August 15th, 2013
マイクロ熱泳動(MST)が広く細胞溶解物から標的タンパク質を精製することなく結合親和性の決定のために用いることができる。プロトコルは、GFP融合タンパク質、非変性条件下での細胞溶解、及びリガンドの濃度を変化させるの存在下で、MST信号の検出の過剰発現を伴う。
この手順の全体的な目標は、細胞ライセートからタンパク質を精製することなく、タンパク質リガンド相互作用の結合親和性を決定することです。これは、まず、任意の接着細胞株で目的のGFP融合タンパク質を発現させることによって達成されます。細胞ライセートおよびリガンド希釈液の調製に続いて、細胞ライセートリガンド混合物を調製し、キャピラリーにロードします。
次に、さまざまなリガンド濃度の存在下でのGFP融合タンパク質の熱耐性を測定します。最後のステップは、マイクロスケールのサーモフェレーシスまたはMST測定のデータ解析です。最終的に、マイクロスケールの熱抵抗は、GFP融合タンパク質とさまざまなリガンドとの間の相互作用の結合親和性を決定するために使用されます。
滴定、熱量測定、表面血漿モノラルなどの既存の方法のこの技術の主な利点は、タンパク質の精製、つまりバイナリー相互作用の定量的特性評価を大幅に簡素化および加速することを避けることです。この方法は、膜タンパク質や転写因子など、発現や精製が困難なタンパク質を扱う際に大きな利点をもたらします。マイクロスケールのサーモフェレーシスの最大の利点の1つは、それがさまざまなバッファーで動作し、システム内の洗剤と私の細胞の存在を許容することです 技術を実証するのは、私の研究室の生物学者であるカレン・ステフカです まず、氷冷リン酸緩衝生理食塩水またはPBSで細胞を短時間洗浄します T 75フラスコあたり10ミリリットルの緩衝液を使用します。
細胞を5分間、またはフラスコから分離し始めるまで氷の上に置きます。セルスクレーパーでセルをこすり落とし、必要に応じて取り外します。氷冷PBSの10ミリリットルで細胞を再懸濁し、予め冷却した14ミリリットルの丸底遠心分離管に移します。
細胞を400〜600G、摂氏4度で5分間遠心分離してペレット化します。上清を取り除き、ペレットを200マイクロリットルの氷冷溶解バッファーに再懸濁します。懸濁液を予め冷却した1.5ミリリットルのeinorチューブに移し、細胞質タンパク質を抽出します。
細胞を氷上に置いて局所的な過熱を最小限に抑え、30%の振幅で10秒の超音波処理のパルスを3回行う細胞をly細胞にします。2〜3ミリメートルのプレチルチップを使用して、泡立ちを最小限に抑えるためにチップを表面の下に保ちます。緩衝液を含む界面活性剤を使用する場合は、このステップを省略し、氷上で30分間インキュベートします。
代わりに、5モルの塩化ナトリウムのストック溶液から、必要に応じて100ミリモルの塩化ナトリウムナトリウムの生理的塩濃度を含むように溶解液を修正します。.最後に、約25, 000G、摂氏4度で10分間遠心分離して溶解物を収集します。MST装置で波長が470ナノメートルに等しい発光ダイオードまたはLED励起光源を選択します。
MSTバッファーで2倍および10倍に希釈した細胞抽出物をキャピラリーにロードし、MST装置に入れます。MST機器の制御ソフトウェアでキャピラリーの検索操作を実行します。希釈ライセート中の最適な蛍光範囲は、400〜1500蛍光単位です。
テキストプロトコルに記載されている最適なリガンド濃度範囲の決定に進みます。必要な数の0.5ミリリットルの低結合遠心分離チューブをアイスピペットに載せたチューブラックを置き、25マイクロリットルのMSTバッファーを各チューブの底に置き、最初のチューブのリガンドストック溶液の25マイクロリットルで、残りのチューブを使用してリガンドの連続的な2倍希釈を行います。リガンドサンプルを入れたラックを氷上に保ちます。
細胞ライセートの希釈を計算して、結合反応における蛍光標的タンパク質の最適レベルを得ます。最終的なタンパク質濃度は、予想される結合解離定数以下に近づける必要があり、必要な蛍光カウント数が得られるように調整する必要があります。最終溶液で、細胞ライセートをMST Bufferで希釈します。
0.5 ミリリットルの低結合チューブを、リガンド連続希釈サンプルの入ったチューブの向かいにあるチューブラックに置きます。各チューブの底に15マイクロリットルの細胞溶解物を慎重に加えます。サンプルの損失を避けるために、チューブの壁に触れないようにしてください。
15マイクロリットルのリガンドサンプルを最高濃度で対応するチューブに加えます。1つ目は、細胞溶解物です。よく混ぜてピペットチップを交換します。
リガンドを含まない最後のチューブを除く残りのチューブでこの手順を繰り返します。最後のチューブに15マイクロリットルのMSTバッファーを加えて混合します。最初のキャピラリーの約3分の2を、チューブ番号1の結合混合物で十分に満たします。
それを傾けて溶液を中央に向かって移動させ、キャピラリーをキャピラリートレイ上の位置に置きます。1つ目は、残りの毛細血管でこの手順を繰り返します。キャピラリーの端はワックスで塞ぐことができ、長時間の実験が可能です。
トレイをMST装置の内側に置き、装置のドアを閉じます。次に、波長が470ナノメートルに等しいLED励起光源を選択します。MST装置でfind capillariesコマンドを実行すると、装置がキャピラリーの正確な位置を見つけ、蛍光信号強度に基づいてサンプルの蛍光を測定できます。
LEDの電源を調整して、400〜1500ユニットの間隔にします。スタートボタンをクリックして、Thermo Resis Experimentを実行します。実験には、複数の赤外線レーザー出力を選択できます。
特定のシステムに最適な温度勾配を見つけるには、16本のキャピラリーを1セット実行するのに10〜12分かかります。同じキャピラリーセットの2〜3回の実行からデータを収集して、測定値の再現性を確保します。データ解析を開始するには、解析ソフトウェアを開き、プロジェクトフォルダをロードします。
表示された情報では、ビューアを実行し、特定のIRレーザーパワーの熱記録曲線で収集を選択します。さまざまな条件下で収集されたすべてのサーモレティックトレースを一度に開き、オンとオフを切り替えて分析する曲線を選択するオプションがありました。評価ポイントグラフウィンドウで、熱抵抗またはTジャンプの青と赤の線で熱フェレシスを選択します。
ソフトウェアによる解析のために手動で選択される実験曲線の2つの領域を定義します。青と赤の線が正しく配置されていることを確認して、Thermo Resisの最大の変化に対応してください。標準偏差で平均点を取得するには、平均を使用するを選択するか、別々の実行の実行を区別するを選択します。
解離定数の適合をプロットするには、平均を使用を選択し、ラベル付けされた分子濃度値を入力して固定し、曲線を適合します。結合解離定数 (KD 値とその標準偏差) は、別の情報ポップアップ ウィンドウに表示されます。平均フィットデータをテキストファイルに保存し、Excel.Heckに転送します。
STAT 3G FPを発現する2、9、3細胞を、蛍光標識されたSTAT 3の供給源として使用しました。A DNA結合アッセイでは、高荷電オリゴヌクレオチドの結合により、STAT 3の移動度に大きな変化が見られました。温度勾配で。
サーモレティックシグナルは、オリゴヌクレオチド濃度の関数としてプロットされます。各データポイントは、3つの測定値の平均を表します。Nano時間解析ソフトウェアを使用して、 と を適合させ、見かけのKD値を決定しました。
見かけの解離定数は、ガスモチーフへの結合で37.9プラスマイナス1.0マイクロモル、ATリッチオリゴヌクレオチドsプラス100への結合で23.3プラスマイナス0.6マイクロモルでした。驚くべきことに、s plus 100の配列は、ガスよりもわずかにタイトな結合を示しました。3回の測定の繰り返しで、AをGに置換すると、sプラス100変異体の親和性が劇的に減少しました。
s plus 100変異体2は検出可能な結合を示さなかったが、したがってSTAT 3とs plus 100の配列選択的結合を確認する 一度習得すると、この手法は適切に実行されれば2時間未満で行うことができます。この手順を試行する際には、膜タンパク質の抽出に最適な条件はタンパク質ごとに異なり、通常は最適化が必要であることを覚えておくことが重要です。このビデオを見れば、細胞からタンパク質を精製することなく、タンパク質のエレガントな結合親和性を決定する方法についてよく理解できるはずです。ライセート。
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このプロトコルは、細胞溶解物を直接使用してタンパク質-リガンド相互作用の結合親和性を決定するためのマイクロスケール熱泳動(MST)の使用を概説しています。この方法には、GFP融合タンパク質の発現、細胞溶解物の調製、そして様々なリガンド濃度でのMST信号の測定が含まれます。
Determining binding affinity directly from cell lysates eliminates the bottleneck of protein purification, accelerating early-stage target validation and lead identification. This approach enables rapid assessment of protein-ligand interactions in a near-physiological context, improving predictive confidence for downstream screening campaigns. By reducing time and resource investment in protein production, the method supports higher-throughput screening of difficult targets such as transcription factors and membrane proteins.
The method fits within the discovery continuum from target validation through lead identification, offering a lysate-compatible alternative to purified-protein assays for affinity measurement.