2021년 7월 26일
이 프로토콜은 거대한 유니라멜라 지질 소포와 함께 글라이딩 키네신 운동성을 사용하여 지질 나노튜브 네트워크를 제조하는 과정을 기술한다.
이 프로토콜은 개별 나노튜브가 모 소포와 유사한 위상 분리 거동을 표시하는 대규모 지질 나노튜브 네트워크의 간단한 생성을 허용한다. 이 접근법의 주요 장점은 인간의 개입없이 지질 나노 튜브를 매우 평행 한 방식으로 자체 조립하기 위해 분자 모터가 수행 한 작업을 공동 선택한다는 것입니다. 글라이딩 운동성 분석을 설정하려면 먼저 다섯 밀리미터 떨어진 유리 슬라이드에 양면 테이프 스트립 세 세트를 부착하십시오.
커버 슬립을 테이프 위로 부드럽게 누르고 30 마이크로리터의 일마이크로몰 키네신 용액을 준비된 플로우 셀에 첨가한다. 5분 후, 30마이크로리터의 10마이크로그램/밀리리터 마이크로소관 용액을 세포에 넣고 실험실을 눌러 유동 채널의 반대쪽 끝을 부드럽게 닦아내어 용액 교환을 용이하게 합니다. 또 다른 5분 인큐베이션 후, 30 마이크로리터의 10마이크로그램/밀리리터 스트렙타비딘 용액을 유동 세포에 첨가하기 전에 세척당 50 마이크로리터의 실온 운동성 용액으로 세포를 1 내지 3회 세척한다.
10분 후, 30 마이크로리터의 10X GUV 용액을 첨가하여 실온에서 30분간 인큐베이션하였다. 그런 다음 100 밀리몰 AMP-PNP 용액 두 마이크로 리터를 추가하고 실란트로 챔버를 닫으십시오. 이미징을 위해 유동 챔버를 거꾸로 된 현미경으로 옮기고 적절한 필터 세트를 선택하십시오.
100X 오일 목표를 사용하여 관심 네트워크의 이미지를 얻기 전에 커버 슬립의 표면을 먼저 집중시킵니다. 그런 다음 ImageJ에서 이미지를 열고 이미지, 색상 및 컴포지트를 클릭하여 빨강 및 녹색 채널을 오버레이하여 합성 이미지를 만듭니다. 이미징 후 관심 있는 이미지를 열고 분석 및 배율 설정을 클릭하여 현미경의 눈금을 보정합니다.
픽셀을 마이크로미터 변환 계수로 채우고 확인을 클릭합니다. 다중 포인트 라인 도구를 사용하여 부모 GUV에서 시작하는 나노 튜브를 추적하고 Control 및 M을 길게 눌러 길이를 측정하십시오. 이미지 처리 도구는 각각의 새로운 측정을 결과 창에 저장합니다. 모든 튜브가 측정되면 이미지, 조정 및 임계값을 선택하고 적용을 클릭하여 임계값을 적용합니다.
그런 다음 원하는 튜브 위에 알려진 길이의 사각형을 그립니다. 영역의 집적 밀도를 측정하려면 분석 및 측정을 클릭하여 액체 나노튜브 노드의 지질 분할을 결정하고 선 도구를 사용하여 관심 노드 위에 선을 그리고 녹색과 빨간색 채널 모두에서 노드 강도를 측정합니다. 이 대표적인 분석에서, 액체 나노튜브 네트워크는 액체 무질서 및 순서화된 상뿐만 아니라 상-분리된 소포를 생성하는 것으로 입증된 바와 같이 제작되었다.
예를 들어, 45 %의 포화 지질 및 55 % 불포화 지질로 합성 된 소포는 공존하는 액체 무질서 및 고체상으로 분리되는 소포를 초래합니다. 그러나 콜레스테롤이 포함되면 액체 - 액체 공존이 관찰 될 수 있으며, 공존하는 액체 순서 및 액체 무질서 단계로 분리되는 GUV를 생성합니다. 더욱이, 노드는 상-분리된 혼합물 내에서 관찰될 수 있다.
기억해야 할 가장 중요한 것은 형광단을 광표백하지 않고 지질 나노튜브를 시각화할 수 있도록 적절한 노출 시간 및 ND 필터 세트를 선택하는 것이다. 지질 나노 튜브의 위상 거동 구성을 조정하면 최소한의 모델 시스템을 사용하여 세포를 연결하는 터널링 나노 튜브의 생물 물리학 연구를 시작할 수 있습니다.
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이 프로토콜은 글라이딩 키네신(gliding kinesin) 운동성을 이용하여 대규모 지질 나노튜브 네트워크를 간단하게 생성하는 방법을 제시합니다. 개별 나노튜브는 모체 소포와 유사한 상분리 행동을 보입니다.
글라이딩 키네신 운동성 분석(gliding kinesin motility assay)을 이용한 다성분 지질 나노튜브 네트워크의 신속한 제작은 막 관련 수송 및 지질 생물물리학을 위한 확장 가능하고 재현 가능한 인비트로(in vitro) 모델을 가능하게 합니다. 이 접근법은 세포 지질 튜불의 복잡성을 모방하여 조정 가능하고 생물학적으로 유의미한 시스템을 제공함으로써 초기 단계의 발견을 지원합니다. 이 방법은 막 표적 치료제 연구에서 기전 연구 및 포트폴리오 선별을 위한 예측 신뢰도를 높여줍니다.
이 방법은 초기 기전 연구부터 막 결합 타겟에 대한 전임상 모델 개발에 이르기까지, 신약 발견의 연속적인 과정에 통합됩니다.