Summary

Identification rapide des interactions chimiques génétiques dans<em> Saccharomyces cerevisiae</em

Published: April 05, 2015
doi:

Summary

Here we present a cost-effective method for defining chemical-genetic interactions in budding yeast. The approach is built on fundamental techniques in yeast molecular biology and is well suited for the mechanistic interrogation of small to medium collections of chemicals and other media environments.

Abstract

Déterminer le mode d'action des produits chimiques bioactifs est d'intérêt pour un large éventail d'universitaires, pharmaceutiques, et les scientifiques industriels. Saccharomyces cerevisiae, ou levure bourgeonnante, est un eucaryote modèle pour lequel une collection complète de ~ 6000 mutants de délétion du gène et gène essentiel hypomorphic mutants sont disponibles dans le commerce. Ces collections de mutants peuvent être utilisés pour détecter systématiquement des interactions chimiques de gènes, à savoir les gènes nécessaires pour tolérer un produit chimique. Cette information, à son tour, des rapports sur le mode d'action probable du composé. Ici, nous décrivons un protocole pour l'identification rapide des interactions chimiques-génétiques dans la levure bourgeonnante. Nous démontrons le procédé utilisant l'agent chimiothérapeutique 5-fluorouracile (5-FU), qui possède un mécanisme bien défini de l'action. Nos résultats montrent que l'ARN nucléaire TRAMP exosomes réparation de l'ADN et les enzymes sont nécessaires pour la prolifération en présence de 5-FU, qui est compatible avec m précédenteicroarray approches génétiques basés codes barres chimiques et la connaissance que le 5-FU néfaste à la fois l'ARN et l'ADN métabolisme. Les protocoles de validation requis de ces écrans à haut débit sont également décrits.

Introduction

Les outils et les ressources disponibles dans l'organisme modèle Saccharomyces cerevisiae génétiques ont permis à grande échelle de génomique fonctionnelle études qui fournissent collectivement un nouvel éclairage sur la façon dont les gènes fonctionnent comme des réseaux pour répondre aux exigences des systèmes biologiques. La pierre angulaire de ces outils a été la création en collaboration d'un ensemble complet de délétions de gènes non-essentiels de tous les cadres de lecture ouverts dans la levure 1,2. Une observation frappante était que seulement environ 20% des gènes de levure sont nécessaires pour la viabilité lorsqu'il est cultivé comme haploïdes dans des conditions de laboratoire standard. Cela met en évidence la capacité d'une cellule à tampon contre les perturbations génomiques grâce à l'utilisation des voies biologiques alternatives. Mutants génétiques qui sont viables individuellement, mais en combinaison mortelle, signalent les voies biologiques parallèles ou convergentes connectés et forment des réseaux d'interactions génétiques qui décrivent la fonction biologique. Avec le développement de te conditionnelleallèles mpérature-sensibles et hypomorphic de gènes essentiels de la technologie n'a pas été limité à l'étude des gènes non essentiels 3,4. Ce concept a été appliqué à l'échelle génomique produire une carte d'interaction génétique impartiale illustrant comment les gènes impliqués dans les processus cellulaires similaires se regroupent 5.

Perturbations chimiques des réseaux génétiques suppressions de gènes imiter (Figure 1) 6. Interrogation composés inhibiteurs de croissance contre une matrice haute densité de souches de suppression de l'hypersensibilité identifie un profil d'interaction chimique génétique, ce est à dire une liste de gènes qui est nécessaire pour tolérer le stress chimique. Comme les interactions génétiques, grands écrans de bibliothèques chimiques ont montré que les composés avec un mode similaire de se regroupent sept d'action. Par conséquent, en établissant le profil d'interaction chimique génétique d'un composé du mode d'action peut être déduite par comparaison avec large échelle interaction génétique génétique et chimique de synthèse datasets 8,9.

Écrans chimiques génétique à grande échelle, où des dizaines de composés sont interrogés, ont été réalisées par des analyses de la concurrence de codes à barres. Dans cette approche, la collecte groupée des souches de suppression est cultivé en masse depuis plusieurs générations dans un petit volume de milieu contenant un produit chimique. Depuis chaque mutant de suppression recèle un code-barres génétique unique, la viabilité / croissance des mutants individuels au sein du pool de souches de suppression est suivi par microarray ou séquençage à haut débit 10.

Inférer remise en forme en surveillant la taille des colonies de mutants physiquement disposés en réseau cultivés sur gélose solide contenant un composé bioactif est aussi une méthode efficace pour identifier les interactions chimiques-génétiques 11,12. Cette approche offre une alternative rentable au dépistage fondé sur la concurrence et est bien adapté pour le dosage de petites bibliothèques de produits chimiques.Décrite ici est une méthodologie simple pour produire une liste des interactions chimiques-génétiques dans S. cerevisiae qui ne repose pas sur les manipulations moléculaire ou d'infrastructure biologie. Elle exige seulement une collection de levure de suppression, un appareil de brochage robotisé ou manuel, et librement disponibles des logiciels d'analyse d'images.

Protocol

NOTE: Le flux de travail général de cette procédure est décrite dans la figure 2. 1. Détermination de la croissance inhibitrice Dose Préparation de levure culture d'une nuit NOTE: Les médias de croissance extrait de levure-peptone-dextrose (YEPD) utilisé dans ce protocole est une recette standard 13. Streak sur BY4741 (Δ1 leu2Δ0 met15Δ0 ura3Δ0 de Mata) cellules sur une plaque de gélose YEPD et incuber pendant 48…

Representative Results

En tant que validation de cette approche nous avons effectué un écran d'interaction chimique génétique représentant de l'agent chimiothérapeutique 5-fluorouracile (5-FU) en suivant le protocole décrit ci-dessus. 5-FU est connu de perturber la thymidylate synthase, ainsi que le métabolisme de l'ADN et de l'ARN 18. Les interactions génétiques chimiques de 5-FU sont bien étudiés et ont été étudiés par des techniques de levure code à barres de puces à ADN en utilisant les deux co…

Discussion

Décrit ici est une approche pour générer des profils d'interaction chimiques génétique. La méthode est simple: en comparant les tailles des colonies de chacune des souches dans des collections complètes de deletion de gène en présence et en absence d'un produit chimique, tous les gènes nécessaires pour tolérer une insulte chimique sont identifiés. analyse de l'enrichissement d'annotation de la liste résultant de souches sensibles peut alors être utilisé pour fournir un aperçu d'un mo…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Recherche dans le laboratoire CJN est soutenu par des subventions de fonctionnement du CRSNG, l'Institut de recherche Société canadienne du cancer (IRSCC), et la Fondation du cancer (Direction BC-Yukon) Canadian Breast.

Materials

Name of Material/ Equipment  Company  Catalog Number  Comments/Description 
Yeast Extract BioBasic G0961 For YEPD liquid/solid media add to 1% final concentration (w/v)
Tyrptone Powder BD Biosciences 211820 For YEPD liquid/solid media add to 2% final concentration (w/v)
Dextrose Anachemia 31096-380 For YEPD liquid/solid media add to 2% final concentration (w/v) – Do not autoclave. Prepare 20% stock solution, filter sterilize, and add to media after autoclaving.
Agar A Bio Basic FB0010 For YEPD solid media add to 2% final concentration (w/v)
G418 A.G. Scientific Inc. G-1033 Prepare 1000x stock at 200mg/ml in dH2O and filter sterilize. 
12 well plate Greiner Bio One 655180
5ml culture tubes Evergreen Scientific 222-2376-080
10cm Petri Dish VWR 25384-302
ROTOR HDA Singer Instruments  ROT-001 high-throughput microbial array pinning robot
PLUSPLATE© Petri Dish Singer Instruments  PLU-001 Box of 200 dishes
384 Short-Pin RePad Singer Instruments  RP-MP-384 Box of 1000 pads
1536 Short-Pin RePad Singer Instruments  RP-MP-1536 Box of 1000 pads
Alternative Pinning Tools:
Fully Automated Robtic Systems S&P robotics http://www.sprobotics.com Several automated colony handling robitic and imagining systems available.
Manual Pinning Tools V&P Scientific http://www.vp-scientific.com Handheld replication tools and accessories. 

References

  1. Giaever, G., et al. Functional profiling of the Saccharomyces cerevisiae genome. Nature. 418, 387-391 (2002).
  2. Winzeler, E. A., et al. Functional characterization of the S. cerevisiae genome by gene deletion and parallel analysis. Science. 285, 901-906 (1999).
  3. Breslow, D. K., et al. A comprehensive strategy enabling high-resolution functional analysis of the yeast genome. Nat Methods. 5, 711-718 (2008).
  4. Li, Z., et al. Systematic exploration of essential yeast gene function with temperature-sensitive mutants. Nat Biotechnol. 29, 361-367 (2011).
  5. Costanzo, M., et al. The genetic landscape of a cell. Science. 327, 425-431 (2010).
  6. Parsons, A. B., et al. Integration of chemical-genetic and genetic interaction data links bioactive compounds to cellular target pathways. Nat Biotechnol. 22, 62-69 (2004).
  7. Parsons, A. B., et al. Exploring the mode-of-action of bioactive compounds by chemical-genetic profiling in yeast. Cell. 126, 611-625 (2006).
  8. Hillenmeyer, M. E., et al. The chemical genomic portrait of yeast: uncovering a phenotype for all genes. Science. 320, 362-365 (2008).
  9. Hillenmeyer, M. E., et al. Systematic analysis of genome-wide fitness data in yeast reveals novel gene function and drug action. Genome Biol. 11, R30 (2010).
  10. Smith, A. M., et al. Competitive genomic screens of barcoded yeast libraries. J Vis Exp. (54), (2011).
  11. Bowie, D., Parvizi, P., Duncan, D., Nelson, C. J., Fyles, T. M. Chemical-genetic identification of the biochemical targets of polyalkyl guanidinium biocides. Organic & Biomolecular Chemistry. 11, 4359-4366 (2013).
  12. Alamgir, M., Erukova, V., Jessulat, M., Azizi, A., Golshani, A. Chemical-genetic profile analysis of five inhibitory compounds in yeast. BMC Chem Biol. 10 (6), (2010).
  13. Amberg, D. C., Burke, D., Strathern, J. N. . Cold Spring Harbor Laboratory. Methods In Yeast Genetics: A Cold Spring Harbor Laboratory Course Manual. , (2005).
  14. Baryshnikova, A., et al. Synthetic genetic array (SGA) analysis in Saccharomyces cerevisiae and Schizosaccharomyces pombe. Methods Enzymol. 470, 145-179 (2010).
  15. Young, B. P., Loewen, C. J. Balony: a software package for analysis of data generated by synthetic genetic array experiments. BMC Bioinformatics. 14, 354 (2013).
  16. Wagih, O., et al. SGAtools: one-stop analysis and visualization of array-based genetic interaction screens. Nucleic Acids Res. 41, W591-W596 (2013).
  17. Dittmar, J. C., Reid, R. J., Rothstein, R. ScreenMill: a freely available software suite for growth measurement, analysis and visualization of high-throughput screen data. BMC Bioinformatics. 11, 353 (2010).
  18. Longley, D. B., Harkin, D. P., Johnston, P. G. 5-fluorouracil: mechanisms of action and clinical strategies. Nat Rev Cancer. 3, 330-338 (2003).
  19. Lum, P. Y., et al. Discovering modes of action for therapeutic compounds using a genome-wide screen of yeast heterozygotes. Cell. 116, 121-137 (2004).
  20. Toussaint, M., Conconi, A. High-throughput and sensitive assay to measure yeast cell growth: a bench protocol for testing genotoxic agents. Nat Protoc. 1, 1922-1928 (2006).
  21. Robinson, M. D., Grigull, J., Mohammad, N., Hughes, T. R. FunSpec: a web-based cluster interpreter for yeast. BMC Bioinformatics. 3, 35 (2002).
  22. 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).
  23. Huang da, W., Sherman, B. T., Lempicki, R. A. Bioinformatics enrichment tools: paths toward the comprehensive functional analysis of large gene lists. Nucleic Acids Res. 37, 1-13 (2009).
  24. Hong, E. L., et al. Gene Ontology annotations at SGD: new data sources and annotation methods. Nucleic Acids Res. 36, D577-D581 (2008).
  25. Fang, F., Hoskins, J., Butler, J. S. 5-fluorouracil enhances exosome-dependent accumulation of polyadenylated rRNAs. Mol Cell Biol. 24, 10766-10776 (2004).
  26. Baba, T., et al. Construction of Escherichia coli K-12 in-frame, single-gene knockout mutants: the Keio collection. Mol Syst Biol. 2, 0008 (2006).
  27. Nichols, R. J., et al. Phenotypic landscape of a bacterial cell. Cell. 144, 143-156 (2011).
  28. Dai, J., et al. Probing nucleosome function: a highly versatile library of synthetic histone H3 and H4 mutants. Cell. 134, 1066-1078 (2008).

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Cite This Article
Dilworth, D., Nelson, C. J. Rapid Identification of Chemical Genetic Interactions in Saccharomyces cerevisiae. J. Vis. Exp. (98), e52345, doi:10.3791/52345 (2015).

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