Summary

タンパク質分析のための継続的な認識パターンを生成する電子舌

Published: September 16, 2014
doi:

Summary

A novel approach is described for construction of electronic tongue (eT), which greatly simplifies the design and production of sensing materials, and allows the eT to generate continuous evolution profiles and landscapes for samples in liquid. The obtained eT is efficient for common protein analysis such as discrimination.

Abstract

In current protocol, a combinatorial approach has been developed to simplify the design and production of sensing materials for the construction of electronic tongues (eT) for protein analysis. By mixing a small number of simple and easily accessible molecules with different physicochemical properties, used as building blocks (BBs), in varying and controlled proportions and allowing the mixtures to self-assemble on the gold surface of a prism, an array of combinatorial surfaces featuring appropriate properties for protein sensing was created. In this way, a great number of cross-reactive receptors can be rapidly and efficiently obtained. By combining such an array of combinatorial cross-reactive receptors (CoCRRs) with an optical detection system such as surface plasmon resonance imaging (SPRi), the obtained eT can monitor the binding events in real-time and generate continuous recognition patterns including 2D continuous evolution profile (CEP) and 3D continuous evolution landscape (CEL) for samples in liquid. Such an eT system is efficient for discrimination of common purified proteins.

Introduction

正確かつ迅速なタンパク質検出法は、医療診断およびプロテオミクスにおいて非常に重要である。そのようなバイオチップのような古典的なタンパク質検出アレイは、「ロックアンドキー」の認識の原理に基づいており、そのようなアプタマー、抗体、または模倣体などの特定の受容体を必要とする。

近年、人間の嗅覚と味覚に触発差動検出は、代替1として浮上している。この電子鼻/舌(EN / ET)のアプローチは、標的分子に対する高度に特異的または選択的である必要はありません交差反応性受容体(CRRs)の配列に分析物の結合差に基づいているので、面倒を克服することができます高度に選択的な受容体を開発するプロセス。これは、その同定を可能にする、指紋のように、各サンプルの異なるパターンを作成し、すべての受容体の結合応答である。

エレックの開発のための2つの主要な課題効果的なタンパク質検出のためのTRONIC鼻/舌は構造的に類似の検体と結合事象のための適切な伝達系を区別する能力を持っているセンシング素子の製造である。これまでの研究では、アレイの開発2にさまざまなアプローチを報告している。例えば、ある研究では、タンパク質のアレイベースの識別は、タンパク質とのための明確な荷電周囲との親和性のための疎水性コアを有する差動受容体を提供するために、各種アミノ酸やジペプチドにカルボキシル基を結合させることにより、テトラcarboxyphenylporphyrin誘導体から準備CRRsを使用して開発された異なる結合を付与する。このシステムを使用して、異なるタンパク質及びタンパク質混合物の分析物3,4との相互作用の際に受容体の蛍光消光を測定することによって同定した。別の研究では、hexasubstiにコンビナトリアルな方法で合成されたペプチドボロン酸部分を含有する29 CRRsのライブラリーtutedベンゼン骨格は、インジケータ取り込み比色検出5,6を有するタンパク質を検出するために開発された。そのような設計では、各受容体は、糖タンパク質からのタンパク質の分化に補助ペプチドの腕の中で分散に基づいて、タンパク質、およびボロン酸との差動結合能を示した。より最近では、アニオン性蛍光ポリマーであるポリ(p-フェニレンエチニレン)(PPE)とコンジュゲートし、異なるカチオン性官能化された金ナノ粒子で構成された配列は、タンパク質7を検出し、識別するために作成されている。競争力のあるタンパク質のための別個の認識パターンを生成する、タンパク質分析物との結合を、蛍光を再生しPPE /金ナノ粒子複合体をクエンチした。本研究では、官能化ナノ粒子 – タンパク質相互作用は、ナノ粒子の末端基の物理化学的性質を変えることによって調整した。更に、このアプローチは、複雑で、タンパク質に富む培地中でタンパク質分析のために有効であることが示された生理学的に関連の濃度でヒト血清として、このように疾患状態8を診断するための実際のサンプルをプロファイリングにおけるETの可能性を示した。

非常に有望なものの、これらのシステムは、いくつかの固有の限界を有する。彼らは設計と非常に複雑な構造を有する5〜29 CRRsから合成することを必要とする。また、各測定以下リセットされる嗅覚系とは異なり、タンパク質の検出は、サンプルあたりのアレイを準備する必要である。最後に、リアルタイムの結合事象を監視することは極めて困難である。

この文脈において、コンビナトリアルアプローチは、異なる物理化学的特性を持つ単純かつ容易にアクセス可能な少数の分子用いて、提案された(中性、負に帯電した、正に荷電、親水性、疎水性、 。)ビルディングブロック(BBS)9として。変化させ、制御された割合でのBBを混合し、混合物はオングストロームの金表面上に自己集合させることによりプリズムは、タンパク質を結合するための適切なプロパティをフィーチャーしたコンビナトリアル表面の配列が作成されました。注目すべきことに、このシステムの自己組織化単分子膜を迅速かつ効率的に製造することが、多様な組み合わせの交差反応性受容体(CoCRRs)を有効に、高度に分岐した方法で表面特性の範囲を簡単にチューニングを可能にする。タンパク質検出は、光学検出システムは、表面プラズモン共鳴画像(のSPRi)を用いて行った。簡単に説明すると、LEDからのブロードビーム単色偏光がプリズムの表面の全体CoCRRアレイ領域を照明する。高解像度のCCDビデオカメラがCoCRRアレイの全てのスポットにわたってリアルタイムの差分画像を提供する。それは、結合事象と運動過程10に関する詳細な情報を提供するCoCRR·アレイの表面に局所的な変化のすべてをキャプチャします。一方、イメージングソフトウェアの助けを借りて、スポットに対応するSPR画像は、自動的に反射率versuの変化に変換されますセンサーグラムと呼ばれる運動結合曲線のシリーズを生成し、時間だ。したがって、のSPRiはラベルフリー、同期、並列を可能にし、結合事象のリアルタイム観察。さらに、得られたCoCRRアレイは、タンパク質分析のための再生可能及び再利用可能である。

このプロトコルは、ビルディングブロックとしてつだけ小分子を用いて電子舌の構築を記載しのSPRiで得られた連続的な認識パターンに基づいて、一般的なタンパク質の分析への応用を示している。

Protocol

さまざまなソリューションおよびタンパク質サンプルの調製の50mMのNaH 2 PO 4、50mMのNaCl、およびpH6.8で10%グリセロールを含むリン酸緩衝溶液(PBS-G)を100mlを調製する。 pH7.4の10mMのHEPES、150mMのNaCl、0.005%Tween20を含むHEPES緩衝溶液250mlを調製する。 PBS-G中の0.2mmにラクトース( 図1)硫酸化ビルディングブロック1(BB1)乳糖およびビルディング?…

Representative Results

一般的なタンパク質分析のための電子舌の能力を調べるために、3つのタンパク質を用いた:AHL、ミオグロビンおよびリゾチーム。 図6に示すように、各タンパク質について、異なる2D連続進化プロファイル、CEPは、他で生成された。 また、リアルタイムの吸着と脱着速度を監視することができるのSPRi、おかげで、各タンパク質についての3D連続進化ラン?…

Discussion

このeTとの建設のための最も重要なステップは、システムの良好な再現性を確保するために専念しています。例えば、BB1およびBB2の11の純粋および混合溶液中に10%グリセロールを添加すること、使用前に標準化された手順により、プリズムの金表面を洗浄するのBBは、プリズムの金表面上の自己組織化の際に溶媒の蒸発を排除するために、それぞれについて、複数の反復[BB1] /([BB1] + [BB2]…

Divulgazioni

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

The authors would like to acknowledge Ph.D. grant of LANEF in Grenoble for support of Laurie-Amandine Garçon. This work was financially supported by the French National Research Agency (ANR-grant 06-NANO-045).

Materials

Name of Material/ Equipment Company Catalog Number Comments/Description
SPRi apparatus  Horiba Scientific-GenOptics SPRi apparatus is placed in a temperature regulated incubator at 25°C.
Incubator Memmert
Syringe pump  Cavro scientific instruments Cavro XLP 6000
Micro Elite Degasser  Alltech AT590507
6-port medium pressure injection valve Upchurch Scientific The volume of injection loop used is 500 µl.
Femto plasma cleaner (version 7) Diener Electronic On-line degassing system with 2 channel.
Spotter Siliflow  It is a non-contact piezoelectric spotter. 
SPRi-Biochip Horiba Scientific-GenOptics 36000067 The prism is made of a high refractive index glass prism coated with a thin gold film (45 nm) and specially developed for imaging purposes.
erythrina cristagalli lectin  Sigma-Aldrich L5390
arachis hypogaea lectin  Sigma-Aldrich L0881
myoglobin Sigma-Aldrich M1882
lysozyme Sigma-Aldrich L6876
CXCL12α Provided by Dr. Hugues Lortat-Jacob, for preparation details, see supporting information in reference 9
CXCL12γ  Provided by Dr. Hugues Lortat-Jacob, for preparation details, see supporting information in reference 9
lactose Provided by Prof. David Bonnaffé, for preparation details, see supporting information in reference 9
sulfated lactose Provided by Prof. David Bonnaffé, for preparation details, see supporting information in reference 9
glycerol Sigma-Aldrich G5150
SDS Sigma-Aldrich L4509
tween 20 Sigma-Aldrich 274348
HEPES Sigma-Aldrich H3375
sodium phosphate monobasic Sigma-Aldrich S0751
sodium chloride Sigma-Aldrich S3014

Riferimenti

  1. Margulies, D., Hamilton, A. D. Combinatorial protein recognition as an alternative approach to antibody-mimetics. Current Opinion in Chemical Biology. 14, 705-712 (2010).
  2. Umali, A. P., Anslyn, E. V. A general approach to differential sensing using synthetic molecular receptors. Current Opinion in Chemical Biology. 14, 685-692 (2010).
  3. Baldini, L., Wilson, A. J., Hong, J., Hamilton, A. D. Pattern-based detection of different proteins using an array of fluorescent protein surface receptors. J. Am. Chem. Soc. 126, 5656-5657 (2004).
  4. Zhou, H. C., Baldini, L., Hong, J., Wilson, A. J., Hamilton, A. D. Pattern recognition of proteins based on an array of functionalized porphyrins. J. Am. Chem. Soc. 128, 2421-2425 (2006).
  5. Wright, A. T., Griffin, M. J., Zhong, Z., McCleskey, S. C., Anslyn, E. V., McDevitt, J. T. Differential receptors create patterns that distinguish various proteins. Angew. Chem. Int. Ed. 44, 6375-6378 (2005).
  6. Wright, A. T., Anslyn, E. V. Differential receptor arrays and assays for solution-based molecular recognition. Chem. Soc. Rev. 35, 14-28 (2006).
  7. You, C. C., et al. Detection and identification of proteins using nanoparticle–fluorescent polymer ‘chemical nose’ sensors. Nature Nanotechnology. 2, 318-323 (2007).
  8. De, M., et al. Sensing of proteins in human serum using conjugates of nanoparticles and green fluorescent protein. Nature Chemistry. 1, 461-465 (2009).
  9. Hou, Y., et al. Continuous evolution profiles for electronic-tongue-based analysis. Angew. Chem. Int. Ed. 51, 10394-10398 (2012).
  10. Campbell, C. T., Kim, G. SPR microscopy and its applications to high-throughput analyses of biomolecular binding events and their kinetics. Biomaterials. 28, 2380-2392 (2007).
  11. Stranick, S. J., et al. Nanometer-scale phase separation in mixed composition self-assembled monolayers. Nanotechnology. 7, 438-442 (1996).
check_url/it/51901?article_type=t&slug=electronic-tongue-generating-continuous-recognition-patterns-for

Play Video

Citazione di questo articolo
Hou, Y., Genua, M., Garçon, L., Buhot, A., Calemczuk, R., Bonnaffé, D., Lortat-Jacob, H., Livache, T. Electronic Tongue Generating Continuous Recognition Patterns for Protein Analysis. J. Vis. Exp. (91), e51901, doi:10.3791/51901 (2014).

View Video