$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
В 1901 году голландский ботаник Уго де Врис придумал термин мутация1. Двадцать шесть лет спустя, когда Герман Джозеф Мюллер обнаружил мутагенное действие рентгеновских лучей2,мутации уже воспринимались как одна из движущих сил эволюции. Однако характер мутаций не был ясен. Чтобы ответить на фундаментальный вопрос о том, возникают ли мутации спонтанно (т.е. спонтанная мутация) или в ответ на отбор (т.е. индуцированную мутацию), был необходим метод наблюдения за мутационными событиями. Такой метод будет измерять ожидаемое количество мутаций на деление клеток или то, что уже было известно как скорость мутации3,4.

Рисунок 1: Схематическая иллюстрация того, как выполнить анализ колебаний с микробным штаммом в 96 глубокой скважине пластины. (A) Привить и акклиматизировать клетки в 50 мл труб, содержащих пять различных средах ("красный", "синий", "зеленый", "фиолетовый", и "оранжевый" анализы). (B) Подготовьте параллельные культуры с небольшим количеством чувствительных клеток в 96 глубокой пластине скважины. «Красный» анализ имеет 20 параллельных культур, в то время как «синий», «зеленый», «фиолетовый» и «оранжевый» анализы имеют 19 параллельных культур. Позиции параллельных культур на 96 глубокой скважине являются случайными. Рандомизация может быть сделано с помощью дополнительного сценария LayoutGenerator.R или с помощью какого-либо другого инструмента. Макет в правом верхнем верхнем направлении является результатом рандомизации. (C)Инкубировать 96 глубокой пластины скважины и позволяют клеткам делиться и спонтанно мутировать. Шесть культур из глубоких скважин A1, B1, C1, E1, F1 и G1 показывают, как колеблется количество мутантов: 4, 0, 2, 2, 1 и 4 красных клетки после третьего деления клеток, соответственно. Количество мутантов отличается не только из-за разного количества спонтанных мутаций (0, 1 или 2, как показано на первой красной клетке), но и потому, что это важно, когда во время культурного цикла спонтанно возникает мутация сопротивления (клеточное деление 1, 2 или 3). (D) После инкубации 96 глубокой пластины скважины количество мутантов определяется путем покрытия 81 параллельных культур. На макете это круги без смелых краев. Вся параллельная культура накрывается на одном колодце из 6 колодца, содержащего селективный агар. (E) Остальные 15 культур разбавлены и покрыны на non-селективном агаре для того чтобы обусловить среднее число клеток(Nt). На макете они помечены как Ntwells и имеют смелые края. Для каждого ассса Nt усредняется в течение трех параллельных культур. В правом нижнем углу находится чашка Петри, содержащая неселективную агарную тарелку с 25 CFUs разбавленной культуры, выращенной в глубоком колодце D1 (часть «зеленого» ассса). (F) После инкубации селективных 6 скважинных пластин было подсчитано количество наблюдаемых мутантов и ожидаемое количество мутационных событий, м,оценивалось с помощью оценщика максимальной вероятности. (G) Зная как количество мутаций, м, и количество клеток на анализ, Nт, скорость мутации была оценена как м/Nт. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть большую версию этой цифры.
Сальвадор Лурия и Макс Дельбрюк в 1943 году предоставили гениальное решение этой проблемы с колебаниями асссы5 (см. Рисунок 1). Анализ начинается с нескольких популяций (названных параллельных культур), которые инициируются с небольшим количеством микробных клеток(рисунок 1A,B). После роста в доброкачественной, неселективной среде(рисунок 1С),параллельные культуры передаются на пластины, содержащие селективный маркер (фаги, антибиотики и т.д.), где только клетки с мутацией сопротивления выживают и могут произвести колонию(рисунок 1D). Основное ожидание заключалось в том, что в случае индуцированных мутаций резистентности количество клеток, несущих мутацию, должно быть распределено между различными популяциями со средним, равным дисперсии. Лурия и Дельбрюк обнаружили с колебаниями, что число мутантов резко колебалось и что разница в количестве мутантов между различными популяциями была значительно больше, чем среднее. Лурия и Дельбрюк тем самым продемонстрировали, что мутации являются спонтанными. Они показали, что мутации спонтанно возникают всякий раз, когда ДНК реплицируется, и количество мутантов зависит от того, когда мутация происходит во время роста популяции. Смотрите Рисунок 1C, где шесть популяций, каждая из которых инициирована с микробной клеткой (синим цветом), не испытывают ни одной, 1 или 2 отдельных мутаций. Популяции A1, E1 и F1 испытали одну одну мутацию (первая красная клетка), но из-за того, что одна мутация спонтанно возникает в различных временных точках во время культурного цикла, популяции оказались с очень разным числом наблюдаемых мутантов (четыре, два и один, соответственно). С другой стороны, популяции C1 и G1 оказались с таким же количеством наблюдаемых мутантов, как E1 и A1, несмотря на то, что произошли два мутационных события, а не одно. Колебания наблюдаемых мутантов среди популяций не только дали анализу название, но и показали, что частота мутантов (т.е. доля клеток мутантов) является неадекватным показателем частоты мутаций.
Общая цель исследования колебаний заключается в оценке спонтанной скорости мутации конкретного генотипа бактерий или другого одноклеточного организма, растущего в определенной жидкой среде. Анализ колебаний остается наиболее подходящим инструментом для изучения экологической зависимости от частоты мутаций микробов и позволяет быстро и недорого оценить скорость мутации. Альтернативные подходы к оценке скорости мутации, такие как максимальное последовательность6,секвенирование популяции7,эксперименты по накоплению мутаций8,или сравнение последовательностей генома потомства с последовательностью родителей9 гораздо более трудоемкими и, таким образом, плохо подходят для потенциального обнаружения экологических зависимостей. Тем не менее, динамические аспекты генерации и ремонта мутации в значительной степени недоступны для анализов колебаний или для любого из методов отслеживания частоты мутаций, перечисленных выше. Для изучения того, как количество мутаций меняется во времени, пространстве или среди отдельных клеток в популяции, одноклеточные подходы11,12 необходимы, которые, в дополнение к более трудоемким, чем колебания анализы, требуют узкоспециализированных навыков и оборудования.
На практике, анализ колебаний является подсчет клеток получить фенотипический маркер из-за мутации, которая происходит в среде, не хватает выбора для этого маркера. Мета-анализ сотен опубликованных анализов10 показывает, что по крайней мере 39 различных фенотипических маркеров были использованы с момента создания анализа в 1943 году. Анализ колебаний может быть использован для сравнения средних и экологической зависимости от частоты мутаций среди лабораторных, клинических, немутаторных и мутаторных штаммов, растущих в разрешительных средах. Анализ позволяет оценить скорость мутации в клетках с различным генетическим фоном, растущим в минимальных или богатых средах. Анализ подходит не только для популяций, растущих как монокультура, но также может быть использован для изучения влияния клеточных взаимодействий на частоту мутаций11. Когда штамм интереса cocultured с вторым напряжением, и нейтральный маркер используется для различения штаммов, скорость мутации может быть ассирована для двух штаммов в той же трубке в то же время.
Колебания анализы показали, что скорость спонтанной мутации зависит как от генотипа клетки и ее окружающей среды12 и является чертой, которая сама развивается13. Всякий раз, когда скорость мутации одного конкретного генотипа изменяется вместе с окружающей средой, она описывается как пластичность мутационных частот11. Пластиковые показатели мутации были наиболее тщательно рассмотрены для стресс-индуцированного мутагенеза (SIM)14. Кроме того, с помощью анализов колебаний, недавно было показано, что плотность, к которой растет популяция клеток (как правило, партийная культура при переноске) тесно связана с частотой мутаций между бактериями и одноклеточными эукариотами. Скорость мутации на геном на одно поколение уменьшается в плотных популяциях в 23 разав 10,11. Такая пластичность частоты мутаций, связанная с плотностью мутации (DAMP), может зависеть от системы зондирования кворума15 и действовать независимо от SIM16.
Здесь представлен подробный протокол для флуктуации, используемой для изучения штамма Escherichia coli K-12, приобретая устойчивость к антибиотику рифампицин в среде с минимальными средствами массовой информации. Однако этот протокол следует рассматривать как базовый шаблон, который может быть использован для изучения широкого спектра микробов, просто изменяя условия культуры и фенотипические маркеры мутации. Протокол эволюционировал от своего начала5,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29 через его использование на широком диапазоне микробов и даже раковых клеток30 и был изменен для увеличения пропускная информация, которая была необходима для правильного тестирования экологических зависимостей микробных мутаций10,11,16. Описанный здесь протокол не охватывает все методологические и аналитические вопросы колебания, которые уже хорошо обсуждались в литературе, в частности фитнес-эффекты устойчивых мутаций31, фенотипическая задержка32, гибель клеток33, и пригодность различных алгоритмов, доступных для оценки мутации ставки26,34. Это может быть важно, например, когда экологическая зависимость фитнес-эффектов может привести к ошибочным изменениям в оценках скорости мутации35. Тем не менее, мы отмечаем, что аналитические инструменты, которые мы используем здесь, могут справиться с вариацией в пригодности мутантов и клеточной смерти. Как учреждено в примечаниях и обсуждении, также порекомендовано что множественные фенотипические маркеры которые маловероятны для того чтобы иметь такие же отenvironmentally зависимые влияния пригодности были рассмотрены. Этот протокол позволит людям регулярно анализировать экологические зависимости от частот ы мутаций в разнообразии микробных штаммов и окружающей среды. Анализ мутаций в различных средах еще не был тщательно протестирован и как только плотность населения считается, колебания анализы могут дать более точную оценку мутации скорость10. Этот протокол позволит проводить больше анализов колебаний, что необходимо для понимания механизмов, лежащих в основе частоты мутаций, что, в свою очередь, имеет жизненно важное значение для понимания эволюции, канцерогенеза, старения и устойчивости к противомикробным препаратам.