生型背景下,daf-7 基因转录报告基因的平均表达水平也对宽范围饮食限制表现出复杂的非单调响应。在 daf-7(遗传背景)中,该转录报告基因的表达显著降低,并且对食物水平的变化几乎无响应。该图展示了在特定食物水平下,ADF 神经元中 TPH-1 表达与 ASI 神经元中 daf-7 表达的联合分布估计。
这些条形图展示了基于 TPH-1 和 daf-7 基因表达水平,ADF、ASI 和 NSM 神经元以组合方式或单独方式编码的食物信息。编码中的冗余性和协同性特征,通过右侧堆叠条形图的高度差异(表示神经元组合编码与单独编码之间的比较)以及完整神经回路所编码的信息得出。在进行该操作时,需注意:应用信息论来量化编码策略,依赖于对基因表达分布的准确估计。
因此,样本量是该框架普遍适用性的关键因素。观看本视频后,您应能够充分理解如何开展大范围的饮食限制实验,以鉴定并表征将食物丰度与寿命关联起来的新基因。
本研究提出了一种将广泛性饮食限制与基因表达及寿命关联起来的框架。文中概述了饮食限制和基因表达定量成像的实验方案,以及用于解析食物感知相关遗传回路的计算分析方法。
该框架使生物制药研发能够量化基因表达如何编码与寿命调控相关的环境信息,从而支持衰老通路中靶点的验证。通过信息理论将感官输入与表型输出相联系,该方法为识别在饮食限制条件下调节长寿的基因提供了基于机制的风险降低策略。该方法通过揭示遗传回路如何处理食物可获得性信号以影响寿命,从而在早期发现阶段提供可预测的可信度支持。
该方法通过将环境输入(食物水平)与分子读出(基因表达)和表型输出(寿命)相连接,整合到早期发现过程中,支持衰老研究中从靶点识别到机制验证的推进。