Enumerazione di CFU in centinaia di singole mosche in formato piastra a 96 pozzetti utilizzando il saggio di colonizzazione
Per comprendere la composizione di molti singoli microbiomi di mosca, i CFU sono stati misurati utilizzando il protocollo di accompagnamento, che ha permesso l'identificazione delle specie presenti, la percentuale di mosche colonizzate e l'abbondanza assoluta di batteri in ogni mosca. Le ragioni della grande variazione osservata da individuo a individuo nella composizione del microbioma sono poco conosciute e quantificare la distribuzione statistica della colonizzazione può aiutare a studiare questa variazione36,37. Per ottenere un numero significativo di repliche biologiche, è stata sviluppata una pipeline ad alto rendimento per la quantificazione dell'abbondanza microbica in molte singole mosche utilizzando conteggi CFU (Figura 1A).
La quantificazione finale delle CFU può essere influenzata dal modo in cui le mosche vengono gestite prima dell'analisi, ad esempio fattori quali la sterilizzazione superficiale, il tempo trascorso dal consumo di batteri e l'eliminazione dei batteri transitori dall'intestino. In primo luogo, concentrandosi sulla specie batterica commensale Drosophila L. plantarum (Lp; vedi Lp ceppo WF in Obadia et al.36), le mosche sono state alimentate con una dose di ~ 105 CFU di Lp e tenute in gruppi di 25 mosche per fiala. Questi moscerini sono stati tenuti nella stessa fiala per 3 giorni o trasferiti giornalmente (trasferiti) in alimenti freschi e sterili (Figura 1B). Le mosche non trasferite sono state quindi lavate in etanolo per rimuovere i batteri superficiali (lavate) o non lavate (non lavate). Il lavaggio ha prodotto una riduzione non significativa dei CFU totali misurati (Figura 1B), indicando che in queste condizioni di inoculazione altamente controllate, la superficie della mosca non viene colonizzata in modo significativo dai batteri in 3 giorni. Gli altri gruppi di mosche sono stati trasferiti ogni giorno per ridurre l'accumulo di batteri dalla crescita sul cibo (Transferred); inoltre, un gruppo è stato trasferito al cibo fresco per 4 ore prima del campionamento (post-trasferito), oppure sono stati messi in fiale con solo acqua di agar sterile per 4 ore (eliminata) per consentire ai microbi ingeriti transitoriamente di eliminare dall'intestino. Ognuno di questi passaggi per fornire una misurazione della colonizzazione più rigorosa ha prodotto una riduzione statisticamente significativa dell'abbondanza di CFU nelle mosche, ad eccezione del lavaggio superficiale in etanolo. Il trasferimento in alimenti sterili (post-trasferimento) o acqua di agar (eliminato) per 4 ore prima della misurazione ha prodotto effetti indistinguibili, indicando che il trasferimento a condizioni sterili 4 ore prima della misurazione riduce la carica batterica. Questo risultato è coerente con l'interpretazione che alcuni batteri intestinali nell'intestino del moscerino sono transitori, mentre altri sono più stabilmente associati35. L'abbondanza di Lp variava da 1 x 10 4,3 CFU/mosca nelle mosche cancellate a 1 x 104,9 CFU nelle mosche non lavate (n = 724 mosche).
Successivamente, lo stesso test è stato condotto utilizzando Acetobacter indonesiensis (Ai), un batterio gram-negativo che colonizza l'intestino della mosca (Figura 1C; vedi ceppo Ai SB003 in Obadia et al.36). Come per le mosche colonizzate da Lp, la sterilizzazione superficiale ha prodotto una riduzione non significativa delle CFU. Allo stesso modo, il trasferimento giornaliero al cibo sterile ha ridotto significativamente la carica batterica e il trasferimento a condizioni sterili per 4 ore prima dell'omogeneizzazione ha prodotto un'ulteriore riduzione della carica batterica. L'abbondanza di Ai variava da 1 x 104,7 CFU / mosca nelle mosche eliminate a 1 x 105,0 CFU nelle mosche non lavate (n = 528 mosche). Pertanto, una quantificazione accurata dei batteri intestinali dipende dalla frequenza del trasferimento, incluso il giorno del trasferimento. La rimozione della carica batterica esterna mediante lavaggio in etanolo ha avuto un effetto non significativo, ma effetti più significativi possono essere osservati per diversi ceppi di batteri o diverse condizioni di coltura. Questi fattori dovrebbero essere controllati sperimentalmente.
È stato inoltre testato il potenziale effetto del metodo di omogeneizzazione sulla conta dei CFU. Le mosche sono state omogeneizzate usando un battiperline con perle di vetro da 0,5 μm in 100 μL di PBS, che potrebbe ridurre la vitalità delle cellule batteriche. In primo luogo, una sospensione di batteri Lp dalla coltura è stata preparata in PBS e quindi placcata per contare le CFU come controllo positivo. La stessa coltura è stata posta nella piastra del battiperline e (i) omogeneizzata con perline, (ii) omogeneizzata con perline e una mosca priva di germi, o (iii) omogeneizzata in PBS senza perline (Figura 1D). L'omogeneizzazione nelle perle quando era presente una mosca non ha avuto un impatto significativo sull'abbondanza di cellule vitali in soluzione, mentre l'omogeneizzazione dei batteri in assenza di una mosca ha ucciso un numero significativo di cellule batteriche. L'omogeneizzazione in PBS senza perline ha anche ridotto significativamente il numero di cellule vitali. Allo stesso modo, la vitalità dell'Ai è stata preservata quando omogeneizzata in presenza di una mosca, mentre l'omogeneizzazione senza una mosca ha ridotto il numero di cellule vitali in soluzione (Figura 1E). Questi risultati indicano che il tessuto della mosca protegge i batteri dall'essere distrutti dalle perline durante l'omogeneizzazione. Tuttavia, gli esperimenti in Figura 1D e Figura 1E sono stati eseguiti con più di 10 8 CFU per pozzetto. In pratica, i pozzetti con ~ 106 cellule per pozzo o meno sono stati trovati per mostrare poca perdita di cellule quando le perle sono state utilizzate senza mosca. Il raffreddamento della piastra sul ghiaccio a metà della battitura delle perline migliora anche la vitalità delle cellule. L'importanza di questi risultati è che i lettori dovrebbero essere consapevoli di questi potenziali problemi e progettare controlli appropriati per il loro caso d'uso specifico.
Accuratezza delle piastre di placcatura spot a 96 pozzetti per la quantificazione CFU ad alta produttività
Poiché l'obiettivo è misurare l'abbondanza di CFU per centinaia di migliaia di singole mosche, i metodi tradizionali di placcatura diffusa richiedono tempo e materiale proibitivi. La placcatura spot è un metodo efficace ed efficiente per la crescita e l'enumerazione dei CFU19,31. Il metodo di placcatura spot utilizza un pipettor a 96 canali per erogare 2 μL di sospensione batterica su supporti preparati in piastre rettangolari (Figura 2A). Ogni punto rappresenta la carica batterica di un singolo campione, quindi 96 mosche possono essere analizzate con una singola piastra (Figura 2B). L'accuratezza della placcatura spot è stata confrontata con la placcatura tradizionale inoculando piastre di crescita utilizzando esattamente la stessa sospensione di Lp 0,0001 OD per entrambi i metodi. La sospensione è stata diluita due volte in serie cinque volte in PBS. Come confronto testa a testa, 50 μL dell'inoculo sono stati distribuiti su singole piastre rotonde, oppure 2 punti μL sono stati fatti su piastre MRS rettangolari. Le piastre sono state poi incubate a 30 °C fino a quando le colonie sono state contabili. I conteggi dei CFU risultanti per ciascuna diluizione sono stati utilizzati per calcolare la concentrazione originale della sospensione e confrontati (Figura 2C). Le piastre rotonde con 50-500 CFU sono state contate come controllo. Non è stata osservata alcuna differenza significativa tra i metodi di placcatura rotonda ad alta produttività e quelli tradizionali.
Poiché la densità delle colonie può influenzare la loro crescita e quantificazione, è stato testato l'effetto della densità dei CFU sui conteggi finali. Gli spot con da 2 a 25 colonie per punto non hanno mostrato alcuna differenza nel conteggio finale rispetto al tradizionale metodo a piastre rotonde (Figura 2C). Le macchie con una media di 35 colonie hanno prodotto risultati leggermente inclinati rispetto alle piastre di diffusione di controllo (Figura 2C; p = 0,0017). Un attento esame delle fotografie dei singoli punti ha indicato che questa inclinazione era dovuta alla sovrapposizione di colonie in punti densi. Le misurazioni basate su punti con una media di 11 colonie per punto hanno portato a concentrazioni più vicine a quelle basate sulle placche diffuse (Figura 2C; Piastre di diffusione: media = 1 x 104,4 CFU; SD = 0,086 vs. macchie con 11 colonie medie: media = 1 x 104,4 CFU; SD = 0,12, p = 0,42, test t di Welch).
Generazione di immagini di alta qualità per la quantificazione utilizzando una piattaforma fotografica specializzata con luce bianca o fluorescenza
La placcatura spot ad alta produttività genera naturalmente un gran numero di aree target, che devono essere contate con precisione. Fotografie di qualità possono essere utilizzate per documentare i dati e per facilitare il conteggio dei CFU. È stata sviluppata una piattaforma fotografica robusta e semplice utilizzando materiali disponibili in commercio (Figura 3A). Una fotocamera digitale era attaccata a una staffa sulla parte superiore di una scatola luminosa costruita su misura, chiamata FluoroBox, ed era puntata direttamente verso il basso, perpendicolarmente al centro della piastra. Un filtro di emissione colorato è stato posizionato opzionalmente davanti all'obiettivo utilizzando un cursore del filtro. Uno schermo luminoso ha impedito il riflesso dell'obiettivo bloccando la luce diretta dalle strisce LED sottostanti. Le strisce LED illuminavano la piastra dai lati, piuttosto che dall'alto, per evitare l'abbagliamento sulla piastra. Oltre alla luce bianca, sono stati utilizzati LED blu e verdi monocolore per eccitare rispettivamente le proteine fluorescenti verdi e rosse. La piastra era tenuta in posizione da un portapiatti sul cassetto e il cassetto era dotato di cursori del cassetto per facilitare l'inserimento della piastra. I progetti completi sono disponibili nel file supplementare 1 e nel file supplementare 2.
Una foto di una piastra spot di colonie di Lp è stata scattata utilizzando LED a luce bianca e una fotocamera digitale per aiutare a contare le colonie e distinguere diversi colori e morfologie (Figura 3B). Per verificare che l'intensità luminosa fosse uniforme, l'intensità di fondo dell'agar è stata misurata in diverse regioni di una fotografia su lastra (Figura 3C). Per dimostrare che le colonie possono essere chiaramente distinte dallo sfondo, è stata misurata l'intensità attraverso il diametro di 10 diverse colonie su diverse parti della piastra e si è scoperto che è circa ~ 300% superiore allo sfondo (Figura 3C). La piastra è stata inoculata con Lp con un plasmide fluorescente che esprime proteine mCherry, così come alcuni Lp che non contenevano il plasmide, quindi le colonie erano mCherry-positive o mCherry-negative. Per distinguere questi due tipi di colonie, la lastra è stata fotografata utilizzando la stessa fotocamera con luce LED verde (515-525 nm) e un filtro rosso (Tiffen #29), causando la fluorescenza delle colonie mCherry-positive (Figura 3D). La differenza di intensità tra mCherry-positivo e mCherry-negativo è stata quantificata misurando l'intensità su un campione di colonie (n = 10 colonie). Le colonie mCherry-positive avevano un'intensità ~ 1.000% più alta rispetto a mCherry-negative (Figura 3E). Le colonie di Ai che esprimono GFP e le colonie di Ai che non esprimono fluorescenza sono state fotografate utilizzando luci LED blu (465-475 nm) e un filtro verde (Tiffen #58) (Figura 3F). Le colonie GFP-positive hanno mostrato un'intensità superiore del 200% rispetto alla GFP-negativa (Figura 3G).
Conteggio automatico dei CFU su piastre spot utilizzando il plug-in personalizzato ImageJ Count-On-It
Le foto da sole aiutano a contare le colonie (ad esempio, memorizzando i dati, condividendo i dati, ingrandendo, contrassegnando una sovrapposizione, separando i colori, ecc.). Tuttavia, l'atto di contare e organizzare manualmente i risultati di centinaia di punti può essere noioso, richiedere molto tempo e soggetto a differenze da uomo a uomo nei conteggi finali. Per accelerare il processo di conteggio e standardizzare la riproducibilità dei conteggi, è stato sviluppato un plug-in ImageJ specializzato chiamato Count-On-It (Figura 4A). Questo plug-in consente un conteggio semi-automatico accurato dei CFU su piastre agar. L'utente prepara le immagini per il conteggio ritagliandole e raddrizzandole utilizzando il plug-in Croptacular aggiuntivo. Le foto possono essere opzionalmente elaborate in batch e la soglia può essere regolata per ogni lastra. Diverse altre opzioni consentono all'utente di aumentare la precisione del conteggio delle piastre, tra cui la regolazione delle lunghezze d'onda della luce (immagini RGB), l'impostazione di un intervallo di dimensioni della colonia (in pixel), la modifica delle proporzioni massime e la personalizzazione delle dimensioni della griglia di selezione attiva. Count-On-It genera una tabella di risultati con ogni piastra rappresentata come una colonna di conteggi CFU. Genera inoltre una ricevuta fotografica che mostra una sovrapposizione per documentare visivamente i risultati del conteggio e aiutare nella correzione manuale degli errori (Figura 4B). Sebbene si verifichino errori, quando il numero di colonie contate manualmente è stato confrontato con il numero di colonie contate utilizzando questo plug-in (Figura 4C), la relazione era generalmente equivalente, con una regressione lineare tra i conteggi manuali e automatici che mostrava una pendenza di 0,95 con una precisione superiore al 90% (R2 = 0,93), sebbene l'errore aumentasse quando il numero di colonie superava 20.
Count-On-It può anche essere utilizzato per contare separatamente le colonie fluorescenti utilizzando la funzione di fluorescenza del FluoroBox. I conteggi delle colonie mCherry-positive (Figura 4D) per plug-in software rispetto al manuale avevano un R2 di 0,92 (Figura 4E). Allo stesso modo, le colonie GFP-positive (Figura 4F) conteggiate con plug-in software rispetto al manuale avevano un R2 di 0,90 (Figura 4G). Le colonie fluorescenti e non fluorescenti possono essere distinte all'interno di un singolo campione e le dimensioni e la forma della colonia possono essere utilizzate per distinguere sottopopolazioni separate (Figura 4H-K). Le ricevute fotografiche forniscono un record che consente all'utente di verificare rapidamente l'accuratezza dei conteggi e correggere manualmente gli errori. Nella Figura 4C,E,G,I,K, le ricevute fotografiche non sono state utilizzate per migliorare l'accuratezza del conteggio in modo che i lettori possano vedere l'output grezzo del metodo. Casi come nella Figura 4G, in cui un conteggio manuale di 1 ha prodotto un conteggio automatico di 21, possono essere rilevati rapidamente utilizzando le ricevute fotografiche. In questo caso, l'abbagliamento sul bordo della piastra ha creato macchie che sono state contate come colonie. Per ogni caso d'uso, le impostazioni ottimali per il plug-in software devono essere determinate prima del conteggio della velocità effettiva elevata.

Figura 1: Il saggio di colonizzazione misura i CFU in centinaia di singole mosche utilizzando un formato a piastra a 96 pozzetti. (A) Panoramica pittorica del saggio di colonizzazione e del metodo di quantificazione ad alto rendimento utilizzato come descritto nella sezione del protocollo. (B) L'abbondanza di Lactiplantibacillus plantarum (Lp) nei moscerini dopo il test di colonizzazione è stata misurata in condizioni variabili utilizzando il metodo di quantificazione CFU ad alto rendimento. Le mosche sono state tenute nella stessa fiala per 3 giorni e poi omogeneizzate e placcate (non lavate), lavate in etanolo prima della placcatura (lavate), lavate e trasferite ogni giorno (trasferite), trasferite giornalmente e poi tenute su cibo sterile prima della placcatura (post-trasferita), o conservate in flaconcini con solo acqua per 4 ore (eliminato) (n = 724 mosche in totale, 3 repliche biologiche e ~ 72 mosche totali per trattamento). (C) Lo stesso test di cui al punto (B) è stato condotto utilizzando Acetobacter indonesiensis (Ai) (n = 528 mosche). (D) La sospensione batterica di Lp è stata preparata in PBS e poi placcata per contare i CFU o prima omogeneizzata mediante battitura di perline, battuta a perline in combinazione con una mosca priva di germi (GF) o scossa sul battiperline senza perline o una mosca (n = 236 pozzetti campione). (E) La vitalità dell'IA dopo l'omogeneizzazione è stata testata nello stesso modo di cui al punto (D) (n = 282 pozzetti campione). La significatività statistica per i pannelli (B-E) è stata calcolata utilizzando un test di Kruskal-Wallis seguito da test a coppie di Wilcoxon con correzione dei confronti multipli di Bonferroni. Box fornisce un intervallo interquartile. La linea indica la mediana. I baffi danno una gamma totale. Fare clic qui per visualizzare una versione ingrandita di questa figura.

Figura 2: Accuratezza delle piastre di placcatura spot a 96 pozzetti per la quantificazione di CFU ad alta produttività. (A) Placcatura a punti con un pipettor a 96 canali per erogare 2 μL su supporti preparati in piastre rettangolari. (B) Piastra di crescita MRS-agar con 96 macchie di colonie di Lp . (C) Concentrazione della sospensione di Lp basata sulla conta dei CFU delle piastre rotonde tradizionali (n = 24 piastre) rispetto alla concentrazione basata sulla conta dei CFU delle piastre spot (n = 680 punti) diluiti in serie e disposti in base alla conta media delle colonie per spot (sono stati contati ~48 punti per ogni singolo fattore di diluizione per tre piastre replicate). Ogni punto dati rappresenta le colonie esatte per punto, mentre ogni colonna rappresenta le colonie medie per quella diluizione. La linea tratteggiata orizzontale indica il conteggio CFU calcolato della coltura placcata. I punti delimitati in verde evidenziano il tradizionale conteggio delle piastre rotonde. I punti riempiti di rosso evidenziano la densità ottimale della colonia di 11 CFU per 2 μL spot. La significatività statistica è stata calcolata utilizzando l'ordinario ANOVA unidirezionale confrontando la media di ciascuna colonna con la media della colonna di controllo della piastra di diffusione con la correzione dei confronti multipli di Bonferroni. Box fornisce un intervallo interquartile. La linea indica la mediana. I baffi danno una gamma totale. **p < 0,01. ns = non significativo. Fare clic qui per visualizzare una versione ingrandita di questa figura.

Figura 3: Una piattaforma fotografica produce immagini quantificabili di lastre utilizzando luce bianca o fluorescenza . (A) Panoramica del design del FluoroBox. (B) Foto di una lastra spot di colonie di Lp usando luce bianca. (C) Profilo di intensità delle singole colonie sotto luce bianca rispetto all'intensità dello sfondo (BKG) (n = 10 colonie, la linea tratteggiata rappresenta la deviazione standard). (D) Foto della stessa piastra spot di (B), utilizzando luci verdi monocolore e il filtro rosso per selezionare le colonie di Lp mCherry-positive. (E) Profilo di intensità delle singole colonie che illustra la differenza tra colonie con e senza emissione di mCherry. (F) Foto di una piastra spot contenente colonie di Ai , alcune delle quali hanno un'etichetta GFP. (G) Profilo di intensità delle singole colonie che illustra la differenza tra colonie GFP-negative e GFP-positive. E, F, G: n = 10 colonie per ogni appezzamento. I diametri delle colonie sono di circa 1,5 mm. La linea tratteggiata è SD. Fare clic qui per visualizzare una versione ingrandita di questa figura.

Figura 4: Conteggio accurato delle piastre spot mediante il plug-in Count-On-It ImageJ. (A) Screenshot della finestra di configurazione del plug-in. (B) Il plug-in genera una ricevuta per documentare il conteggio e aiutare nella correzione degli errori. Inserire: Sovrapposizione con il numero di colonie contate per ogni regione spot; Il contorno giallo indica che è stata contata una singola colonia e rosso che sono state contate più colonie. (C) Grafico che mostra il numero di colonie contate manualmente rispetto al numero di colonie contate utilizzando il plug-in (automatizzato) quando è stata utilizzata un'immagine a luce bianca, dove ogni punto sul grafico rappresenta un singolo punto conteggiato manualmente o automaticamente (pendenza di adattamento = 0,95, linea ciano; la linea 1:1 è punteggiata in rosso; R2 = 0,93, coefficiente di correlazione di Pearson, p < 0,0001). (D) Immagine della ricevuta fotografica dal plug-in quando sono state selezionate le colonie mCherry-positive utilizzando la funzione di fluorescenza della scatola fotografica. (E) Grafico che mostra il numero di colonie mCherry-positive contate usando manualmente rispetto al metodo automatizzato quando è stata utilizzata la fluorescenza rossa (pendenza di adattamento = 1,1, linea ciano; la linea 1:1 è tratteggiata in rosso; R2 = 0,92, coefficiente di correlazione di Pearson, p < 0,0001). Si noti che i valori anomali e gli errori non sono stati corretti utilizzando le ricevute di analisi per E,G,I,K. (F) Immagine della ricevuta fotografica dal plug-in quando sono state selezionate colonie GFP-positive utilizzando la funzione di fluorescenza verde della scatola fotografica e selezionando il canale verde con il plug-in. (G) Grafico che mostra il numero di colonie GFP-positive contate utilizzando manualmente rispetto al metodo automatizzato quando è stata utilizzata l'illuminazione a fluorescenza verde (pendenza di adattamento = 1,1, linea ciano; la linea 1:1 è tratteggiata in rosso; R2 = 0,90, coefficiente di correlazione di Pearson, p < 0,0001). (H) colonie mCherry-positive selezionate da morfologie di colonie miste utilizzando un'elevata soglia di fluorescenza nel plug-in. (I) Grafico che mostra il numero di colonie mCherry-positive contate utilizzando manualmente rispetto al metodo automatizzato quando è stata utilizzata l'illuminazione a fluorescenza rossa (pendenza di adattamento = 0,99; R2 = 0,91, coefficiente di correlazione di Pearson, p < 0,0001). (J) colonie mCherry-negative selezionate da morfologie di colonie miste utilizzando una bassa soglia di fluorescenza. (K) Grafico che mostra il numero di colonie mCherry-negative contate utilizzando manualmente rispetto al metodo automatizzato quando la soglia di intensità è stata impostata per selezionare colonie non fluorescenti (pendenza di adattamento = 1,1; R2 = 0,85, coefficiente di correlazione di Pearson, p < 0,0001). Fare clic qui per visualizzare una versione ingrandita di questa figura.
File supplementare 1: istruzioni di montaggio FluoroBox. Questo file guida il lettore passo dopo passo attraverso la costruzione della scatola di illuminazione controllata utilizzata nel video. Clicca qui per scaricare questo file.
File supplementare 2: FluoroBox acrilico tagliato al laser. Questo file fornisce un modello di taglio per tagliare al laser i pezzi acrilici per la scatola di illuminazione controllata. Il file può essere inviato a un fornitore di acrilico tagliato al laser. Vedere la tabella dei materiali per il fornitore utilizzato in questo protocollo. Clicca qui per scaricare questo file.
File supplementare 3: istruzioni software. Questo file guida il lettore passo dopo passo attraverso l'installazione e l'utilizzo del software Croptacular e Count-On-It fornito con questo protocollo. Clicca qui per scaricare questo file.
Supplemental Coding File 1: codice di stampa 3D per vassoio di misurazione delle perline (S1-bead-measurer.stl). Clicca qui per scaricare questo file.
Supplemental Coding File 2: Rectangular plate photo cropper ImageJ plugin (Croptacular_.ijm). Clicca qui per scaricare questo file.
Supplemental Coding File 3: Round plate photo cropper plugin (Circus_.ijm). Clicca qui per scaricare questo file.
Supplemental Coding File 4: Rectangular plate 96 spot counter plugin (Gridiron_.ijm). Clicca qui per scaricare questo file.