Name: 実験間比較のための細胞周期同期喪失モデルを用いた同期時系列データのアライメント (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2023-06-09T13:00:00.000+00:00
Duration: 7 min 59 s
Description: 学ぶ細胞周期同期喪失モデルを用いた時系列データのアライメント手法。出芽酵母とフローサイトメトリー解析により、異なる実験間でmRNAとタンパク質動態を直接比較可能にする。

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S. CampioneとS. Haaseは、米国国立科学財団(DMS-1839288)と米国国立衛生研究所(5R01GM126555)からの資金提供を受けて支援されました。さらに、著者らは、原稿へのコメントとプロトコルのベータテストについて、Huarui Zhou(デューク大学)に感謝したいと思います。また、Java コードに協力してくれた Francis Motta 氏 (フロリダ・アトランティック大学) と Joshua Robinson氏にも感謝します。

実験間の比較のための同期時系列データのアライメント

<ol><li>Tyers, M., Tokiwa, G., Futcher, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Comparison+of+the+Saccharomyces+cerevisiae+G1+cyclins%3A+Cln3+may+be+an+upstream+activator+of+Cln1%2C+Cln2+and+other+cyclins%5BTitle%5D)+AND+%22EMBO+Journal%22%5BJournal%5D)">Comparison of the Saccharomyces cerevisiae G1 cyclins: Cln3 may be an upstream activator of Cln1, Cln2 and other cyclins.</a> EMBO Journal. 12 (5), 1955-1968 (1993).</li>
<li>Schwob, E., Nasmyth, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((CLB5+and+CLB6%2C+a+new+pair+of+B+cyclins+involved+in+DNA+replication+in+Saccharomyces+cerevisiae%5BTitle%5D)+AND+%22Genes+and+Development%22%5BJournal%5D)">CLB5 and CLB6, a new pair of B cyclins involved in DNA replication in Saccharomyces cerevisiae.</a> Genes and Development. 7, 1160-1175 (1993).</li>
<li>Polymenis, M., Schmidt, E. V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Coupling+of+cell+division+to+cell+growth+by+translational+control+of+the+G1+cyclin+CLN3+in+yeast%5BTitle%5D)+AND+%22Genes+and+Development%22%5BJournal%5D)">Coupling of cell division to cell growth by translational control of the G1 cyclin CLN3 in yeast.</a> Genes and Development. 11 (19), 2522-2531 (1997).</li>
<li>Spellman, P. T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Comprehensive+identification+of+cell+cycle-regulated+genes+of+the+yeast+Saccharomyces+cerevisiae+by+microarray+hybridization%5BTitle%5D)+AND+%22Molecular+Biology+of+the+Cell%22%5BJournal%5D)">Comprehensive identification of cell cycle-regulated genes of the yeast Saccharomyces cerevisiae by microarray hybridization.</a> Molecular Biology of the Cell. 9 (12), 3273-3297 (1998).</li>
<li>Cho, R. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+genome-wide+transcriptional+analysis+of+the+mitotic+cell+cycle%5BTitle%5D)+AND+%22Molecular+Cell%22%5BJournal%5D)">A genome-wide transcriptional analysis of the mitotic cell cycle.</a> Molecular Cell. 2 (1), 65-73 (1998).</li>
<li>Bar-Joseph, Z. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Analyzing+time+series+gene+expression+data%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">Analyzing time series gene expression data.</a> Bioinformatics. 20 (16), 2493-2503 (2004).</li>
<li>Pramila, T., Wu, W., Miles, S., Noble, W. S., Breeden, L. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+Forkhead+transcription+factor+Hcm1+regulates+chromosome+segregation+genes+and+fills+the+S-phase+gap+in+the+transcriptional+circuitry+of+the+cell+cycle%5BTitle%5D)+AND+%22Genes+and+Development%22%5BJournal%5D)">The Forkhead transcription factor Hcm1 regulates chromosome segregation genes and fills the S-phase gap in the transcriptional circuitry of the cell cycle.</a> Genes and Development. 20 (16), 2266-2278 (2006).</li>
<li>Orlando, D. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Global+control+of+cell-cycle+transcription+by+coupled+CDK+and+network+oscillators%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">Global control of cell-cycle transcription by coupled CDK and network oscillators.</a> Nature. 453 (7197), 944-947 (2008).</li>
<li>Nash, R., Tokiwa, G., Anand, S., Erickson, K., Futcher, A. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+WHI1%2B+gene+of+Saccharomyces+cerevisiae+tethers+cell+division+to+cell+size+and+is+a+cyclin+homolog%5BTitle%5D)+AND+%22EMBO+Journal%22%5BJournal%5D)">The WHI1+ gene of Saccharomyces cerevisiae tethers cell division to cell size and is a cyclin homolog.</a> EMBO Journal. 7 (13), 4335-4346 (1988).</li>
<li>Basco, R. D., Segal, M. D., Reed, S. I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Negative+regulation+of+G1+and+G2+by+S-phase+cyclins+of+Saccharomyces+cerevisiae%5BTitle%5D)+AND+%22Molecular+and+Cellular+Biology%22%5BJournal%5D)">Negative regulation of G1 and G2 by S-phase cyclins of Saccharomyces cerevisiae.</a> Molecular and Cellular Biology. 15 (9), 5030-5042 (1995).</li>
<li>Mayhew, M. B., Robinson, J. W., Jung, B., Haase, S. B., Hartemink, A. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+generalized+model+for+multi-marker+analysis+of+cell+cycle+progression+in+synchrony+experiments%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">A generalized model for multi-marker analysis of cell cycle progression in synchrony experiments.</a> Bioinformatics. 27 (13), 295-303 (2011).</li>
<li>Qu, Y., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cell+cycle+inhibitor+Whi5+records+environmental+information+to+coordinate+growth+and+division+in+yeast%5BTitle%5D)+AND+%22Cell+Reports%22%5BJournal%5D)">Cell cycle inhibitor Whi5 records environmental information to coordinate growth and division in yeast.</a> Cell Reports. 29 (4), 987-994 (2019).</li>
<li>Di Talia, S., Skotheim, J. M., Bean, J. M., Siggia, E. D., Cross, F. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+effects+of+molecular+noise+and+size+control+on+variability+in+the+budding+yeast+cell+cycle%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">The effects of molecular noise and size control on variability in the budding yeast cell cycle.</a> Nature. 448 (7156), 947-951 (2007).</li>
<li>Orlando, D. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+probabilistic+model+for+cell+cycle+distributions+in+synchrony+experiments%5BTitle%5D)+AND+%22Cell+Cycle%22%5BJournal%5D)">A probabilistic model for cell cycle distributions in synchrony experiments.</a> Cell Cycle. 6 (4), 478-488 (2007).</li>
<li>Orlando, D. A., Iversen, E. S., Hartemink, A. J., Haase, S. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+branching+process+model+for+flow+cytometry+and+budding+index+measurements+in+cell+synchrony+experiments%5BTitle%5D)+AND+%22Annals+of+Applied+Statistics%22%5BJournal%5D)">A branching process model for flow cytometry and budding index measurements in cell synchrony experiments.</a> Annals of Applied Statistics. 3 (4), 1521-1541 (2009).</li>
<li>Duan, F., Zhang, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Correcting+the+loss+of+cell-cycle+synchrony+in+clustering+analysis+of+microarray+data+using+weights%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">Correcting the loss of cell-cycle synchrony in clustering analysis of microarray data using weights.</a> Bioinformatics. 20 (11), 1766-1771 (2004).</li>
<li>Darzynkiewicz, Z., Halicka, H. D., Zhao, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cell+synchronization+by+inhibitors+of+DNA+replication+induces+replication+stress+and+DNA+damage+response%3A+analysis+by+flow+cytometry%5BTitle%5D)+AND+%22Methods+in+Molecular+Biology%22%5BJournal%5D)">Cell synchronization by inhibitors of DNA replication induces replication stress and DNA damage response: analysis by flow cytometry.</a> Methods in Molecular Biology. 761, 85-96 (2011).</li>
<li>Leman, A. R., Bristow, S. L., Haase, S. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Analyzing+transcription+dynamics+during+the+budding+yeast+cell+cycle%5BTitle%5D)+AND+%22Methods+in+Molecular+Biology%22%5BJournal%5D)">Analyzing transcription dynamics during the budding yeast cell cycle.</a> Methods in Molecular Biology. 1170, 295-312 (2014).</li>
<li>Rosebrock, A. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Synchronization+and+arrest+of+the+budding+yeast+cell+cycle+using+chemical+and+genetic+methods%5BTitle%5D)+AND+%22Cold+Spring+Harbor+Protocols%22%5BJournal%5D)">Synchronization and arrest of the budding yeast cell cycle using chemical and genetic methods.</a> Cold Spring Harbor Protocols. 2017 (1), (2017).</li>
<li>Haase, S. B., Reed, S. I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Improved+flow+cytometric+analysis+of+the+budding+yeast+cell+cycle%5BTitle%5D)+AND+%22Cell+Cycle%22%5BJournal%5D)">Improved flow cytometric analysis of the budding yeast cell cycle.</a> Cell Cycle. 1 (2), 132-136 (2002).</li>
<li>Kelliher, C. M., Leman, A. R., Sierra, C. S., Haase, S. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Investigating+conservation+of+the+cell-cycle-regulated+transcriptional+program+in+the+fungal+pathogen%2C+Cryptococcus+neoformans%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+Genetics%22%5BJournal%5D)">Investigating conservation of the cell-cycle-regulated transcriptional program in the fungal pathogen, Cryptococcus neoformans.</a> PLoS Genetics. 12 (12), e1006453(2016).</li>
<li>Kelliher, C. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Layers+of+regulation+of+cell-cycle+gene+expression+in+the+budding+yeast+Saccharomyces+cerevisiae%5BTitle%5D)+AND+%22Molecular+Biology+of+the+Cell%22%5BJournal%5D)">Layers of regulation of cell-cycle gene expression in the budding yeast Saccharomyces cerevisiae.</a> Molecular Biology of the Cell. 29 (22), 2644-2655 (2018).</li>
<li>Hughes, M. E., Hogenesch, J. B., Kornacker, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((JTK_CYCLE%3A+An+efficient+nonparametric+algorithm+for+detecting+rhythmic+components+in+genome-scale+data+sets%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Biological+Rhythms%22%5BJournal%5D)">JTK_CYCLE: An efficient nonparametric algorithm for detecting rhythmic components in genome-scale data sets.</a> Journal of Biological Rhythms. 25 (5), 372-380 (2010).</li>
<li>Deckard, A., Anafi, R. C., Hogenesch, J. B., Haase, S. B., Harer, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Design+and+analysis+of+large-scale+biological+rhythm+studies%3A+A+comparison+of+algorithms+for+detecting+periodic+signals+in+biological+data%5BTitle%5D)+AND+%22Bioinformatics%22%5BJournal%5D)">Design and analysis of large-scale biological rhythm studies: A comparison of algorithms for detecting periodic signals in biological data.</a> Bioinformatics. 29 (24), 3174-3180 (2013).</li>
<li>Smith, L. M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+intrinsic+oscillator+drives+the+blood+stage+cycle+of+the+malaria+parasite+Plasmodium+falciparum%5BTitle%5D)+AND+%22Science%22%5BJournal%5D)">An intrinsic oscillator drives the blood stage cycle of the malaria parasite Plasmodium falciparum.</a> Science. 368 (6492), 754-759 (2020).</li>
</ol>

著者は、開示すべき利益相反はありません。

本論文では、同期した細胞集団に関する時系列実験のデータをより正確かつ定量的に評価する方法を提示する。この方法は、出芽データやフローサイトメトリーDNA含量データなどの入力細胞周期相データを使用するベイズ推論モデルであるCLOCCSから学習したパラメータを利用して、各実験をパラメータ化します14,15。CLOCCSは、入力された細胞周期フェーズデータを使用して各実験のパラメータを推測し、共通のライフラインスケールへのアライメントに使用されます。複数の同期/リリース時系列実験を単一のライフラインに合わせた時間スケールに変換することで、以前は困難または不可能であった実験と複数の反復実験の集約との間のフェーズ固有の関連性のある比較が可能になります。
このプロトコルの重要なステップには、データの収集、CLOCCSの実行、データセットのアライメント、およびデータセット間の比較が含まれます。まず、このプロトコルで使用するためにデータを収集する必要があります。データは、対象とする問...

細胞周期の進行に合わせて同期した細胞集団に対して行われる時系列測定は、細胞周期の進行を制御するメカニズムを調べるための標準的な方法です1、2、3、4、5、6、7、8.同期/リリース時系列実験間で比較を行う機能は、これらの動的プロセスを理解するために不可欠です。調査結果を裏付けるために反復実験を使用すると、結論の再現性の信頼性を高めることができます。さらに、環境条件間、変異体間、さらには種間の比較により、細胞周期制御に関する多くの新しい洞察を明らかにすることができます。しかし、同期からの回復と細胞周期の進行速度における実験間のばらつきは、反復間または細胞周期のタイミングを変更した実験間で時間ポイント間の比較を行う能力を損ないます。これらの課題のため、反復は完全な時系列に含まれないことがよくあります(例:Spellman et al.4)。時系列全体の反復が収集される場合、データを集計して分析することはできず、単一の反復が分析に使用され、他の反復はしばしば補足的な数値に追いやられます(例:Orlando et al.8)。さらに、異なる回復または細胞周期進行特性を有する実験間の比較は困難である。関心のあるイベントと細胞周期のランドマーク(芽の出現、S期の開始、後期の開始など)の間のより短い間隔の測定は、これらのランドマークイベントが追跡される場合のエラーを減らすのに役立ちます1、2、3、9、10、11、12。ただし、微妙ではあるが重要な違いは、これらのアドホックな方法を使用しても検出されないか、不明瞭なままになる可能性があります。最後に、シングルセル解析では、同期やアライメントに頼らずに細胞周期の進行を解析することができますが13、シングルセル研究における大規模な測定は困難でコストがかかる可能性があります。
これらの困難を克服するために、同期集団で行われた時系列測定の分析を支援するために、細胞周期同期の喪失の特徴付け(CLOCCS)モデルを開発しました14,15。CLOCCSは、細胞周期の段階が同期から解放され、細胞周期が進行するときに、細胞周期の段階にわたる同期細胞の分布を記述する柔軟な数学的モデルです。分岐プロセスの枠組みにより、このモデルは、S. cerevisiaeで観察されたように、分裂後の母細胞と娘細胞の非対称性を説明することができますが、S. pombeなどの分裂によって分裂する生物にも有用です。モデルは、さまざまな測定タイプのセットから入力を受け取り、細胞周期のフェーズを指定できます。これは、経時的な出芽細胞の割合の測定を含む出芽細胞周期相データを取り込むことができ、出芽していないG1相の外側の細胞数の推定を可能にする14,15。このモデルは、DNA含有量を測定するフローサイトメトリーデータを取り込むこともできるため、G1からS、SからG2、MからG1への画期的な遷移の評価が可能になります15。蛍光形態マーカーは、細胞周期期を同定するためにも使用できます。ミオシンリング、核、および紡錘体極体(SPB)の蛍光標識を使用して細胞周期期を決定することができ、これらはCLOCCSモデル11に組み込まれました。しかしながら、これらの測定は、このプロトコルでは記載されない。さらに、セプテーションインデックスは、S. pombe14からのデータをモデル化するための入力として使用されました。したがって、このモデルは、さまざまな生物の細胞周期解析に使用でき、さらに拡張することができます。
CLOCCSは、入力データから複数のパラメータ(出芽率、DNA含有量など)の完全なベイズ推定を可能にするパラメトリックモデルです。これらのパラメータには、同期からの回復時間、細胞周期期間の長さ(母細胞と娘細胞について別々に推定)、および各時点での細胞の平均細胞周期位置が含まれます。これらのパラメータは、集団内の平均細胞の挙動を表し、研究者が各時点を生存線点として表される細胞周期位置にマッピングできるようにします。生存線点への変換は、CLOCCSパラメータラムダ(λ)とmu0(μ0)14,15に依存します。パラメータλは、母細胞の平均細胞周期周期に対応する。ただし、母娘遅延14,15のため、これは母細胞と娘細胞の両方を含む全集団の平均細胞周期期間ではありません。CLOCCSはさらに、母娘遅延に対応するパラメータデルタ(δ)を推論し、したがって、全集団の平均細胞周期期間の計算を可能にする。最後に、各実験は細胞周期同期からの解放後に開始されるため、同期法から回復するのに必要な時間は CLOCCS パラメーター μ0 で表されます。CLOCCSは、入力された細胞周期位相データにモデルを適合し、ランダムウォークマルコフ連鎖モンテカルロアルゴリズム14、15を使用してこれらのパラメータを推論します。複数の実験を共通の細胞周期ライフサイクル時間スケールにマッピングすることにより、反復または回復時間または細胞周期期間が同一でない実験の間で、フェーズ固有の直接比較を行うことができます8、14、15。
同期された母集団は時系列14、15、16、17の過程である程度の割合で同期を失うため、同期損失率の変動性も実験間の定量的比較を妨げる可能性があります。CLOCCSは、母集団の位置とその分布の分散を特定することにより、同期損失率の違いを説明します。この強力なツールは、実験間の具体的かつ詳細な比較を可能にするため、反復間だけでなく、環境条件、変異体、さらには細胞周期のタイミングが劇的に異なる種間でも関連する比較を直接行うことができます14,15。
この論文では、CLOCCSを使用して、同期/リリース時系列実験からのデータをフィッティングすることによってパラメータを推定し、データを共通のライフラインスケールにマッピングし、反復または実験間の関連する比較を行う方法について説明します。ライフラインアライメントにより、これらの実験間でフェーズ特異的な直接比較が可能になり、反復の集約と比較が可能になり、異なる回復タイミングと細胞周期期間を持つ実験間でより関連性の高い比較を行うことができます。

<table><tbody><tr>固定液用の<td>2x PBS</td><td></td><td></td><td>。Leman 2014に記載されている。</td></tr><tr><td>固定液用の</td><td>4%ホルムアルデヒド</td><td></td><td></td>。</tr><tr><td>100%エタノール</td><td></td><td></td><td>フローサイトメトリーの固定用。Haase 2002に記載されている。</td></tr><tr><td>CLOCCS</td><td></td><td></td><td>https://gitlab.com/haase-lab-group/cloccs_alignment.git</td></tr><tr><td>フローサイトメーター</td><td></td><td></td><td>フローサイトメトリーのプロトコル用です。</td></tr><tr><td>Git</td><td></td><td></td><td></td></tr> <tr><td>https://git-scm.com/ Java 19</td><td></td><td></td><td>https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#java19</td></tr><tr><td>顕微鏡</td><td></td><td></td><td>細胞や芽を数えるため。</td></tr><tr><td>Miniconda</td><td></td><td></td><td>https://docs.conda.io/en/latest/</td></tr> <tr><td>Proteaseの解決</td><td></td><td></td><td>フローサイトメトリーのプロトコルのため。Haase 2002に記載されている。</td></tr><tr><td>RNAse A溶液</td><td></td><td></td><td>フローサイトメトリープロトコル用。Haase 2002に記載されている。</td></tr><tr><td>SYTOX Green Nucleic Acid Stain</td><td>Invitrogen</td><td>S7020</td><td>フローサイトメトリー染色用。Haase 2002に記載されている。</td></tr><tr><td>トリス</td><td></td><td></td><td>pH 7.5</td></tr></tbody></table>

実験間比較のための細胞周期同期喪失モデルを用いた同期時系列データのアライメント

Alignment of Synchronized Time-Series Data Using the Characterizing Loss of Cell Cycle Synchrony Model for Cross-Experiment Comparisons

細胞周期の調査は、多くの場合、細胞集団を同期させて、細胞が細胞周期を通過するときに時系列のさまざまなパラメータを測定することに依存します。しかし、同様の条件下でも、複製実験では、同期からの回復と細胞周期の横断に必要な時間に違いが見られるため、各時点で直接比較することはできません。実験間で動的測定値を比較するという問題は、突然変異集団または同期回復時間および/または細胞周期期間に影響を与える代替増殖条件で悪化します。 
私たちは以前、細胞の同期集団がどのように同期から解放され、細胞周期を通して進行するかを監視する、細胞周期同期の喪失の特徴付け(CLOCCS)という名前のパラメトリック数学モデルを公開しました。次に、モデルから学習したパラメータを使用して、同期時系列実験の実験時点を正規化された時間スケール(生存線点)に変換できます。ライフラインスケールは、実験開始からの経過時間を分単位で表すのではなく、同期から細胞周期への進入、そして細胞周期の段階までの進行を表します。ライフラインポイントは、同期された母集団内の平均細胞の位相に対応するため、この正規化された時間スケールにより、さまざまな期間や回復時間を含む実験間の直接比較が可能になります。さらに、このモデルは、異なる種(例えば、サッカロミセス・セレビシエおよびシゾサッカロミセス・ポンベ)間の細胞周期実験を調整するために使用されているため、細胞周期測定値の直接比較が可能になり、進化の類似点と相違点が明らかになる可能性があります。

上記のプロトコルと 図1 のワークフローで説明したステップを5つの細胞周期同期時系列実験に適用し、異なる同期法(交配フェロモンと遠心水簸18)とシーケンシングプラットフォーム(RNAシーケンシング[RNA-seq]とマイクロアレイ)の反復間、および実験条件全体の2つの代表的な比較を示しました。 S. cerevisiaeを用いて複数の実験を行い、各実験について細胞周期期および実験データを収集した。このワークフローでは、CLOCCSを使用してさまざまな同期/リリース時系列実験をパラメーター化し、これらのパラメーターを使用して実験を共通の比較可能なライフラインスケールに調整し、これらの調整された実験を2つの代表的な比較に使用します。
反復間の代表的な比較を実証するために、条件1と呼ばれる、同じ菌株および同じ実験条件で実施された3つの実験を選択しました。これらの実験のうち2つは互いの直接複製であり、両方ともマイクロアレイ分析 によって 分析され、...

同期時系列実験を分析する際の課題の1つは、実験によって同期からの回復の長さと細胞周期期間が異なることが多いことです。したがって、異なる実験からの測定値をまとめて分析したり、容易に比較したりすることはできません。ここでは、フェーズ固有の比較を可能にするために実験を調整する方法について説明します。

Investigating the cell cycle often depends on synchronizing cell populations to measure various parameters in a time series as the cells traverse the cell ...

時系列実験を解析する際の大きな課題は、同期からの回復の長さと細胞周期期間が異なることが多いことです。したがって、異なる実験からの測定値は、アライメントなしでは簡単に比較または分析できません。時計のライフラインアライメントは、実験間のフェーズ特異的で生物学的に関連する比較、および以前は困難または不可能であった複数の複製実験を集約するための方法です。以前は、画期的なイベントを追跡することによって、フェーズ特異的で生物学的に関連する比較が行われていました。ただし、これらのアドホックな方法を使用すると、微妙ではあるが重要な違いは検出されません。時系列実験間の比較は、同期回復時間や細胞周期期間に影響を与える変異集団や増殖条件など、タイミングに大きな違いがある実験間で特に困難です。クロックのライフラインアライメントにより、これらの場合に位相固有の比較が可能になります。時計を使用して時系列のトランスクリプトームデータとプロテオミクスデータを整列させ、mRNAと対応するタンパク質のダイナミクスを直接比較できるようにしました。さらに、異なる種間で時系列実験を調整し、細胞周期の進化的変化に関する重要な洞察を提供します。

alignment-synchronized-time-series-data-using-characterizing-loss

Research

JoVE Journal

Biology

生物学

細菌細胞の同期は、細菌の細胞周期と発生の研究に不可欠です。 Caulobacter crescentusは、密度遠心分離によって同期可能であり、細菌細胞周期の研究に迅速かつ強力なツールを提供します。...

の同期<em&gt;カウロバクターCrescentus</em&gt;細菌細胞周期の調査のため

このプロトコルは、特定の時点でS期にあった細胞の時間的な追跡を可能にするために、ブロモデオキシウリジン（BrdUの）取り込みの使用が記載されています。 DNA色素と抗体標識の添加は、後の時点でS期細胞の運命の詳細な分析を容易にします。...

同期を必要とせずに、フローサイトメトリーを用いた細胞周期の進行の時間追跡

我々は、細胞周期の特定の段階に関連する事象を研究するための状況を提供する2つの細胞同期プロトコールを報告する。我々は、このアプローチが、摂動のない細胞周期または細胞周期に影響を及ぼす薬剤への暴露で特定の遺伝子の調節を分析するのに有用であることを示す。...

2つの相補的細胞同期プロトコルによる細胞周期制御遺伝子発現の研究

高分解能共焦点顕微鏡を用いた解析に続いて HeLa 細胞の二重チミジン同期するためのプロトコルを提案します。このメソッドは、多数の有糸分裂、また界面機能を有する多機能性蛋白質の細胞分裂の役割の解明を可能にする S...

有糸分裂の多機能の細胞周期蛋白質の役割を研究する有糸分裂細胞同期と高分解能共焦点顕微鏡を組み合わせた

分析用超遠心器（AUC）サンプルセルは、サンプルとリファレンスバッファを保持し、実験中に、最大60,000...

アセンブリ、読み込み、および分析用超遠心器のサンプルセルの整列

イノシトールピロリン酸は人間の病態、例えば癌、糖尿病や肥満の重要な役割を果たしているが、作用の正確なメカニズムは、紛争の問題です。市販のイノシトールピロリン酸の不足は、詳細な研究が問題とレンダリング。ここでは、イノシトールピロリン酸のミリグラムを生成し、分離するために単純なプロトコルを記述する。...

品質イノシトールピロリン酸塩の調製

FRETに基づく記者はますます、生細胞におけるキナーゼとホスファターゼの活動を監視するために使用されています。ここでは、ターゲットのリン酸化の細胞周期依存性の変化を評価するためのFRETに基づくレポーターを使用する方法の方法を説明します。...

FRETはレシオメトリックで細胞周期のキナーゼおよびホスファターゼの活動を監視

細胞集団の細胞周期の位置を決定する、または信号が増殖にどのような影響を与えるか理解する、容易にこのプロトコルを使用してフローサイトメトリーによって測定することができる。我々は、細胞を染色し、細胞周期内の位置を定量化するための簡単​​な実験的なアプローチを報告する。...

哺乳動物細胞における細胞周期の位置の解析

ゼブラフィッシュ ランゲルハンス島における単一セルの解像度カルシウム イメージングを用いた β-細胞機能の解析

子宮収縮は女性の幸福のために重要である。しかし、病理学的に収縮性が増加すると、特に若い女性では月経困難を引き起こす可能性がある。ここでは、月経困難の治療に使用できる平滑筋弛緩剤の有効性を迅速に評価できる簡単なex...

マウス生殖管自発的運動性を評価するためのEx Vivo法とデータ解析のためのMATLABベースの子宮運動追跡アルゴリズム

学ぶ細胞周期同期喪失モデルを用いた時系列データのアライメント手法。出芽酵母とフローサイトメトリー解析により、異なる実験間でmRNAとタンパク質動態を直接比較可能にする。

実験間比較のための細胞周期同期喪失モデルを用いた同期時系列データのアライメント

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