Summary

자동화된 플랫폼 Lustro를 사용한 효모의 고처리량 광유전학 실험

Published: August 04, 2023
doi:

Summary

이 프로토콜은 자동화된 플랫폼 Lustro를 활용하여 효모의 광유전학 시스템의 고처리량 특성 분석을 수행하는 단계를 간략하게 설명합니다.

Abstract

광유전학은 유전적으로 인코딩된 빛에 민감한 단백질을 활용하여 세포 행동을 정밀하게 제어합니다. 그러나 원하는 기능을 달성하기 위해 이러한 시스템을 최적화하려면 여러 설계-구축-테스트 주기가 필요한 경우가 많으며, 이는 시간과 노동 집약적일 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 당사는 광 자극과 실험실 자동화를 결합한 플랫폼인 Lustro를 개발하여 광유전학 시스템의 효율적인 고처리량 스크리닝 및 특성 분석을 가능하게 합니다.

Lustro는 조명 장치, 진탕 장치 및 플레이트 리더가 장착된 자동화 워크스테이션을 사용합니다. Lustro는 로봇 팔을 사용하여 이러한 장치 사이의 마이크로웰 플레이트 이동을 자동화하여 광유전학적 균주를 자극하고 반응을 측정할 수 있습니다. 이 프로토콜은 Lustro를 사용하여 신생 효모 Saccharomyces cerevisiae의 유전자 발현 조절을 위한 광유전학 시스템을 특성화하는 방법에 대한 단계별 가이드를 제공합니다. 이 프로토콜은 조명 장치와 자동화 워크스테이션의 통합을 포함하여 Lustro의 구성 요소 설정을 다룹니다. 또한 조명 장치, 플레이트 리더 및 로봇을 프로그래밍하기 위한 자세한 지침을 제공하여 실험 프로세스 전반에 걸쳐 원활한 작동과 데이터 수집을 보장합니다.

Introduction

광유전학은 빛에 민감한 단백질을 활용하여 세포의 거동을 고정밀도로 제어하는 강력한 기술입니다 1,2,3. 그러나, 광유전학적 구성물의 프로토타이핑과 최적의 조명 조건을 식별하는 것은 시간이 많이 소요될 수 있으며, 이는 광유전학 시스템을 최적화하기 어렵게 만든다 4,5. 광유전학 시스템의 활성을 신속하게 스크리닝하고 특성화하는 고처리량 분석법은 구성물의 프로토타이핑 및 기능 탐색을 위한 설계-구축-테스트 주기를 가속화할 수 있습니다.

Lustro 플랫폼은 광유전학 시스템의 고처리량 스크리닝 및 특성화를 위해 설계된 실험실 자동화 기술로 개발되었습니다. 마이크로플레이트 리더, 조명 장치 및 진탕 장치를 자동화 워크스테이션(6)과 통합합니다. Lustro는 마이크로웰 플레이트(그림 1 및 보충 그림 1)에서 세포의 자동 배양과 광 자극을 결합하여 다양한 광유전학 시스템을 신속하게 스크리닝하고 비교할 수 있습니다. Lustro 플랫폼은 적응성이 뛰어나며 다른 실험실 자동화 로봇, 조명 장치, 플레이트 리더, 세포 유형 및 다양한 파장의 빛에 반응하는 시스템을 포함한 광유전학 시스템과 함께 작동하도록 일반화할 수 있습니다.

이 프로토콜은 광유전학 시스템을 특성화하기 위한 Lustro의 설정 및 사용을 보여줍니다. 효모의 분할 전사 인자의 광유전학적 제어는 광 입력과 형광 리포터 유전자인 mScarlet-I7의 발현 사이의 관계를 조사하여 플랫폼의 기능과 유용성을 설명하기 위한 예제 시스템으로 사용됩니다. 이 프로토콜을 따름으로써 연구자들은 광유전학 시스템의 최적화를 간소화하고 생물학적 시스템의 동적 제어를 위한 새로운 전략의 발견을 가속화할 수 있습니다.

Protocol

이 연구에 사용된 효모 균주는 재료 표에 문서화되어 있습니다. 이들 균주는 22°C 내지 30°C의 온도 범위 내에서 강력한 성장을 나타내며 다양한 표준 효모 배지에서 배양할 수 있습니다. 1. 자동화 워크스테이션 설정 자동화된 워크스테이션에 마이크로웰 플레이트를 이동할 수 있는 로봇 그리퍼 암(RGA, 재료 표 참조)을 장착합니다(…

Representative Results

그림 4A 는 광 유도성 분할 전사 인자에 의해 제어되는 형광 리포터를 발현하는 광유전학 균주에 대한 시간 경과에 따른 형광 값을 보여줍니다. 실험에 사용된 다양한 조명 조건은 조명이 켜져 있는 시간의 백분율을 나타내는 듀티 사이클의 변화에 의해 반영됩니다. 전체 형광 수준은 광 자극의 듀티 사이클에 비례하는 것으로 관찰됩니다. 그림 4B 는 동…

Discussion

여기에 제시된 Lustro 프로토콜은 배양, 조명 및 측정 프로세스를 자동화하여 광유전학 시스템의 고처리량 스크리닝 및 특성 분석을 가능하게 합니다6. 이는 조명 장치, 마이크로플레이트 리더 및 진탕 장치를 자동화 워크스테이션에 통합함으로써 달성됩니다. 이 프로토콜은 효모 S. cerevisiae 에 통합된 다양한 광유전학적 구조를 스크리닝하고 광 유도 프로그램을 비교하기 ?…

Divulgazioni

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

이 연구는 미국 국립보건원(National Institutes of Health)의 보조금 R35GM128873과 국립과학재단(National Science Foundation)의 보조금 2045493(M.N.M.에 수여)의 지원을 받았습니다. Megan Nicole McClean 박사는 Burroughs Wellcome Fund의 Scientific Interface에서 Career Award를 수상했습니다. ZPH는 게놈 과학 교육 프로그램 5T32HG002760에 대한 NHGRI 교육 보조금의 지원을 받았습니다. 우리는 McClean 연구소 구성원들과의 유익한 토론을 인정하며, 특히 원고에 대한 의견을 제공해 준 Kieran Sweeney에게 감사드립니다.

Materials

96-well glass bottom plate with  #1.5 cover glass Cellvis P96-1.5H-N
BioShake 3000-T elm (heater shaker) QINSTRUMENTS
Fluent Automation Workstation Tecan
LITOS (alternative illumination device) Hohener, et al. Scientific Reports. 2022
optoPlate-96 (illumination device) Bugaj, et al. Nature Protocols. 2019
Robotic Gripper Arm Tecan Standard or long Z axes; regular gripper head or automatic Finger Exchange System gripper head, both with a choice of gripper fingers – eccentric, long eccentric, centric, tube; barcode reader option
Spark (plate reader) Tecan
Synthetic Complete media SigmaAldrich Y1250
Tecan Connect (user alert app) Tecan
yMM1734 (BY4741 Matα ura3Δ0::5' Ura3 homology, pRPL18B-Gal4DBD-eMagA-tENO1, pRPL18B-eMagB-Gal4AD-tENO1, pGAL1-mScarlet-I-tENO1, Ura3, Ura 3' homology  his3D1 leu2D0 lys2D0 gal80::KANMX gal4::spHIS5) Harmer, et al. ACS Syn Bio. 2023
yMM1763 (BY4741 Matα ura3Δ0::5' Ura3 homology, pRPL18B-Gal4DBD-CRY2(535)-tENO1, pRPL18B-Gal4AD-CIB1-tENO1, pGAL1-mScarlet-I-tENO1, Ura3, Ura 3' homology  his3D1 leu2D0 lys2D0 gal80::KANMX gal4::spHIS5) Harmer, et al. ACS Syn Bio. 2023
yMM1765 (BY4741 Matα ura3Δ0::5' Ura3 homology, pRPL18B-Gal4DBD-eMagA-tENO1, pRPL18B-eMagBM-Gal4AD-tENO1, pGAL1-mScarlet-I-tENO1, Ura3, Ura 3' homology  his3D1 leu2D0 lys2D0 gal80::KANMX gal4::spHIS5) Harmer, et al. ACS Syn Bio. 2023
YPD Agar SigmaAldrich Y1500

Riferimenti

  1. Pérez, A. L. A., et al. Optogenetic strategies for the control of gene expression in yeasts. Biotechnology Advances. 54, 107839 (2022).
  2. Lan, T. -. H., He, L., Huang, Y., Zhou, Y. Optogenetics for transcriptional programming and genetic engineering. Trends in Genetics. 38 (12), 1253-1270 (2022).
  3. Olson, E. J., Tabor, J. J. Optogenetic characterization methods overcome key challenges in synthetic and systems biology. Nature Chemical Biology. 10, 502-511 (2014).
  4. Hallett, R. A., Zimmerman, S. P., Yumerefendi, H., Bear, J. E., Kuhlman, B. Correlating in vitro and in vivo Activities of Light Inducible Dimers: a Cellular Optogenetics Guide. ACS Synthetic Biology. 5 (1), 53-64 (2016).
  5. Scott, T. D., Sweeney, K., McClean, M. N. Biological signal generators: integrating synthetic biology tools and in silico control. Current Opinion in Systems Biology. 14, 58-65 (2019).
  6. Harmer, Z. P., McClean, M. N. Lustro: High-throughput optogenetic experiments enabled by automation and a yeast optogenetic toolkit. ACS Synthetic Biology. 12 (7), 1943-1951 (2023).
  7. Bindels, D. S., et al. mScarlet: a bright monomeric red fluorescent protein for cellular imaging. Nature Methods. 14 (1), 53-56 (2017).
  8. Bugaj, L. J., Lim, W. A. High-throughput multicolor optogenetics in microwell plates. Nature Protocols. 14 (7), 2205-2228 (2019).
  9. Höhener, T. C., Landolt, A. E., Dessauges, C., Hinderling, L., Gagliardi, P. A., Pertz, O. LITOS: a versatile LED illumination tool for optogenetic stimulation. Scientific Reports. 12 (1), 13139 (2022).
  10. Grødem, E. O., Sweeney, K., McClean, M. N. Automated calibration of optoPlate LEDs to reduce light dose variation in optogenetic experiments. BioTechniques. 69 (4), 313-316 (2020).
  11. Dunlop, M. J. . A supplemental guide to building the optoPlate-96. , (2021).
  12. Thomas, O. S., Hörner, M., Weber, W. A graphical user interface to design high-throughput optogenetic experiments with the optoPlate-96. Nature Protocols. 15 (9), 2785-2787 (2020).
  13. Robertson, J. B., Davis, C. R., Johnson, C. H. Visible light alters yeast metabolic rhythms by inhibiting respiration. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 110 (52), 21130-21135 (2013).
  14. . Synthetic Complete (SC) Medium. 2016 (11), (2016).
  15. Lambert, T. J. FPbase: a community-editable fluorescent protein database. Nature Methods. 16 (4), 277-278 (2019).
  16. Hecht, A., Endy, D., Salit, M., Munson, M. S. When wavelengths collide: bias in cell abundance measurements due to expressed fluorescent proteins. ACS Synthetic Biology. 5 (9), 1024-1027 (2016).
  17. . YPD media. 2010 (9), (2010).
  18. . . Low-Fluorescence Yeast Nitrogen Base without Riboflavin and Folic Acid Medium (LFM). 2016 (11), (2016).
  19. Csibra, E., Stan, G. -. B. Parsley: a web app for parsing data from plate readers. Zenodo. , (2023).
  20. Gerhardt, K. P., et al. An open-hardware platform for optogenetics and photobiology. Scientific Reports. 6 (1), 35363 (2016).
  21. Gutiérrez Mena, J., Kumar, S., Khammash, M. Dynamic cybergenetic control of bacterial co-culture composition via optogenetic feedback. Nature Communications. 13, 4808 (2022).
  22. Milias-Argeitis, A., et al. In silico feedback for in vivo regulation of a gene expression circuit. Nature Biotechnology. 29 (12), 1114-1116 (2011).
  23. Milias-Argeitis, A., Rullan, M., Aoki, S. K., Buchmann, P., Khammash, M. Automated optogenetic feedback control for precise and robust regulation of gene expression and cell growth. Nature Communications. 7, 12546 (2016).
  24. Bertaux, F., et al. Enhancing bioreactor arrays for automated measurements and reactive control with ReacSight. Nature Communications. 13 (1), 3363 (2022).
  25. Benisch, M., Benzinger, D., Kumar, S., Hu, H., Khammash, M. Optogenetic closed-loop feedback control of the unfolded protein response optimizes protein production. Metabolic Engineering. 77, 32-40 (2023).
  26. Melendez, J., Patel, M., Oakes, B. L., Xu, P., Morton, P., McClean, M. N. Real-time optogenetic control of intracellular protein concentration in microbial cell cultures. Integrative Biology. 6 (3), 366-372 (2014).
  27. Datta, S., et al. High-throughput feedback-enabled optogenetic stimulation and spectroscopy in microwell plates. bioRxiv. , (2022).
  28. Pouzet, S., et al. Optogenetic control of beta-carotene bioproduction in yeast across multiple lab-scales. Frontiers in Bioengineering and Biotechnology. 11, 1085268 (2023).
  29. Pouzet, S., Banderas, A., Le Bec, M., Lautier, T., Truan, G., Hersen, P. The promise of optogenetics for bioproduction: dynamic control strategies and scale-up instruments. Bioingegneria. 7 (4), 151 (2020).
check_url/it/65686?article_type=t

Play Video

Citazione di questo articolo
Harmer, Z. P., McClean, M. N. High-Throughput Optogenetics Experiments in Yeast Using the Automated Platform Lustro. J. Vis. Exp. (198), e65686, doi:10.3791/65686 (2023).

View Video