Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Immunology and Infection

Ana-Patojen protein-protein etkileşimleri ve Peyzaj karakterize etmek Karşılaştırmalı Bir Yaklaşım

Published: July 18, 2013 doi: 10.3791/50404
* These authors contributed equally

Summary

Bu makalede, ev sahibi ve iki dik yöntemleri bir arada kullanarak patojen proteinler arasında yüksek güvenen etkileşim veri setlerinin belirlenmesi üzerinde duruluyor: maya iki hibrit HT-GPCA adı verilen memeli hücrelerinde yüksek verimli bir etkileşim yöntemi ile izledi.

Abstract

Önemli çabalar büyük ölçekli kapsamlı protein-protein etkileşimleri ağ haritaları oluşturmak için toplanmıştır. Bu patojen-konakçı ilişkileri anlamak için etkili olup, esas olarak maya iki-hibrid sistem genetik gösterimleri ile gerçekleştirildi. Bir Gaussia lusiferaz tabanlı parçası tamamlama yöntemi ile protein-protein etkileşimleri algılama son gelişme şimdi titizlikle hücresel faktörlerin ortak bir dizi karşı farklı patojen gerginlik seçenekleri arasından proteinlerin etkileşim profillerinin karşılaştırılması gerekli bütünleştirici karşılaştırmalı interactomic yaklaşımlar geliştirme fırsatı sunuyor.

Bu kağıt özellikle protein-protein etkileşimleri veri setleri oluşturmak için iki dik yöntem birleştirme programı üzerinde duruluyor: maya iki hibrid (Y2H) ve yeni bir tahlil, memeli hücrelerinde yapılan yüksek verimli Gaussia princeps'in protein tamamlama testi (HT-GPCA).

nt "bir patojen protein hücre ortaklar> büyük ölçekli bir kimlik birden fazla patojen suşu türevleri kullanılarak cDNA kütüphaneleri iki-hibrid gösterimleri çiftleşme tabanlı maya tarafından gerçekleştirilir. yüksek güven istatistiksel puanlama seçilen etkileşim ortakların bir alt kümesi daha fazla olduğunu HT-GPCA kullanarak patojen türevleri proteinlerin tüm set ile çift-bilge etkileşimleri için memeli hücrelerinde geçerli. birbirini tamamlayan iki yöntem kombinasyonu etkileşim veri kümesi sağlamlığı artırır ve sıkı bir karşılaştırmalı etkileşim analizi performans sağlar. Böyle karşılaştırmalı interactomics deşifre herhangi bir patojen-ana interplays için güvenilir ve güçlü bir strateji oluşturmaktadır.

Introduction

Protein-protein etkileşimleri haritaları oluşturmak için toplanan verilerin artan miktarda daha fazla patojen enfeksiyonları anlamak için perspektifler açar. Patojen enfeksiyonların küresel anlayış ortaya çıkmaya başladığında, bu insan proteom 1 bağlanırken patojenler proteinlerin neden olduğu tedirginlikler aralığında erişim sağlar. Bu sayede patojenlerin konak hücre makine işlemek nasıl anlamak için bir yol sunar. Özellikle, birçok viral-host etkileşim ağlarının haritalama viral proteinler tercihen yüksek (hub) hücresel ağa bağlı, ya da bir ağ (darboğazları proteinler) 2-4 birçok yollara merkezi olduğunu ana protein hedef ortaya koydu. Bu etkileşimler bulaşıcı döl çoğaltmak ve üretmek için enstrümantal olan virüsler önemli hücresel süreçleri işlemek için izin verir. Karşılaştırmalı etkileşimleri haritalama son göre bilgileri ayıklamak amacı ile ilgili virüsler üzerinde yapılmıştırpatogenezi 4. Ayrıca, ev sahibi-patojen etkileşimleri peyzaj çalışmaları birçok patojen 5 genişletilmiştir. Hedeflenen hücre faktörler kimlik hücreleri enfekte için patojenler tarafından kullanılan stratejileri içine bilgiler sağlar ve potansiyel patojen belirteçlerin algılanmasını sağlar.

Maya iki hibrid sistemi genetik tarama protein-protein etkileşimleri yüksek verimli haritalama için verimli ve hassas bir araç olduğu için ikili etkileşimleri tanımlamak için en popüler yöntemdir. Yaklaşım, böylece patojen-ana protein-protein etkileşimleri karşılaştırmalı bir bakış erişim sağlayan, birden fazla patojen gerginlik türevleri bir protein değerlendirerek bireysel Y2H gösterimleri geliştirir Burada önerilen. Bunun toplam etkileşimleri 6 yaklaşık% 20 kurtarır Dahası, maya iki hibrit tarama önemli bir sınırlama, yüksek yanlış negatif oranı yatıyor. Bu pato yalnızca bir alt kümesini ile tespit bu etkileşimleri imagens türevleri başkalarıyla algılama kaçmış olabilir. Bu nedenle, tüm iki-hibrid gösterimleri çıkan bireysel ortaklar daha karşılaştırmalı etkileşim veri setleri sağlayarak, çalışılan suşları tam yelpazesi ile etkileşim için zorlanmaktadır. Farklı yöntemler birleştirerek güçlü protein-protein etkileşimi veri setleri 7 sağlamlığını artırır olduğu gösterilmiştir, çünkü bu doğrulama HT-GPCA 8 olarak adlandırılan yeni geliştirilmiş bir protein fragmanı tamamlama analizi ile memeli hücrelerinde gerçekleştirilir. Bu hücre-tabanlı sistem Gaussia princeps'in complemantasyon protein etkileşimlerinin saptanmasında lusiferaz bölünmüş ve yüksek verimli bir formatta ile uyumlu olacak şekilde tasarlanmıştır sağlar. Onun lüminesans tabanlı teknoloji sayesinde ve düşük arka plan gürültü diğer floresan bazlı analiz ile karşılaştırıldığında, HT-GPCA çarpıcı yüksek hassasiyet gösterir.

Genel olarak, bu yaklaşım, etkin bir teşkilkaçırma konak hücre küresel bir anlayış doğru ilk adımı temsil konak-patojen interplays kapsamlı haritalama, oluşturmak için bir araç.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

1. Maya İki melez Gösterimleri

  1. Aşağıdaki gerekli çözümleri olun:
    1. Komple Sentetik Drop Out (SD): 1 su L glukoz ile minimum SD tabanının 26.7 g çözülür. Aşağıdaki gibi elde amino asit karışımı, 2 g ekleyin 2 g Adenin hemisülfat, 2 gr Arginin HCI, 2 gr Histidin HCI, 2 gr izolösin, lösin 4 gr, 2 gr Lizin HCI, 2 gr Metionin, Fenilalanin 3 g, 2 g L -Serin, 2 gr L-treonin, 3 g Triptofan, Tirosin 2 gr, 1.2 gr urasil, 9 g Valin.
    2. SD-L/-W/-H Out Seçici Bırak: SD belirtilenler hariç her esansiyel amino asitleri içeren (-L:-Lösin,-W:-Triptofan,-H:-Histidin).
    3. YPGLU: 1 L, ağırlık maya özü, Bacto pepton, 10 g glukoz ve 20 g 10 g. Katı ortam için 25 g Bacto agar ile tamamlayın.
    4. YCM: YPGLU ile aynı, ancak pH 4.5 'e ayarlanır.
  2. Çiftleşme ve yayılan
    1. Ön dönüşümünün dondurulmuş alikotları kullanınpACT2 klonlanmış bir cDNA kitaplığı ihtiva ed Y187 maya suşu (eşleşme tip α). SD-L plakalar üzerinde seri seyreltme kaplama ile hücre canlılığı kontrol edin.
    2. PGBKT7 vektörünün içine patojen ORF klon ve AH109 maya suşu (eşleşme tip a) standart bir prosedür kullanılarak, rekombinant plazmid dönüşümü.
    3. Yayılmasını SD-W plakalar üzerinde AH109 maya pGBKT7-dönüştürdü. Nemlendirilmiş bir inkübatör içinde en az iki gün 30 ° C'de inkübe edin. Levhalar 4 ° C de iki hibrit tarama kadar saklanabilir.
    4. Patojenlerin proteinler tarafından HIS3 raportör geninin kendi kendine trans potansiyelini ortadan kaldırmak için 3-amino triazol (3-AT), HIS3 enziminin bir rekabetçi inhibitörüdür kullanın. SD-W/-H plakalar üzerinde pGBKT7-dönüştürülmüş maya büyümesini engeller 3-AT, konsantrasyonu belirleyerek otomatik aktivasyon testi yapın.
    5. PGBKT7 dönüştürülmüş AH109 birkaç kolonileri ile SD-W Tohum 30 ml. Rotasyon ile 30 ° C'de 30 saat inkübe edilir.
    6. 30 ml, SD-W Tohum 200 miAH109 kültürlerin. 30 20 saat etrafında dönme ile inkübe ° C
    7. 20 ml YPGLU, 30 inkübe 10 dakika ° rotasyon ile C cDNA kütüphanesi dönüştürülmüş Y187 çözülmüş inkübe edin.
    8. 20 ° C 'de 3500 rpm'de 5 dakika için uygun Y187 maya hücrelerinin bir eşdeğer miktara tekabül pGBKT7-dönüştürülmüş AH109 bir kültür hacmi Santrifüj Dikkatlice 10 ml YPGLU içinde süpernatant ve tekrar süspansiyon pelet geri.
    9. Y187 içeren kütüphane ile süspanse AH109 maya karıştırın. 50 ml'lik bir tüp içinde aktarın. 20 3.500 rpm'de 5 dakika ° C, santrifüj dikkatlice süpernatant geri (kırılgan pelet).
    10. YPGLU içinde tekrar süspansiyon pelet 1,5 ml toplam almak için.
    11. Yayılmasını maya YCM-Agar 3 için 150 mm plakalar, 0.5 ml / plaka. 4.5 saat 30 ° C'de inkübe
    12. SD-L/-W/-H 10 ml bir komisyon cam kazınarak YCM plakalardan evlendirilen maya toplayın. 5 ml SD-L/-W/-H orta ve havuzlu plakalar iki kez durulayın.
    13. 20, 3500 rpm'de 5 dakika santrifüj° C Süpernatant atın ve 5 ml SD-L/-W/-H ortamda maya pelet tekrar süspansiyon haline getirin.
    14. Otomatik aktivasyon testinde belirlenen 3-amino triazol uygun konsantrasyonda (3-AT) ile desteklenmiş SD-L/-W/-H Agar plakaları 10 (0.5 ml / plaka) üzerine şeklindeki maya yayılır. 6-10 gün için nemli bir atmosferde 30 ° C'de inkübe edin.
    15. SD-L/-W tabakalarına şeklindeki maya süspansiyonu seri dilüsyonları 250 ul (10 -6 ila 10 -4) yayarak çiftleşme etkinliğini değerlendirmek amacıyla, diploid (2n) oranını belirlemek. İki gün boyunca 30 ° C'de inkübe edin. SD-L/-W yetişen kolonileri sayın ve evlendirilen maya ilk hacmi bulunan toplam diploid sayısını anlamak. Diploid oranını hesaplamak için uygun kütüphane içeren maya sayısı bu diploid sayısını bildirin. Bu, yaklaşık% 10-25 arasında olmalıdır.
    16. 6-10 gün 30 inkübasyondan sonra ° C, taze SD-L/-W/-H olarak evlendirilen maya kolonileri + plakalar 3-AT seçin. [İpucu: sipariş maya 8 bir düzenibu] sıralama için daha sonra daha kolay olacaktır, böylece bir 96 plaka yeniden 12 kuyu şerit. Maya kolonileri ile nemlendirilmiş bir atmosferinde 30 ° C'de 4-5 gün boyunca büyümeye izin verin.
  3. PCR ve sıralama ile his3 pozitif klonların Eleme
    Hedef PCR ORF seçici SD-L/-H/-W plakaları üzerinde büyüyen maya kolonileri pACT2 vektörleri içerdiği yükseltirler.
    1. Buz üzerinde bir 96 PCR plaka koyun.
    2. Maya hücreleri lize etmek için, 50 ul başına iyi bir Zymolase 20T çözeltisi (10 mM HEPES tampon pH 7.7 içinde 2.5 mg / ml) ilave edilmektedir.
    3. Yavaşça başına iyi bir koloni tekrar süspansiyon.
    4. 37 95 ° C de ve 15 dakika ° C 'de 15 dakika inkübe
    5. Buz geri plaka koyun. Çukur başına distile su 50 ul ekle. Aşağı yukarı pipetleme ve ile iyice karıştırın.
    6. 3500 rpm ve 4, 5 dakika boyunca santrifüje ° C
    7. PCR pACT2 vektörler cDNA'dan türetilmiş ORF bölgesinin her iki tarafında tavlama primerler kullanarak bir uç tespit etmek için 10 ul yükseltmek. Protokol gExTaq polimeraz ile 96 parçalanmış maya kolonileri amplifikasyonu için iven. Aşağıdaki karışımı hazırlayın: 525 ul 10X ExTaq tampon, 420 ul dNTP karışımı (2.5 mM), 10.5 ul İleri Primer (1 mg / ml), 10.5 ul Ters Primer (1 mg / ml), 31.5 ul ExTaq (5 U / ml ) ve 3202,5 ​​ul H 2 0. 96 oyuklu bir plaka PCR oyuk başına 40 ul karışım dağıtın. De başına parçalanmış maya 10 ul ekleyin. 7 dakika için 1 dakika için 4 dakika, 72 ° C arasında ve 72 ile son ° C'de 30 saniye, 60 ° C'de 94 daha sonra da 3 dakika, 35 ° C döngü boyunca 94 ° C'de aşağıdaki gibidir: amplifikasyon gerçekleştirin. PCR pozitif klonların tespit etmek için% 1.2 agaroz jel üzerinde PCR ürünleri 3 ul çalıştırın. Kullanılarak önceden dökme 96 agaroz jel önerilir unutmayın.
      [İpucu: plaka birkaç ay boyunca -20 ° C'de saklanır ve yeni PCR için yeniden kullanılabilir]
    8. HIS3 pozitif klonların izole PCR amplifiye parçaları dizisi. Hücresel ORF belirlemek için bir patlama analizi yapın. Düşük güven diziler (E değeri veGT, 10 -10, kimlik <% 80, peptid uzunluğu <20 amino asit) yanı sıra, frameshifted atılır ve dizilerini içeren erken durdurma kodonu.

2. HT-GPCA için matris bina

HT-GPCA hem de patojen ve konak proteinlerin geçici olarak bölünmüş Gaussia princeps'in lusiferaz tamamlayıcı parçaları kaynaşmış ifade edilmiştir, bir memeli hücresi bazlı tahlil oluşturmaktadır. Ortakları arasındaki etkileşimi üzerine, bu enzim, enzim aktivitesinin ölçümü sağlayan sulandırılır. Etkileşim yoğunluğu böylece Normalize Lüminesans Oranı (aşağıya bakın ve 1 Şekil) çıkarılabilir edilir

  1. Host hücre taraflarının seçilmesi
    1. Veri kümesi güven 9 artırmak için memeli hücrelerinde daha fazla doğrulama için Y2H gösterimleri fazla üç kez tanımlanır proteinleri seçin.
    2. Positi gibi patojen proteinlerin bilinen etkileşim ortakları eklekontrol ettik.
  2. HT-GPCA uygun vektörlere transfer
    1. Amino asitler lusiferaz N-terminuslarıyla (GL2-patojen protein füzyonları) de erimiş hümanize Gaussia princeps'in 110-185 patojen proteinlerin üretilmesi için pSPICA-N2 vektörü içinde, her patojenin ORF proteini klonlama.
    2. PCR ORF doğrudan Y2H pozitif klonların ya da başka bir bilgi ORF (insan ORFeome ikinci hücresel protein yükseltmek http://horfdb.dfci.harvard.edu/ ile N-terminalinde kaynaşmış protein üretmek için) ve pSPICA-N1 vektörlerine aktarmak amino asitler hümanize Gaussia princeps'in lusiferaz (GL1-ana protein füzyonları) 18-109.
      [İpucu: büyük ölçekli klonlama için, Ağ Geçidi klonlama sistemi önerilir. Bu durumda, PCR amplifikasyonu için, ağ geçidi uyumlu siteler ihtiva etmek üzere tasarlanmış primerler de].
    3. Sıra tüm ifade vektörleri. PSPICA-N1 ve pSPICA-N2 dizilerireferans 8 bulunabilir.

Plazmid yapıları pSPICA-N1, yani patojen protein ters çevrilerek ve ana protein pSPICA-N2 olabilir unutmayın.

3. Yüksek Verim Gaussia princeps'in Lusiferaz Tabanlı Protein tamamlama Testi (HT-GPCA)

  1. Hücre transfeksiyonu
    1. Antibiyotik olmaksızın% 10 Fetal Sığır Serumu (FBS) ile DMEM 350,000 hücre / ml 'de Tohum 293T hücreleri. / Iyi steril beyaz kültürü plakaları 100 ul dağıtın. Tek bir deneyde 10 plakaları aşmayın. Hücreler% 5 CO2 ile 37 ° C 'de 24 saat süre ile büyümesine izin.
      [Kriteri:. PSPICA plazmid bir SV40 kopyalama kaynağını kullanır bu yana, 293T hücreleri kullanılır ve transfekte hücreler çoğaldıktan izin verir ve böylece iki lusiferaz fragmanlarının ekspresyonu yol]
    2. Ertesi gün, uygun olan herhangi bir transfeksiyon protokolü kullanılarak transfekte hücreler. Nu, bazı transfeksiyon reaktifler için unutmayınhücre tohumlanan mber adapte edilmesi gerekebilir. 100 ng başına kuyunun patojen ve ev sahibi ORF plazmid yapıları hem de kullanın. Transfeksiyon verimlilik için normalleştirmek için plazmid CMV-Firefly lusiferaz bir çok iyi başına Co-transfect 10 ng. Her bir nokta üç kopya halinde test edildi.
      [İpucu:. DNA karışımları yapışkanlı ile transfeksiyon bir gün önce yapılan ve -20 ° C'de saklanabilir]
    3. Kültür 293T hücrelerinin levhalara transfeksiyon karışımı aktarın. 293T güçlü yapışık değildir ve kolayca kuyunun dibinde ayırmak gibi, yavaşça hücreleri üzerine DNA karışımı yatırmak için dikkatli olun. % 5 CO2 ile 37 ° C'de 24-30 saat boyunca bir hücre kültürü inkübatöründe inkübe edin.
  1. Hücre parçalama ve Gaussia lusiferaz doz
    1. PBS (iyi 100 ul /) ile hücreleri yıkayın. 40 ul 1X Renilla lizis tamponu ekleyin. Karıştırma altında, oda sıcaklığında 30 dakika süreyle inkübe edilir.
    2. Başka bir beyaz plat hücre lizatları 10 ul kaydetateşböceği lusiferaz aktivitesinin sonraki dozaj e. 4 ° C'de saklayın ya da alternatif olarak -20 ° sızdırmazlık C.
    3. Renilla lusiferaz analiz ayıraçı 100 ul ekleyerek ve bir luminometre ile 10 saniye boyunca ışıldama sayımı ile hücre lizatları üzerinde kalan 30μl Gaussia aktivitesi ölçülür. , 96 gözlü bir levhanın bir dozaj, yaklaşık yarım saat sürer. Dondurma veya uzun süreli depolama etkileşimi-aracılı Gaussia aktivitesini etkileyebilir çünkü taze hücre özleri ile ölçüm yapın.
  1. Ateşböceği aktivite ölçümü
    1. Ateşböceği lusiferaz deneme ayıracı 50 ul ekleyerek ve 10 saniye boyunca ışıldama sayımı ile hücre lizatları kayıtlı 10 ul ilgili Ateşböceği aktivitesi ölçülür. , 96 gözlü bir levhanın bir dozaj, yaklaşık yarım saat sürer. [Kriteri: ateşböceği lusiferaz dozaj dondurulmuş lizatları üzerindeki bir gün sonra gerçekleştirilebilir.]
  1. NLR Hesaplamalar
      Gaussia lusiferaz faaliyet ve hesap transfeksiyon verimlilik ve hücre canlılığı dikkate alınarak normalize Gaussia lüminesans değeri elde etmek için Firefly lusiferaz aktivite arasındaki oranı hesaplar. Triplicates, ortalama hesaplayın.
    1. Etkileşimi izlemek için her bir patojen-ev sahibi çifti için bir Normalize Lüminesans Oranı (NLR) tahmin ediyoruz. Bunu yapmak için, kontrol kuyuları ölçülen aktivitelerinin toplamından (referans 8 uyarlanmıştır Şekil 1) patojen ve konak proteinlerin hem varlığı tespit normalize Gaussia lüminesans aktivitesi bölün. Olumlu etkileşim için NLR kesim değeri 3,5 8 civarında olduğu tahmin edilmektedir.
  1. Veri analizi
    1. R istatistik paketi kullanılarak hiyerarşik kümeleme gerçekleştirin. İlk olarak, grup kategoride NLR veriler, daha sonra tam bir bağlantı yöntemi kullanılarak bir etkileşim dendrograma hesaplar. Bu görselleştirmekJavaTreeView 10 ile dendrogram. Bir Pearson korelasyon katsayısı ile etkileşim dendrogram ve filogenetik ağaç arasındaki mesafeyi hesaplayın.
    2. Etkileşim ağları oluşturmak için, HT-GPCA kümesi gelen olumlu etkileşim seçin ve Cytoscape yazılım 1'i kullanın. Ev sahibi proteinlerin derece ayıklamak ve ağ yerel dinamikleri erişmek için kendi dağıtım arsa. Host-patojen ağlar ana hücresel ağ patojen proteinlerin küresel etkisi bir değerlendirme sağlamak için ana interactome için yerleştirilebilir.
    3. GO (Gen Ontoloji) veri kümesi işlevsel zenginleştirme değerlendirmek için DAVID biyoinformatik veritabanı 12 ile hedeflenen hücresel faktörler ile ilgili terimler ayıklayın.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Şekil 2'de HPV E2 protein (referans 13 uyarlanmıştır) için yanlış pozitif ve yanlış negatif oranları değerlendirilmesi ile gösterildiği gibi HT-GPCA önemli bir gücü, yüksek hassasiyet yatıyor. Yanlış negatif oranını belirlemek için, HPV16 gelen E2 bilinen etkileşimleri HT-GPCA (Şekil 2A) ile değerlendirildi. 18 etkileşimleri dışında dört (% 22 yanlış negatif oranı karşılık gelen) geri değildi. Yanlış pozitif etkileşimleri hücresel proteinlerin rastgele bir dizi (Şekil 2B) karşı 12 HPV E2 proteinleri ile% 5.8 'i olduğu ölçüldü. Ayrıca yöntem, kuvvetli özgüllük E2 kendi hücre ortak BRD4 bağlanma ile müdahale ettiği bilinen tek bir nokta mutasyonu NLR oranı (Şekil 2C) annihilates gösteren Şekil 2C vurgulanır.

Bu büyük ölçekli karşılaştırmalı interactomic yaklaşım son zamanlarda başarılı üç erken pro uygulanmıştırİnsan Papilloma bir proteinlerin (HPV): tropisms ve patolojiler 13,14 olarak HPV doğal çeşitliliğin farklı genotipleri temsilcisi kaynaklanan E2, E6 ve E7. Yaklaşımın sağlamlık ve etkileşim veri setleri yerindelik (referanslar 13 ve 14 uyarlanmış Şekil 3) kanıtlayan erken proteinler, etkileşim profilleri çok özetlediği HPV soyoluşun hiyerarşik kümeleme, her biri için. Bu sayede patogenezinde viral proteinlerin katılımı ipuçları veren, patolojik özellikleri ile belirli virüs-konak etkileşimi profilleri ilişkilendirmek için kullanılabilir. Genotip-spesifik bir etkileşim potansiyel olarak HPV E6 protein (referans 14 uyarlanmıştır Şekil 4), Şekil 4'te gösterildiği gibi ya da patojen yönelimlere biyolojik karşılık gelir, elde edilebilir.

Ayrıca, fonksiyonel anlayışlar bu tür büyük ölçekli analizler ortaya olabilir. Örneğin, en interactomic çalışmadaHPV E2 proteinleri, viral bir transkripsiyon düzenleyici olarak E2 birincil rolü doğrultusunda hücresel transkripsiyon faktörleri içinde oluşan önemli bir ailenin tanımlanmasına yol açan fonksiyonel zenginleştirme analizi. Ayrıca HPV patogenezinde 13 E2 rolü için yeni perspektifler açma hücre içi ticareti makine beklenmedik bir fonksiyonel hedefleme, ortaya çıkardı.

Genel olarak, HPV erken proteinleri ile yapılan karşılaştırmalı atomlar arası çalışmalar büyük ölçüde fenotipik farklılıklar özgü etkileşimler profilleri ilişkilendirerek HPV patogenezi anlama geliştirmek.

Şekil 1
Şekil 1. HT-GPCA kullanılarak protein-protein etkileşimlerinin belirlenmesi. Iki patojen ve konak proteinlerin bir inac kaynaşmıştırGaussia princeps'in lusiferaz (GL2 ve GL1 parçaları, sırasıyla) tive yarısı. Protein etkileşim zaman, bir lusiferaz aktivite enzimin her iki devreyi de yakınlığı sayesinde meydana gelir. Referans 8 uyarlanan doğru. Şekil gösterildiği gibi restore Gaussia lusiferaz aktivitesi Normalize Lüminesans Oranı (NLR) hesaplanır. tıklayınız büyük rakam görmek için .

Şekil 2,
Şekil 2. HT-GPCA özellikleri. (A) HPV16 ve hücresel proteinlerden E2 protein içeren literatürde çıkarılan 18 etkileşimleri bu t ile ilgili yanlış-negatif oranı tahmin etmek için HT-GPCA tarafından test edildi echnique. NLR oranı mavi (güçlü etkileşimi) gün ışığına siyah (etkileşim) bir ölçekli bir renk degrade (ısı haritası) olarak temsil edilir. Dört bilinen etkileşimler% 22 civarında yanlış-negatif oranı kaba bir tahmin vererek (kırmızı oklar) geri değildi. (B) 12 HPV E2 protein% 5.8 civarında attı HT-GPCA en yalancı pozitiflik oranı, belirlemek amacıyla, önsel olumsuz etkileşimleri karşılık gelen 10 rastgele seçilmiş hücresel protein, ile test edildi. (C) BRD4 hücresel protein ve HPV16 ya da HPV 18 E2 proteinleri arasındaki etkileşim, sırasıyla, amino asitler I73 ve I77 bağlı olduğu bilinmektedir. Bu amino asitler mutasyona uğramış zaman, HT-GPCA NLR etkileşimleri tespit yüksek bir özgüllük gösteren bir 5 kez azalma ile düşer. 13. kaynaktan uyarlanmıştır Şekil. büyük rakam görmek için buraya tıklayın .

jove_content "fo: keep-together.within-page =" her zaman "> Şekil 3,
Şekil 3,. Deneysel etkileşim tabanlı dendrogramlar ve HPV filogenetik ağaçlar arasında karşılaştırma. Erken proteinler E2 (A), E6 (B) veya E7 (C) dizileri dayalı HPV filogeni her grafiğin solundaki temsil edilmektedir. Etkileşim dendrogramlar her protein etkileşim profillerinin hiyerarşik küme ile elde edildi ve sağ tarafta temsil edilmektedir. Önemli bir uyum etkileşim veri setlerinin yerindelik kanıtlayan, patolojik türleri (renkli dikdörtgenler) benzer kümeleme ile, her iki ağaç türleri arasında gözlenmiştir. Şekil referanslar 13 ve 14 uyarlanmıştır. büyük incir görmek için buraya tıklayınure.

Şekil 4,
Şekil 4. E6 ana hücresel hedefler şematik. Hücresel hedefler etkileşim yoğunluğuna göre sıralanır ve etkileşim HPV türüne göre gruplandırıldı. Bu temsil gibi onkojenik HPV E6 proteinleri ile sadece etkileşim Fadd, gibi özel biyolojik kimlik sağlar. Bu tür tüm hedefleme onkojenik HPV kanserojen özellik için önemli olması gerekir ve bu nedenle de HPV enfeksiyonu için bir belirteç olarak veya tedavi edici bir hedef olarak kullanılmak üzere uygun bir aday oluşturmaktadır. Referans 14 uyarlanmıştır Şekil.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Bağımsız, maya-iki gibi GST açılır, Lumier veya MAPPIT gibi hibrid ve memeli etkileşim deneyleri, protein-protein etkileşimleri tespit etmek için etkili araçlar olduğu kanıtlanmış, ama yanlış pozitif ve yanlış-negatif yüksek oranda sınırlıdır etkileşimler bu teknikler 15 ile ilgilidir. Ayrıca, kanıt dik yöntemleri birleştirerek elde edilen etkileşim veri kümesi 7 güvenilirliğini artırdığını büyüyor. HT-GPCA tekniğin son gelişmeler, memeli hücrelerinde ikili protein-protein etkileşimi tespit duyarlılığı geliştirdi değil, aynı zamanda bir kerede etkileşim büyük bir miktarda işlemek için imkanı sundu tanımlanmıştır.

Burada açıklanan strateji birden fazla gerginlik türevleri etkileşimleri sondalama bireysel Y2H gösterimleri kapsama geliştirir. Ayrıca, bir dik algılama yöntemi ile etkileşimi yeniden test sıkı karşılaştırmalı etkileşim sağlarsınırlamaları tamamen ortadan kaldırıp ve iki hibrid metodolojisine doğal eserler kaçan tarafından tion veri setleri,. HT-GPCA memeli hücrelerinde yer alır çünkü Gerçekten de, post-translasyonel modifikasyonlar ve proteinlerin doğal hücre altı konumlanması etkilenmez. Yaklaşımımız bu nedenle öncelikle maya etkileşim algılama 4 için iki-hibrid dayalı bireylerle karşılaştırıldığında geliştirilmiş tek bir adımda etkileşim haritalarda üretebilir.

Etkileşimin saptanması, membranın her iki tarafındaki Gaussia parçaları lokalizasyonu bağlıdır çünkü her ne kadar bu noktada, trans-membran proteinleri okuyan dikkatli olmak öneriyoruz. Bu gibi durumlarda, bu bir, C-terminal ucuna ya da her ikisi de Gaussia parçaları kaynaştırmak için gerekli olabilir. Buna ek olarak, lusiferaz gibi transfeksiyon verimi ve hücre sayısı olarak çok sayıda parametreleri tarafından etkilendiği düşünülmektedir. Bu nedenle, şiddetle foll tavsiye ediyorumnedeniyle normalleşme işlem hesap deneysel varyasyonlar içine almak için protokol bölümünde açıklandığı.

İnsan ORFeome artan koleksiyonundan alınan ORF sıralı dizileri kullanarak, HT-GPCA bir tarama yöntemi olarak doğrudan kullanılabilir yakın gelecekte bir noktaya öngörüyoruz. Her protein çiftleri daha sonra test, ve ikinci olacağını çünkü bu ilk büyük ölçüde tarama kapsama geliştirmek gerekir, bu otomasyon kolaylaştırmalıdır. Ancak, bu testin çok daha ciddi bir yüksek kapasiteli genleşme insan hücre ekstreleri göre in vitro ifade sistemleri kullanılarak in vitro HT-GPCA deneyinde bir gelişimi ile getirilmelidir. Bu, aynı zamanda, kontrollü bir biyokimyasal ortamında protein-protein etkileşimleri izlemeye olanak tanımalıdır.

Son olarak, yaklaşan gelişmeler canlı hücrelerde karmaşık aracılı lüminesans görselleştirme geliştirmek için bekleniyor. Bu durumda, HT-GPCA olabilirBöylece bir etkileşimin bir bozulma canlı izlenmesine olanak ilaç ya da kompleks inhibitörlerinin eklenmesi bağlamında dinamik etkileşimler, tespit etmek için kullanılır.

Toplamda, bu yaklaşım patojen-ana etkileşim herhangi çalışmaları için etkin bir taslak oluşturur ve karşılaştırmalı interactome analizleri ev sahibi hücrelerin kaçırma mikrop anlamak için sağlam bir çerçeve sağlayabilir hissediyorum.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Yazarlar hiçbir rakip mali çıkarlarının olmadığını beyan ederim.

Acknowledgments

Bu çalışma Institut Pasteur fon tarafından ve Ligue Nationale contre le Kanser (hibe R05/75-129 ve RS07/75-75), Derneği pour la Recherche sur le Kanser (/ hibe ARC A09 hibe kısmen desteklenmiştir 1/5031 ve 4867) ve Agence Nationale de la Recherche (ANR07 MIME 009 02 ve ANR09 MIEN 026 01). MM bir MENRT dostluk bir alıcı oldu.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Yeast strains Clontech
Minimal SD base US biological D9500
Amino acids Sigma
3-amino-1,2,4-Triazole (3-AT) Acros organics 264571000
Zymolase Seikagaku 120491
DMEM Gibco-Life Technologies 31966
Fetal bovine serum BioWest S1810
Phosphate buffer Saline (PBS) Gibco-Life Technologies 14190
Penicillin-Streptomycin Gibco-Life Technologies 15140
Trypsin-EDTA Gibco-Life Technologies 25300
Renilla luciferase assay Promega E2820
White culture plate Greiner Bio-One 655083
96-wellPCR plates 4titude 4t-i0730/C
Incubator (30 °C) Memmert
Incubator (37 °C) Heraeus
Luminometer Berthold Centro XS-LB 960

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Davey, N. E., Trave, G., Gibson, T. J. How viruses hijack cell regulation. Trends in Biochemical Sciences. 36, 159-169 (2011).
  2. Calderwood, M. A. Epstein-Barr virus and virus human protein interaction maps. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 104, 7606-7611 (2007).
  3. de Chassey, B., et al. Hepatitis C virus infection protein network. Mol. Syst. Biol. 4, 230 (2008).
  4. Simonis, N., et al. Host-pathogen interactome mapping for HTLV-1 and -2 retroviruses. Retrovirology. 9, 26 (2012).
  5. Dyer, M. D., Murali, T. M., Sobral, B. W. The landscape of human proteins interacting with viruses and other pathogens. PLoS Pathog. 4, e32 (2008).
  6. Rual, J. F., et al. Towards a proteome-scale map of the human protein-protein interaction network. Nature. 437, 1173-1178 (2005).
  7. Venkatesan, K., et al. An empirical framework for binary interactome mapping. Nat. Methods. 6, 83-90 (2009).
  8. Cassonnet, P., et al. Benchmarking a luciferase complementation assay for detecting protein complexes. Nat. Methods. 8, 990-992 (2011).
  9. Ito, T., et al. A comprehensive two-hybrid analysis to explore the yeast protein interactome. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 98, 4569-4574 (2001).
  10. Saldanha, A. J. Java Treeview--extensible visualization of microarray data. Bioinformatics. 20, 3246-3248 (2004).
  11. Smoot, M. E., Ono, K., Ruscheinski, J., Wang, P. L., Ideker, T. Cytoscape 2.8: new features for data integration and network visualization. Bioinformatics. 27, 431-432 (2011).
  12. Huang da, W., Sherman, B. T., Lempicki, R. A. Systematic and integrative analysis of large gene lists using DAVID bioinformatics resources. Nat. Protoc. 4, 44-57 (2009).
  13. Muller, M., et al. Large scale genotype comparison of human papillomavirus E2-host interaction networks provides new insights for e2 molecular functions. PLoS Pathog. 8, e1002761 (2012).
  14. Neveu, G., et al. Comparative analysis of virus-host interactomes with a mammalian high-throughput protein complementation assay based on Gaussia princeps luciferase. Methods. , (2012).
  15. Braun, P., et al. An experimentally derived confidence score for binary protein-protein interactions. Nat. Methods. 6, 91-97 (2009).

Tags

İmmünoloji Sayı 77 Genetik Mikrobiyoloji Biyokimya Moleküler Biyoloji Hücre Biyolojisi Biyomedikal Mühendisliği Enfeksiyon Kanser Biyolojisi Viroloji Host-patojen Etkileşimleri Host-patojen Etkileşimleri protein-protein etkileşimleri Yüksek verimli görüntüleme Lüminesans Maya iki-hibrid HT-GPCA protein maya hücre kültür
Ana-Patojen protein-protein etkileşimleri ve Peyzaj karakterize etmek Karşılaştırmalı Bir Yaklaşım
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Muller, M., Cassonnet, P., Favre,More

Muller, M., Cassonnet, P., Favre, M., Jacob, Y., Demeret, C. A Comparative Approach to Characterize the Landscape of Host-Pathogen Protein-Protein Interactions. J. Vis. Exp. (77), e50404, doi:10.3791/50404 (2013).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter