Se requiere una suscripción a JoVE para ver este contenido. Inicie sesión o comience su prueba gratuita.

Artículo de método

Hibridación óptica fototérmica de fluorescencia infrarroja in situ (OPTIR-FISH)

2.1K visualizaciones

⸱

DOI:

10.3791/66562

⸱

23 de febrero de 2024

 ,  ,  , 
1Department of Biomedical Engineering, Boston University, 2Neuroscience Research Institute, Department of Molecular, Cellular, and Developmental Biology, University of California Santa Barbara, 3Photothermal Spectroscopy Corp., 4School of Biological Sciences, University of Southampton, 5Department of Electrical & Computer Engineering, Photonics Center, Boston University

* These authors contributed equally

En este artículo

Resumen

Aquí, presentamos un protocolo que utiliza la hibridación óptica fototérmica de fluorescencia infrarroja in situ (OPTIR-FISH), también conocida como FOL fototérmico de infrarrojo medio (MIP-FISH), para identificar células individuales y comprender su metabolismo. Esta metodología se puede aplicar ampliamente para diversas aplicaciones, incluido el mapeo del metabolismo celular con resolución de una sola célula.

Resumen

Comprender las actividades metabólicas de las células individuales dentro de comunidades complejas es fundamental para desentrañar su papel en las enfermedades humanas. Aquí, presentamos un protocolo completo para la identificación celular simultánea y el análisis metabólico con la plataforma OPTIR-FISH mediante la combinación de sondas FISH marcadas con ARNr y sustratos marcados con isótopos. Las imágenes de fluorescencia proporcionan la identificación celular mediante la unión específica de sondas FISH marcadas con ARNr, mientras que las imágenes OPTIR proporcionan actividades metabólicas dentro de células individuales mediante el desplazamiento al rojo inducido por isótopos en los espectros OPTIR. Utilizando bacterias cultivadas con 13C-glucosa como banco de pruebas, el protocolo describe el cultivo microbiano con marcaje isotópico, hibridación fluorescente in situ (FISH), preparación de muestras, optimización de la configuración de imágenes OPTIR-FISH y adquisición de datos. También demostramos cómo realizar análisis de imágenes e interpretar datos espectrales a nivel de una sola celda con un alto rendimiento. La naturaleza estandarizada y detallada de este protocolo facilitará en gran medida su adopción por parte de investigadores de diversos orígenes y disciplinas dentro de la amplia comunidad de investigación del metabolismo de una sola célula.

Introducción

El metabolismo celular es un pilar fundamental en la biología celular, ya que dirige muchos procesos que determinan la salud, la función y la interacción de las células con el medio ambiente. El análisis del metabolismo a nivel de célula individual, particularmente dentro de los entornos nativos, proporciona información invaluable para revelar las actividades heterogéneas y complejas enlos sistemas biológicos. Esto es especialmente crucial en el estudio de los microorganismos, ya que muchos microbios exhiben requisitos de crecimiento únicos o dependencias ambientales que desafíanlos métodos de cultivo tradicionales. Por ejemplo, algunas especies pueden requerir composiciones de nutrientes específicas o relaciones simbióticas que no se pueden replicar fácilmente en un entorno de laboratorio, lo que las hace no cultivables por las técnicas estándar3. Además, los largos períodos necesarios para el cultivo de ciertas especies plantean importantes desafíos para la investigación microbiológica, que a menudo se extienden más allá de los plazos prácticos para el estudio y el análisis. Para sortear estas limitaciones, métodos alternativos como la reacción en cadena de la polimerasa y la hibridación fluorescente in situ (FISH) permiten la identificación de especies microbianas sin necesidad de cultivo4, lo que puede lograr una visión más precisa y holística de los ecosistemas microbianos. Sin embargo, estas tecnologías analíticas carecen de la capacidad de dilucidar el metabolismo celular. Esta brecha pone de relieve los desafíos actuales en el campo de la microbiología: la tarea concurrente de diferenciar la identidad celular y dilucidar el metabolismo a nivel de una sola célula. Los avances en técnicas como la espectrometría de masas por imágenes (IMS) junto con isótopos estables se han convertido en herramientas poderosas parael análisis metabólico de una sola célula. En estos experimentos, las células se incubaron con sustratos que contenían isótopos como el 13C o el 15N. Las biomoléculas recién anabolizadas transportan estos isótopos, lo que las hace distinguibles en los espectros m/z. Sin embargo, IMS adolece de una instrumentación costosa, una preparación de muestras complicada, un rendimiento relativamente bajo y la experiencia necesaria para analizar los espectros m/z. Cuando se combina con imágenes de fluorescencia específicas de marcadores moleculares, se han logrado avances en la elucidación del metabolismo celular con una mayor especificidad6. No obstante, persisten los desafíos para tender puentes entre estas dos modalidades. La diferencia de resolución entre las imágenes de IMS y de fluorescencia, combinada con diferentes configuraciones operativas, dificulta la alineación y correlación de los hallazgos7.

La integración de imágenes espectroscópicas vibracionales con el marcaje de isótopos estables ofrece una solución novedosa para el estudio del metabolismo de una sola célula. La incorporación de isótopos más pesados ralentiza la vibración de los enlaces químicos, lo que conduce a picos desplazados al rojo en los espectros vibratorios8. En particular, las imágenes vibracionales proporcionan una resolución espacial comparable a las imágenes de fluorescencia, y tanto la cuantificación metabólica como la identificación celular se pueden realizar en una sola configuración, lo que simplifica el registro y la correlación de imágenes. Nuestro trabajo reciente ha demostrado la combinación de una plataforma avanzada de imágenes vibracionales: infrarrojo fototérmico óptico (OPTIR) con hibridación fluorescente in situ (FISH) para sondear el metabolismo de la glucosa en comunidades bacterianas9 (Figura 1). OPTIR es un sistema de microscopía espectroscópica vibracional que aprovecha el efecto fototérmico de la absorción del infrarrojo medio mediante la detección del cambio de luz visible, lo que proporciona una resolución submicrométrica como en la microscopía óptica, pero con la información espectroscópica vibratoria adicional que se origina en la absorción del infrarrojo medio. La FISH es una técnica comúnmente utilizada para determinar la identidad del microorganismo a nivel de una sola célula. La secuencia de oligonucleótidos podría diseñarse para dirigirse a secuencias específicas de 16S de diferentes taxones, y se podrían unir diferentes fluoróforos. La hibridación específica de las sondas de oligonucleótidos diseñadas con el ARNr objetivo conduce a fuertes señales de fluorescencia de las especies objetivo dentro de las células individuales, y se podrían realizar imágenes de fluorescencia multicanal para identificar múltiples especies dentro de la población. Dado que tanto OPTIR como las imágenes de fluorescencia se basan en la detección óptica, la combinación de la fluorescencia OPTIR y FISH es fácil de implementar. Las dos modalidades comparten la misma resolución óptica para el análisis de una sola celda y se pueden cambiar convenientemente sin necesidad de alineación o registro conjunto adicional.

Este protocolo presenta una guía detallada para aprovechar la plataforma OPTIR-FISH para el análisis avanzado de la estructura y la función de una sola célula. Utilizamos las muestras bacterianas cultivadas en medios que contienen 13C-glucosa como banco de pruebas y cuantificamos la síntesis de proteínas de novo a partir de 13C-glucosa. Con el fin de demostrar la capacidad de la plataforma para identificar células, utilizamos mezclas bacterianas en las que cada especie se marcó utilizando sondas FISH dirigidas a ARNr. Este enfoque facilitó la identificación precisa de una sola célula de cepas bacterianas específicas, como Escherichia coli (E. coli) y Bacteroides thetaiotaomicron (B. theta), y su metabolismo. Este protocolo ofrece a los investigadores una poderosa herramienta para el perfil metabólico simultáneo y la identificación de especies a nivel de una sola célula, lo que promete avanzar en nuestra comprensión de las interacciones celulares, la fisiología y sus roles en entornos complejos.

Acceso restringido. Inicie sesión o comience una prueba gratuita para ver este contenido.

Protocolo

El uso de muestras bacterianas en este estudio está de acuerdo con las directrices de la Junta de Revisión Institucional (IRB) de la Universidad de Boston y el Instituto Nacional de Salud.

NOTA: El flujo de trabajo general seguido en este protocolo se resume en la Figura 2.

1. Cultivo bacteriano y marcaje de isótopos (Figura 2A)

NOTA: El ejemplo que se da aquí es para etiquetar un cultivo bacteriano puro. Si se aplica este protocolo a comunidades polimicrobianas, el medio y el tiempo de marcaje deben ajustarse de acuerdo con la comunidad y la fisiología de los organismos de interés.

  1. Inocular la cepa bacteriana de interés de una sola colonia y precultivo en un medio rico en nutrientes como caldo de soja tríptico (TSB) o caldo Luria-Bertani (LB) durante 3 h para alcanzar la fase de crecimiento exponencial (log). E. coli BW25113 se utiliza como cepa de ejemplo en este protocolo.
    NOTA: El tiempo para alcanzar la fase de registro variará según la cepa en uso. Este tiempo debe adaptarse a cada cepa.
  2. Mida la densidad óptica a 600 nm para estimar la concentración bacteriana.
  3. Prepare un medio de crecimiento mínimo complementado con sustratos marcados isotópicamente. Para E. coli BW25113, complemente el medio mínimo M9 con 13C-glucosa a una concentración final de 0,2% (p/v).
    NOTA: La 13C-glucosa utilizada (D-glucosa U-13C6, 99%) fue universalmente marcada, donde todos los átomos de carbono fueron reemplazados por átomos de 13C. La elección del medio de crecimiento mínimo dependerá de la cepa bacteriana. La elección del sustrato isotópico dependerá del proceso metabólico específico de interés. El objetivo general es que el sustrato isotópico sirva como la principal fuente de nutrición en comparación con sus contrapartes no etiquetadas.
  4. Diluya las bacterias en el medio de crecimiento mínimo que contiene el sustrato marcado isotópicamente hasta una concentración final de 5 × 105 UFC/mL.
    NOTA: Por lo general, se usa una proporción de dilución alta como 1:100, y la nutrición no etiquetada del medio rico se vuelve insignificante. Alternativamente, para garantizar la eliminación completa del medio rico en nutrientes, se podría realizar un lavado con solución salina tamponada con fosfato (PBS) 1x mediante centrifugación a 14.000 x g durante 10 min a 4 °C y resuspensión en PBS seguida de una segunda centrifugación y resuspensión final en el medio de crecimiento mínimo.
  5. Cultive muestras bacterianas en una incubadora de agitación orbital en condiciones óptimas de crecimiento. En general, ajuste la incubadora de agitación orbital a una velocidad de 220 rpm y una temperatura de 37 °C, y coloque los tubos de cultivo inclinados con una tapa suelta para la incubación aeróbica. En el caso de E. coli, 24 h de incubación aeróbica a 37 °C suelen ser suficientes para alcanzar un marcaje máximo de 13C.
    NOTA: El tiempo de incubación depende del proceso metabólico de interés. Un tiempo de incubación más largo generalmente conduce a un marcaje isotópico más alto. Una medición de la curva de crecimiento en la misma condición con un sustrato no etiquetado podría proporcionar información para determinar los puntos de tiempo de recolección adecuados.
  6. Recoja las células bacterianas en los puntos de tiempo deseados por centrifugación a 14.000 x g durante 10 min a 4 °C.
  7. Retire el sobrenadante y vuelva a suspender en un volumen igual de 4% de paraformaldehído (PFA) en PBS. Fije las células en solución de PFA durante 10 min a temperatura ambiente (RT) o 2 h a 4 °C. Para el almacenamiento a largo plazo, lave las celdas dos veces con PBS, vuelva a suspender las celdas en 1 mL de 50% (v/v) de PBS y 96% de etanol, y almacene a -20 °C hasta su uso posterior.

2. Hibridación fluorescente in situ (FISH) (Figura 2B)

  1. Hibridar células de E. coli con la sonda de10 oligonucleótidos Gam42a marcada con un fluoróforo de cianinina5 (Cy5) (Gam42a-Cy5) y células de B. theta con la sonda de oligonucleótidos Bac30311 marcada con un fluoróforo de cianina 3 (Cy3) (Bac303-Cy3), siguiendo un protocolo FISH estándar.
    NOTA: Fundamentos de rRNA-FISH para la identificación: las moléculas de rRNA son objetivos ideales de FISH, ya que se distribuyen de forma ubicua y se amplifican naturalmente dentro de las células microbianas. El ARNr también contiene regiones de secuencia conservadas y variables, por lo que la profundidad filogenética del grupo objetivo podría determinarse mediante el grado de conservación de la sonda de oligonucleótidos. Mediante la unión específica de la sonda diseñada a la secuencia objetivo, el fluoróforo marcado muestra señales fluorescentes para células individuales.
  2. Consulte la literatura publicada anteriormente 12,13,14 para obtener el protocolo detallado para la hibridación in situ con fluorescencia. Los pasos a continuación describen brevemente el protocolo estándar para las células microbianas.
    1. Deshidratación:
      1. Centrifugar las celdas fijas (100 μL) a 14.000 x g durante 10 min para pelletizar, resuspender en 100 μL de etanol de grado analítico al 96% e incubar durante 1 min a RT.
      2. Posteriormente, centrifugar las celdas nuevamente a 14,000 x g durante 5 min, retire el etanol y deje que la celda se seque al aire.
    2. Hibridación: Hibridar las células en solución (100 μL) durante 3 h a 46 °C.
      NOTA: El tampón de hibridación consta de 900 mM de NaCl, 20 mM de Tris-(hidroximetil)-amino metano HCl, 1 mM de ácido etilendiaminérgico tetraacético, dodecililsulfato de sodio al 0,01%, 100 ng del respectivo oligonucleótido marcado con fluorescencia y la concentración de formamida necesaria para obtener condiciones estrictas.
    3. Centrífuga: Inmediatamente después de la hibridación, transfiera las muestras a una centrífuga con un rotor precalentado a 46 °C y centrifuga a 14.000 x g durante 15 minutos a la temperatura máxima permitida (generalmente 40 °C).
    4. Lavar y almacenar:
      1. Lavar las muestras en un tampón de rigurosidad adecuada durante 15 min a 48 °C. A continuación, centrifugar las células a 14.000 x g durante 15 min a la temperatura máxima permitida en una centrífuga con un rotor precalentado a 46 °C.
      2. Por último, lave las células con 500 μL de PBS helado, vuelva a suspenderlas en 20 μL de 1x PBS y guárdelas a 4 °C hasta su uso posterior.
        NOTA: La unión específica de la sonda está garantizada por la rigurosidad de hibridación correcta. La alta rigurosidad podría lograrse aumentando la temperatura de hibridación, disminuyendo la concentración de sal o agregando formamida desnaturalizante. La formamida interfiere con los enlaces de hidrógeno que estabilizan los dúplex de ácidos nucleicos. Aquí, la temperatura y la concentración de sal no se modifican en la hibridación mientras se ajusta la concentración de formamida. La concentración óptima de formamida para las sondas de nuevo diseño se determina experimentalmente utilizando curvas de disociación de formamida10. La concentración de formamida requerida para las sondas publicadas se puede encontrar en probeBase15 o mediante una búsqueda en la literatura. Alternativamente, las concentraciones predichas de formamida se pueden obtener a partir del análisis in silico utilizando mathFISH16. En la etapa de lavado, una temperatura ligeramente más alta conduce a una condición un poco más estricta, lo que conduce a una mayor especificidad de unión.

3. Preparación de la muestra (Figura 2C)

  1. Limpieza y recubrimiento de portaobjetos:
    1. Utilice portaobjetos CaF2 estandarizados (10 mm de diámetro y 350 μm de grosor para compatibilidad con el portamuestras del instrumento). Sumerja el CaF2 en etanol al 70% durante 15 minutos y enjuague dos veces con agua desionizada.
    2. Transfiera los portaobjetos limpios a una solución de poli-L-lisina al 0,1% e incube durante la noche a 4 °C. Enjuague los portaobjetos una vez con agua desionizada y séquelos al aire.
  2. Descongele las muestras de células preparadas en RT mientras estén protegidas de la luz.
  3. Para evitar el exceso de cristales de sal de PBS durante el secado de la muestra, siga los pasos 3.3.1-3.3.2.
    1. Lave las celdas dos veces con agua desionizada (DI). Centrifugar a 14.000 x g durante 10 min y retirar el sobrenadante.
    2. Vuelva a agregar el volumen original de agua desionizada y el vórtice suavemente. Repita la centrifugación y vuelva a añadir el lavado con agua desionizada.
  4. (Opcional) Para muestras de mezcla, transfiera el mismo volumen de cada muestra y mezcle en un tubo de centrífuga.
  5. Concentrar las muestras de células bacterianas por centrifugación a 14.000 x g durante 10 min y eliminar el sobrenadante.
  6. Agite suavemente la solución restante durante ~30 s y agregue 1-2 μL de solución en el portaobjetos CaF2 preparado. Seque la muestra al aire durante 30 minutos mientras está protegida de la luz.
    NOTA: Debería aparecer un pequeño punto redondo en el portaobjetos después del secado al aire. Debido al efecto "anillo de café", los bordes del punto tendrían una mayor densidad de células bacterianas. Este paso de centrífuga es para alcanzar una densidad adecuada para la obtención eficiente de imágenes bacterianas de una sola célula. La concentración ideal debe conducir a una capa uniforme y densa de células bacterianas individuales bajo el microscopio. Si hay un gránulo transparente que se puede ver a simple vista después de la centrífuga, retire el sobrenadante para que después del vórtice, la solución se vea casi clara. Se podría realizar una prueba rápida en la muestra de control para estimar el volumen de remoción del sobrenadante. Una matriz de gotas con diferentes cantidades de sobrenadante restante podría depositarse en el portaobjetos de vidrio del microscopio para examinar el volumen de dilución óptimo bajo el microscopio de campo claro. Si no hay gránulos visibles después de la centrifugación, elimine la mayor parte del sobrenadante para concentrar las muestras en la mayor medida posible. El truco consiste en colocar el tubo de centrífuga con la bisagra en el exterior en un rotor de ángulo fijo para que el pellet aparezca en el mismo lado de la bisagra del tubo. Además, reduzca el tamaño de las pipetas (P1000, P200, P10) para una mayor precisión durante la eliminación del sobrenadante y mantener el pellet intacto.
  7. Monte el portaobjetos en un portamuestras suministrado y utilice pequeños puntos de cinta de poliéster para asegurar el portaobjetos durante la medición.

4. Imágenes OPTIR-FISH

NOTA: Las imágenes de fluorescencia y las imágenes OPTIR se realizarán en el sistema OPTIR.

  1. Geometría del sistema:
    1. Utilice la contrapropagación de la bomba de infrarrojo medio y la sonda visible, la detección hacia atrás (epi) de la luz visible con este protocolo.
    2. Para enfocar la luz visible y recoger la luz visible retroreflejada y dispersa, utilice un objetivo aéreo (50x 0,8NA). Para enfocar la luz del infrarrojo medio, utilice un objetivo Cassegrain (40x 0,78NA).
    3. Asegúrese de que el sistema también esté equipado con un módulo de epifluorescencia de campo amplio con múltiples juegos de filtros de fluorescencia. Para los fluoróforos utilizados en este protocolo, seleccione el conjunto de filtros de proteína fluorescente verde (GFP) para la detección de Cy3 y el conjunto de filtros Alexa Fluor 647 para la detección de Cy5.
  2. Prepárese para las mediciones:
    1. Encienda el sistema y abra el software de control de instrumentos. Después de la inicialización, mueva el control deslizante Contrahélice y Fluorescencia a la posición de encendido.
    2. Establezca el objetivo en 50x y, a continuación, realice el fondo automático para adquirir el espectro de potencia IR. Utilice el espectro de potencia para normalizar los espectros de muestra adquiridos o normalizar las imágenes OPTIR a diferentes números de onda. Esto excluirá el efecto de las diferencias de potencia del láser de infrarrojo medio en el análisis y la cuantificación de datos.
      NOTA: La adquisición de espectros de potencia IR para la normalización es imprescindible para el análisis cuantitativo posterior, ya que la intensidad medida está relacionada linealmente con la potencia IR. Después de realizar el fondo automático, el software normalizará los espectros OPTIR y las imágenes OPTIR a los espectros de potencia IR automáticamente para los usuarios. Purgar el sistema con N2 puede minimizar la influencia del vapor de agua y aumentar la reproducibilidad entre experimentos.
  3. Para cargar la muestra, utilice el botón Descargar para mover la etapa de muestra fuera. Utilice un objetivo de aumento bajo, como 10x, para localizar el área de la muestra y navegar hasta la región que tenga la densidad de muestra óptima. Enfoque la muestra ajustando la altura del objetivo en el software de control. Cambia la selección de objetivos a 50x.
  4. Adquisición de imágenes
    NOTA: Las muestras utilizadas son: i) E. coli (13C-glucosa incubada); ii) E. coli (12C-glucosa incubada); iii) B. theta (12C-glucosa incubada); iv) mezcla de E. coli (13C-glucosa incubada) y B. theta (12C-glucosa incubada).
    1. Imágenes de campo claro (Figura 2D): Enfoque la muestra observando las imágenes de campo claro.
    2. Imágenes de fluorescencia (Figura 2E): Cambie el conjunto de filtros haciendo clic en el botón de nombre del filtro (GFP para Cy3 y Alexa Fluor 647 para Cy5) para detectar fluoróforos asociados con las sondas FISH diseñadas y adquirir imágenes de fluorescencia secuencialmente utilizando el módulo de fluorescencia en el software. Ajuste la intensidad de la luz y el tiempo de exposición para obtener un contraste de señal adecuado antes de blanquear los fluoróforos.
      NOTA: Dado que la sonda utilizada en las mediciones de OPTIR puede fotoblanquear fluoróforos, siempre adquiera imágenes de fluorescencia antes que las imágenes de OPTIR. Si tiene alguna inquietud sobre el efecto de los marcadores fluorescentes en la detección de OPTIR, consulte un trabajo publicado anteriormente que demostró que FISH con fluoróforo Cy5 no afecta la siguiente cuantificación basada en imágenes de OPTIR, ya que Cy5 es de tamaño pequeño y baja abundancia en comparación con la proteína bacteriana objetivo9.
    3. Imágenes OPTIR (Figura 2F):
      1. Determine el pico normal y la posición del pico desplazado al rojo inducido por isótopos. En el caso de la síntesis de proteínas a partir de 13C-glucosa, el pico normal de amida I se detecta alrededor de 1656 cm-1, y el pico desplazado al rojo es alrededor de 1612 cm-1 (Figura 3A).
        NOTA: La posición normal del pico depende del componente bioquímico y/o producto metabólico de interés. La posición del pico desplazada también depende del isótopo que se utilice para el etiquetado. Estos dos números de onda también podrían determinarse experimentalmente midiendo los espectros completos de células no marcadas y marcadas al máximo (véase el paso 4.5)
      2. Ajuste la longitud de onda de la bomba IR a 1656 cm-1 utilizando el software. Modifique la potencia de la sonda y la ganancia del detector en consecuencia para evitar la saturación de la señal de CC (8 V). Ajuste la altura del objetivo Cassegrain inferior para maximizar la señal de CA.
        NOTA: La potencia IR típica en la muestra es de alrededor de 5 mW, y la potencia de la sonda en la muestra es de alrededor de 3-15 mW, dependiendo de la muestra. Tanto el IR como la potencia de la sonda se pueden ajustar mediante el software de control para optimizar el nivel de potencia y garantizar un alto contraste de imagen y evitar dañar las celdas.
      3. Configure las imágenes OPTIR para que contengan 200 x 200 píxeles y establezca la velocidad de escaneo en 100 μm/s. Establezca el tamaño del paso en las direcciones X e Y en 150 nm para que el tamaño de la imagen sea de aproximadamente 30 x 30 μm2.
      4. Adquirir la imagen.
      5. Ajuste la longitud de onda de la bomba IR a 1612 cm-1 y adquiera una imagen del mismo campo de visión en este número de onda.
      6. Para cada muestra, obtenga una imagen de al menos tres campos de visión para el análisis estadístico.
  5. (Opcional) Medición espectral: Después de la adquisición de la imagen, si se encuentra una característica espacial de interés, realice la medición espectral.
    1. Seleccionar ubicaciones: Elija un solo punto o especifique una matriz de puntos para el análisis en el módulo Espectral del software.
    2. Establezca el parámetro de escaneo espectral. Seleccione el rango de cobertura del número de onda, la velocidad de escaneo y el espaciado de salida de datos según los requisitos.
      NOTA: si la velocidad de escaneo y el espaciado de salida de datos son diferentes en comparación con los utilizados en el paso de adquisición en segundo plano (paso 4.2), se necesita un nuevo fondo basado en los parámetros de escaneo espectral actuales para una normalización correcta.
    3. Establezca el número de co-promedio e inicie la medición espectral. El aumento del co-promedio también aumenta la relación señal-ruido de los espectros, pero requiere tiempos de adquisición más largos.
      NOTA: Si se observa una fluctuación significativa durante el co-promedio, puede indicar inestabilidad de la muestra inducida por el calentamiento con láser. Esto a menudo se puede solucionar disminuyendo la potencia IR y/o disminuyendo la potencia visible de la sonda.

5. Procesamiento y análisis de datos a nivel de célula única

  1. Cuantificar la síntesis metabólica a partir de sustratos isotópicos (Figura 2G)
    NOTA: La siguiente cuantificación de la incorporación metabólica a partir de sustratos isotópicos se basa en imágenes OPTIR de dos números de onda correspondientes a los picos normales y desplazados de las macromoléculas objetivo. En comparación con una pila hiperespectral completa, las imágenes de dos números de onda podrían reducir en gran medida el tiempo requerido para cada campo de visión y mejorar el rendimiento, al tiempo que recapturan completamente el efecto isotópico crítico para la cuantificación del metabolismo.
    1. Al restar la imagen OPTIR de pico desplazada de la imagen OPTIR pico normal, se genera un mapa visual de las actividades de síntesis a partir de sustratos isotópicos. Como demostración (Figura 3C), para E. coli cultivada con 13C-glucosa, los píxeles positivos en la imagen (1656 cm-1-1612 cm-1) indican la incorporación activa de 13C en las proteínas, por lo tanto, un mayor nivel de síntesis de proteínas.
      NOTA: La resta se puede realizar utilizando la función ImageJ Image Calculator. Alternativamente, la sustracción podría realizarse fácilmente en cualquier lenguaje de programación preferido para el procesamiento por lotes.
    2. Cuantificación de la actividad metabólica unicelular
      1. Obtenga coeficientes (representados por h en la Figura 2G) de muestras de referencia no etiquetadas y completamente etiquetadas. Dado que el pico de desplazamiento al rojo inducido por isótopos se superpondría parcialmente con el pico normal, tanto las muestras no marcadas como las marcadas (recién sintetizadas a partir del sustrato marcado isotópicamente) contribuirán a las señales de OPTIR en el pico normal y desplazado. Cuantifique estas diferentes contribuciones utilizando la intensidad de la señal OPTIR normalizada en el pico normal y desplazado de muestras de referencia no marcadas y completamente marcadas.
        NOTA: Para las muestras de referencia, las muestras de referencia no marcadas se cultivan (o incuban) sin ningún sustrato marcado isotópicamente. Las muestras de referencia completamente marcadas generalmente se cultivan con la concentración más alta de sustrato marcado isotópicamente con el tiempo de cultivo más largo.
      2. Para el análisis de una sola célula, obtenga máscaras de una sola célula basadas en las imágenes de campo claro.
        NOTA: Aquí se podrían aplicar varias técnicas de procesamiento de imágenes para generar esta máscara, incluida la detección de diferentes partículas, como el análisis de blobs, y los métodos de segmentación de celdas, como la cuenca hidrográfica.
      3. Mida la intensidad de la señal OPTIR de celdas individuales. Aplique la máscara de una sola celda adquirida a las dos imágenes OPTIR (en el pico normal y en el pico desplazado) y, para cada celda individual, promedie los valores de píxel en la región de la máscara de una sola celda. El valor promedio de las celdas individuales se utilizará en la cuantificación.
      4. Para cada celda, calcule la contribución relativa de los componentes biológicos marcados y no marcados en función de los coeficientes del paso 5.1.2.1 y las señales del paso 5.1.2.3.
        NOTA: Una relación de reemplazo isotópico se define como la contribución relativa de los componentes biológicos marcados sobre la suma de los componentes biológicos marcados y no marcados (Figura 2G). Esta relación debe estar en el rango de 0 a 1. La relación de reemplazo isotópico es linealmente proporcional a la relación 13C-glucosa a 12C-glucosa (con una cantidad fija de glucosa total)9. Se ha demostrado una alta sensibilidad de detección del 5% de 13C-glucosa para las células de E. coli .
  2. Identificación de especies bacterianas a partir de imágenes de fluorescencia multicanal (Figura 2H)
    1. Combine los canales de fluorescencia multicolor para crear una guía visual para diferentes especies bacterianas utilizando ImageJ (Image > Color > Merge Channels).
    2. Para el análisis de una sola célula, para cada canal de fluorescencia, genere un conjunto de regiones de interés (ROI) para células individuales.
      NOTA: Aquí se pueden aplicar varias técnicas de procesamiento de imágenes para generar la máscara, incluidos diferentes métodos de umbral automático y métodos de segmentación de celdas.
  3. Correlacionar las identidades de los peces y las actividades metabólicas de OPTIR (Figura 2I)
    1. Vincule las identidades bacterianas a nivel de una sola célula de las imágenes de fluorescencia de FISH directamente con las actividades metabólicas de las imágenes de OPTIR correlacionando las posiciones de los ROI.
    2. Realizar análisis estadísticos para comparar las actividades metabólicas de diferentes especies.
      NOTA: Las máscaras se generan por separado de las imágenes de fluorescencia y las imágenes OPTIR porque las actividades metabólicas podrían analizarse para todas las células a partir de las imágenes OPTIR, mientras que las células desconocidas no aparecerían en ninguno de los canales de fluorescencia. Esto asegura que todas las células puedan ser incluidas en el análisis metabólico. Si hay un gran número de células no identificadas, es posible que sea necesario considerar diferentes sondas FISH dirigidas al ARNr de diferentes taxones de interés.

Acceso restringido. Inicie sesión o comience una prueba gratuita para ver este contenido.

Resultados

El flujo de trabajo general para el análisis metabólico microbiano unicelular con identificación genética mediante OPTIR-FISH se resume en Figura 2. Los resultados representativos que demuestran la capacidad de imagen metabólica unicelular de OPTIR se muestran en Figura 3. En este ejemplo se utilizaron células de E. coli incubadas con 12C- o bien 13C-glucosa durante 24 h. La incorporación de 13Se ha demostrado que el C en proteín...

Acceso restringido. Inicie sesión o comience una prueba gratuita para ver este contenido.

Discusión

Aquí, describimos un protocolo detallado para la aplicación de la plataforma OPTIR-FISH para la identificación simultánea de especies microbianas y la cuantificación de actividades metabólicas a la resolución de una sola célula. Los pasos críticos incluyen el cultivo con marcaje de isótopos estables para estudiar actividades metabólicas específicas y la hibridación fluorescente in situ para identificar especies microbianas objetivo. Las imágenes de fluorescencia multicanal y las...

Acceso restringido. Inicie sesión o comience una prueba gratuita para ver este contenido.

Divulgaciones

Y.B. es consultor a tiempo parcial de Photothermal Spectroscopy Corp.

Agradecimientos

Este trabajo fue apoyado por el Instituto Nacional de Salud R35GM136223, R01AI141439 a J.X.C.

Acceso restringido. Inicie sesión o comience una prueba gratuita para ver este contenido.

Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo
NombreEmpresaNúmero de catálogoComentarios
96% EtanolThermoScientificT032021000
Fluoruro de calcioCrystranCAFP10-0.35
D-(+)-GlucosaSigma-AldrichG7021-1KG
D-Gluocosa (U-13C6, 99%)Cambridge Isotopic LaboratoriesCLM-1396-1
Ácido etilendiaminotetraacéticoSigma-AldrichE9884-100G
formamidaThermoScientific17899
Caldo Luria-Bertani Sigma-AldrichL3522-250G
M9 Sales mínimas 5xSIGMAM6030-1KG
OPTIR instrumentoEspectroscopia fototérmica Corp.mIRage
, 4% en solución deThermoScientificJ19943-K2
al 0,1% (p/v) Sigma-AldrichP8920-500ML
Cloruro de sodioSigma-AldrichS9888-25G
Dodecil sulfato de sodioSigma-AldrichL3771-25G
Clorhidrato de tris(hidroximetil)aminometano, 99+%ThermoScientificA11379.18
Caldo de soja trípicoSigma-Aldrich22092-500G
Solución de paraforaldehído LS poli-L-lisina PBS

Referencias

  1. Evers, T. M. J., et al. Deciphering metabolic heterogeneity by single-cell analysis. Anal Chem. 91 (21), 13314-13323 (2019).
  2. Overmann, J., Abt, B., Sikorski, J. Present and future of culturing bacteria. Annu Rev Microbiol. 71, 711-730 (2017).
  3. Epstein, S. The phenomenon of microbial uncultivability. Curr Opin Microbiol. 16 (5), 636-642 (2013).
  4. Su, C., Lei, L., Duan, Y., Zhang, K. -Q., Yang, J. Culture-independent methods for studying environmental microorganisms: methods, application, and perspective. Appl Microbiol Biotechnol. 93 (3), 993-1003 (2012).
  5. Musat, N., Foster, R., Vagner, T., Adam, B., Kuypers, M. M. Detecting metabolic activities in single cells, with emphasis on nanoSIMS. FEMS Microbiol Rev. 36 (2), 486-511 (2012).
  6. Jiang, H., Kilburn, M. R., Decelle, J., Musat, N. NanoSIMS chemical imaging combined with correlative microscopy for biological sample analysis. Curr Opin Biotechnol. 41, 130-135 (2016).
  7. Porta Siegel, T., et al. Mass spectrometry imaging and integration with other imaging modalities for greater molecular understanding of biological tissues. Mol Imaging Biol. 20 (6), 888-901 (2018).
  8. Lagunov, O., Drenchev, N., Chakarova, K., Panayotov, D., Hadjiivanov, K. Isotopic labelling in vibrational spectroscopy: a technique to decipher the structure of surface species. Top Catal. 60, 1486-1495 (2017).
  9. Bai, Y., Guo, Z., Pereira, F. C., Wagner, M., Cheng, J. -X. Mid-infrared photothermal-fluorescence in situ hybridization for functional analysis and genetic identification of single cells. Anal Chem. 95 (4), 2398-2405 (2023).
  10. Manz, W., Amann, R., Ludwig, W., Wagner, M., Schleifer, K. -H. Phylogenetic oligodeoxynucleotide probes for the major subclasses of proteobacteria: problems and solutions. System Appl Microbiol. 15 (4), 593-600 (1992).
  11. Manz, W., Amann, R., Ludwig, W., Vancanneyt, M., Schleifer, K. -H. Application of a suite of 16S rRNA-specific oligonucleotide probes designed to investigate bacteria of the phylum cytophaga-flavobacter-bacteroides in the natural environment. Microbiology. 142, 1097-1106 (1996).
  12. Daims, H., Stoecker, K., Wagner, M. Fluorescence In Situ Hybridization for the Detection of Prokaryotes. Molecular Microbial Ecology. , Taylor & Francis. London. (2004).
  13. Bridger, J. M., Volpi, E. V. Fluorescence In Situ Hybridization (FISH): Protocols and Applications. , Springer, Humana. Totowa, NJ. (2010).
  14. Wang, D. O., et al. A quick and simple FISH protocol with hybridization-sensitive fluorescent linear oligodeoxynucleotide probes. RNA. 18 (1), 166-175 (2012).
  15. Greuter, D., Loy, A., Horn, M., Rattei, T. probeBase-an online resource for rRNA-targeted oligonucleotide probes and primers: new features 2016. Nucleic Acids Res. 44, D586-D589 (2016).
  16. Yilmaz, L. S., Parnerkar, S., Noguera, D. R. mathFISH, a web tool that uses thermodynamics-based mathematical models for in silico evaluation of oligonucleotide probes for fluorescence in situ hybridization. Appl Environ Microbiol. 77 (3), 1118-1122 (2011).
  17. Lima, C., Muhamadali, H., Xu, Y., Kansiz, M., Goodacre, R. Imaging isotopically labeled bacteria at the single-cell level using high-resolution optical infrared photothermal spectroscopy. Anal Chem. 93 (6), 3082-3088 (2021).
  18. Yin, J., et al. Nanosecond-resolution photothermal dynamic imaging via MHZ digitization and match filtering. Nat Commun. 12 (1), 7097(2021).
  19. Bai, Y., Yin, J., Cheng, J. -X. Bond-selective imaging by optically sensing the mid-infrared photothermal effect. Sci Adv. 7 (20), (2021).
  20. Xia, Q., Yin, J., Guo, Z., Cheng, J. -X. Mid-infrared photothermal microscopy: principle, instrumentation, and applications. J Phys Chemi B. 126 (43), 8597-8613 (2022).
  21. Du, J., Wang, H., Wei, L. Bringing vibrational imaging to chemical biology with molecular probes. ACS Chem Biol. 17 (7), 1621-1637 (2022).
  22. Miao, Y., Shi, L., Hu, F., Min, W. Probe design for super-multiplexed vibrational imaging. Phys Biol. 16 (4), 041003(2019).
  23. Shi, L., et al. Mid-infrared metabolic imaging with vibrational probes. Nat Methods. 17 (8), 844-851 (2020).
  24. Bai, Y., et al. Single-cell mapping of lipid metabolites using an infrared probe in human-derived model systems. Nat Commun. 15 (1), 350(2024).
  25. Zhang, L., et al. Spectral tracing of deuterium for imaging glucose metabolism. Nat Biomed Eng. 3 (5), 402-413 (2019).
  26. Ge, X., et al. SRS-FISH: A high-throughput platform linking microbiome metabolism to identity at the single-cell level. Proc Natl Acad Sci U S A. 119 (26), e2203519119(2022).
  27. Bai, Y., et al. Ultrafast chemical imaging by widefield photothermal sensing of infrared absorption. Sci Adv. 5 (7), 7127(2019).
  28. Zhang, J., Zhao, J., Lin, H., Tan, Y., Cheng, J. -X. High-speed chemical imaging by dense-net learning of femtosecond stimulated Raman scattering. J Phys Chem Lett. 11 (20), 8573-8578 (2020).
  29. Lin, H., et al. Microsecond fingerprint stimulated Raman spectroscopic imaging by ultrafast tuning and spatial-spectral learning. Nat Commun. 12 (1), 3052(2021).
  30. Fu, P., et al. Super-resolution imaging of non-fluorescent molecules by photothermal relaxation localization microscopy. Nat Photon. 17, 330-337 (2023).
  31. Tamamitsu, M., et al. Mid-infrared widefield nanoscopy. arXiv. , (2023).

Acceso restringido. Inicie sesión o comience una prueba gratuita para ver este contenido.

Reimpresiones y permisos

Explorar más artículos

Metabolismo de célula únicaMarcaje isotópicoIdentificación de células bacterianasImagen metabólicaSondas FISH de ARNrPortaobjetos de fluoruro de calcioAnálisis de datos espectrales
Hibridación óptica fototérmica de fluorescencia infrarroja in situ (OPTIR-FISH)
Contáctenos
Recomendar a la biblioteca

Privacidad

Términos de uso

Políticas

Copyright © 2026 MyJoVE Corporation. Todos los derechos reservados.