Фенотипический микрочип

Фенотипический микрочиповый подход представляет собой технологию высокопроизводительного фенотипирования клеток. отслеживать фенотипическую реакцию Система фенотипических микрочипов позволяет одновременно с высокой пропускной способностью клеток на воздействие окружающей среды или экзогенных соединений.Фенотипические реакции регистрируются либо как конечные измерения, либо как кинетика дыхания, аналогичная кривым роста .

Использование

Высокопроизводительное фенотипическое тестирование становится все более важным для изучения биологии бактерий , грибов , дрожжей и линий клеток животных, таких как раковые клетки человека . Точно так же, как микрочипы ДНК и протеомные технологии позволили одновременно оценить уровень экспрессии тысяч генов или белков, фенотипические микрочипы (ПМ) позволяют количественно измерить тысячи клеточных фенотипов одновременно. ^[1] Этот подход также открывает возможности для тестирования функции генов и улучшения аннотации генома. ^[2] В отличие от многих доступных до сих пор высокопроизводительных молекулярных технологий, фенотипическое тестирование проводится с использованием живых клеток, что дает исчерпывающую информацию о работе целых клеток. Основные применения технологии PM находятся в области системной биологии , физиологии микробных клеток , микробиологии и таксономии . ^[3] и млекопитающих физиология клеток , включая клинические исследования, такие как аутизм . ^[4] Преимущества ПМ перед стандартными кривыми роста заключаются в том, что клеточное дыхание можно измерить в условиях окружающей среды, когда репликация (рост) клеток может быть невозможна. ^[5] и что он более точен, чем оптическая плотность , которая может варьироваться в зависимости от морфологии клеток. Кроме того, реакции дыхания обычно выявляются гораздо раньше, чем клеточный рост. ^[6]

Технология

Единственный источник углерода, который может транспортироваться в клетку и метаболизироваться с образованием НАДН , создает окислительно-восстановительный потенциал и поток электронов для восстановления красителя тетразолия . ^[7] например, тетразолий фиолетовый, который дает фиолетовый цвет. Чем быстрее этот метаболический поток, тем быстрее образуется фиолетовый цвет. Образование фиолетового цвета является положительной реакцией. интерпретируется таким образом, что единственный источник углерода используется в качестве источника энергии. Считыватель микропланшетов и установка для инкубации необходимы для обеспечения соответствующих условий инкубации и автоматического считывания интенсивности образования окраски во время восстановления тетразолия с интервалами, например, 15 минут.

Основная идея получения информации о способностях организма и его особых способах действия при использовании определенных источников энергии может быть эквивалентно применена к другим макроэлементам, таким как азот , сера или фосфор , а также их соединения и производные.В качестве расширения можно определить влияние ауксотрофных добавок или антибиотиков , тяжелых металлов или других ингибирующих соединений на дыхательное поведение клеток.

Структура данных

Ожидается, что во время положительной реакции продольная кинетика будет выглядеть как сигмоидальные кривые по аналогии с типичными кривыми роста бактерий . По сравнению с кривыми роста бактерий, кинетические кривые дыхания могут предоставить ценную информацию, закодированную в длине лаг-фазы λ, скорости дыхания μ (соответствует крутизне наклона), максимальном клеточном дыхании A (соответствует максимальному зарегистрированному значению). ) и площадь под кривой (AUC). В отличие от кривых роста бактерий , в ПМ обычно нет фазы гибели, поскольку восстановленный краситель тетразолий нерастворим.

Программное обеспечение

Доступно запатентованное и коммерчески доступное программное обеспечение, которое обеспечивает решение для хранения, поиска и анализа данных фенотипа с высокой пропускной способностью. Мощное бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом — это пакет «opm», основанный R. на ^[8]^[9] «opm» содержит инструменты для анализа данных PM, включая управление, визуализацию и статистический анализ данных PM, включая оценку параметров кривой, специальные и настраиваемые графики, управление метаданными , статистическое сравнение с аннотациями генома и путей , автоматическое создание таксономических отчетов, дискретизацию данных. для филогенетического программного обеспечения и экспорта на языке разметки YAML . В сочетании с другими пакетами R он использовался для применения повышения для повторного анализа данных ПМ аутизма и выявления большего количества определяющих факторов. ^[10] Пакет «opm» был разработан и поддерживается Deutsche Sammlung von Mikroorganismen und Zellkulturen . Еще одно бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом, разработанное для анализа данных Phenotype Microarray, - это «DuctApe», Unix инструмент командной строки , который также коррелирует геномные данные. ^[11] Другие программные инструменты: PheMaDB, ^[12] который обеспечивает решение для хранения, поиска и анализа данных фенотипа с высокой пропускной способностью, а также программное обеспечение PMViewer. ^[13] который фокусируется на графическом отображении, но не позволяет проводить дальнейший статистический анализ. Последнего нет в открытом доступе.

См. также

Покраска клеток

Ссылки

^ Бохнер, Б.Р. (2009), «Глобальная фенотипическая характеристика бактерий», Обзоры микробиологии FEMS , 33 (1): 191–205, doi : 10.1111/j.1574-6976.2008.00149.x , PMC 2704929 , PMID 19054113
^ Бохнер, БР; Гадзинский, П.; Паномитрос, Э. (2001), «Фенотипические микрочипы для высокопроизводительного фенотипического тестирования и анализа функции генов», Genome Research , 11 (7): 1246–1255, doi : 10.1101/gr.186501 , PMC 311101 , PMID 11435407
^ Монтеро-Каласанц, MC; Гёкер, М.; Поттер, Г.; Роде, М.; Шпроер, К.; Шуман, П.; Кленк, А.А.; Горбушина, Е.-П. (2013), « Geodermatophilustelluris sp. nov., новый актиномицет, выделенный из песка пустыни Сахары в Чаде», Международный журнал систематической и эволюционной микробиологии , 13 (Pt 6): 2254–2259, doi : 10.1099/ijs.0.046888- 0 , hdl : 10033/299082 , PMID 23159748
^ Боккуто, Л.; Чен, К.-Ф.; Питтман, Арканзас; Скиннер, CD; Маккартни, HJ; Джонс, К.; Бохнер, БР; Стивенсон, Р.Э.; Шварц, CE (2013), «Снижение метаболизма триптофана у пациентов с расстройствами аутистического спектра», Molecular Autism , 4 (16): 16, doi : 10.1186/2040-2392-4-16 , PMC 3680090 , PMID 23731516
^ Омсланд, А.; Кокрелл, округ Колумбия; Хау, Д.; Фишер, ER; Виртанева, К.; Стердевант, Делавэр; Порчелла, Сан-Франциско; Хейнцен, Р.А. (2009), «Бесклеточный рост бактерии лихорадки Ку Coxiella burnetii », Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки , 106 (11): 4430–4434, Bibcode : 2009PNAS. 106.4430O , doi : 10.1073/pnas.0812074106 , PMC 2657411 , PMID 19246385
^ Ваас, ЛАЙ; Мархейн, М.; Сикорски, Дж.; Гёкер, М.; Шумахер, М. (2013), «Влияние сверхэкспрессии pr-10a на молекулярном и фенотипическом уровне», International Journal of Molecular Sciences , 14 (7): 15141–15166, doi : 10.3390/ijms140715141 , PMC 3742292 , PMID 23880863
^ Бохнер, БР; Саважо, Массачусетс (1977), «Обобщенная индикаторная пластина для генетических, метаболических и таксономических исследований с микроорганизмами», Applied and Environmental Microbiology , 33 (2): 434–444, Bibcode : 1977ApEnM..33..434B , doi : 10.1128 /АЭМ.33.2.434-444.1977 , ПМЦ 170700 , ПМИД 322611
^ Ваас, ЛАЙ; Сикорски, Дж.; Майкл, В.; Гёкер, М.; Кленк, Х.-П. (2012), «Стратегии визуализации и оценки параметров кривых для эффективного исследования кинетики фенотипических микрочипов», PLOS ONE , 7 (4): e34846, Bibcode : 2012PLoSO...734846V , doi : 10.1371/journal.pone.0034846 , PMC 3334903 , PMID 22536335
^ Ваас, ЛАЙ; Сикорски, Дж.; Хофнер, Б.; Фибиг, А.; Баддрухс, Н.; Кленк, Х.-П.; Гёкер, М. (2013), «opm: Пакет R для анализа данных фенотипического микрочипа OmniLog®», Bioinformatics , 29 (14): 1823–4, doi : 10.1093/bioinformatics/btt291 , PMID 23740744
^ Хофнер, Б.; Боккуто, Л.; Гёкер, М. (2015), «Контроль ложных открытий в многомерных ситуациях: повышение устойчивости с помощью выбора стабильности», BMC Bioinformatics , 16 : 144, doi : 10.1186/s12859-015-0575-3 , PMC 4464883 , PMID 25943565
^ Галардини, М.; Менгони, А.; Бионди, Е.Г.; Семераро, Р.; Флорио, А.; Баззикалупо, М.; Бенедетти, А.; Мокали, С. (2013), «DuctApe: пакет для анализа и корреляции геномных данных и данных микрочипов фенотипов OmniLog™», Genomics , 103 (1): 1–10, arXiv : 1307.4276 , doi : 10.1016/j.ygeno .2013.11.005 , PMID 24316132
^ Чанг, В.; Сарвер, К.; Хиггс, Б.; Рид, Т.; Нолан, Н.; Чепмен, К.; Бишоп-Лилли, К.; Сожаманнан, С. (2011), «PheMaDB: решение для хранения, поиска и анализа данных фенотипа с высокой пропускной способностью», BMC Bioinformatics , 12 : 109, doi : 10.1186/1471-2105-12-109 , PMC 3097161 , PMID 21507258
^ Борглин, С.; Джойнер, Д.; Якобсен, Дж.; Мухопадхьяй, А.; Хейзен, Т.К. (2009), «Преодоление анаэробного препятствия в фенотипических микрочипах: создание и визуализация данных кривой роста Desulfovibrio vulgaris Hildenborough» (PDF) , Journal of Microbiological Methods , 76 (2): 159–168, doi : 10.1016/ j.mimet.2008.10.003 , PMID 18996155

Внешние ссылки

Веб-сайт PheMaDB

[1] Бохнер, Б.Р. (2009), «Глобальная фенотипическая характеристика бактерий», Обзоры микробиологии FEMS , 33 (1): 191–205, doi : 10.1111/j.1574-6976.2008.00149.x , PMC 2704929 , PMID 19054113

[2] Бохнер, БР; Гадзинский, П.; Паномитрос, Э. (2001), «Фенотипические микрочипы для высокопроизводительного фенотипического тестирования и анализа функции генов», Genome Research , 11 (7): 1246–1255, doi : 10.1101/gr.186501 , PMC 311101 , PMID 11435407

[3] Монтеро-Каласанц, MC; Гёкер, М.; Поттер, Г.; Роде, М.; Шпроер, К.; Шуман, П.; Кленк, А.А.; Горбушина, Е.-П. (2013), « Geodermatophilustelluris sp. nov., новый актиномицет, выделенный из песка пустыни Сахары в Чаде», Международный журнал систематической и эволюционной микробиологии , 13 (Pt 6): 2254–2259, doi : 10.1099/ijs.0.046888- 0 , hdl : 10033/299082 , PMID 23159748

[4] Боккуто, Л.; Чен, К.-Ф.; Питтман, Арканзас; Скиннер, CD; Маккартни, HJ; Джонс, К.; Бохнер, БР; Стивенсон, Р.Э.; Шварц, CE (2013), «Снижение метаболизма триптофана у пациентов с расстройствами аутистического спектра», Molecular Autism , 4 (16): 16, doi : 10.1186/2040-2392-4-16 , PMC 3680090 , PMID 23731516

[5] Омсланд, А.; Кокрелл, округ Колумбия; Хау, Д.; Фишер, ER; Виртанева, К.; Стердевант, Делавэр; Порчелла, Сан-Франциско; Хейнцен, Р.А. (2009), «Бесклеточный рост бактерии лихорадки Ку Coxiella burnetii », Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки , 106 (11): 4430–4434, Bibcode : 2009PNAS. 106.4430O , doi : 10.1073/pnas.0812074106 , PMC 2657411 , PMID 19246385

[6] Ваас, ЛАЙ; Мархейн, М.; Сикорски, Дж.; Гёкер, М.; Шумахер, М. (2013), «Влияние сверхэкспрессии pr-10a на молекулярном и фенотипическом уровне», International Journal of Molecular Sciences , 14 (7): 15141–15166, doi : 10.3390/ijms140715141 , PMC 3742292 , PMID 23880863

[7] Бохнер, БР; Саважо, Массачусетс (1977), «Обобщенная индикаторная пластина для генетических, метаболических и таксономических исследований с микроорганизмами», Applied and Environmental Microbiology , 33 (2): 434–444, Bibcode : 1977ApEnM..33..434B , doi : 10.1128 /АЭМ.33.2.434-444.1977 , ПМЦ 170700 , ПМИД 322611

[8] Ваас, ЛАЙ; Сикорски, Дж.; Майкл, В.; Гёкер, М.; Кленк, Х.-П. (2012), «Стратегии визуализации и оценки параметров кривых для эффективного исследования кинетики фенотипических микрочипов», PLOS ONE , 7 (4): e34846, Bibcode : 2012PLoSO...734846V , doi : 10.1371/journal.pone.0034846 , PMC 3334903 , PMID 22536335

[9] Ваас, ЛАЙ; Сикорски, Дж.; Хофнер, Б.; Фибиг, А.; Баддрухс, Н.; Кленк, Х.-П.; Гёкер, М. (2013), «opm: Пакет R для анализа данных фенотипического микрочипа OmniLog®», Bioinformatics , 29 (14): 1823–4, doi : 10.1093/bioinformatics/btt291 , PMID 23740744

[10] Хофнер, Б.; Боккуто, Л.; Гёкер, М. (2015), «Контроль ложных открытий в многомерных ситуациях: повышение устойчивости с помощью выбора стабильности», BMC Bioinformatics , 16 : 144, doi : 10.1186/s12859-015-0575-3 , PMC 4464883 , PMID 25943565

[11] Галардини, М.; Менгони, А.; Бионди, Е.Г.; Семераро, Р.; Флорио, А.; Баззикалупо, М.; Бенедетти, А.; Мокали, С. (2013), «DuctApe: пакет для анализа и корреляции геномных данных и данных микрочипов фенотипов OmniLog™», Genomics , 103 (1): 1–10, arXiv : 1307.4276 , doi : 10.1016/j.ygeno .2013.11.005 , PMID 24316132

[12] Чанг, В.; Сарвер, К.; Хиггс, Б.; Рид, Т.; Нолан, Н.; Чепмен, К.; Бишоп-Лилли, К.; Сожаманнан, С. (2011), «PheMaDB: решение для хранения, поиска и анализа данных фенотипа с высокой пропускной способностью», BMC Bioinformatics , 12 : 109, doi : 10.1186/1471-2105-12-109 , PMC 3097161 , PMID 21507258

[13] Борглин, С.; Джойнер, Д.; Якобсен, Дж.; Мухопадхьяй, А.; Хейзен, Т.К. (2009), «Преодоление анаэробного препятствия в фенотипических микрочипах: создание и визуализация данных кривой роста Desulfovibrio vulgaris Hildenborough» (PDF) , Journal of Microbiological Methods , 76 (2): 159–168, doi : 10.1016/ j.mimet.2008.10.003 , PMID 18996155

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]