Summary

Karakteristikk av akvatiske biofilm med flowcytometri

Published: June 06, 2018
doi:

Summary

Flowcytometri i kombinasjon med visuelle klynger tilbyr en enkel å bruke og rask metode for å studere vannplanter biofilm. Den kan brukes for biofilm karakterisering, gjenkjenning av endringer i biofilm samfunnet struktur og gjenkjenning av abiotiske partikler i biofilm.

Abstract

Biofilm er dynamisk konsortier av microorganism som spiller en viktig rolle i ferskvann økosystemer. Ved å endre samfunnet strukturen, biofilm respons rask til endringer i miljøet, og dermed kan brukes som indikatorer på vannkvalitet. Foreløpig er biofilm vurdering hovedsakelig basert på integrerende og funksjonelle sluttpunkter, som fotosynteseaktiviteten eller luftveiene aktivitet, som ikke gir informasjon på biofilm samfunnet strukturen. Flowcytometri og beregningsorientert visualisering tilbyr en alternativ, følsom og lett-å-bruke metode for vurdering av samfunnet sammensetningen, spesielt i den photoautotrophic delen av ferskvann biofilm. Det krever bare grunnleggende eksempel forberedelse, hvoretter hele prøven kjøres gjennom flyt-cytometer. Informasjon om encellede optisk og fluorescerende brukes for beregningsorientert visualisering og biologiske tolkning. De viktigste fordelene over andre metoder er analyse og høy-informasjon innhold natur. Flowcytometri inneholder informasjon om flere mobilnettet og biofilm egenskaper i et enkelt mål: partikkelstørrelse, tetthet, pigment innhold, abiotiske innhold i biofilm og grov taksonomisk informasjon. Men gir det ikke informasjon på biofilm komposisjon på arter nivå. Vi ser stort potensiale i bruk av metoden for miljøovervåking til akvatiske økosystemer og som en innledende biofilm evaluering trinn som informerer nedstrøms detaljerte undersøkelser av komplementære og mer.

Introduction

Biofilm er dynamisk konsortier av microorganism som spiller en nøkkelrolle i ferskvann økosystemer, oppstiller fra primærproduksjon, Nærings sykling og vannrensing å påvirke fordelingen av mikroorganismer og deres biologisk mangfold i økosystemet 1. Når biofilm er utsatt på endrede miljøforhold eller stressorer, som kjemikalier, samfunnet strukturen raskt Skift mot mer tolerante arter2,3. Deres høy følsomhet blir biofilm attraktive modellsystemer for miljømessige overvåking4, men ingen av gjeldende metoder er perfekt egnet til å spore faktisk dynamiske av en biofilm samfunnet på en rask og enkel måte.

Brukte settet med metoder å karakterisere biofilm består av måling av funksjonelle og strukturelle endepunktene. På nivå med hele samfunnet gir fotosynteseaktiviteten og luftveiene aktivitet som aktiviteten til ekstracellulære enzymer informasjon om funksjonelle tilstanden av biofilm5,6,7,8 ,9. Biomasse belastning brukes som en indikator for samlet biofilm vekst. Strukturelle endringer er foreløpig målt enten ved hjelp av tradisjonelle arter identifikasjon med * lys eller nukleotid-baserte teknikker (f.eksdenaturing gradient gel geleelektroforese (DGGE), automatisert ribosomal intergenisk spacer analyse (ARISA), metagenomics)10,11,12. Disse metodene informasjon men er tidkrevende å utføre, eller krever spesifikk kunnskap, eller er fortsatt under utvikling. Endelig nye metoder for vurdering av den ekstracellulære polymere stoffer (EPS)13,14 og biofilm arkitektur1, mens følsom, er lav gjennomstrømming og har ennå ikke utviklet mot overvåking formål.

Det er tydelig at for komplett karakteristikk av ferskvann biofilm, er det nødvendig å kombinere flere forskjellige metoder, som gir innsikt i biofilm funksjon, komposisjon og arkitektur. For miljøovervåking, derimot, kreves en rask og følsom metode som kan registrere endringer i biofilm og aktiverer grunnleggende biologisk tolkning av endringer på funksjonelle og strukturelle.

Vi har utviklet en ny metode for mikrobiell samfunnet karakterisering av phototrophic komponenten av strømmen biofilm (periphyton), som er rask nok for overvåking formål, og samtidig gir tilstrekkelig informasjon om biofilm samfunnet struktur slik at biologiske tolkning15. Den er basert på én celle flowcytometri (FC) av biofilm prøver og kombinert med beregningsorientert visualisering og gir informasjon om optisk og fluorescerende egenskaper biofilm på enkeltcelle nivå.

Arbeidsflyten etter biofilm utvalg består av prøven forberedelse i form av sonication, fiksering og -basert filtrering av prøvene etterfulgt av vurdere utvalget av flowcytometri. Ervervet dataene gir informasjon om flere mobilnettet egenskaper i et enkelt mål: partikkelstørrelse, tetthet, pigment innhold, abiotiske innhold (f.eks microplastics) i biofilm. Disse dataene er analysert via beregningsorientert visualisering ved hjelp av visuelle Stokastisk nabo innebygging (viSNE)16, som gir rask og enkel tolkning av dataene. Selv om noen uker kreves for å konfigurere og optimalisere metoden når satt opp, det tar bare et par timer fra samle biofilm prøvene å tolke resultatene.

De viktigste fordelene med metoden presentert over andre er analyse og høy-informasjon innhold. Videre kan prøvene lagres i flere uker etter samling uten tap av deres optisk og fluorescens egenskaper. Dette kan være veldig nyttig når karakteristikk av en rekke prøver kreves, for eksempel store prøvetaking studier eller biomonitoring programmer, men kan også gi en betydelig mengde informasjon i mindre utforskende studier.

Presentert protokollen er basert på flyt-cytometric analyse av phototrophic biofilm (periphyton) fra forskjellige steder i en strøm. Mange skritt av protokollen, f.eks valg av områder egnet for overvåking formål, avhenger av målene for forskningen og derfor ikke kan foreskrives. Andre gi mindre frihet og krever at protokollen følges nøye, dette er gjort klart i detaljert protokollen nedenfor.

Protokollen starter med valg av nettsteder for biofilm-baserte miljøovervåking. Neste skritt er å sette opp flyt-cytometer (FC) slik at dens mål aktiverer diskriminering mellom ulike phototrophic organismer som lever i biofilm i overvåkede miljøet. Dette utføres ved å samle biofilm prøver fra nettsteder, identifisere fluorescerende egenskapene til ulike arter til stede i biofilm og konfigurere flyt-cytometer med lasere og filtre som aktiverer måling på riktig optisk bølgelengder. Når FC er satt opp, biofilm kan være samlet fra områder med jevne mellomrom egenskapene optisk og fluorescerende enkelt partikler tilstede i biofilm målt ved flowcytometri, og dataene analysert av visuelle klynger. For bedre tolkning av resultatene er det mulig å bygge en FC referansedatabase med lokale biofilm-levende arter og deres fenotyper og bruke databasen for å identifisere ulike taksonomier i FC data. Validering er mulig gjennom fluorescens-basert sortering av de identifiserte klyngene av enkeltceller FACS og mikroskopi-baserte taksonomisk identifikasjon av nåværende arter. En skjematisk av protokollen som er angitt i figur 1.

Protocol

1. økosystem utvalg og Biofilm prøvetaking Velg en akvatisk økosystem rundt og finne målestasjoner hvor biofilm vokse. Grunne delene av en strøm med treg til middels vannføring og en steinete streambed biofilm feste er riktig17,18. Valgfritt: Hvis området ikke har nok flater biofilm feste, eller redusere biofilm variasjon innen et område, plassere kunstig substrater for biofilm vedlegg (f.eks glass lysbilder, keramiske fliser)…

Representative Results

Bruke fremgangsmåten presenteres her (figur 1), ble prøver tatt fra flere steder av en lokal strøm i Sveits analysert. Tre lignende størrelse steiner (10-12 cm) ble tatt på hvert område, og biofilm var børstet av steinene. Prøvene var så sonicated, fast, filtrert og senere analysert av flowcytometri. Oppsettet av flyt cytometer og referanse databasen brukes var de samme som beskrevet i en tidligere papir15: tre lasere ble bruk…

Discussion

Protokollen beskrevet ovenfor er relativt enkel å implementere. Men mens presentert standardinnstillingene har vist seg å være egnet for alle phototrophic biofilm testet hittil, er optimalisering (som beskrevet i protokollen) nødvendig å maksimere informasjonen fra metoden. Faktisk kan egenskapene optisk og fluorescerende biofilm variere, avhengig av miljømessige forhold (sesong, temperatur, kjemisk sammensetning av vann)1. Derfor er det viktig å ta hensyn til dette variasjon når FC analys…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Presentert arbeidet ble støttet av et SNF Ambizione fellesskap (PZ00P2_142533) og et Velux forskningsstipend (Amplebig). Vi vil gjerne takke Bettina Wagner for hjelp med eksperimentelle arbeidet.

Materials

Multimeter WTW MultiLine 3620 IDS For measuring temperature, pH, dissolved oxygen
Ultrasonic cleaner VWR International 97043-986 Tank dimesions: 15*14*10 cm
Flow cytometer Beckman Coulter Gallios Lasers: 405, 488 and 638 nm. Filters bands in Supplementary Table 11. Sgier et, Nat Comm, 2016. 
Plate reader Tecan Infinite M200 used for selecting appropriate setting of the FC
Cell sorter Beckman Coulter MoFlo Astrios Settings in Supplementary Table 12. Sgier et, Nat Comm, 2016. 
Fluorescence microscope Zeiss Axiovert 135 Zeiss EC Plan-Neofluar 40x/0.75 objective
SOFTWARE
Matlab MathWorks R2013a software for numerical computing
CYT Dana Pe'er Lab Version 1.1 free interactive visualization tool for analysis of cytometry data

References

  1. Battin, T. J., Besemer, K., Bengtsson, M. M., Romani, A. M., Packmann, A. I. The ecology and biogeochemistry of stream biofilms. Nat Rev Microbiol. 14 (4), 251-263 (2016).
  2. Rotter, S., Heilmeier, H., Altenburger, R., Schmitt-Jansen, M. Multiple stressors in periphyton – comparison of observed and predicted tolerance responses to high ionic loads and herbicide exposure. J Appl Ecol. 50 (6), 1459-1468 (2013).
  3. Tlili, A., et al. Pollution-induced community tolerance (PICT): towards an ecologically relevant risk assessment of chemicals in aquatic systems. Freshw Biol. 61 (12), 2141-2151 (2016).
  4. Lavoie, I., Lavoie, M., Fortin, C. A mine of information: Benthic algal communities as biomonitors of metal contamination from abandoned tailings. Science of the Total Environment. 425, 231-241 (2012).
  5. Tlili, A., Montuelle, B., Berard, A., Bouchez, A. Impact of chronic and acute pesticide exposures on periphyton communities. Sci Total Environ. 409 (11), 2102-2113 (2011).
  6. Dorigo, U., et al. Lotic biofilm community structure and pesticide tolerance along a contamination gradient in a vineyard area. Aquat Microb Ecol. 50 (1), 91-102 (2007).
  7. Pesce, S., et al. Evaluation of single and joint toxic effects of diuron and its main metabolites on natural phototrophic biofilms using a pollution-induced community tolerance (PICT) approach. Aquat Toxicol. 99 (4), 492-499 (2010).
  8. Ricart, M., et al. Effects of low concentrations of the phenylurea herbicide diuron on biofilm algae and bacteria. Chemosphere. 76 (10), 1392-1401 (2009).
  9. Martinez, A., Kominoski, J. S., Larranaga, A. Leaf-litter leachate concentration promotes heterotrophy in freshwater biofilms: Understanding consequences of water scarcity. Sci Total Environ. , 1677-1684 (2017).
  10. Corcoll, N., et al. Comparison of four DNA extraction methods for comprehensive assessment of 16S rRNA bacterial diversity in marine biofilms using high-throughput sequencing. Fems Microbiol Lett. 364 (14), (2017).
  11. Welsh, A. K., McLean, R. J. Characterization of bacteria in mixed biofilm communities using denaturing gradient gel electrophoresis (DGGE). Curr Protoc Microbiol. , (2007).
  12. Ranjard, L., et al. Characterization of bacterial and fungal soil communities by automated ribosomal intergenic spacer analysis fingerprints: Biological and methodological variability. Appl Environm Microbiol. 67 (10), 4479-4487 (2001).
  13. Stewart, T. J., Traber, J., Kroll, A., Behra, R., Sigg, L. Characterization of extracellular polymeric substances (EPS) from periphyton using liquid chromatography-organic carbon detection-organic nitrogen detection (LC-OCD-OND). Environ Sci Pollut R. 20 (5), 3214-3223 (2013).
  14. Kroll, A., et al. Mixed messages from benthic microbial communities exposed to nanoparticulate and ionic silver: 3D structure picks up nano-specific effects, while EPS and traditional endpoints indicate a concentration-dependent impact of silver ions. Environ Sci Pollut R. 23 (5), 4218-4234 (2016).
  15. Sgier, L., Freimann, R., Zupanic, A., Kroll, A. Flow cytometry combined with viSNE for the analysis of microbial biofilms and detection of microplastics. Nat Commun. 7, 11587 (2016).
  16. Amir el, A. D., et al. viSNE enables visualization of high dimensional single-cell data and reveals phenotypic heterogeneity of leukemia. Nat Biotechnol. 31 (6), 545-552 (2013).
  17. Mora-Gomez, J., Freixa, A., Perujo, N., Barral-Fraga, L. Limits of the biofilm concept and types of aquatic biofilms. Aquatic Biofilms: Ecology, Water Quality and Wastewater Treatment. , 3-27 (2016).
  18. Matthaei, C. D., Guggelberger, C., Huber, H. Local disturbance history affects patchiness of benthic river algae. Freshw Biol. 48 (9), 1514-1526 (2003).
  19. Tlili, A., Hollender, J., Kienle, C., Behra, R. Micropollutant-induced tolerance of in situ periphyton: Establishing causality in wastewater-impacted streams. Water Res. 111, 185-194 (2017).
  20. Robinson, C. T., Rushforth, S. R. Effects of physical disturbance and canopy cover on attached diatom community structure in an idaho stream. Hydrobiologia. 154, 49-59 (1987).
  21. Pomati, F., Nizzetto, L. Assessing triclosan-induced ecological and trans-generational effects in natural phytoplankton communities: A trait-based field method. Ecotoxicology. 22 (5), 779-794 (2013).
  22. Hulliger, J. . Methoden zur Untersuchung und Beurteilung der Fliessgewässer. , (2007).
  23. Tlili, A., et al. In situ spatio-temporal changes in pollution-induced community tolerance to zinc in autotrophic and heterotrophic biofilm communities. Ecotoxicology. 20 (8), 1823-1839 (2011).
  24. Foladori, P., Laura, B., Gianni, A., Giuliano, Z. Effects of sonication on bacteria viability in wastewater treatment plants evaluated by flow cytometry – Fecal indicators, wastewater and activated sludge. Water Res. 41 (1), 235-243 (2007).
  25. Buesing, N., Gessner, M. O. Comparison of detachment procedures for direct counts of bacteria associated with sediment particles, plant litter and epiphytic biofilms. Aquat Microb Ecol. 27 (1), 29-36 (2002).
  26. van der Maaten, L., Hinton, G. Visualizing Data using t-SNE. J Mach Learn Res. 9, 2579-2605 (2008).
  27. van der Maaten, L. Accelerating t-SNE using Tree-Based Algorithms. J Mach Learn Res. 15, 3221-3245 (2014).
check_url/57655?article_type=t

Play Video

Cite This Article
Sgier, L., Merbt, S. N., Tlili, A., Kroll, A., Zupanic, A. Characterization of Aquatic Biofilms with Flow Cytometry. J. Vis. Exp. (136), e57655, doi:10.3791/57655 (2018).

View Video