Summary

Kortlægning Bakterielle Funktionelle Networks og spredningsveje i<em> Escherichia Coli</em> Hjælp Syntetiske Genetiske Arrays

Published: November 12, 2012
doi:

Summary

Systematiske, store syntetiske genetiske (gen-gen eller epistasis) interaktion skærme kan bruges til at udforske genetiske redundans og pathway cross-talk. Her beskriver vi en high-throughput kvantitativ syntetisk genetisk array-screening teknologi, kaldet eSGA, som vi udviklede for at kunne belyse epistatic relationer og udforske genetiske interaktion netværk i<em> Escherichia coli</em>.

Abstract

Fænotyper bestemmes af en kompleks serie af fysiske (fx protein-protein) og funktionelt (fx gen-genet eller genetisk) interaktioner (GI) 1. Mens fysiske samspil kan angive, hvilke bakterielle proteiner er forbundet som komplekser, de ikke nødvendigvis afsløre forløb-niveau funktionelle relationships1. GI skærme, hvor væksten af dobbelte mutanter, der bærer to deleterede eller inaktiverede gener er målt og sammenlignet med de tilsvarende enkelte mutanter, kan belyse epistatisk afhængigheder mellem loci og således tilvejebringe et middel til at forespørge og opdage nye funktionelle relationer 2. Storstilede GI maps er blevet rapporteret for eukaryote organismer som gær 3-7, men GI oplysninger forbliver sparsom til prokaryoter 8, som hindrer den funktionelle annotation af bakterielle genomer. Til dette formål har vi og andre har udviklet high-throughput kvantitative bakterielle GI screeningsmetoder 9, 10 </sup>.

Her præsenterer vi de vigtigste skridt, der er nødvendige for at udføre kvantitativ E. coli Syntetisk Genetisk Array (eSGA) screening procedure på en genom-skala 9 under anvendelse af naturlige bakteriel konjugation og homolog rekombination til systemisk generere og måle egnethed stort antal dobbelte mutanter i en koloni-array format. Kort fortalt en robot til at overføre , gennem konjugation, chloramphenicol (Cm) – mærket mutantalleler fra manipuleret Hfr (Høj frekvens af rekombination) "donor stammer 'i en ordnet række af kanamycin (Kan) – mærkede F-modtager stammer. Typisk bruger vi tab af funktion enkelte mutanter, der bærer ikke-essentielle gendeletioner (fx "Keio 'indsamling 11) og væsentlige gen hypomorphic mutationer (dvs. alleler giver nedsat protein ekspression, stabilitet eller aktivitet 9, 12, 13) til forespørge de funktionelle sammenslutninger af ikke-essentielle og væsentlige gener, Respectively. Efter konjugering og efterfølgende genetisk udveksling medieret ved homolog rekombination, er de resulterende dobbelte mutanter udvælges på fast medium indeholdende begge antibiotika. Efter udvækst er pladerne digitalt afbildes og koloni størrelser er kvantitativt scoret med en intern automatiseret billedbehandlingssystem 14. Geografiske betegnelser bliver afsløret, når vækstraten for en dobbelt mutant er enten væsentligt bedre eller dårligere end forventet 9. Skærpende (eller negativ) geografiske betegnelser ofte resultere mellem tab af funktion mutationer i par af gener fra kompenserende veje, der har indvirkning på den samme væsentlige proces 2. Her, er tabet af en enkelt gen pufret, således at enten enkelt mutant er levedygtig. Men tabet af begge veje er skadelig og resulterer i syntetisk letalitet og sygdom (dvs. langsom vækst). Omvendt kan lindre (eller positive) interaktioner forekomme mellem gener i den samme vej eller proteinkompleks 2 somdeletion af begge gener alene er ofte tilstrækkelig til at forstyrre den normale funktion af vejen eller komplekse således, at yderligere perturbationer ikke svækker aktiviteten og dermed vækst, yderligere. Samlet set kan systematisk identificere og analysere GI net give uvildige, globale kort over de funktionelle relationer mellem et stort antal gener, hvorfra forløb-niveau information savnet af andre tilgange kan udledes 9.

Protocol

1. Constructing HFR Cavalli Donor mutantstammer ved Recombineering 15, 16 Trinnene til konstruktion af eSGA donor pletter er beskrevet nedenfor. Kort fortalt bruger vi målrettet λ – Rød medieret homolog rekombination 16 af amplificeret selekterbare DNA-markør kassette fragmenter genereret ved PCR for at skabe ikke-essentielt gen deletionsmutanter (afsnit 1,1) eller essentielt gen hypomorphic mutant donor stammer (afsnit 1,2), der derefter bruges som f…

Representative Results

GIs reveal functional relationships between genes. Similarly, since genes in the same pathway display similar GI patterns and the GI profile similarity represents the congruency of phenotypes, we can group functionally related genes into pathways by clustering their GI profiles. Integrating GI and GI correlation networks with physical interaction information or other association data, such as genomic context (GC) relationships can also reveal the organization of higher-order functional modules that define core bio…

Discussion

Vi har skitseret en trinvis protokol for brug af robot eSGA screening for at undersøge bakterielle genfunktioner på en vej niveau ved forhører GI. Denne fremgangsmåde kan anvendes til at studere individuelle gener såvel som hele biologiske systemer i E. coli. Omhyggeligt udfører de eksperimentelle ovenfor beskrevne trin, herunder alle passende kontroller, og foretages en gennemgribende analyse og uafhængigt validere GI data er vigtige aspekter for succes eSGA i at gøre nye funktionelle opdagelser. Ud ov…

Divulgations

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Dette arbejde blev støttet af midler fra Genome Canada, Ontario Genomics Institute, og den canadiske Institutes of Health Research tilskud til JG og AE AG er en modtager af Vanier Canada Graduate Scholarship.

Materials

        I. Antibiotics 2 36471
Remove
Chloramphenicol   Bioshop #CLR201   3 36472
Remove
Kanamycin     #KAN201   4 36480
Remove
Ampicillin     # AMP201   5 36473
Remove
        2. Luria-Bertani medium 6 36474
Remove
LB powder   Bioshop #LBL405   7 36478
Remove
Agar   Bioshop #AGR003   8 36481
Remove
        3. Bacterial Strains and Plasmids 9 36475
Remove
Hfr Cavalli strain λred system (JL238)   Babu et al.14.     10 36476
Remove
pKD3   E. coli Genetic Stock Centre, Yale     11 36477
Remove
Keio E. coli F- recipient collection   National BioResource Project (NBRP) of Japan11     12 36479
Remove
Hypomorphic E. coli F- SPA-tag strains   Open biosystems; Babu et al.14     13 36491
Remove
        4. Primers 14 36486
Remove
pKD3-based desalted constant primers       F1: 5′-GGCTGACATGGGAATTAGC-3′
R1: 5′-AGATTGCAGCATTACACGTCTT-3′
15 36482
Remove
Desalted custom primers       Cm-R: 5′-TTATACGCAAGGCGACAAGG-3′
Cm-F: 5′- GATCTTCCGTCACAGGTAGG-3′
16 36483
Remove
Desalted custom primers       F2 and R2: 20 nt constant regions based on pKD3 sequence and 45 nt custom homology regions
F2 constant region:
5′-CATATGAATATCCTCCTTA-3′
R2 constant region:
5′-TGTGTAGGCTGGAGCTGCTTC-3’S1 and S2: 27 nt constant regions for priming the amplification of the SPA-Cm cassette and 45 nt custom homology regions
S1 constant region:
5’AGCTGGAGGATCCATGGAAAAGAGAAG -3′
S2 constant region:
5′- GGCCCCATATGAATATCCTCCTTAGTT -3′

KOCO-F and KOCO-C: 20 nt primers 200 bp away from the non-essential gene deletion site or the essential
gene SPA-tag insertion site
17 36484
Remove
        5. PCR and Electrophoresis Reagents 18 36485
Remove
Taq DNA polymerase   Fermentas # EP0281   19 36487
Remove
10X PCR buffer   Fermentas # EP0281   20 36488
Remove
10 mM dNTPs   Fermentas # EP0281   21 36489
Remove
25 mM MgCl2   Fermentas # EP0281   22 36490
Remove
Agarose   Bioshop # AGA002   23 36492
Remove
Loading dye   NEB #B7021S   24 36493
Remove
Ethidium bromide   Bioshop # ETB444   25 36497
Remove
10X TBE buffer   Bioshop # ETB444.10   26 36494
Remove
Tris Base   Bioshop # TRS001   27 36495
Remove
Boric acid   Sigma # T1503-1KG   28 36496
Remove
0.5 M EDTA (pH 8.0)   Sigma # B6768-500G   29 36498
Remove
DNA ladder   NEB #N3232L   30 36499
Remove
        6. DNA isolation and Clean-up Kits 31 36500
Remove
Genomic DNA isolation and purification kit   Promega #A1120   32 36501
Remove
Plasmid Midi kit   Qiagen # 12143   33 36502
Remove
QIAquick PCR purification kit   Qiagen #28104   34 36512
Remove
        7. Equipment for PCR, Transformation and Replica-pinning 35 36503
Remove
Thermal cycler   BioRad, iCycler     36 36504
Remove
Agarose gel electrophoresis   BioRad     37 36505
Remove
Electroporator   Bio-Rad GenePulser II     38 36506
Remove
0.2 cm electroporation cuvette   Bio-Rad     39 36507
Remove
42 °C water bath shaker   Innova 3100     40 36508
Remove
Beckman Coulter TJ-25 centrifuge   Beckman Coulter     41 36519
Remove
32 °C shaker   New Brunswick Scientific, USA     42 36509
Remove
32 °C plate incubator   Fisher Scientific     43 36510
Remove
RoToR-HDA benchtop robot   Singer Instruments     44 36511
Remove
96, 384 and 1,536 pin density pads   Singer Instruments     45 36513
Remove
96 or 384 long pins   Singer Instruments     46 36514
Remove
        8. Imaging Equipments 47 36515
Remove
Camera stand   Kaiser     48 36516
Remove
Digital camera, 10 megapixel   Any Vendor     49 36517
Remove
Light boxes, Testrite 16″ x 24″ units   Testrite     50 36527
Remove
        9. Pads or Plates Recycling 51 36518
Remove
10% bleach   Any Vendor     52 36520
Remove
70% ethanol   Any Vendor     53 36521
Remove
Sterile distilled water   Any Vendor     54 36522
Remove
Flow hood   Any Vendor     55 36523
Remove
Ultraviolet lamp   Any Vendor     56 36524
Remove
        10. Labware 57 36525
Remove
50 ml polypropylene tubes   Any Vendor     58 36526
Remove
1.5 ml micro-centrifuge tubes   Any Vendor     59 36528
Remove
250 ml conical flaks   VWR # 29140-045   60 36529
Remove
15 ml sterile culture tubes   Thermo Scientific # 366052   61 36530
Remove
Cryogenic vials   VWR # 479-3221   62 36531
Remove
Rectangular Plates   Singer Instruments     63 36532
Remove
96-well and 384-well microtitre plates   Singer Instruments Nunc   64 36533
Remove
Plate roller for sealing multi-well   Sigma #R1275   65 36535
Remove
plates   ABgene # AB-0580   66 36534
Remove
Adhesive plate seals   Fisher Scientific # 13-990-14   67 36537
Remove
-80 °C freezer   Any Vendor     68 36536
Remove

References

  1. Bandyopadhyay, S., Kelley, R., Krogan, N. J., Ideker, T. Functional maps of protein complexes from quantitative genetic interaction data. PLoS Comput. Biol. 4, e1000065 (2008).
  2. Costanzo, M., Baryshnikova, A., Myers, C. L., Andrews, B., Boone, C. Charting the genetic interaction map of a cell. Curr. Opin. Biotechnol. 22, 66-74 (2011).
  3. Costanzo, M., et al. The genetic landscape of a cell. Science. 327, 425-4231 (2010).
  4. Fiedler, D., et al. Functional organization of the S. cerevisiae phosphorylation network. Cell. 136, 952-963 (2009).
  5. Roguev, A., et al. Conservation and rewiring of functional modules revealed by an epistasis map in fission yeast. Science. 322, 405-4010 (2008).
  6. Schuldiner, M., et al. Exploration of the function and organization of the yeast early secretory pathway through an epistatic miniarray profile. Cell. 123, 507-519 (2005).
  7. Wilmes, G. M., et al. A genetic interaction map of RNA-processing factors reveals links between Sem1/Dss1-containing complexes and mRNA export and splicing. Mol. Cell. 32, 735-746 (2008).
  8. Babu, M., et al. Systems-level approaches for identifying and analyzing genetic interaction networks in Escherichia coli and extensions to other prokaryotes. Mol. Biosyst. 12, 1439-1455 (2009).
  9. Butland, G., et al. coli synthetic genetic array analysis. Nat. Methods. 5, 789-7895 (2008).
  10. Typas, A., et al. Regulation of peptidoglycan synthesis by outer-membrane proteins. Cell. 143, 1097-10109 (2010).
  11. Baba, T., et al. Construction of Escherichia coli K-12 in-frame, single-gene knockout mutants: the Keio collection. Mol. Syst. Biol. 2, 2006-200008 (2006).
  12. Babu, M., et al. Genetic interaction maps in Escherichia coli reveal functional crosstalk among cell envelope biogenesis pathways. PLoS Genet. 7, e1002377 (2011).
  13. Nichols, R. J., et al. Phenotypic landscape of a bacterial cell. Cell. 144, 143-156 (2011).
  14. Babu, M., Gagarinova, A., Greenblatt, J., Emili, A. Array-based synthetic genetic screens to map bacterial pathways and functional networks in Escherichia coli. Methods Mol Biol. 765, 125-153 (2011).
  15. Datsenko, K. A., Wanner, B. L. One-step inactivation of chromosomal genes in Escherichia coli K-12 using PCR products. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 97, 6640-665 (2000).
  16. Yu, D., et al. An efficient recombination system for chromosome engineering in Escherichia coli. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 97, 5978-5983 (2000).
  17. Typas, A., et al. quantitative analyses of genetic interactions in. E. coli. Nat. Methods. 5, 781-787 (2008).
  18. Zeghouf, M., et al. Sequential Peptide Affinity (SPA) system for the identification of mammalian and bacterial protein complexes. J. Proteome Res. 3, 463-468 (2004).
  19. Davierwala, A. P., et al. . , 1147-1152 (2005).
  20. Breslow, D. K., et al. A comprehensive strategy enabling high-resolution functional analysis of the yeast genome. Nat. Methods. 5, 711-718 (2008).
  21. Babu, M., et al. Sequential peptide affinity purification system for the systematic isolation and identification of protein complexes from Escherichia coli. Methods Mol. Biol. 564, 373-400 (2009).
  22. Butland, G., et al. Interaction network containing conserved and essential protein complexes in Escherichia coli. Nature. 433, 531-537 (2005).
  23. Hu, P., Janga, S. C., Babu, M., Diaz-Mejia, J. J., Butland, G., et al. Global functional atlas of Escherichia coli encompassing previously uncharacterized proteins. PLoS Biol. 7, (2009).
  24. Anderson, R. P., Roth, J. R. Tandem genetic duplications in phage and bacteria. Annu. Rev. Microbiol. 31, 473-505 (1977).
  25. Boone, C., Bussey, H., Andrews, B. J. Exploring genetic interactions and networks with yeast. Nat. Rev. Genet. 8, 437-449 (2007).
  26. Collins, S. R., et al. Functional dissection of protein complexes involved in yeast chromosome biology using a genetic interaction map. Nature. 446, 806-8010 (2007).
  27. Le Meur, N., Gentleman, R. Modeling synthetic lethality. Genome Biol. 9, R135 (2008).
  28. Tong, A. H., et al. Systematic genetic analysis with ordered arrays of yeast deletion mutants. Science. 294, 2364-2368 (2001).
  29. Tong, A. H., et al. Global mapping of the yeast genetic interaction network. Science. 303, 808-813 (2004).
  30. Wong, S. L., et al. Combining biological networks to predict genetic interactions. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 101, 15682-15687 (2004).
  31. van Opijnen, T., Bodi, K. L., Camilli, A. Tn-seq: high-throughput parallel sequencing for fitness and genetic interaction studies in microorganisms. Nat. Methods. 6, 767-772 (2009).
  32. Gagarinova, A., Emili, A. Genome-scale genetic manipulation methods for exploring bacterial molecular biology. Mol. Biosyst. 8, 1626-1638 (2012).
  33. Dewey, C. N., et al. Positional orthology: putting genomic evolutionary relationships into context. Brief Bioinform. 12, 401-412 (2011).
  34. St Onge, R. P., et al. Systematic pathway analysis using high-resolution fitness profiling of combinatorial gene deletions. Nat. Genet. 39, 199-206 (2007).
check_url/fr/4056?article_type=t

Play Video

Citer Cet Article
Gagarinova, A., Babu, M., Greenblatt, J., Emili, A. Mapping Bacterial Functional Networks and Pathways in Escherichia Coli using Synthetic Genetic Arrays. J. Vis. Exp. (69), e4056, doi:10.3791/4056 (2012).

View Video