$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Opisany tutaj protokół został wykorzystany do skonstruowania map dopasowania dla wariantów genetycznych S. cerevisiae w dwuwymiarowym gradieniu stresu temperatury i zasolenia. W szczególności, dla każdego szczepu wariantowego, użyliśmy eVOLVER do przeprowadzenia eksperymentów konkurencji parami przeciwko szczepowi referencyjnemu znakowanemu fluorescencyjnie (szczep S. cerevisiae BY4741 ze zintegrowanym konstytutywnym reporterem mNeonGreen) w 16 różnych kombinacjach tych naprężeń (Rysunek 1). Dla wariantów wybrano dwa szczepy nokautujące, z których każdy miał być wrażliwy na jedną z osi warunków stresowych: ΔPRX1, który według doniesień ma defekty dopasowania w wysokich temperaturach20 i ΔPBS2 z defektami dopasowania przy wysokich stężeniach soli21. Jako wariant kontrolny użyto nieznakowanego szczepu BY4741 typu dzikiego, od którego oczekiwano, że będzie działał podobnie do szczepu referencyjnego. W sumie te trzy 72-godzinne eksperymenty konkursowe przeprowadzono jednocześnie w 48 fiolkach na trzech urządzeniach eVOLVER (16-fiolkowatych), z których wszystkie były uruchamiane z jednego komputera.
Interaktywny pulpit nawigacyjny eVOLVER służy do nawigacji po dużej ilości danych, które są generowane podczas każdego eksperymentu (Rysunek 2A). Reprezentatywne ślady OD we wszystkich 16 fiolkach pojedynczego urządzenia eVOLVER są pokazane na Rysunek 2B. Każda ścieżka wykazuje charakterystyczny wzór piłokształtny z algorytmu kontroli turbidostatu, który wykorzystuje sprzężenie zwrotne od OD do wyzwalania rozcieńczeń i utrzymywania kultur w wąskim zakresie gęstości (w tym przypadku 0,2-0,3). Dane dotyczące średnicy zewnętrznej i temperatury są stale mierzone, przesyłane strumieniowo do bazy danych w chmurze i aktualizowane w czasie rzeczywistym na interaktywnym pulpicie nawigacyjnym eVOLVER. Na podstawie danych przesyłanych w sposób ciągły można obliczyć i wykreślić na pulpicie nawigacyjnym wskaźniki wyższego rzędu (np. tempo wzrostu, skumulowane generacje) (Rysunek 2C), a nawet wykorzystać jako parametry sprzężenia zwrotnego w różnych schematach wyboru (np. morbidostat).
Aby wygenerować mapy sprawności, mierzymy tempo, w jakim szczep referencyjny konkuruje ze szczepem wariantowym, uwzględniając zarówno pomiary cytometrii przepływowej, jak i dane o wzroście eVOLVER. W szczególności frakcje populacji są obliczane jako stosunek logarytmiczny szczepu wariantowego do szczepu referencyjnego przy użyciu danych cytometrii przepływowej z każdej próbki punktu czasowego. Dla każdej kultury i punktu czasowego liczba pokoleń, które upłynęły od czasu, jest interpolowana na podstawie danych eVOLVER dotyczących tempa wzrostu w każdym okresie rozcieńczania. Wykreślając proporcje logarytmiczne w stosunku do pokoleń, zaczynają się wyłaniać jakościowe różnice między warunkami (Rysunek 3A). Aby obliczyć dopasowanie, nachylenie jest dopasowywane przez liniową część każdego wykresu18,19, co daje ilościową wartość dopasowania (zarówno ze znakiem, jak i szybkością), która opisuje, w jaki sposób szczep wariantowy konkuruje ze szczepem referencyjnym (Rysunek 3B). W tym eksperymencie ujemne wartości dopasowania wskazują, że szczep wariantowy jest konkurowany przez szczep referencyjny. Konstruowanie map cieplnych na podstawie wszystkich obliczeń fitness pozwala na wizualizację dwuwymiarowego krajobrazu fitness, ujawniając subtelne różnice ilościowe w wydajności między szczepami i warunkami (Rysunek 3C).
Z map popularności fitness widzimy, że każdy wariant szczepu wykazuje wady sprawnościowe, które objawiają się na różne sposoby. ΔPRX1 jest przede wszystkim wrażliwy na wysokie temperatury, ale stres solny wydaje się mieć działanie addytywne, zwiększając wadę sprawności. I odwrotnie, ΔPBS2 wykazuje defekty dopasowania przede wszystkim w odpowiedzi na wysokie stężenia soli, przy minimalnych różnicach wzdłuż osi temperatury. Wyniki te podkreślają użyteczność eksperymentów selekcyjnych o wysokiej rozdzielczości, szczególnie w przypadku rozszyfrowywania interakcji wielu stresorów środowiskowych, które mogą mieć efekty addytywne, synergiczne lub epistatyczne.
Na koniec, ważne jest, aby zauważyć, że w niektórych przypadkach, szczególnie w przypadku ciężkich warunków stresowych, obliczenia sprawności mogą prowadzić do przesadzonych lub wypaczonych wyników. Na przykład, ΔPBS2 wydaje się wykazywać strome dodatnie nachylenie w warunkach 39 °C/1 M NaCl w stosunku do odkształcenia referencyjnego (Rysunek 3A). Przypisuje się to słabemu wzrostowi obu szczepów, co znajduje odzwierciedlenie w danych dotyczących typu dzikiego i ogranicza użyteczność tej konkretnej metryki w tym stanie. Niewystarczająca liczba pokoleń skutkuje 1) słabą separacją punktów czasowych, co przeszkadza w dopasowaniu nachylenia, oraz 2) wrażliwością na efekty stochastyczne pochodzące z fazy opóźnienia. Chociaż nie zdecydowaliśmy się na to w tym badaniu, dane o wzroście w czasie rzeczywistym zebrane przez eVOLVER podczas eksperymentu mogły zostać wykorzystane do podjęcia decyzji o przedłużeniu eksperymentu i zebraniu dodatkowych punktów czasowych dla tego stanu przy niewielkim wysiłku. W eksperymentach uzupełniających proporcje początkowe mogą być również modulowane w celu wydłużenia długości obszaru liniowego przed wystąpieniem nasycenia.

Rysunek 1: Przegląd ram eVOLVER i projektu eksperymentalnego. (A) eVOLVER to zautomatyzowana, ciągła platforma hodowlana umożliwiająca wieloparametrową kontrolę warunków hodowli. Platforma składa się z inteligentnych rękawów, w których znajdują się czujniki i siłowniki do kontrolowania warunków hodowli, zestawu pomp perystaltycznych do przepływu mediów i odpadów do i z kultur, ekranu dotykowego do ręcznej interakcji z urządzeniem oraz komputera służącego do interakcji z infrastrukturą chmury, do której przesyłane są dane z platformy. (B) eVOLVER można skonfigurować na wiele sposobów: fizycznie, poprzez wejścia ogniw i mediów oraz programowo, dostosowując algorytmy sterujące modułami fiolek do hodowli Smart Sleeve. Można to wykorzystać do zaprogramowania wielowymiarowej selekcji/gradientów środowiskowych w wysokiej rozdzielczości, z danymi wyjściowymi składającymi się z fizycznie zebranych komórek w określonych punktach czasowych i strumieniowego przesyłania danych hodowlanych w czasie rzeczywistym. (C) Konfiguracja eVOLVER w celu przeprowadzenia eksperymentu dopasowania wzrostu w dwuwymiarowym gradiencie selekcji, składającym się z temperatury i stresu osmotycznego. Fiolki z kulturami eVOLVER wysiewano w równych proporcjach referencyjnego i wariantowego szczepu drożdży. Procedura turbidostatu została zaprogramowana tak, aby utrzymać wszystkie kultury w fazie wykładniczej w zdefiniowanym oknie OD (OD 0,2-0,3). Temperatura i warunki podłoża były zróżnicowane w całym układzie Smart Sleeve, tworząc dwa niezależne gradienty naprężeń. Pożywka bazowa składała się z YPD (2% glukozy) + 100 μg/ml karbenicyliny + 25 μg/ml chloramfenikolu jako środek ostrożności przed zanieczyszczeniem bakteryjnym. Skład pożywek zmieniano poprzez dodanie uzupełniającego NaCl do 0 M, 0,6 M, 0,8 M lub 1,0 M. Temperatury fiolek zaprogramowano na jedną z czterech wartości: 30 °C, 35 °C, 37 °C lub 39 °C. (D) Przykłady surowej produkcji dla OD hodowli i frakcji populacji z trzech badanych warunków. Eksperyment konkursowy utrzymywano przez 72 godziny, pobieranie próbek przez 24 godziny, a następnie co 12 godzin aż do zakończenia eksperymentu. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Rysunek 2: Pulpit nawigacyjny analizy danych w czasie rzeczywistym eVOLVER. (A) Dane eVOLVER są przetwarzane i przesyłane strumieniowo w czasie rzeczywistym za pośrednictwem oprogramowania opartego na chmurze do interaktywnego pulpitu nawigacyjnego. Za pomocą pulpitu nawigacyjnego użytkownicy mogą definiować i inicjować własne procedury hodowli na podłączonym eVOLVER, monitorować aktualnie prowadzone eksperymenty we wszystkich jednostkach eVOLVER i w razie potrzeby ręcznie zmieniać warunki eksperymentalne na pojedynczej fiolce lub zestawie fiolek. (B) Ślady OD dla każdej fiolki w poprzek matrycy warunków badanych przez cały czas trwania eksperymentu. Ślady można przeglądać w czasie rzeczywistym, aby upewnić się, że eksperyment przebiega zgodnie z oczekiwaniami i jest używany po eksperymencie do dalszej analizy. (C) Tempo wzrostu i generacje komórek można obliczyć na podstawie śladów OD w locie, aby śledzić postęp eksperymentu. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Rysunek 3: Budowa nawierzchni fitness. (A) Logarytm naturalny frakcji populacji komórek (szczep wariantowy/szczep referencyjny) wykreślony w odniesieniu do generacji komórek. Kolor wskazuje temperaturę selekcji, a kreski rozróżniają stężenia soli. (B) Aby określić ilościowo względne dopasowanie wariantu do szczepu referencyjnego, wskaźnik dopasowania uzyskuje się na podstawie szybkości, z jaką zmienia się frakcja populacji komórkowej na przestrzeni pokoleń. Ta metryka jest obliczana na podstawie obszaru liniowego wykresów frakcji komórkowej przy użyciu co najmniej trzech punktów. (C) Względne wskaźniki sprawności są wyświetlane na mapie cieplnej w celu skonstruowania powierzchni fitness nad gradientami stresu środowiskowego. Warunek w prawym górnym rogu (39 °C/1,0 M NaCl) dla typu dzikiego i ΔPBS2 nie są uwzględnione w tej analizie, ponieważ kultury przeszły przez niewystarczające pokolenia (patrz wyniki reprezentatywne). Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.