Artykuł metodologiczny

Ocena wpływu agregacji białek na komórkowy stres oksydacyjny u drożdży

DOI:

10.3791/57470

23 czerwca 2018

W tym artykule

Podsumowanie

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Agregacja białek wywołuje komórkowy stres oksydacyjny. Protokół ten opisuje metodę monitorowania stanów wewnątrzkomórkowych białek amyloidogennych i związanego z nimi stresu oksydacyjnego za pomocą cytometrii przepływowej. Podejście to służy do badania zachowania rozpuszczalnych i podatnych na agregację wariantów peptydu β amyloidu.

Streszczenie

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Nieprawidłowe fałdowanie i agregacja białek w konformacje amyloidu były związane z początkiem i progresją kilku chorób neurodegeneracyjnych. Jednak nadal niewiele jest informacji na temat tego, w jaki sposób nierozpuszczalne agregaty białkowe wywierają swoje toksyczne działanie in vivo. Proste modelowe organizmy prokariotyczne i eukariotyczne, takie jak bakterie i drożdże, znacząco przyczyniły się do naszego obecnego zrozumienia mechanizmów stojących za wewnątrzkomórkowym tworzeniem amyloidu, propagacją agregatów i toksycznością. W tym protokole zastosowanie drożdży jest opisane jako model do analizy związku między powstawaniem agregatów białkowych a ich wpływem na komórkowy stres oksydacyjny. Metoda łączy wykrywanie wewnątrzkomórkowego stanu rozpuszczalnego/zagregowanego białka amyloidogennego z ilościowym określeniem komórkowego uszkodzenia oksydacyjnego wynikającego z jego ekspresji za pomocą cytometrii przepływowej (FC). To podejście jest proste, szybkie i ilościowe. Badanie ilustruje tę technikę poprzez korelację komórkowego stresu oksydacyjnego wywołanego przez duży zestaw wariantów peptydów β amyloidu z ich odpowiednimi wewnętrznymi skłonnościami do agregacji.

Wprowadzenie

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Proteostaza jest podstawowym wyznacznikiem sprawności komórek i procesów starzenia. W komórkach homeostaza białek jest utrzymywana przez zaawansowane sieci kontroli jakości białek, których celem jest zapewnienie prawidłowego fałdowania nieprawidłowo sfałdowanych konformerów białkowych przez białka opiekuńcze i/lub ich ukierunkowanej proteolizy z kilkoma dobrze zachowanymi mechanizmami1,2,3,4,5. Duża liczba badań potwierdza związek między wystąpieniem i progresją szerokiego zakresu chorób u ludzi a niepowodzeniem proteostazy, prowadzącym do nieprawidłowego fałdowania i agregacji białek. Na przykład obecność złogów białkowych jest uważana za patologiczną cechę charakterystyczną wielu zaburzeń neurodegeneracyjnych, takich jak choroba Alzheimera, Parkinsona i Huntingtona6,7,8, choroby prionogenne i amyloidozy niezwyrodnieniowe9. Zasugerowano, że wczesne zespoły oligomeryczne i protofibrylarne w reakcji agregacji są głównymi elicytorami cytotoksyczności, ustanawiającymi nieprawidłowe interakcje z innymi białkami w zatłoczonym środowisku komórkowym10. Ponadto inkluzje białkowe (PI) mogą być przenoszone między komórkami, propagując ich toksyczne działanie11,12. W związku z tym może się zdarzyć, że tworzenie PI może rzeczywiście stanowić mechanizm detoksykacyjny, który ogranicza obecność niebezpiecznych zagregowanych gatunków do określonych miejsc w komórce, gdzie mogą być przetwarzane lub akumulowane bez większych skutków ubocznych13,14.

Standardowe podejścia biochemiczne in vitro dostarczyły ważnych informacji na temat różnych gatunków, które zamieszkują reakcje agregacji i ich właściwości15,16. Jednak warunki stosowane w tych testach wyraźnie różnią się od tych występujących w komórce, a zatem kwestionują ich fizjologiczne znaczenie. Ze względu na godną uwagi ochronę szlaków komórkowych, takich jak kontrola jakości białek, autofagia lub regulacja komórkowego stanu redoks17,18 wśród eukariontów19,20,21,22,23, pączkujące drożdże Saccharomyces cerevisiae (S. cerevisiae) pojawił się jako uprzywilejowany prosty model komórkowy do badania molekularnych uwarunkowań agregacji białek i związanego z tym wpływu cytotoksycznego w biologicznie istotnych środowiskach24,25,26.

Skłonność do agregacji białek jest cechą wpisaną w sekwencję pierwotną. W ten sposób powstawanie struktur podobnych do amyloidu można przewidzieć na podstawie identyfikacji i oceny siły działania regionów promujących agregację w polipeptydach27. Jednak pomimo sukcesu algorytmów bioinformatycznych w przewidywaniu właściwości agregacji in vitro sekwencji białek, nadal są one dalekie od prognozowania, w jaki sposób skłonności te przekładają się na wpływ cytotoksyczny in vivo. Badania, które w sposób systematyczny zajmują się związkiem między stanem zagregowanym danego białka a powiązanym z nim uszkodzeniem komórek, mogą pomóc w obejściu tego ograniczenia obliczeniowego. Związek ten został rozwiązany w niniejszym badaniu, wykorzystując duży zestaw wariantów peptydu Aβ42 β amyloidu, różniących się tylko pojedynczą resztą, ale wykazujących ciągły zakres skłonności do agregacji in vivo28. W szczególności opisano oparte na FC podejście do identyfikacji gatunków konformacyjnych odpowiedzialnych za uszkodzenia oksydacyjne wywoływane przez białka podatne na agregację w komórkach drożdży. Metodologia zapewnia wiele korzyści, takich jak prostota, wysoka przepustowość i dokładne pomiary ilościowe. Takie podejście pozwoliło potwierdzić, że PI odgrywają rolę ochronną przed stresem oksydacyjnym.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Protokół

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

1. Kultury S. cerevisiae i ekspresja białek

Uwaga: warianty Aβ wykazują różne względne skłonności do agregacji z powodu mutacji w pojedynczej reszcie na pozycji 19 (Phe19) peptydu Aβ42 (Rysunek 1A). Te warianty peptydów są oznaczone zielonym białkiem fluorescencyjnym (GFP), które działa jako reporter agregacji ( Rysunek 1) < sup class = "xref">29.

  1. Przekształć plazmidy kodujące 20 wariantów Aβ42-GFP w komórki drożdży z tłem rodzicielskim BY4741 (MATa jego3Δ1 leu2Δ0 met15Δ0 ura3Δ0)30. Każdy plazmid koduje mutanta Aβ42 połączonego z GFP przez łącznik GSSGSSG. Plazmidy to pESC(-URA) i zawierają wybieralny marker URA329.
    1. Przygotować syntetyczną kompletną pożywkę bez uracylu (SC-URA) z następującymi składnikami: 1,9 g/l drożdżowej zasady azotowej bez uracylu, 5 g/l siarczanu amonu i 900 ml ddH2O w połączeniu ze 100 ml 20% (w/v) glukozy.
    2. Umieścić jedną kolonię przekształconych komórek drożdży w 20 ml pożywki SC-URA zawierającej 2% glukozy i hodować kultury przez noc w temperaturze 30 °C pod mieszaniem przy 210 obr./min.
  2. Następnego dnia wyhoduj nowe kultury komórek drożdży, zaszczepiając 100 μl nocnej kultury w 5 ml świeżej pożywki SC-URA.
  3. Przy OD590 wynoszącym 0,5 odwirować kultury przy 3 000 x g przez 4 minuty, odrzucić supernatant i ponownie zawiesić komórki w tej samej objętości świeżej pożywki SC-URA zawierającej 2% rafinozy.
  4. Inkubować w temperaturze 30 °C pod mieszaniem przy 210 obr./min przez 30 min. Następnie odwirować komórki o stężeniu 3 000 x g przez 4 minuty i wyrzucić supernatant. Zawiesić komórki w świeżej pożywce SC-URA zawierającej 2% galaktozy w celu indukcji ekspresji białka rekombinowanego.
  5. Po 16 godzinach indukowania ekspresji białka w pożywce SC-URA zawierającej 2% galaktozy, zebrać 1 ml indukowanych komórek w sterylnych probówkach do mikrowirówek przez odwirowanie przy 3 000 x g przez 4 min.
    UWAGA: Najistotniejsze różnice występują po okresie indukcji wynoszącym 16 godzin. Indukowane komórki drożdży wykazujące ekspresję wariantów Aβ42-GFP można uwidocznić za pomocą mikroskopii fluorescencyjnej w celu określenia rozkładu rekombinowanych białek wewnątrz komórek (Rysunek 2B).

2. Barwienie komórek

Uwaga: Świeże nieindukowane komórki są wymagane jako kontrola negatywna do ustalenia progu fluorescencyjnego podczas analizy FC.

  1. Weź 16 komórek drożdży indukowanych przez H i określ ich gęstość optyczną przy 590 nm (OD590). Rozcieńczyć je w sterylnym roztworze soli fizjologicznej buforowanej fosforanem (PBS) do OD590 0,1.
    1. Przygotować 1x sól fizjologiczną buforowaną fosforanami w następujący sposób: dodać 8 g NaCl, 0,2 g KCl, 1,44 g Na2HPO4 i 0,24 g KH2PO4 do 800 ml DDH2O. Napełnić roztwór do 1 l ddH2O po dostosowaniu pH do 7,4 za pomocą HCl. Przefiltrować bufor przez filtr 0,2 μm.
  2. Zawiesiny komórek odciągających należy przenieść do odpowiednio oznakowanych probówek (12 × 75 mm polistyren okrągłodenny) i chronić je przed światłem. Upewnij się, że są gotowe do załadowania do cytometru przepływowego w celu analizy, wraz z nieindukowanymi i niebarwionymi komórkami.
  3. Dodać sondę stresu oksydacyjnego (np. CellROX Deep Red) do każdej próbki o końcowym stężeniu 5 μM i inkubować komórki w temperaturze 30 °C przez 30 minut w ciemności.
  4. Po inkubacji przemyć komórki 3 razy 1x PBS i ponownie zawiesić je w tej samej objętości buforu przed ich analizą przez FC.

3. Analiza cytometrii przepływowej

Uwaga: Użyj konfiguracji FC z odpowiednimi laserami i filtrami do wykrywania sygnału fluorescencji GFP i sondy stresu oksydacyjnego. Można zastosować cytometr przepływowy wyposażony w niebieski laser 488 nm do wykrywania GFP i czerwony laser 635 nm do wykrywania fluorescencji sondy stresu oksydacyjnego. Akwizycja fluorescencji emisyjnej GFP i sondy stresu oksydacyjnego odbywa się odpowiednio za pomocą filtra BP 530/30 nm i filtra 660/20 BP (tab. 1).

  1. Kliknij Otwórz nowy panel arkusza roboczego i utwórz następujące wykresy kropkowe akwizycji.
    1. Wybierz narzędzie Wykres punktowy z paska narzędzi i utwórz wykres ze zmiennymi Boczny obszar rozproszenia (SSC-A) na osi y i obszar rozproszenia do przodu (FSC-A) w skali liniowej na osi x.
    2. Kliknij narzędzie Wykres punktowy na pasku narzędzi i utwórz wykres ze zmiennymi FL1-Area (FITC) na osi x vs. FL3-Area (APC) w skali logarytmicznej na osi y.
  2. Kliknij ikonę Instruments Settings (Ustawienia instrumentów). Kliknij kartę Wynagrodzenie i ustaw wszystkie poziomy wynagrodzeń. Kliknij zakładkę Akwizycja i wybierz łączną liczbę 20 000 zdarzeń, które mają zostać zarejestrowane.
  3. Kliknij ikonę Natężenie przepływu, aby przełączyć natężenie przepływu na Niskie.
  4. Kliknij kartę Acquire, aby rozpocząć uruchamianie nieindukowanych, niebarwionych komórek i dostosuj napięcie w Ustawieniach instrumentu rozproszenia do przodu i boku, aż populacja zostanie rozłożona w środkowym lewym kwadrancie.
    1. Kliknij ikonę wielokąta, aby ustawić region R1 wokół populacji komórek z wyłączeniem szczątków komórek, a następnie użyj tej bramkowanej populacji P1 = R1 dla wszystkich fluorescencyjnych wykresów punktowych i reprezentacji histogramu (Rysunek 3).
  5. Aby wyregulować napięcie PMT sygnału fluorescencji, uruchom niebarwione komórki na wykresie punktowym FL1-FL3, dostrajając wzmocnienie w zakładce Ustawienia instrumentu, aż komórki zostaną rozmieszczone w lewym dolnym kwadrancie.
  6. Zmień próbkę na indukowane komórki, aby zmierzyć fluorescencję GFP. Na karcie Instrument Setting (Ustawienia instrumentu) ustaw wzmocnienie w FSC-A vs. FL1 (FITC), gdy populacja jest rozłożona w prawym dolnym kwadrancie. Zdefiniuj dodatnią populację komórek za pomocą bramki (bramka P2).
  7. Zmień próbkę na nieindukowane barwione komórki, aby wyświetlić stres oksydacyjny przez fluorescencję na wykresie punktowym FSC-A w porównaniu z FL3 (APC). Dostosuj wzmocnienie, aż populacja komórek zostanie rozłożona w lewym górnym kwadrancie. Bramka dodatniej populacji komórek w P3.
  8. Utwórz dwa wykresy histogramu z ikoną histogramu, aby przedstawić fluorescencję komórki. Aby przedstawić intensywność fluorescencji, upewnij się, że FL1 (FITC) reprezentujący fluorescencję GFP znajduje się na osi x, a FL3 (APC) reprezentujący fluorescencję znajduje się na osi y, stosując populacje P2 i P3 odpowiednio w skali logarytmicznej.
    UWAGA: Nakładki histogramu to dobry sposób na zilustrowanie różnic między profilami fluorescencji komórek wyrażających różne warianty Aβ.

4. Immunodetekcja białek rekombinowanych

  1. Aby określić poziom ekspresji białka, należy zebrać kultury drożdży indukowane przez 16 godzin przez wirowanie przy 4 000 x g przez 6 minut i przechowywać granulki komórkowe w temperaturze -80 °C.
    1. Ponownie zawiesić pobrane komórki wykazujące ekspresję rekombinowanego białka przez 16 godzin w PBS. Przygotować 200 μl zawiesin komórkowych każdego mutanta Aβ42-GFP do OD590 20.
  2. W celu analizy całkowitej frakcji białkowej należy zebrać 100 μl każdego mutanta przez odwirowanie przy 14 000 x g przez 20 minut i ponownie zawiesić granulki komórek w tej samej objętości buforu do lizy drożdży Y-PER (50 mM Tris-HCl pH 8,0, 1% DMSO, 200 mM NaCl, 1 mM EDTA zawierające 10 mg/ml SB3-14 (sulfobetaina myrystylu) uzupełniona 1 mM fluorkiem fenylometylosulfonylu (PMSF)).
    1. Próbki należy inkubować przez 20 minut w temperaturze pokojowej przy łagodnym mieszaniu.
  3. Określ stężenie ekstraktu białkowego za pomocą testu Bradforda. Załadować do 5 μg ekstraktu białkowego z każdej próbki na 15% akryloamidowy żel do elektroforezy SDS-PAGE i osuszyć na membranie z polifluorku winylidenu (PVDF) pod napięciem 100 V przez 60 minut.
    1. Przygotować odczynnik Bradford ze 100 mg Coomassie Brilliant Blue G-250 rozpuszczonego w 50 ml 95% etanolu i dodać 100 ml 85% (w/v) kwasu fosforowego. Następnie, gdy barwnik jest całkowicie rozpuszczony, rozcieńczyć mieszaninę za pomocą ddH2O do 1 L i przefiltrować przez celulozową bibułę filtracyjną tuż przed użyciem.
      UWAGA: Odczynnik Bradford powinien być jasnobrązowy.
    2. Przygotować wzorzec albuminy surowicy bydlęcej (BSA) w zakresie od 5 do 100 μg białka w 1000 μl odczynnika Bradforda.
    3. Dodać 1 - 10 μl ekstraktu białkowego do 1 ml odczynnika Bradford i inkubować mieszaninę w temperaturze pokojowej przez 5 minut.
    4. Zmierzyć absorbancję wzorców i próbek ekstraktu białkowego przy OD595.
    5. Do analizy należy wykonać wykres z wartościami absorbancji uzyskanymi dla wzorców w funkcji μg białka. Na podstawie krzywej wzorcowej oznaczyć stężenia pierwotnych próbek na podstawie ilości białka, biorąc pod uwagę objętość i rozcieńczenie, jeśli występuje.
  4. Przepłucz membranę 1x solą fizjologiczną buforowaną Tris (TBS), 0,1% Tween 20 (TTBS) i zablokuj ją za pomocą 5% (w/v) beztłuszczowego mleka w proszku w 1x TTBS.
    1. Aby przygotować 1 l 10x TBS, rozpuść 24 g zasady Tris i 88 g NaCl w 900 ml H2Odd i dostosuj pH do 7,6. Dodać ddH2O do końcowej objętości 1 L. Aby uzyskać 1x roztwór, wymieszaj 1 część 10x bulionu z 9 częściami ddH2O.
  5. Inkubować błonę przez 1 godzinę z pierwszorzędowym przeciwciałem β-amyloidowym 6E10 rozcieńczonym w stosunku 1:1,000 i przez 1 godzinę w temperaturze pokojowej z wtórnym koniugatem przeciwciała koziego przeciwko mysim IgG-HRP rozcieńczonym w stosunku 1:10,000.
  6. Opracować membrany przy użyciu 1 ml odczynnika fluorescencyjnego Luminata i określić ilościowo pasma za pomocą analizy densytometrycznej, jak opisano w kroku 5.2.

5. Analiza danych

  1. Aby przeanalizować dane uzyskane przez FC, należy utworzyć tabelę przedstawiającą średnią intensywność fluorescencji (MFI) i medianę fluorescencji wraz z odpowiadającym im błędem standardowym i/lub współczynnikiem wariancji (CV) dla poziomów fluorescencji GFP i stresu oksydacyjnego.
    1. Kliknij kartę Inspector (Inspektor) i ikonę Statistics (Statystyki), aby dostosować dane statystyczne wymagane dla każdego kanału.
      UWAGA: Porównując warianty białek, przekonwertuj dane wartości fluorescencji na składane tło lub metrykę rozdzielczości (RD):
      figure-protocol-1
      W tej metryce średnia próbka jest średnią fluorescencją próbek problemowych, średnia kontrola to średnia fluorescencja komórek używanych jako kontrola, a SD to odchylenie standardowe średniej fluorescencji. Współczynnik RD jest dokładniejszym indeksem niż wartość MIF, ponieważ nie tylko oblicza różnicę między próbami, ale także uwzględnia rozłożenie danych. Obliczenia te są szczególnie istotne przy porównywaniu danych pochodzących z różnych eksperymentów przeprowadzonych na przestrzeni czasu. Po obliczeniu RD zaleca się zastosowanie testu statystycznego w celu potwierdzenia istotności zaobserwowanych różnic między wariantami białka.
  2. W celu immunodetekcji białek należy określić ilościowo poziomy rekombinowanych białek za pomocą Western blot za pomocą oprogramowania ImageJ.
    1. Przed analizą densytometryczną należy przekonwertować oryginalne surowe obrazy wywołanej membrany na format pliku JPEG i tryb skali szarości.
    2. Dostosuj sekcję Set Measurements (Ustaw pomiary) w menu Analyze (Analizuj) do wartości Mean Grey Value (Średnia wartość szarości).
    3. Kliknij narzędzie Prostokąt w ImageJ i zdefiniuj obszar zainteresowania (ROI) o stałym rozmiarze dla analizy gęstości pasma. Wyśrodkuj każde pasmo na obrazie membrany wewnątrz utworzonej prostokątnej ramki i zapisz pomiar jeden po drugim za pomocą Ctrl+M (polecenie pomiaru).
    4. Zmierz lokalne tło przylegające do każdego pasma, stosując ten sam obszar ROI. Po pomiarze odejmij odpowiednie lokalne tło od każdego pojedynczego pasma.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Wyniki

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Ten protokół opisuje, jak wykorzystać zbiór 20 wariantów peptydu Aβ42, w którym Phe19 został zmutowany do wszystkich naturalnych aminokwasów proteinogennych28. Teoretyczne skłonności do agregacji tych białek można analizować za pomocą dwóch różnych algorytmów bioinformatycznych (AGGRESCAN i TANGO31,32). W obu przypadkach analiza ta przedstawia postępującą gradację tendencji agregacji, przypisując, z reguły,...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Dyskusja

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Szeroki zakres chorób jest związany z akumulacją nieprawidłowo sfałdowanych białek w złogi komórkowe 6,7,8,33. Podjęto wiele wysiłków w celu rozwikłania mechanizmów molekularnych, które wywołują wystąpienie tych chorób, przy użyciu podejść obliczeniowych, które nie uwzględniają stężeń białek, lub podejść in vitro, w których stężenie białka pozostaje stałe podczas reakcji. Jednak w komó...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
Komórki drożdży BY4741 ATCC201388Genotyp: MATa his3Δ 1 leu2Δ 0 met15 i Delta; 0 ura3 i Delta; 0
plazmid pESC(-Ura) Agilent Genomics217454plazmid ekspresji drożdży z promotorem Gal. Marker do wyboru URA3
Syntetyczne pożywki drożdżowe Drop-outSigmaY1501Drożdże w proszku
Azot bazowy bez aminokwasówSigmaY0626Proszek
RafinozaSigmaR7630Proszek
GlukozaSigmaG7021W proszku
GalaktozaSigmaG0750Fosforan w proszku
Buforowana sól fizjologiczna (PBS)Fisher ScientificBP3991 Rozwiązanie 10X
Odczynnik CellROX Deep Red Life TechnologiesC10422Czujnik fluorescencyjny przenikający się z wolnymi rodnikami, niefluorescencyjny w stanie zredukowanym, wykazujący jasną fluorescencję po utlenieniu przez reaktywne formy tlenu (ROS), z maksimami absorpcji/emisji przy 644/665 nm.
Odczynnik do ekstrakcji białek Y-PER Thermo Scientific78990Bufor do lizy komórek płynnych
Akrylamid/Bis-akryloamidSigmaA6050Roztwór
odczynnik barwnika BradfordBio-Rad 5000205Odczynnik barwnikowy do jednoetapowego oznaczania stężenia białka
i przeciwciała beta-amyloidowego 6E10 BioLegend803001Mysz IgG1. Epitop znajduje się w aminokwasach 3-8 beta-amyloidu (EFRHDS).
Kozioł anty-mysi koniugat IgG-HRP Bio-Rad1721011
Membrane Immobilon-P, PVDFMilliporeIPVH00010
Luminata forteMerkWBLUF0100Premiksowany, gotowy do użycia chemiluminescencyjny odczynnik do wykrywania HRP
Roztwór fluorku fenylometanosulfonylu (PMSF)Sigma93482Inhibitor proteazy. Rozpuszczony w 0,1 M w etanolu
FACSCanto cytometr przepływowy BD Biosciences657338Wyposażony w 488  niebieski laser nm do wykrywania GFP i 635  czerwony laser nm / filtr BP 530/30 nm i filtr 660/20 BP
Elektroforeza Mini Trans-Blot Komórka transferowaBio-Rad1703930System przenoszenia białek System do elektroforezy
Mini-PROTEAN Tetra SystemelektroforezyBio-Rad1658000FC

Bibliografia

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Frydman, J. Folding of newly translated proteins in vivo: the role of molecular chaperones. Annual Review of Biochemistry. 70, 603-647 (2001).
  2. Hartl, F. U., Bracher, A., Hayer-Hartl, M. Molecular chaperones in protein folding and proteostasis. Nature. 475, 324-332 (2011).
  3. Wong, E., et al. Molecular determinants of selective clearance of protein inclusions by autophagy. Nature Communications. 3, (2012).
  4. Winkler, J., Tyedmers, J., Bukau, B., Mogk, A. Chaperone networks in protein disaggregation and prion propagation. Journal of Structural Biology. 179, 152-160 (2012).
  5. Glickman, M. H., Ciechanover, A. The ubiquitin-proteasome proteolytic pathway: destruction for the sake of construction. Physiological Reviews. 82, 373-428 (2002).
  6. Dobson, C. M. Getting out of shape. Nature. 418, 729-730 (2002).
  7. Chiti, F., Dobson, C. M. Protein misfolding, functional amyloid, and human disease. Annual Review of Biochemistry. 75, 333-366 (2006).
  8. Aguzzi, A., O'Connor, T. Protein aggregation diseases: pathogenicity and therapeutic perspectives. Nature Reviews Drug Discovery. 9, 237-248 (2010).
  9. Rapezzi, C., et al. Transthyretin-related amyloidoses and the heart: a clinical overview. Nature Reviews Cardiology. 7, 398-408 (2010).
  10. Deas, E., et al. Alpha-synuclein oligomers interact with metal ions to induce oxidative stress and neuronal death in Parkinson's disease. Antioxidants & Redox Signaling. 24, 376-391 (2016).
  11. Brundin, P., Melki, R., Kopito, R. Prion-like transmission of protein aggregates in neurodegenerative diseases. Nature Reviews Molecular Cell Biology. 11, 301-307 (2010).
  12. Frost, B., Diamond, M. I. Prion-like mechanisms in neurodegenerative diseases. Nature Reviews Neuroscience. 11, 155-159 (2009).
  13. Arrasate, M., Mitra, S., Schweitzer, E. S., Segal, M. R., Finkbeiner, S. Inclusion body formation reduces levels of mutant huntingtin and the risk of neuronal death. Nature. 431, 805-810 (2004).
  14. Ross, C. A., Poirier, M. A. Opinion: what is the role of protein aggregation in neurodegeneration? Nature Reviews Molecular Cell Biology. 6, 891-898 (2005).
  15. Mishra, R., Sjölander, D., Hammarström, P. Spectroscopic characterization of diverse amyloid fibrils in vitro by the fluorescent dye Nile red. Molecular BioSystems. 7, 1232-1240 (2011).
  16. Klunk, W. E., Jacob, R. F., Mason, R. P. Quantifying amyloid by congo red spectral shift assay. Methods in Enzymology. 309, 285-305 (1999).
  17. Khurana, V., Lindquist, S. Modelling neurodegeneration in Saccharomyces cerevisiae: why cook with baker's yeast? Nature Reviews Neuroscience. 11, 436-449 (2010).
  18. Tenreiro, S., Outeiro, T. F. Simple is good: yeast models of neurodegeneration. FEMS Yeast Research. 10, 970-979 (2010).
  19. Moosavi, B., Mousavi, B., Macreadie, I. G. Yeast model of amyloid-β and Tau aggregation in Alzheimer's disease. Journal of Alzheimer's Disease. 47, 9-16 (2015).
  20. Tenreiro, S., Munder, M. C., Alberti, S., Outeiro, T. F. Harnessing the power of yeast to unravel the molecular basis of neurodegeneration. Journal of Neurochemistry. 127, 438-452 (2013).
  21. Yang, J., Hao, X., Cao, X., Liu, B., Nyström, T. Spatial sequestration and detoxification of huntingtin by the ribosome quality control complex. eLife. 5, (2016).
  22. Braun, R. J., Büttner, S., Ring, J., Kroemer, G., Madeo, F. Nervous yeast: modeling neurotoxic cell death. Trends in Biochemical Sciences. 35, 135-144 (2010).
  23. Figley, M. D., Gitler, A. D. Yeast genetic screen reveals novel therapeutic strategy for ALS. Rare Diseases. 1, e24420(2013).
  24. Cooper, A. A., et al. Alpha-synuclein blocks ER-Golgi traffic and Rab1 rescues neuron loss in Parkinson's models. Science. 313, 324-328 (2006).
  25. Johnson, B. S., McCaffery, J. M., Lindquist, S., Gitler, A. D. A yeast TDP-43 proteinopathy model: exploring the molecular determinants of TDP-43 aggregation and cellular toxicity. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 105, 6439-6444 (2008).
  26. Bharathi, V., et al. Use of ade1 and ade2 mutations for development of a versatile red/white color assay of amyloid-induced oxidative stress in saccharomyces cerevisiae. Yeast. 33, 607-620 (2016).
  27. Pallarès, I., Ventura, S. Advances in the prediction of protein aggregation propensity. Current Medicinal Chemistry. , (2017).
  28. Villar-Piqué, A., Ventura, S. Protein aggregation propensity is a crucial determinant of intracellular inclusion formation and quality control degradation. Biochimica et Biophysica Acta. 1833, 2714-2724 (2013).
  29. Navarro, S., Villar-Piqué, A., Ventura, S. Selection against toxic aggregation-prone protein sequences in bacteria. Biochimica et Biophysica Acta. 1843, 866-874 (2014).
  30. Morell, M., de Groot, N. S., Vendrell, J., Avilés, F. X., Ventura, S. Linking amyloid protein aggregation and yeast survival. Molecular BioSystems. 7, 1121-1128 (2011).
  31. Conchillo-Solé, O., et al. AGGRESCAN: a server for the prediction and evaluation of "hot spots" of aggregation in polypeptides. BMC Bioinformatics. 8, 65(2007).
  32. Fernandez-Escamilla, A. M., Rousseau, F., Schymkowitz, J., Serrano, L. Prediction of sequence-dependent and mutational effects on the aggregation of peptides and proteins. Nature Biotechnology. 22, 1302-1306 (2004).
  33. Renner, M., Melki, R. Protein aggregation and prionopathies. Pathologie Biologie.(Paris). 62, 162-168 (2014).
  34. Carija, A., Navarro, S., de Groot, N. S., Ventura, S. Protein aggregation into insoluble deposits protects from oxidative stress. Redox Biology. 12, 699-711 (2017).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Przedruki i uprawnienia

Poproś o pozwolenie na ponowne wykorzystanie tekstu lub ilustracji tego artykułu JoVE

Poproś o pozwolenie

Tagi

Model dro d owycytometria przep ywowafuzja GFPpeptyd A beta 42kom rkowe uszkodzenia oksydacyjnetworzenie inkluzji bia kowychmikroskopia fluorescencyjnaanaliza kompensacji

Powiązane artykuły