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O protocolo descrito aqui foi usado para construir mapas de aptidão para variantes genéticas de S. cerevisiae através de um gradiente de estresse bidimensional de temperatura e salinidade. Especificamente, para cada cepa variante, usamos o eVOLVER para realizar experimentos de competição emparelhados contra uma cepa de referência com rótulo fluorescentamente (S. cerevisiae Strain BY4741 com um repórter constitutivo integrado mNeonGreen) em 16 diferentes combinações destas tensões (Figura 1). Para variantes, duas cepas de nocaute foram selecionadas cada uma prevista para ser sensível a um dos eixos de condição de estresse: Δprx1 que foi relatado para ter defeitos de aptidão em altas temperaturas20 e δpbs2 com defeitos de aptidão em alta concentrações de sal21. Como variante de controle, utilizou-se uma cepa BY4741 de tipo selvagem sem rótulo, que se espera que se realize de forma semelhante à cepa de referência. No total, estes experimentos de competição de 3 72 horas foram conduzidos simultaneamente em 48 frascos em três dispositivos eVOLVER (16-Vial) todos executados a partir de um único computador.
O painel interativo do eVOLVER é usado para navegar pela grande quantidade de dados gerados durante cada experimento (Figura 2a). Os traços representativos de OD em todos os 16 frascos de um único dispositivo eVOLVER são mostrados na Figura 2b. Cada traço exibe um padrão de dente de serra característico do algoritmo de controle de turbidostato, que usa o feedback sobre o OD para desencadear diluições e manter as culturas em uma faixa de densidade estreita (0,2-0,3 neste caso). Os dados de OD e temperatura são continuamente medidos, transmitido para o banco de dados habilitado para nuvem e atualizados em tempo real no painel interativo do eVOLVER. De dados continuamente em transmissão, as métricas de ordem superior (por exemplo, taxa de crescimento, gerações cumulativas) podem ser calculadas e plotadas no painel (Figura 2C) e até mesmo usadas como parâmetros de feedback em diferentes esquemas de seleção (por exemplo, morbidostat).
Para gerar mapas de condicionamento físico, medimos a taxa na qual a cepa de referência supera a cepa variante incorporando medições de citometria de fluxo e dados de crescimento do eVOLVER. Especificamente, as frações populacionais são calculadas como a taxa de log da cepa variante sobre a cepa de referência usando dados de citometria de fluxo de cada amostra de ponto temporal. Para cada cultura e ponto de tempo, o número decorrido de gerações é interpolado a partir dos dados da taxa de crescimento do eVOLVER em cada período de diluição. Traçando as relações de log contra gerações, as diferenças qualitativas entre as condições começam a surgir (Figura 3a). Para calcular a aptidão, uma inclinação é ajustada através da porção linear de cada parcela18,19, produzindo um valor quantitativo de aptidão (com sinal e taxa) que descreve como a cepa variante compete contra a cepa de referência ( Figura 3B). Neste experimento, valores de aptidão negativa indicam que a cepa variante é supercompetida pela cepa de referência. A construção de Heatmaps de todos os cálculos de aptidão permite a visualização da paisagem bidimensional da aptidão, revelando diferenças quantitativas sutis no desempenho entre cepas e condições (Figura 3C).
Dos Heatmaps da aptidão, nós vemos que cada tensão variante exibe os defeitos da aptidão que se manifestam em maneiras diferentes. Δprx1 é principalmente sensível a altas temperaturas, mas o estresse salino parece ter um efeito aditivo, aumentando o defeito de condicionamento físico. Por outro lado, Δpbs2 mostra defeitos de condicionamento físico principalmente em resposta a altas concentrações de sal, com diferenças mínimas ao longo do eixo de temperatura. Estes resultados destacam a utilidade de experimentos de seleção de alta resolução especialmente para decifrar interações de múltiplos estressores ambientais, que podem ter efeitos aditivos, sinergéticos ou epistáticos.
Finalmente, é importante notar que, em alguns casos, particularmente para condições severas de stress, os cálculos de aptidão podem levar a resultados exagerados ou distorcida. Por exemplo, Δpbs2 parece mostrar uma inclinação positiva íngreme na condição nacl de 39 ° c/1 M em relação à cepa de referência (Figura 3a). Isto é atribuído ao crescimento pobre de ambas as tensões, que é refletida nos dados selvagens do tipo e limita a utilidade desta métrica particular nesta circunstância. Um número insuficiente de gerações resulta em 1) má separação dos temporais que interfere com o encaixe da inclinação, e 2) sensibilidade aos efeitos estocásticos que originam da fase da retardação. Embora não tenhamos sido eleitos para fazer isso neste estudo, os dados de crescimento em tempo real coletados pelo Evolver durante o experimento poderiam ter sido usados para informar a decisão de estender o experimento e coletar temporais adicionais para essa condição com pouco esforço. Em experimentos de acompanhamento, as proporções iniciais também podem ser moduladas para estender o comprimento da região linear antes que ocorra a saturação.

Figura 1: visão geral da estrutura eVOLVER e design experimental. (A) Evolver é uma plataforma de cultura contínua e automatizada que permite o controle multiparamo de condições de cultura. A plataforma consiste em Smart Sleeves, que abrirem os sensores e atuadores para controlar as condições de cultura, uma matriz de bomba peristáltica para fluxo de mídia e resíduos dentro e fora das culturas, um touchscreen para interagir manualmente com o dispositivo, e um computador usado para interagir com a infraestrutura de nuvem em que os dados da plataforma são transmitido. (B) o Evolver pode ser configurado de várias maneiras: fisicamente, por meio de entradas de célula e mídia e programaticamente ajustando os algoritmos que controlam os módulos de frasco de cultura de luva inteligente. Isso pode ser utilizado para programar gradientes de seleção/ambiente multidimensionais em alta resolução, com saídas consistindo de células coletadas fisicamente em pontos de tempo definidos e streaming em tempo real de dados de cultura. (C) configurando o Evolver para realizar uma experiência de fitness de crescimento em um gradiente de seleção bidimensional, composto por temperatura e estresse osmótico. os frascos de cultura eVOLVER foram semeados com proporções iguais de uma cepa de levedura de referência e variante. Uma rotina do turbidostat foi programada para manter todas as culturas na fase exponencial em uma janela definida do OD (OD 0.2-0.3). As condições de temperatura e mídia foram variadas em toda a matriz de Smart Sleeve para formar dois gradientes de estresse independentes. O meio de base foi composto por YPD (2% de glicose) + 100 μg/mL de carbenicilina + 25 μg/mL de cloranfenicol como precaução contra a contaminação bacteriana. As composições de mídia foram variadas através da adição de NaCl suplementar a 0 M, 0,6 M, 0,8 M, ou 1,0 M. as temperaturas do frasco foram programadas para um dos quatro valores: 30 ° c, 35 ° c, 37 ° c ou 39 ° c. (D) exemplos de produção bruta para a cultura OD e frações populacionais de três condições testadas. O experimento de competição foi mantido por 72 h, amostragem a 24 h e, posteriormente, a cada 12 h até a conclusão do experimento. Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 2: painel de análise de dados em tempo real do eVOLVER. (A) o Evolver data é processado e transmitido em tempo real através de software baseado em nuvem para um Dashboard interativo. Por meio do Dashboard, os usuários podem definir e iniciar suas próprias rotinas de cultura em um eVOLVER conectado, monitorar experimentos atualmente em execução em todas as unidades do eVOLVER e variar as condições experimentais manualmente em um frasco ou conjunto de frascos individuais, se necessário. B) traços de OD para cada frasco para injetáveis em toda a matriz de condições testadas durante toda a duração do experimento. Os rastreamentos podem ser visualizados em tempo real para garantir que o experimento esteja sendo executado como desejado e usado pós-experimento para análise posterior. (C) as taxas de crescimento e as gerações de células podem ser calculadas a partir de traços de OD na mosca para rastrear o progresso da experiência. Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 3: Construção de superfícies de condicionamento físico. (A) registro natural das frações da população da pilha (tensão variante/tensão da referência) plotados de encontro às gerações da pilha. A cor indica a temperatura da seleção enquanto traços distinguem as concentrações de sal. (B) para quantificar a aptidão relativa da variante para a cepa de referência, uma métrica de aptidão é derivada da taxa em que a fração da população celular muda ao longo das gerações. Essa métrica é calculada a partir da região linear das parcelas de fração celular usando um mínimo de três pontos. (C) as métricas relativas de condicionamento físico são exibidas em um mapa de calor para construir uma superfície de condicionamento físico sobre os gradientes de estresse ambiental. A condição de canto superior direito (39 ° c/1,0 M NaCl) para o tipo selvagem e Δpbs2 não são incluídas nesta análise, pois as culturas passaram por gerações insuficientes (ver resultados representativos). Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.