Summary

Analisi quantitativa del tasso di crescita di Aspergillus nidulans utilizzando la microscopia dal vivo e il software open source

Published: July 24, 2021
doi:

Summary

Presentiamo un protocollo di imaging live senza etichette che utilizza tecniche di microscopia ottica trasmessa per catturare immagini, analizzare e quantificare la cinetica di crescita del fungo filamentoso A. nidulans sia in colture sommerse che in mezzi solidi. Questo protocollo può essere utilizzato in combinazione con la microscopia a fluorescenza.

Abstract

È ben noto che la crescita delle colonie di funghi filamentosi, per lo più dipendente dai cambiamenti nel tasso di crescita apicale di ife/micelio, è stimata macroscopicamente su mezzi solidificati confrontando le dimensioni della colonia. Tuttavia, misurare quantitativamente il tasso di crescita di ceppi o ceppi fungini geneticamente diversi in diverse condizioni ambientali / di crescita (pH, temperatura, fonti di carbonio e azoto, antibiotici, ecc.) è impegnativo. Pertanto, la ricerca di approcci complementari per quantificare la cinetica di crescita diventa obbligatoria al fine di comprendere meglio la crescita delle cellule fungine. Inoltre, è ben noto che i funghi filamentosi, tra cui Aspergillus spp., hanno modalità distinte di crescita e differenziazione in condizioni sub-aeree su mezzi solidi o colture sommerse. Qui, descriviamo in dettaglio un metodo microscopico quantitativo per analizzare la cinetica di crescita del fungo modello Aspergillus nidulans, utilizzando l’imaging dal vivo sia in colture sommerse che in mezzi solidi. Catturiamo immagini, analizziamo e quantifichiamo i tassi di crescita di diversi ceppi fungini in modo riproducibile e affidabile utilizzando un software gratuito open source per bio-immagini (ad esempio, Fiji), in un modo che non richiede alcuna precedente esperienza di analisi delle immagini da parte dell’utente.

Introduction

I funghi filamentosi sono di grande importanza socioeconomica ed ecologica, essendo sia cruciali come strumenti industriali / agricoli per la produzione di enzimi e antibiotici1,2 e come agenti patogeni delle piante coltivate3,insetti parassiti4 e umani3. Inoltre, i funghi filamentosi come Aspergillus nidulans sono ampiamente utilizzati come organismi modello per la ricerca fondamentale, come studi in genetica, biologia cellulare ed evolutiva, nonché per lo studio dell’estensione ifale5. I funghi filamentosi sono organismi altamente polarizzati che si allungano attraverso l’apporto continuo di lipidi/proteine di membrana e la sintesi de novo della parete cellulare alla punta estensente6. Un ruolo centrale nella crescita della punta ifale e nel mantenimento della polarità è una struttura specializzata chiamata ‘Spitzenkorper’ (SPK), una struttura altamente ordinata costituita principalmente da componenti citoscheletriche e dalla distribuzione polarizzata del Golgi6,7,8.

Stimoli /segnali ambientali, come l’interfaccia acqua-aria, la luce, la concentrazione di CO2 e lo stato nutrizionale sono responsabili delle decisioni di sviluppo prese da queste muffe9. Nelle colture sommerse (liquide) la differenziazione di A. nidulans è repressa e la crescita avviene per allungamento della punta ifale6. Durante la crescita vegetativa, le spore asessuate (conidi) germinano per estensione apicale, formando una rete indifferenziata di cellule ifali interconnesse, il micelio, che può continuare a crescere indefinitamente finché i nutrienti e lo spazio sono disponibili. D’altra parte, sui mezzi solidi le punte ifali si allungano e dopo un periodo definito di crescita vegetativa (competenza evolutiva), viene avviata la riproduzione asessuata e i gambi conidiofori aerei si estendono da cellule del piede specializzate del micelio6. Questi danno origine a strutture multicellulari di sviluppo specializzate chiamate conidiofori, che producono lunghe catene di conidiaploidi 10 che possono riavviare la crescita in condizioni ambientali favorevoli.

Un metodo ampiamente utilizzato per misurare la crescita fungina filamentosa è quello di inoculare le spore sull’agar nutriente contenuto in una capsula di Petri e misurare macroscopicamente il diametro della colonia pochi giorni dopo11. Il diametro/area della colonia, più dipendente dalle variazioni del tasso di crescita miceliale e meno dalla densità conidioforica12,viene quindi utilizzato come valore di crescita. Sebbene la misurazione delle dimensioni della popolazione fungina (colonia) che cresce su superfici solide sia abbastanza adeguata, non è affatto la misura più accurata della crescita. Rispetto alle medie del livello di popolazione (medie delle dimensioni delle colonie fungine), le misurazioni delle singole cellule possono catturare l’eterogeneità di una popolazione cellulare e consentire l’identificazione di nuove sotto-popolazioni di cellule, stati13, dinamiche,percorsi e i meccanismi biologici con cui le cellule rispondono ai cambiamenti endogeni e ambientali14,15. Il monitoraggio della crescita e del fenotipo delle cellule fungine mediante microscopia time-lapse è probabilmente l’approccio quantitativo di osservazione a singola cellula più ampiamente utilizzato.

Qui, descriviamo in dettaglio un protocollo di imaging dal vivo privo di etichette che utilizza tecniche di microscopia ottica trasmessa (come contrasto di fase, contrasto di interferenza differenziale (DIC) e microscopia polarizzata) per acquisire immagini, che indipendentemente dall’uso combinato della microscopia a fluorescenza possono essere utilizzate per analizzare e quantificare la crescita polare dei ceppi di A. nidulans sia in colture sommerse che in mezzi solidi.

Protocol

1. Preparazione dell’inoculo NOTA: tutti i passaggi devono essere eseguiti in un armadio a flusso laminare. Strisciare il ceppo fungino di interesse, da un ceppo di glicerolo (-80 °C) utilizzando un ciclo di inoculazione sterile, su piastre di mezzi minimi (MM) integrate con i requisiti nutrizionali appropriati relativi al ceppo esaminato [MM: 10,0 g/L di glucosio, 20 mL/L di soluzione salina (soluzione salina: 26 g/L KCl, 26 g/L MgSO4·7H2O, 76 g/L KH2</…

Representative Results

Seguendo questo protocollo, abbiamo catturato e analizzato varie immagini corrispondenti a diversi stadi di crescita / sviluppo del fungo filamentoso A. nidulans. I dati presentati in questo studio sono stati elaborati e analizzati utilizzando il software Fiji. Le misurazioni sono state salvate come file csv, analizzate statisticamente e preparate come grafici utilizzando software statistici commerciali e / o linguaggio di programmazione Python utilizzando librerie software come pandas, numpy, statsmodels, matpl…

Discussion

Il monitoraggio della crescita e del fenotipo delle cellule fungine mediante microscopia time-lapse è un approccio potente per valutare il comportamento cellulare in tempo reale e quantitativamente e determinare con precisione se un particolare trattamento farmacologico e / o intervento genetico si traduce in una crescita cellulare rilevabile o differenze fenotipiche nel tempo.

In questo studio, è stata descritta una metodologia affidabile di imaging a cellule vive per misurare e analizzare …

Divulgations

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Questo lavoro è stato in parte sostenuto dal progetto “A Greek Research Infrastructure for Visualizing and Monitoring Fundamental Biological Processes (BioImaging-GR)” (MIS 5002755) che è implementato nell’ambito dell’azione “Rafforzamento dell’infrastruttura di ricerca e innovazione”, finanziato dal programma operativo “Competitività, imprenditorialità e innovazione” (NSRF 2014-2020) e cofinanziato dalla Grecia e dall’UE.

Materials

µ-Slide 8 Well Ibidi 80826 Imaging slides
4-Aminobenzoic acid Merck A9878
azhAΔ ngnAΔ Genotype: zhAΔ::pyrGAf; ngnAΔ::pyrGAf; pyroA4 pantoB100 / References:Laboratory collection, Athanasopoulos et al., 2013
Bacto Casamino Acids Gibco 223030
Biotin Merck B4639
Chloroform Merck 67-66-3
Copper(II) sulfate pentahydrate Merck C8027
Glucose Merck G8270
GraphPad Prism 8.0 GraphPad Software Statistical Software
ImageJ NIH Image processing and analysis software
Inoculating Loop Merck I8263-500EA
Iron(III) phosphate Merck 1.03935
Leica Application Suite X Leica Microsystems Microscope software
Magnesium sulfate heptahydrate Merck 63138
Manganese(II) sulfate monohydrate Merck M7899
Microscope Leica TCS SP8 Leica Microsystems
Nicotinamide (Niacinamide) Supelco 47865-U
Peptone Millipore 68971
Petri Dishes for Microbiology Culture KISKER G090
Potassium chloride Merck P4504
Potassium phosphate monobasic Merck P5655
Pyridoxine hydrochloride Merck P6280
Quali – Microcentrifuge Tubes, 1,7 mL, DNase-, RNase and pyrogen free, sterile KISKER G052-S
Quali – Microcentrifuge Tubes, 2.0 mL, sterile KISKER G053-S
Quali – Standard Tips, Bevelled, 100-1000 µL KISKER VL004G
Quali – Standard Tips, Bevelled, 1-200 µL KISKER VL700G
Quali Microvolume Tips, DNase-, RNase free, 0,1-10 µL/clear KISKER GC.TIPS.B
Riboflavin (B2) Supelco 47861
Scalpel blades NO. 11 OdontoMed2011 S2771
Sodium chloride Merck S7653
Sodium hydroxide Merck S8045
Sodium tetraborate decahydrate Merck S9640
VS151 (PilA-GFP and H1-mRFP) Genotype: pyrG89; pilA::sgfp::AfpyrG+ argB2 nkuAΔ::argB+  pyroA4 hhoA::mrfp::Afribo+ riboB2 / References:Laboratory collection, Biratsi et al., 2021
WT Genotype: nkuAΔ::argB; pyrG89; pyroA4;pyrG89 / References: TN02A3 -FGSC A1149
Yeast Extract Millipore 70161
ZnSO4

References

  1. Kumar, A. Aspergillus nidulans: A Potential Resource of the Production of the Native and Heterologous Enzymes for Industrial Applications. International Journal of Microbiology. 2020, 8894215 (2020).
  2. Kück, U., Bloemendal, S., Teichert, I. Putting Fungi to Work: Harvesting a Cornucopia of Drugs, Toxins, and Antibiotics. PLoS Pathogens. 10 (3), (2014).
  3. Paterson, R. R. M., Lima, N. Filamentous Fungal Human Pathogens from Food Emphasising Aspergillus, Fusarium and Mucor. Microoraganism. 5 (3), (2017).
  4. Wang, C., Wang, S. Insect Pathogenic Fungi: Genomics, Molecular Interactions, and Genetic Improvements. Annual Review of Entomology. 62, 73-90 (2017).
  5. Etxebeste, O., Espeso, E. A. Aspergillus nidulans in the post-genomic era: a top-model filamentous fungus for the study of signaling and homeostasis mechanisms. International Microbiology. 23 (1), 5-22 (2020).
  6. Riquelme, M., et al. Fungal Morphogenesis, from the Polarized Growth of Hyphae to Complex Reproduction and Infection Structures. Microbiology and Molecular Biology Reviews MMBR. 82 (2), (2018).
  7. Athanasopoulos, A., André, B., Sophianopoulou, V., Gournas, C. Fungal plasma membrane domains. FEMS Microbiology Reviews. , (2019).
  8. Pantazopoulou, A., Peñalva, M. A. Organization and Dynamics of the Aspergillus nidulans Golgi during Apical Extension and Mitosis. Molecular Biology of the Cell. 20 (20), 4335-4347 (2009).
  9. Bayram, &. #. 2. 1. 4. ;., Feussner, K., Dumkow, M., Herrfurth, C., Feussner, I., Braus, G. H. Changes of global gene expression and secondary metabolite accumulation during light-dependent Aspergillus nidulans development. Fungal Genetics and Biology. 87, 30-53 (2016).
  10. Yu, J. -. H. Regulation of Development in Aspergillus nidulans and Aspergillus fumigatus. Mycobiology. 38 (4), 229-237 (2010).
  11. Tomkins, R. G. Measuring growth: The petri dish method. Transactions of the British Mycological Society. 17 (1-2), 150-153 (1932).
  12. Gifford, D. R., Schoustra, S. E. Modelling colony population growth in the filamentous fungus Aspergillus nidulans. Journal of Theoretical Biology. 320, 124-130 (2013).
  13. Kasprowicz, R., Suman, R., O’Toole, P. Characterising live cell behaviour: Traditional label-free and quantitative phase imaging approaches. The International Journal of Biochemistry & Cell Biology. 84, 89-95 (2017).
  14. Aknoun, S., et al. Quantitative phase microscopy for non-invasive live cell population monitoring. Scientific Reports. 11, (2021).
  15. Chessel, A., Carazo Salas, R. E. From observing to predicting single-cell structure and function with high-throughput/high-content microscopy. Essays in Biochemistry. 63 (2), 197-208 (2019).
  16. Todd, R. B., Davis, M. A., Hynes, M. J. Genetic manipulation of Aspergillus nidulans: meiotic progeny for genetic analysis and strain construction. Nature Protocols. 2 (4), 811-821 (2007).
  17. Hickey, P. C., Swift, S. R., Roca, M. G., Read, N. D. Live-cell Imaging of Filamentous Fungi Using Vital Fluorescent Dyes and Confocal Microscopy. Methods in Microbiology. 34, 63-87 (2004).
  18. Trinci, A. P. J. A Kinetic Study of the Growth of Aspergillus nidulans and Other Fungi. Journal of General Microbiology. 57 (1), 11-24 (1969).
  19. Lichius, A., Zeilinger, S. Application of Membrane and Cell Wall Selective Fluorescent Dyes for Live-Cell Imaging of Filamentous Fungi. Journal of Visualized Experiments. (153), e60613 (2019).
  20. Oomen, L. C. J. M., Sacher, R., Brocks, H. H. J., Zwier, J. M., Brakenhoff, G. J., Jalink, K. Immersion oil for high-resolution live-cell imaging at 37°C: optical and physical characteristics. Journal of Microscopy. 232 (2), 353-361 (2008).
  21. Distel, M., Köster, R. In Vivo Time-Lapse Imaging of Zebrafish Embryonic Development. CSH protocols. 2007, (2007).
  22. Walzik, M., et al. A portable low-cost long-term live-cell imaging platform for biomedical research and education. Biosensors and Bioelectronics. 64, (2014).
  23. Frigault, M. M., Lacoste, J., Swift, J. L., Brown, C. M. Live-cell microscopy – tips and tools. Journal of Cell Science. 122 (6), 753-767 (2009).
  24. North, A. J. Seeing is believing? A beginners’ guide to practical pitfalls in image acquisition. The Journal of Cell Biology. 172 (1), 9-18 (2006).
  25. Schindelin, J., et al. Fiji: an open-source platform for biological-image analysis. Nature Methods. 9 (7), 676-682 (2012).
  26. Miura, K. Bleach correction ImageJ plugin for compensating the photobleaching of time-lapse sequences. F1000Research. 1000, 1494 (2020).
  27. Meijering, E., Dzyubachyk, O., Smal, I. Methods for Cell and Particle Tracking. Methods in Enzymology. 504, 183-200 (2012).
  28. Strovas, T. J., Lidstrom, M. E. Population heterogeneity in Methylobacterium extorquens AM1. Microbiology. 155, 2040-2048 (2009).
  29. Biratsi, A., Athanasopoulos, A., Kouvelis, V. N., Gournas, C., Sophianopoulou, V. A highly conserved mechanism for the detoxification and assimilation of the toxic phytoproduct L-azetidine-2-carboxylic acid in Aspergillus nidulans. Scientific Reports. 11 (1), 7391 (2021).
  30. Athanasopoulos, A., Boleti, H., Scazzocchio, C., Sophianopoulou, V. Eisosome distribution and localization in the meiotic progeny of Aspergillus nidulans. Fungal Genetics and Biology. 53, 84-96 (2013).
  31. Vangelatos, I., Roumelioti, K., Gournas, C., Suarez, T., Scazzocchio, C., Sophianopoulou, V. Eisosome Organization in the Filamentous AscomyceteAspergillus nidulans. Eukaryotic Cell. 9 (10), 1441-1454 (2010).
  32. Athanasopoulos, A., Gournas, C., Amillis, S., Sophianopoulou, V. Characterization of AnNce102 and its role in eisosome stability and sphingolipid biosynthesis. Scientific Reports. 5 (1), (2015).
  33. Peñalva, M. A. Tracing the endocytic pathway of Aspergillus nidulans with FM4-64. Fungal Genetics and Biology. 42 (12), 963-975 (2005).
  34. Versari, C., et al. Long-term tracking of budding yeast cells in brightfield microscopy: CellStar and the Evaluation Platform. Journal of The Royal Society Interface. 14 (127), 20160705 (2017).
  35. Adams, T. H., Wieser, J. K., Yu, J. -. H. Asexual Sporulation in Aspergillus nidulans. Microbiology and Molecular Biology Reviews. 62 (1), 35-54 (1998).
  36. Lagree, K., Desai, J. V., Finkel, J. S., Lanni, F. Microscopy of fungal biofilms. Current Opinion in Microbiology. 43, 100-107 (2018).
  37. Brunk, M., Sputh, S., Doose, S., van de Linde, S., Terpitz, U. HyphaTracker: An ImageJ toolbox for time-resolved analysis of spore germination in filamentous fungi. Scientific Reports. 8 (1), 1-13 (2018).
  38. Baum, T., Navarro-Quezada, A., Knogge, W., Douchkov, D., Schweizer, P., Seiffert, U. HyphArea-Automated analysis of spatiotemporal fungal patterns. Journal of Plant Physiology. 168 (1), 72-78 (2011).
  39. Barry, D. J., Williams, G. A., Chan, C. Automated analysis of filamentous microbial morphology with AnaMorf. Biotechnology Progress. 31 (3), 849-852 (2015).
check_url/fr/62778?article_type=t

Play Video

Citer Cet Article
Athanasopoulos, A., Biratsi, A., Gournas, C., Sophianopoulou, V. Quantitative Analysis of Aspergillus nidulans Growth Rate using Live Microscopy and Open-Source Software. J. Vis. Exp. (173), e62778, doi:10.3791/62778 (2021).

View Video