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Das hier beschriebene Protokoll wurde verwendet, um Fitness-Karten für genetische Varianten von S. cerevisiae über einen zweidimensionalen Stressverlauf von Temperatur und Salzgehalt zu erstellen. Konkret haben wir eVOLVER für jede Variantenbelastung verwendet, um paarweise Wettkampffilden gegen einen fluoreszierbaren Referenzstrahl (S. cerevisiae strapazieren BY4741 mit integriertem mNeonGreen-Reporter) in 16 verschiedenen Kombinationen dieser Spannungen (Bild 1). Für Varianten wurden zwei Knockout-Stämme ausgewählt, die jeweils für eine der Stresszustandsachsen empfindlich sein werden: Der "PRX1", der bei hohen Temperaturenmit 20 und -PBS2 bei hohen Fitnessfehlern eine Fitnessdefekte aufweisen soll. Salzkonzentration21. Als Kontrollvariante wurde eine nicht gekennzeichnete Wild-Stamm vom Typ BY4741 verwendet, die ähnlich wie die Referenzspannung auftreten sollte. Insgesamt wurden diese drei 72-Stunden-Wettbewerbsexperimente gleichzeitig in 48 Vials auf drei eVOLVER (16-vial) Geräten durchgeführt, die alle von einem einzigen Computer aus laufen.
Das interaktive Armaturenbrett eVOLVER wird verwendet, um die große Datenmenge zu navigieren, die bei jedem Experiment erzeugt wird (Abbildung 2A). In Abbildung 2Bwerden repräsentative OD-Spuren über alle 16 Ampullen eines einzelnen eVOLVER-Gerätes dargestellt. Jede Spur zeigt ein charakteristisches Sägezahnmuster des Turbidostat-Steuerungsalgorithmus, der das Feedback auf OD nutzt, um Verdünnungen auszulösen und Kulturen in einem engen Dichteumfang zu erhalten (in diesem Fall 0,2-0,3). OD-und Temperaturdaten werden kontinuierlich gemessen, in die Cloud-fähige Datenbank gestreamt und in Echtzeit im interaktiven Armaturenbrett eVOLVER aktualisiert. Aus kontinuierlich gestreuten Daten können übergeordnete Kennzahlen (z.B. Wachstumsrate, kumulierte Generationen) im Armaturenbrett (Abbildung 2C) berechnet und gezeichnet und sogar als Rückkopplungsparameter in verschiedenen Selektionsschemata (z.B. Morbidostat) verwendet werden.
Um Fitness-Karten zu erstellen, messen wir die Geschwindigkeit, mit der der Referenzstrahl die Variantenbelastung übertrifft, indem wir sowohl Strömungszytometrie-Messungen als auch eVOLVER-Wachstumsdaten einbinden. Konkret werden Bevölkerungsfraktionen als das Logikverhältnis von Variantenstraptionen über Referenzstraptionen mittels Strömungszytometriedaten aus jeder Zeit-Punkt-Probe berechnet. Für jede Kultur und jeden Zeitpunkt wird die abgelaufene Anzahl von Generationen aus eVOLVER-Wachstumsraten in jeder Verdünnungszeit interpoliert. Wenn man die Log-Verhältnisse gegen Generationen anzeigt, entstehen qualitative Unterschiede zwischen den Bedingungen (Abbildung 3A). Um die Fitness zu berechnen, passt eine Steigung durch den linearen TeiljedesDiagramms 18, 19,was einen quantitativen Fitnesswert ergibt (sowohl mit Zeichen als auch mit Rate), der beschreibt, wie die Variantenbelastung mit der Referenzbelastung konkurriert ( Abbildung 3B). In diesem Experiment deuten negative Fitnesswerte darauf hin, dass die Variantenbelastung durch den Referenzstrahl übertroffen wird. Die Erstellung von Heizkarten aus allen Fitnessberechnungen ermöglicht die Visualisierung der zweidimensionalen Fitness-Landschaft und offenbart subtile quantitative Leistungsunterschiede zwischen Stämmen und Bedingungen (Abbildung 3C).
Aus den Fitness-Heatmaps geht hervor, dass jede Variante Fitnessfehler aufweist, die sich auf unterschiedliche Weise manifestieren. Die Salzspannung wirkt sich in erster Linie auf hohe Temperaturen aus, aber Salzspannung scheint eine additive Wirkung zu haben, was den Fitnessfehler erhöht. Umgekehrt zeigt die "PBS2" vor allem Fitnessfehler auf, die auf hohe Salzkonzentrationen reagieren, mit minimalen Unterschieden entlang der Temperaturachse. Diese Ergebnisse unterstreichen den Nutzen von hochauflösenden Selektionsexperimenten, insbesondere zur Entschlüsselung von Interaktionen von mehreren Umweltbelastungen, die additive, synergistische oder epistatische Effekte haben könnten.
Schließlich ist zu beachten, dass in einigen Fällen, insbesondere bei schweren Stressbedingungen, Fitnessberechnungen zu übertriebenen oder verzerrten Ergebnissen führen können. Zum Beispiel scheint die PBS2 im 39 ° C/1 M NaCl-Zustand im Verhältnis zum Referenzstrahl einen steilen positiven Hang zu zeigen (Abbildung 3A). Dies wird auf das schlechte Wachstum beider Stämme zurückgeführt, was sich in den wilden Typendaten widerspiegelt und den Nutzen dieser speziellen Metrik in diesem Zustand begrenzt. Eine unzureichende Anzahl von Generationen führt zu 1) einer schlechten Trennung der Zeitpunkte, die die Hanganpassung stört, und 2) Empfindlichkeit gegenüber stochastischen Effekten, die aus der Verzögerung stammen. Während wir uns in dieser Studie nicht dafür entschieden haben, hätten die Echtzeitwachstumsdaten, die eVOLVER während des Experiments gesammelt hat, verwendet werden können, um die Entscheidung zu informieren, das Experiment zu verlängern und mit geringem Aufwand zusätzliche Zeitpunkte für diesen Zustand zu sammeln. In Folgeversuchen konnten auch die Startverhältnisse moduliert werden, um die Länge des linearen Bereiters zu verlängern, bevor die Sättigung eintritt.

Abbildung 1: Überblick über das eVOLVER-Framework und die experimentelle Gestaltung. (A) eVOLVER ist eine automatisierte, durchgängige Kulturplattform, die eine multiparameterische Kontrolle der Kulturbedingungen ermöglicht. Die Plattform besteht aus Smart Sleeves, in denen die Sensoren und Aktoren zur Steuerung der Kulturverhältnisse untergebracht sind, einem peristaltischen Pumpenfeld für fließende Medien und Abfälle in und aus den Kulturen, einem Touchscreen für die manuelle Interaktion mit dem Gerät und einem Computer. Zur Interaktion mit der Cloud-Infrastruktur, in der Daten von der Plattform gestreamt werden. (B) eVOLVER kann auf verschiedene Weise konfiguriert werden: Körperlich, durch Zell-und Medieneingänge und programmatisch durch die Anpassung der Algorithmen zur Steuerung von Smart Sleeve Culture Vial-Modulen. Dies kann genutzt werden, um multidimensionale Selektion/Umweltverläufe mit hoher Auflösung zu programmieren, wobei die Ausgänge aus physisch gesammelten Zellen zu definierten Zeitpunkten und Echtzeit-Streaming von Kulturdaten bestehen. C) die Konfiguration von eVOLVER, ein Wachstumsfitness-Experiment über einen zweidimensionalen Auswahlverlauf zu führen, der aus Temperatur und osmotischem Stress besteht. eVOLVER Kultur-Vials wurden mit gleichen Proportionen einer Referenz-und Variantenhefe-Sorte gesät. Eine Turbidostat-Routine wurde so programmiert, dass alle Kulturen in exponentieller Phase in einem definierten OD-Fenster gehalten werden (OD 0.2-0,3). Die Temperatur-und Medienbedingungen wurden über das Smart Sleeve Array variiert, um zwei unabhängige Stressverläufe zu bilden. Basismedien bestanden aus YPD (2% Glukose) + 100 μg/mL Carbenicillin + 25 μg/mL Chloramphenicol als Vorsichtsmaßnahme gegen bakterielle Kontamination. Die Medienkompositionen wurden durch die Zugabe von zusätzlichen NaCl auf 0 M, 0,6 M, 0,8 M oder 1,0 M variiert. Vial wurden auf einen von vier Werten programmiert: 30 ° C, 35 ° C, 37 ° C oder 39 ° C. D) Beispiele für die Rohproduktion für Kultur OD und Bevölkerungsfraktionen aus drei getesteten Bedingungen. Das Wettbewerbsexperiment wurde für 72 Stunden, Probenahme von 24 Stunden und anschließend alle 12 Stunden bis zum Abschluss des Experiments beibehalten. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.

Abbildung 2: eVOLVER Echtzeit-Datenanalyse Armaturenbrett. (A) eVOLVER-Daten werden über Cloud-basierte Software in Echtzeit auf ein interaktives Armaturenbrett übertragen. Durch das Armaturenbrett können Nutzer ihre eigenen Kulturroutinen auf einem vernetzten eVOLVER definieren und initiieren, derzeit Experimente über alle eVOLVER-Geräte überwachen und bei Bedarf experimentelle Bedingungen manuell auf einer individuellen Vial oder einer Reihe von Vials variieren. (B) OD-Spuren für jede Ampulle über die Matrix der Bedingungen, die für die gesamte Experimentildauer getestet wurden. Spuren können in Echtzeit betrachtet werden, um sicherzustellen, dass das Experiment wie gewünscht läuft und nach dem Experiment für die weitere Analyse verwendet wird. C) Wachstumsraten und Zellgenerationen lassen sich aus OD-Spuren im Handumdrehen berechnen, um den experimentellen Fortschritt zu verfolgen. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.

Bild 3: Aufbau von Fitnessflächen. (A) Zellpopulation bricht Naturprotokolle (Variante strain/Referenzstamm), die gegen Zellgenerationen gezeichnet sind. Farbe zeigt die Temperatur der Selektion an, während Dashes Salzkonzentrationen unterscheiden. B) Um die relative Fitness der Variante zur Referenzbelastung zu quantifizieren, leitet sich eine Fitnessmetrik aus der Geschwindigkeit ab, mit der sich die Zellpopulationsfraktion über Generationen ändert. Diese Metrik wird aus dem linearen Bereich der Zellfraktion mit mindestens drei Punkten berechnet. (C) Die relativen Fitness-Metriken werden in einer Hitzekarte angezeigt, um eine Fitnessfläche über den ökologischen Stressgradienten zu konstruieren. Die obere rechte Eckbedingung (39 ° C/1.0 M NaCl) für den wilden Typ und die PBS2 sind in dieser Analyse nicht enthalten, da die Kulturen durch unzureichende Generationen gegangen sind (siehe Repräsentative Ergebnisse). Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.