September 27th, 2012
概日時計は、個々の細胞内で機能する、すなわち、それらは細胞自律的である。ここでは、非侵襲的、ルシフェラーゼベースのリアルタイム生物発光技術を用いた細胞自律的なクロックモデルを生成するための方法を説明します。レポーター細胞は、概日生物学を研究するのに扱いやすい、機能的なモデル系を提供する。
このプロトコルは、ルシフェラーゼレポーター細胞株の作製と、その後の生物発光発現の細胞自律概日リズムのモニタリングを詳述しています。まず、レンチウイルスルシフェラーゼ発現レポーターを構築し、レンチウイルス粒子を産生し、目的の細胞に感染し、選択した培養物を増幅します。次に、適切な記録デバイスを使用して、同期レポーター細胞の生物発光発現をモニターします。
最終的に、生物発光記録は、細胞の自律的な概日リズムを実証するために使用されます。この技術が一過性トランスフェクションや生殖細胞保護などの既存の方法と比較した場合の主な利点は、VIRが媒介されることです。Geneは、細胞ゲノムへの安定した組み込みを提供するだけでなく、より高い効率と汎用性を提供します。
この方法は、cied clock研究の分野における重要な質問に答えるのに役立ちます。例えば、組織特異的な概日時計はあるのでしょうか?もしそうなら、組織特異的な概日時計の特性は何ですか?
ただし、この方法では、クロックメカニズムに関する洞察を得ることができます。また、細胞周期のダイナミクス、腫瘍形成などの他のシステムにも適用できます。この方法のアイデアを最初に思いついたのは、組織または細胞タイプ固有の固定時計を研究することを決めたときでした。
その手順を実演するのは、ポスドク研究員のChita Norm Napkin博士と、私の研究室Atoryの大学院生Sandraです。典型的には、哺乳類の概日レポーターコンストラクトは、概日プロモーターがルシフェラーゼ遺伝子と融合した発現カセットを含む。このレンチウイルスレポーターでは、不安定化されたルシフェラーゼは、2つのプロモーターごとにマウスの制御下にあります。
組換え反応によるレポーターベクターの構築に関する詳細な手順については、効率的なトランスフェクションに関する添付の原稿を参照してください。90〜100%コンフルエントな低継代数のヒト胚性腎臓細胞の培養から始めます。次に、6つのコーティングを行い、培養プレートをしっかりと
取ります。トランスフェクションには、それぞれに0.001%poly Lリシン1ミリリットルを加え、室温で20分間よくインキュベートし、PBSで1回すすぎます。次に、トリプシンを使用して細胞を回収し、プレコートプレートの各ウェルに細胞を播種します。プレートを渦巻かせて、細胞が均一に分布するようにします。
播種した細胞が1.5ミリリットルのマイクロ遠心チューブで80〜90%のコンフルエンスに達したことを確認します。レンチウイルスレポータープラスミド、DNA、および3つのパッケージングベクターのプラスミドトランスフェクションミックスを調製し、トランスフェクションとその後の感染の両方のコントロールとして調製します。CMVプロモーターの制御下で増強された緑色蛍光タンパク質を保有するレンチウイルスGFP発現ベクター用の追加のウェルを含めます。
次に、プラスミドに100マイクロリットルの0.25モル塩化カルシウムを加え、十分に混合します。次に、100マイクロリットルの2つのXBBS溶液を加え、穏やかに、しかし完全に混合します。DNAミックスを室温で15分間インキュベートします。
待っている間に、2 9 3 T細胞の培地を2ミリリットルの新鮮な培地と交換します。プレートをインキュベーターに少なくとも10分間戻し、培地のpHを平衡化します。次に、滴下法でトランスフェクションミックスを細胞に加え、プレートを渦巻かせて顕微鏡で粒子形成を静かに観察し、細胞をインキュベーターに一晩置きます。
トランスフェクションの約16時間後に、培地に2ミリリットルの新鮮なDMEMを補充し、一晩培養します。次に、トランスフェクション効率を評価するために、トランスフェクションコントロール細胞におけるEGFP発現を評価します。90〜100%のトランスフェクション効率と高いEGFP発現は、良好なウイルス調製の信頼性の高い予測因子です。
分泌された感染性ウイルス粒子を含む培地を回収し、遠心分離機で残留2 9 3 T細胞を除去し、スーパーネイトを含むウイルスを収集します。3日目に、約12,003 Tの3つの細胞を12ウェルプレート上の3つの細胞を一晩で20〜30%coの流暢さに播種し、4日目に細胞を観察します。4日目も、ウイルス粒子を含む回収した培地にpoly brainを加え、ピペッティングでよく混合します。
次に、3つのT-3細胞から培地を吸引し、ウェルごとに1ミリリットルのウイルス混合物を追加します。細胞をPBSで一度洗浄した後、摂氏37度で一晩インキュベートし、培地を補充し、細胞を摂氏37度で一晩インキュベートして回復と成長を図ります。コンフルエントの場合、細胞を分割し、翌日一晩培養します。
感染細胞の選択を開始するには、ミリリットルあたり10マイクログラムを含む新鮮な培地を追加します。ブラスト性はさておき、キルカーのブラスト酸は、各細胞株について経験的に決定する必要があります。ブラスチンを含む培地を2〜3日ごとに補充して、抗生物質耐性細胞を連続的に選択してください。
時計レポーターを表現。ブラスチン耐性レポーター細胞培養液を35mmの培養皿にコンフルエントになるまで増殖させた後、通常、サーシー表現型の各条件下で各レポーター細胞株ごとに3つ以上の皿を調製します。PBSで1回洗浄した後、10マイクロモルのフォリンまたは200ナノモルのデキサメタゾンを含むDMEMを添加し、摂氏37度で1時間インキュベートして細胞を同期させます。
次に、新しく作成した記録媒体に細胞を入れます。培養皿を40ミリメートルの滅菌カバースリップで覆い、蒸発を防ぐために真空グリースで所定の位置に密封します。ルマスサイクルルミノメーターにディッシュをロードし、リアルタイムの生物発光を開始します。
録音 96枚の旧プレートを録音します。GSRの2つの録音装置では、accomp原稿を参照してください。ラムサイクル解析プログラムで5〜7日間簡単にリズムを記録します。
最初のベースラインは生データを適合させます。次に、ベースラインから減算されたデータを使用して正弦波に適合させ、永続的なリズムを示すサンプルに必要なパラメーターを決定します。90%以上の足のアップデータの良さは、高い過渡性Luminateにより簡単に達成されます。
センスアップとミディアムチェンジ。通常、データプレゼンテーションのために、分析からデータの最初のサイクルを除外します。必要に応じて、生データを時間に対してプロットします。
ベースラインを差し引いたデータをプロットして、2、9、3 T細胞の一過性トランスフェクションと細胞株の感染の両方における振幅と位相を比較します。トランスフェクションおよび形質導入されたGFP発現細胞の蛍光画像は、レンチウイルス媒介遺伝子送達システムが非常に効率的であることを示しています。概日時計の中核フィードバックループは、概日エンハンサー要素に作用してリズミカルな遺伝子発現を生み出す転写因子で構成されています。
ここでは、3つのT細胞である3つの細胞中の4つの異なるレポーターコンストラクトが、レポーター発現の異なる段階を生じます。RNAiおよび薬理活性化合物を介した遺伝子ノックダウンを使用して、複数の概日要素による組み合わせ調節により、新しい中間相を生成できます。この実験では、U2 OS細胞の35mm皿中の細胞の生物発光記録にlum cycle luminometerを使用しました。
Irnaは、cry oneおよびcry two遺伝子のノックダウン効果を明らかにするために使用されました。ここでは、シナジールミノメーターを使用して細胞の生物発光記録を行いました。3つのT、3つのレポーターセルの96ウェルプレート。
RNAを使用して、三位一体のノックダウンが細胞のリズムに及ぼす影響を評価しました。この例では、UXシステムとテカンルミノメーターを使用して、3 84の細胞の生物発光記録を行いました。示されているようにプレートが選択されている間、小分子は薬理学的に標的化し、U2 OSレポーター細胞の細胞リズムにおけるタンパク質機能を攪乱することができます。
その開発後。この技術は、概日生物学の分野で、さまざまな細胞や組織の種類における時計のメカニズムや生理学を探求する研究への道を開きました。このビデオを見た後、Luciferの生成方法、細胞株の報告方法、およびボリュームのモニタリング方法について十分に理解しているはずです。
また、VIRでの作業は非常に危険な命令になる可能性があり、この手順を実行する際には、個人の保護やウイルスの除染などの予防措置を常に講じる必要があることを忘れないでください。
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この記事では、ルシフェラーゼベースの生物発光技術を用いて細胞自律的な概日時計モデルを生成する方法について説明します。焦点は、侵襲的でない方法で概日生物学を研究するためのレポーター細胞株の作成にあります。
Cell-autonomous circadian rhythm monitoring via luciferase bioluminescence enables mechanistic de-risking in early discovery by isolating intrinsic clock function from systemic confounders. This approach supports target validation and phenotypic screening in disease-relevant systems where circadian dysregulation contributes to pathology. The method provides predictive confidence for lead identification by quantifying rhythmic gene expression dynamics in controlled cellular models.
The method fits within early discovery to lead identification by providing mechanistic readouts that inform compound effects on core clock components prior to phenotypic anchoring.