Фенотип микрочип - Phenotype microarray

В фенотип микрочип подход - это технология для высокопроизводительное фенотипирование ячеек. Система микрочипов фенотипа позволяет одновременно контролировать фенотипическая реакция клеток на воздействие окружающей среды или экзогенных соединений с высокой пропускной способностью. Фенотипические реакции регистрируются либо как конечные измерения, либо как кинетика дыхания, аналогичная кривые роста.

Использование

Высокопроизводительное фенотипическое тестирование становится все более важным для изучения биологии бактерии, грибы, дрожжи, и линии клеток животных, таких как человеческие раковые клетки. Как только ДНК-микрочипы и протеомный Технологии сделали возможным одновременный анализ уровня тысяч генов или белков, микромассивы фенотипов (PM) позволяют количественно измерить все тысячи клеточных фенотипов одновременно.[1] Этот подход также предлагает потенциал для тестирования функции генов и улучшения аннотации генома.[2] В отличие от ранее доступных молекулярных высокопроизводительных технологий, фенотипическое тестирование проводится с использованием живых клеток, что дает исчерпывающую информацию о характеристиках целых клеток. Основные области применения технологии PM находятся в следующих областях: системная биология, микробный физиология клетки и таксономия,[3] и млекопитающее физиология клетки включая клинические исследования, такие как аутизм.[4] Преимущества PM перед стандартными кривыми роста состоят в том, что клеточное дыхание могут быть измерены в условиях окружающей среды, в которых клеточная репликация (рост) невозможна,[5] и что реакции дыхания обычно обнаруживаются намного раньше, чем рост клеток.[6]

Технологии

Единственный источник углерода, который можно транспортировать в клетку и метаболизировать для получения НАДН порождает окислительно-восстановительный потенциал и поток электронов для уменьшения тетразолий краситель,[7] Такие как тетразолий фиолетовый, тем самым производя пурпурный цвет. Чем быстрее этот метаболический поток, тем быстрее образуется пурпурный цвет. Образование пурпурного цвета - положительная реакция. интерпретируется так, что единственный источник углерода используется в качестве источника энергии. Считывающее устройство для микропланшетов и устройство для инкубации необходимы в качестве аппаратного устройства для обеспечения соответствующих условий инкубации, а также для автоматического считывания интенсивности цветообразования во время восстановления тетразолия с интервалами, например, 15 минут.

Принципиальная 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 же фосфор и их соединения и производные. ауксотрофный добавки или антибиотики, тяжелые металлы или другие соединения, ингибирующие дыхательное поведение клеток.

Структура данных

В случае положительных реакций ожидается, что продольная кинетика будет иметь вид сигмоидальных кривых по аналогии с типичными бактериальными кривыми. кривые роста. Сравнимые с кривыми роста бактерий, кинетические кривые дыхания могут предоставить ценную информацию, закодированную в длине лаг-фазы λ, частоте дыхания μ (соответствующей крутизне наклона), максимальном дыхании клеток A (соответствующем максимальному зарегистрированному значению). ) и площадь под кривой (AUC). В отличие от кривые роста бактерий, в PM обычно нет фазы смерти, так как восстановленный тетразолиевый краситель нерастворим.

Программного обеспечения

Доступно запатентованное и коммерчески доступное программное обеспечение, которое обеспечивает решение для хранения, поиска и анализа данных фенотипа с высокой пропускной способностью. Мощный бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом пакет "opm", основанный на р.[8][9] «opm» содержит инструменты для анализа данных PM, включая управление, визуализацию и статистический анализ данных PM, включая оценку параметров кривой, выделенные и настраиваемые графики, метаданные управление, статистическое сравнение с геном и путь аннотации, автоматическая генерация таксономический отчеты, данные дискретизация за филогенетический программное обеспечение и экспорт в YAML язык разметки. В сочетании с другими пакетами R он использовался для применения повышение для повторного анализа данных PM по аутизму и выявления других определяющих факторов.[10] Пакет "opm" был разработан и поддерживается в Deutsche Sammlung von Mikroorganismen und Zellkulturen. Другой бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом разработан для анализа данных микрочипа фенотипа "DuctApe", Unix инструмент командной строки, который также коррелирует геномный 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 ориентирован на графическое отображение, но не позволяет проводить дальнейший статистический анализ. Последний не является общедоступным.

Рекомендации

  1. ^ Бохнер, Б. (2009), «Глобальная фенотипическая характеристика бактерий», Обзор микробиологии FEMS, 33 (1): 191–205, Дои:10.1111 / j.1574-6976.2008.00149.x, ЧВК  2704929, PMID  19054113
  2. ^ Bochner, B.R .; Гадзинский, П .; Паномитрос, Э. (2001), "Микроаэлементы фенотипа для высокопроизводительного фенотипического тестирования и анализа функции генов", Геномные исследования, 11 (7): 1246–1255, Дои:10.1101 / гр.186501, ЧВК  311101, PMID  11435407
  3. ^ Монтеро-Каласанс, М.К .; Göker, M .; Pötter, G .; Rohde, M .; Spröer, C .; Schumann, P .; Кленк, А.А .; Горбушина, Х.-П. (2013), "Geodermatophilus telluris sp. nov., новый актиномицет, выделенный из песка пустыни Сахара в Чаде ", Международный журнал систематической и эволюционной микробиологии, 13 (Pt 6): 2254–2259, Дои:10.1099 / ijs.0.046888-0, HDL:10033/299082, PMID  23159748
  4. ^ Boccuto, L .; Chen, C.-F .; Pittman, A.R .; Скиннер, C.D .; McCartney, HJ; Джонс, К .; Bochner, B.R .; Stevenson, R.E .; Schwartz, C.E. (2013), "Снижение метаболизма триптофана у пациентов с расстройствами аутистического спектра", Молекулярный аутизм, 4 (16): 16, Дои:10.1186/2040-2392-4-16, ЧВК  3680090, PMID  23731516
  5. ^ Omsland, A .; Кокрелл, округ Колумбия; Howe, D .; Фишер, E.R .; Виртанева, К .; Sturdevant, D.E .; Porcella, S.F .; Хайнцен, Р.А. (2009), "Бесклеточный рост бактерии Q-лихорадки. Coxiella burnetii", Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки, 106 (11): 4430–4434, Bibcode:2009PNAS..106.4430O, Дои:10.1073 / pnas.0812074106, ЧВК  2657411, PMID  19246385
  6. ^ Vaas, L.A.I .; Marheine, M .; Sikorski, J .; Göker, M .; Шумахер, М. (2013), «Влияние сверхэкспрессии pr-10a на молекулярном и фенотипическом уровне», Международный журнал молекулярных наук, 14 (7): 15141–15166, Дои:10.3390 / ijms140715141, ЧВК  3742292, PMID  23880863
  7. ^ Bochner, B.R .; Savageau, M.A. (1977), "Обобщенная индикаторная пластина для генетических, метаболических и таксономических исследований с микроорганизмами", Прикладная и экологическая микробиология, 33 (2): 434–444, Дои:10.1128 / AEM.33.2.434-444.1977, ЧВК  170700, PMID  322611
  8. ^ Vaas, L.A.I .; Sikorski, J .; Майкл, В .; Göker, M .; Кленк, Х.-П. (2012), «Стратегии визуализации и оценки параметров кривых для эффективного изучения кинетики фенотипа MicroArray», PLOS ONE, 7 (4): e34846, Bibcode:2012PLoSO ... 734846V, Дои:10.1371 / journal.pone.0034846, ЧВК  3334903, PMID  22536335
  9. ^ Vaas, L.A.I .; Sikorski, J .; Hofner, B .; Fiebig, A .; Buddruhs, N .; Klenk, H.-P .; Гёкер, М. (2013), «opm: пакет R для анализа данных OmniLog® Phenotype MicroArray», Биоинформатика, 29 (14): 1823–4, Дои:10.1093 / биоинформатика / btt291, PMID  23740744
  10. ^ Hofner, B .; Boccuto, L .; Гёкер, М. (2015), «Контроль ложных открытий в многомерных ситуациях: повышение с помощью выбора стабильности», BMC Биоинформатика, 16: 144, Дои:10.1186 / s12859-015-0575-3, ЧВК  4464883, PMID  25943565
  11. ^ Галардини, М .; Mengoni, A .; Biondi, E.G .; Semeraro, R .; Флорио, А .; Bazzicalupo, M .; Бенедетти, А .; Мокали, С. (2013), «DuctApe: набор для анализа и корреляции геномных данных и данных микрочипа фенотипа OmniLog ™», Геномика, 103 (1): 1–10, Дои:10.1016 / j.ygeno.2013.11.005, PMID  24316132
  12. ^ Chang, W .; Sarver, K .; Хиггс, В .; Читать, Т .; Nolan, N .; Chapman, C .; Бишоп-Лилли, К .; Сожаманнан, С. (2011), «PheMaDB: решение для хранения, поиска и анализа высокопроизводительных фенотипических данных», BMC Биоинформатика, 12: 109, Дои:10.1186/1471-2105-12-109, ЧВК  3097161, PMID  21507258
  13. ^ Borglin, S .; Joyner, D .; Jacobsen, J .; Mukhopadhyay, A .; Hazen, T.C. (2009), «Преодоление анаэробного барьера в фенотипических микромассивах: создание и визуализация данных кривой роста для Desulfovibrio vulgaris Хильденборо " (PDF), Журнал микробиологических методов, 76 (2): 159–168, Дои:10.1016 / j.mimet.2008.10.003, PMID  18996155

внешняя ссылка