Протоколы, описанные здесь, обеспечивают экономически эффективные и быстрые средства для скрининга генетических частей посредством экспрессии репортерного белка CFPS. Хорошо охарактеризованные генетические части имеют решающее значение для разработки предсказуемых генетических схем с полезной функцией. Эта методология увеличивает пропускную способность и уменьшает время, необходимое для скрининга новых генетических частей, устраняя необходимость работы в живых клетках, сохраняя при этом функциональность, которая отражает клеточную среду, сохраняя метаболический процесс экспрессии белка в клеточном лизате. Наш протокол может быть выполнен через 1 день после приема праймеров (~2,5-6 ч для приготовления реакции, 2-16 ч для реакции CFPS; Рисунок 1), по сравнению с по меньшей мере 3 днями для традиционного клонирования (по 1 дню для сборки и преобразования конструкций, проверки последовательности клонов и культивирования клеток для оценки). Мы также оцениваем, что стоимость одной конструкции с использованием линейной ДНК составляет примерно одну треть традиционного клонирования (78 долларов США против 237 долларов США; Дополнительная таблица 1) методика. Коммерческие услуги синтеза в настоящее время котируют минимум 4 рабочих дня в зависимости от размера, хотя они будут иметь аналогичные затраты, чем наш метод, если линейные фрагменты будут отсеиваться непосредственно в CFPS ($78 против $91); мы не проверили этот подход. Стоимость оценки детали с CFPS невелика по сравнению с генерацией ДНК шаблона ($ 0,05 / реакция22 против $ 78 за шаблон), хотя следует отметить, что затраты на запуск объемных реагентов и лизисного оборудования составляют не менее нескольких тысяч долларов. Использование акустического жидкостного погрузчика лишь незначительно снижает затраты, позволяя уменьшить объемы до 0,5 мкл40; более существенным преимуществом является сокращение времени на подготовку реакций (~10 мин против 1 ч, в зависимости от количества реакций), особенно при подготовке большого количества реакций вызывает опасения по поводу подготовленной реакции, сидящей в течение длительного времени перед инкубацией.
Несмотря на быстроту и экономическую эффективность, ограничения на то, когда прототипирование CFPS адекватно предсказывает функцию in vivo , еще предстоит увидеть. Например, любая перекрестная реактивность с геномной ДНК не будет обнаружена из-за удаления генома хозяина во время производства системы CFPS. Кроме того, концентрации компонентов могут быть на 1-2 порядка ниже в CFPS, чем в клетках51, что, вероятно, повлияет на поведение некоторых частей в результате различных условий макромолекулярной скученности. Кроме того, способность линейной ДНК предсказывать функцию in vivo может быть ограничена, например, когда вторичная структура ДНК играет важную роль. Последнее ограничение заключается в том, что конструкции не проверяются последовательностью перед тестированием функций. Могут быть случаи, когда характеризуемая часть фактически не соответствует предполагаемой теоретической последовательности. Все эти ограничения могут быть смягчены путем проверки подмножества деталей, экранированных этим методом, в предполагаемом приложении in vivo .
Первоначально мы разработали эту методологию для исследования влияния изменения положения оператора на гибридные промоторы T7-tetO 32. Мы представили протоколы здесь в более общем формате, так что они могут быть применены к промоторам, операторам, последовательностям связывания рибосом, изоляторам и терминаторам. Эти генетические части могут быть добавлены к 5ʹ или 3ʹ концу репортерного гена с помощью ПЦР с использованием праймеров для каждой конструкции, устраняя необходимость синтеза или клонирования каждого варианта для тестирования. Полученные продукты ПЦР служат шаблонной ДНК для оценки через экспрессию репортерного белка. В нашей работе для TetR и GamS использовался приведенный здесь протокол аффинной очистки. Та же процедура может быть использована для экспрессии и очистки других репрессоров, активаторов, полимераз, сигма-факторов и других белков, родственных генетической части, представляющей интерес, хотя для экспрессии желаемого белка могут потребоваться модификации. Очистка и титрование этих белков в реакции CFPS позволяет более детально охарактеризовать конкретную генетическую часть. Наконец, существует множество альтернативных протоколов CFPS, и каждый из них должен поддаваться части методологии, касающейся скрининга частей. В качестве примера мы не включаем в этот протокол этап диализа, который, по мнению других, важен для экспрессии из нативных бактериальных промоторов22. Также возможно изменение концентраций основных составляющих компонентов CFPS. Использование обработки жидкостей повышает способность тестировать множество условий за счет увеличения пропускной способности и уменьшения требуемых материаловна 34,35.
Одной из областей, которая может потребовать значительного устранения неполадок, является оптимизация акустического обработчика жидкостей. Акустическое дозирование жидкости должно быть оптимизировано для каждого передаваемого компонента, и настоятельно рекомендуется запустить средства управления для проверки правильного распределения и воспроизводимости перед сбором данных. Идеальный тип исходной пластины и класс жидкости будут зависеть от конкретной жидкости, которая будет дозироваться, и ее компонентов. Не рекомендуется использовать пластины с аминным покрытием для дозирования ДНК, так как аминное покрытие может взаимодействовать с ДНК. Следует также отметить, что способность дозировать более высокие концентрации определенных компонентов может зависеть от модели акустической жидкости. Перенос испытательной жидкости может проводиться путем дозирования на уплотнение фольгированной пластины для визуализации успешного образования капель; однако этот тест предоставляет ограниченную информацию, и капли из разных настроек могут выглядеть одинаково. Использование водорастворимого красителя, такого как тартразин, может быть использовано для более точной проверки того, что правильный объем обходится без заданной настройки или рабочего процесса (см. Репрезентативные результаты). Оптимальное программирование переноса жидкости также может влиять на точность и согласованность генерируемых данных; для переноса >1 мкл из одной исходной скважины в одну скважину назначения мы обнаружили, что последовательные переносы ≤1 мкл должны быть запрограммированы для снижения систематической изменчивости скважины к скважине (рисунок 4). Наконец, теоретические и фактические объемы мертвых скважин могут резко варьироваться в зависимости от типа исходной пластины, настроек класса жидкости и компонентов конкретной жидкости; использование функции обследования акустической жидкости для оценки объемов скважины перед запуском программы может помочь оценить, насколько точно прибор способен измерять конкретную жидкость.
Эффективность реакции CFPS может варьироваться при сравнении результатов между различными пользователями, партиями материалов, считывателями пластин и лабораториями41. Для случаев, когда такие сравнения необходимы при прототипировании генетических схем, мы рекомендуем включать реакции внутреннего контроля со стандартными конститутивными промоторами в каждую реакционную пластину, чтобы помочь нормализовать результаты в экспериментальных установках. Метод получения ДНК также может в значительной степени способствовать активности CFPS; рекомендуется включить стадию осаждения этанола. Кроме того, оптимальный реакционный состав может варьироваться в зависимости от партии экстракта34. Было показано, что оптимальные концентрации глутамата магния и глутамата калия, в частности, варьируются в зависимости от партии42 или от используемого промоторного или репортерного белка24. Концентрации этих компонентов должны быть оптимизированы путем скрининга нескольких концентраций каждого компонента на генетическую конструкцию и на препарат экстракта клетки для определения оптимальных условий экспрессии белка. Наконец, наилучшие методы обеспечения стабильной реакционной реакции CFPS включают тщательное перемешивание, тщательное дозирование и консистенцию при приготовлении каждого компонента реагента.
Помимо характеристик отдельных частей, тот же метод может быть использован для экранирования комбинаций деталей, которые образуют сложные схемы, такие как логические схемы16 или генераторы 52,53. Этот метод также может быть применен для скрининга и оптимизации биосенсоров для применения в эпидемиологической диагностике 54,55,56,57 или обнаружении и количественной оценке опасности 3,58,59. Применение методов, управляемых ИИ, таких как активное обучение34, также может сочетаться с высокопроизводительным характером этого метода для быстрого исследования сложных биологических пространств проектирования. В конечном счете, мы предполагаем, что этот подход поддерживает ускоренное время разработки новых генетических конструкций в синтетической биологии.