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火星上的蚂蚁
6 月前 |
磷酸化是一种必要的翻译后修饰,可调节蛋白质功能并指导细胞信号传导结果。目前测量蛋白质磷酸化的方法不能保持单个蛋白质磷酸化的异质性。单分子下拉(SiMPull)测定是通过在玻璃盖玻片 上免疫沉淀 蛋白质然后进行单分子成像来研究大分子复合物的组成。目前的技术是对SiMPull的改编,可在单分子水平上对全长膜受体的磷酸化状态进行强有力的定量。以这种方式对数千个个体受体进行成像可以量化蛋白质磷酸化模式。本实验方案详细介绍了优化的SiMPull程序,从样品制备到成像。玻璃制备和抗体固定方案的优化进一步提高了数据质量。目前的方案为单分子数据分析提供了代码,该数据分析计算样品中磷酸化的受体的比例。虽然这项工作的重点是表皮生长因子受体(EGFR)的磷酸化,但该方案可以推广到其他膜受体和胞质信号分子。
膜相关信号传导通过配体诱导的膜受体激活和募集传播信号的下游辅助蛋白的组合进行调整。受体细胞质尾部中关键酪氨酸的磷酸化对于启动信号复合物或信号体 1 , 2 的形成至关重要。因此,生物学中的一个重要问题是如何创建和维护磷酸化模式以招募信号伙伴并决定细胞结果。这包括了解受体磷酸化的异质性,无论是在丰度上还是在特定的磷酸酪氨酸模式中,都可以通过决定信号体 3 , 4 , 5 , 6 , 7 的组成来提供操纵信号输出的方法。然而,目前询问蛋白质磷酸化的方法存在局限性。蛋白质印迹分析非常适合描述蛋白质磷酸化的趋势,但半定量 8 ,并且不能提供有关系统异质性的信息,因为数千到数百万个受体被平均在一起。虽然蛋白质印迹允许使用磷酸特异性抗体对特定酪氨酸进行探查样品,但它们不能提供有关同一蛋白质内多位磷酸化模式的信息。定量磷酸化蛋白质组学报告了磷酸酪氨酸丰度,但检测多位磷酸化存在局限性,因为感兴趣的残基需要位于酶消化产生的相同肽(通常为7-35个氨基酸)内 9 , 10 , 11 。
为了克服上述限制,单分子下拉(SiMPull)测定已被调整为在单分子水平上量化完整受体的磷酸化状态。SiMPull首先被耆那教等人证明是询问大分子复合物的强大工具。 12 , 13 。在SiMPull中,在抗体功能化玻璃盖玻片上对大分子复合物进行免疫沉淀(IP),然后通过单分子显微镜分析蛋白质亚基数和与复合组分 12 的共IP。Kim等人 14 的一项修改,称为SiMBlot,是第一个使用SiMPull的变体来分析变性蛋白质的磷酸化。SiMBlot方案依赖于使用NeutrAvidin包被的盖玻片捕获生物素化的细胞表面蛋白,然后用磷酸特异性抗体标记 14 探测磷酸化。尽管取得了这些进展,但仍需要改进,以使翻译后修饰的定量更加稳健,并适用于更广泛的蛋白质。
本方案描述了一种优化的SiMPull方法,该方法用于量化完整表皮生长因子受体(EGFR)的磷酸化模式,以响应一系列配体条件和致癌突变 15 。虽然这项工作侧重于EGFR,但这种方法可以应用于任何膜受体和感兴趣的胞质蛋白(POI),其具有高质量的抗体。该协议包括减少样品自发荧光的步骤,需要最小样品体积的样品阵列设计,同时制备多达20个样品,以及优化抗体标记和固定条件。已经开发了用于磷酸化蛋白的单分子检测和定量的数据分析算法。
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1. 盖玻片准备
注意:对于此步骤,需要穿戴个人防护装备(PPE),其中包括双层丁腈手套,安全眼镜或面罩以及实验室外套。
2. 裂解物的制备
注意:实验方案其余步骤所需的个人防护用品是丁腈手套、安全眼镜和实验室外套。
注意:裂解物是从表达EGFR-GFP的贴壁CHO细胞制备的。将细胞接种在60mm组织培养物(TC60)培养皿中过夜 12 , 13 。在DMEM中培养CHO细胞,并补充10%胎牛血清,1%L-谷氨酰胺,1%青霉素 - 链霉素和500ng / mL遗传素(见 材料表 )。也可以使用其他贴壁细胞系或悬浮细胞。
3. 用生物素化抗体使阵列功能化
4. 来自全细胞裂解物的POI的抽吸
注意:将功能化SiMUll阵列的TC100培养皿放在冰上,用于剩余的SiMPull制备。此步骤是从总蛋白裂解物中拉出POI。裂解物在解冻后不得重复使用。
5. 图像采集
注意:单分子图像采集是使用150倍TIRF物镜和图像分离器进行的,该图像分离器可捕获eMCD相机特定象限中的每个光谱通道(参见 材料表 )。首先获取校准图像,以便使用纳米图案通道对准网格(nanogrid)进行通道配准和相机增益校准,该网格包含20 x 20个200±50 nm孔的阵列,孔内距离为3± 1 μm(总尺寸〜60 μm×60 μm)。
6. 数据分析
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图 1A 显示了一幅描绘SiMPull过程的卡通。使用新链阿维丁作为生物素化抗EGFR抗体的锚点,从总蛋白裂解物中捕获EGFR-GFP,盖玻片被功能化。洗去未结合的蛋白质后,磷酸化的受体用抗磷酸酪氨酸(anti-PY)抗体 15 标记。 图1B 显示了疏水阵列的图像,其中可以制备多个样品并在同一盖玻片上成像。该样品架的一个优点是需要~10 μL的最小样品体积。盖玻片可以通过将其直接放在显微镜载物台上来成像。但是,使用盖玻片支架稳定盖玻片是有帮助的。 图1B 所示的盖玻片支架是使用3D打印机创建的,蓝图在 补充编码文件5 中提供。疏水性油墨的自发荧光是找到样品焦平面的有用指南( 图1C )。多通道原始图像的示例如图 1D 所示 。原始绿色和远红色通道的叠加 如图1E所示 。
图 2 概述了分析工作流程,并提供了具有代表性的数据。数据采集首先从采集信道配准基准开始,用于叠加各个频谱信道数据( 图2A )。使用纳米网格图案拍摄明场图像,该图案通过白光并在图像分配器的每个光谱通道中检测到(未显示)。绿色通道充当参考通道,远红色通道是移位通道。局部加权均值变换是使用 MATLAB 中的 拟合矩阵 20 函数计算的,用于将远红色坐标移动到绿色通道的坐标系中。此变换在每个控制点使用二阶多项式模型。然后采集SiMPull阵列的多通道数据。该工作流程包括半自动采集,其中为特定样本方块选择起始ROI,并对该区域周围的三个区域进行成像,使得每个数据集都包含来自三个独立ROI的完整四视图图像( 图1D )。在每个光谱通道中,通过将高斯滤波器的差异应用于图像并识别局部最大值来找到发射器候选位置。子区域(框, 图2B )围绕局部最大值绘制,发射器光子计数通过假设每个子区域仅包含一个发射器来估计。保留光子计数高于最小值的发射极候选子区域的子区域以进行拟合。高斯点扩散函数 (PSF) 将每个候选发射极拟合到大致以每个发射器为中心的小子区域中。生成的定位基于其光子计数、背景、拟合坐标的克拉梅尔-拉奥下限、PSF 方差(即 PSF 宽度)和描述 PSF 模型拟合优度的 p 值进行阈值。为每个光谱通道创建高斯图像,在每个良好拟合的坐标处放置均匀强度的高斯斑点( 图2C )。通过使用从基准样本计算的变换叠加来自每个光谱通道的高斯图像来可视化共定位( 图2D )。荧光标记受体以进行鉴定很重要,因为当细胞裂解物存在时,抗磷酸酪氨酸抗体仍与表面存在非特异性结合。EGFR-GFP(绿色通道)用于生成受体位置的掩模,并且仅计算该掩模内的AF647-抗PY信号(远红色通道)( 图2D )。1 像素(106.7 nm 像素大小)内的对被视为共定位并保存到包含参考通道坐标的列表中。计算与GFP共定位的AF647的百分比以确定磷酸化受体的比例( 图2E )。
有几个关键步骤可以确保良好的数据质量。其中一项努力是将盖玻片阵列与NaBH 4 孵育,如实验方案中所述,以淬灭绿色通道中的自发荧光。这种自发荧光是指由于玻璃上可能存在的杂质而产生的非特异性信号,含有单一或共轭π键 21 。这些杂质可能来自功能化过程中使用的氨基硅烷和PEG试剂或空气中的灰尘,并且倾向于在绿色光谱通道中发出荧光。尽管努力将玻璃储存在氮气下,但这些分子也可能通过在储存过程中发生的氧化产生。NaBH 4 还用于减少载玻片和微阵列上杂质的荧光,包括带有硅烷涂层 16 的载玻片和微阵列。 图3A 显示了用NaBH 4 处理食人鱼蚀刻玻璃时发生的背景检测次数的减少。虽然NaBH 4 显着降低了背景荧光,但在绿色通道中仍然检测到一些发射器。可以通过从无裂解物的样品中获取背景图像( 图3D )并从含有GFP的样品中减去平均背景定位次数来纠正这一点。在远红色通道中未检测到来自杂质的荧光。如果受体密度太高,可以在单个衍射极限点内找到多个GFP发射器(数据未显示)。使用步进光漂白来识别每个点的GFP数量,我们发现0.04-0.08 proteins / μm 2 之间的受体密度在单个发射器之间提供了足够的间距,以消除每个点 12 找到多个发射器的可能性。受体密度可以通过改变与玻璃表面结合的IP抗体的量或加入裂解物的量来优化。确保靶向POI的抗体在饱和水平下使用至关重要。建议在磷酸化样品上获取抗体浓度曲线,以确定适当的标记条件( 图3B )。此外,抗体的磷酸特异性需要通过静息样品和/或用蛋白质特异性激酶抑制剂处理来验证( 图3B )。抗体将在成像时间窗口内从受体中解离。用PFA和GA的组合处理样品可防止信号丢失( 图3C )。
最后,优化单分子拟合参数非常重要。识别潜在候选发射极的第一个“方框查找”步骤( 图2B )需要慷慨大方,以允许许多候选者进行高斯拟合。因此,用于发现盒子的最小光子阈值可能相对较低,以捕获所有真实发射器和一些背景点。同样重要的是,不要将箱子大小和重叠余量设置得太小。将框大小保持在 5-7 像素以内并允许两个像素重叠,是推荐密度的发射器的理想选择。找到盒子后,需要优化拟合步骤中的最小光子阈值。最小光子参数有助于确定哪些高斯拟合射极作为真拟合通过。为了确定真GFP拟合的适当最小光子阈值,该代码包括一个直方图绘图函数,用于检查背景(无细胞裂解物)和含GFP(加细胞裂解物)样品中的光子/定位( 图3D )。此步骤很重要,因为虽然NaBH 4 减少了杂质的荧光量,但它不会去除所有背景定位。 图3D 演示了需要设置最小光子阈值以减少杂质检测的数量。为了确定该阈值,通过对未暴露于细胞裂解物的样品进行成像来计算背景发射器强度的直方图( 图3D ,左上角)。大多数背景发射器的值小于475光子。相比之下,包含真GFP发射器的样品显示出475以上分布的很大一部分( 图3D ,右上角)。通过检查选择阈值以消除尽可能多的背景计数,同时最大限度地减少裂解物样品的信号损失量( 图3D ,底行)。此阈值处的剩余背景计数密度在定量分析中被考虑在内。
图 1
:样品制备概述
(
A
) 描绘 SiMPull 方法的卡通。盖玻片用一种抗体功能化,该抗体识别POI以从整个细胞裂解物中捕获该POI。玻璃首先涂有聚乙二醇和生物素聚乙二醇。然后,NeutrAvidin与生物素-PEG结合,并充当生物素化抗POI抗体的锚点。然后用荧光标记的抗PY抗体检测磷酸化蛋白质。(
B
)盖玻片支架(红色)的照片,盖玻片阵列已到位并安装在显微镜载物台上。多样本阵列使用疏水性油墨生成,在单个玻璃盖玻片上创建多达20个单独的样品方块。盖玻片为60 mm x 24 mm.(
C
)疏水性油墨自发荧光(洋红色)和荧光珠(绿色)的示例图像。疏水性油墨的自发荧光是找到盖玻片表面焦平面的有用指南。(
D
) 原始数据图像示例,其光谱通道在相机芯片上由四视图图像分离器分隔。四视图滤光片集包括以下发射滤光片:蓝色 (445/45 nm)、绿色 (525/45 nm)、红色 (600/37 nm)、远红 (685/40 nm)。(
E
) 绿色和远红色通道的原始叠加。白色框表示
图2B-D
中进一步检查的区域。比例尺 (C-E) = 2 μm
.请单击此处查看此图的大图。
(
A
)首先对从纳米网格获取的图像进行通道配准。裁剪感兴趣的两个光谱通道(此处为绿色和远红色)后,将覆盖每个通道的基准图像(左图)。左图(插图)中框的放大显示图像尚未真正注册。每个通道中的发射器都符合高斯模型并进行局部化(配准)。发射器的定位显示为远红色通道的圆圈和绿色通道的十字。最后一步是应用局部加权均值变换,将远红色通道定位坐标移动到绿色通道参考系(对齐)中。然后,计算出的局部加权均值变换用于注册后续的SiMPull数据。(
B
) 绿色/EGFR-GFP 通道和远红色/AF647 反 PY 通道的代表性图像。背景光子计数以上的单个发射器被识别并用框标记。(
C
) 每个选定框中的发射曲线适合高斯模型,并保留适合单个荧光团PSF模型的发射器。(
D
) 从 GFP 发射器创建掩模以识别 EGFR-GFP 的位置(绿色)。EGFR-GFP 和 AF647-抗 PY 的共定位可识别磷酸化受体(白色)。(
E
)磷酸化受体的比例是根据共定位的EGFR-GFP和AF647-抗PY拟合计算的。条形图将PV + EGF处理与静息细胞进行比较,并进行了多次测量的平均值。误差线表示假设二项式分布计算的标准误差。比例尺 = 2 μm
.请点击此处查看此图的大图。
(
A
)从左
到
右,前三个面板是在各自条件下玻璃上自发荧光的代表性图像:食人鱼蚀刻后,用PEG和PEG加NaBH
4
处理(用+表示)。此外,在NaBH
4
处理后保留了表面官能化,如最小的非特异性PY99-AF647结合所示,同时保留了裂解物中EGFR-GFP的稳健结合。(
B
)必须为每批抗体获取饱和度曲线,以确保最佳的抗体标记。该图显示了用位点特异性磷酸酪氨酸抗体抗EGFR-pY1173标记EGFR的浓度曲线。在未经处理的细胞(静止,灰色钻石)中检测到最小的磷酸化。作为非特异性结合的对照,在加入100 nM的EGF(品红色三角形)之前,还用EGFR激酶抑制剂拉帕替尼处理细胞,这表明EGFR磷酸化的预期预防。误差线表示假设二项式分布的标准误差。(
C
)用PFA和GA的组合固定样品可防止抗体随时间推移解离。误差线表示假设二项式分布的标准误差。(
D
) 通过为高斯拟合选择适当的阈值来排除误报。比较背景(无裂解物)和真实数据(加上细胞裂解物)之间的低阈值(阈值 = 0; top)下拟合强度的直方图允许选择适当的值(阈值 = 475; 底部)以从绿色通道中的自发荧光点移除拟合。垂直洋红色线表示475光子阈值。直方图是根据每种样本类型的相同 ROI 数计算得出的 (n = 3)。比例尺 = 2 μm
.请点击此处查看此图的大图。
补充编码文件 1 :包含用于运行 SiMPull 分析的脚本和实用程序的 zip 文件。 请按此下载此档案。
补充编码文件2: 包含 smite 单分子分析包的zip文件。 请按此下载此档案。
补充编码文件 3: 包含示例数据的 zip 文件。 请按此下载此档案。
补充编码文件4: 包含代表性样本数据分析输出的zip文件。 请按此下载此档案。
补充编码文件 5: 用于3D打印的盖玻片支架蓝图。 请按此下载此档案。
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这里描述的方案经过优化,可以在单一蛋白质水平上定量测量受体磷酸化。对SiMPull方案进行了一些简单但重要的修改,提高了磷酸酪氨酸检测测量的可靠性,包括通过NaBH 4 处理减少自发荧光和后固定样品以防止抗体解离。使用绿色通道掩模识别受体位置以计算与抗PY抗体的共定位,还可以通过消除抗体与细胞裂解物的非特异性结合中的潜在伪影来提高测量精度。利用双色成像来检测磷酸化受体的比例。在这种情况下,受体用GFP进行遗传标记,抗体直接用远红色染料标记。SiMPull方法适用于具有特定抗体的其他蛋白质靶标,包括细胞内蛋白质。此外,由于不需要变性条件,因此也可以捕获多苏布尼受体/复合物。然而,如果感兴趣的PTM位于蛋白质 14 的结构区域中,则可以掺入变性。最终,SiMPull可以很容易地扩展为包括同时标记单个受体上不同的磷酸酪氨酸,以量化多位磷酸化模式 15 。以这种方式询问全长,完整的受体不能通过其他标准方法实现,包括蛋白质印迹和磷酸化质谱。
除了SiMPull的优势外,还需要考虑一些限制。与任何基于抗体的技术一样,所用抗体的亲和力和特异性对于测量的成功至关重要。因此,重要的是优化抗体标记条件,并通过使用直接标记的一抗来理想地避免二抗。此外,表面结合的抗体将沉淀定位于质膜和胞质区室内的蛋白质。这可能会低估磷酸化,因为外源性添加的配体无法进入细胞质基质定位的蛋白质。必须采取额外的步骤来纠正受体表面水平(步骤6.2.10)。抗磷酸酪氨酸抗体一旦存在裂解物就表现出一些非特异性结合。为了避免这种伪影,EGFR被用GFP进行基因标记以识别受体的位置,这使我们能够从受体上排除抗PY信号。如果要询问内源性蛋白质,则用总蛋白抗体进行复染可以提供掩模图像,并对任何非特异性结合进行适当的校正。最后,虽然SiMPull提供了有关蛋白质水平异质性的信息,但该方案中产生的裂解物来自数千个细胞,并且细胞间变异性丢失。然而,单细胞SiMPull的发展已经使用由盖玻片和具有10μm间隙的显微镜侧组成的流动室;将细菌稀疏地接种在盖玻片上,同时用抗体对载玻片进行功能化以捕获所需的蛋白质。在细菌裂解后,来自每个细胞的蛋白质在抗体包被的载玻片 22 上的密闭区域捕获。类似的单细胞SiMPull哺乳动物细胞和蛋白质磷酸化分析可能在未来成为可能。
SiMPull协议包含确保高质量数据所需的几个关键步骤。例如,该协议包括盖玻片玻璃的精心制备。食人鱼蚀刻盖玻片彻底清洁玻璃并增加羟基和亲水性,这是优化盖玻片表面所必需的。在用有机溶剂洗涤几次之后,KOH处理为氨基硅烷化 13 , 23 提供额外的羟基,其用胺基团涂覆玻璃,用于PEG和生物素- PEG结合。任何这些步骤的不当清洁或功能化都会干扰蛋白质的下拉。控制PEG:生物素-PEG的摩尔比以及裂解物浓度是在SiMPull底物上获得适当蛋白质IP密度的关键因素。与任何生物测定一样,细胞裂解物制剂之间存在可变性,并且在样品重复之间可以看到磷酸化百分比之间的微小差异。因此,测量同一样品中不同酪氨酸位点的磷酸化水平非常重要。该协议中描述的样品室提供了一个系统,用于在一个成像会话中收集许多数据点,并允许对多个SiMPull实验进行平均。
在图像采集方面,重要的是获得基准样本,以确保准确的通道叠加;否则,共定位将不准确。优化激光功率和相机设置以最大化信噪比,同时最大限度地减少光漂白也很重要。最后,虽然样品阵列需要少量的样品和试剂,但在成像过程中,低体积容易蒸发。重要的是定期检查样品阵列(约30-45分钟)并根据需要加入缓冲液以防止样品干燥。
本方案证明了使用SiMPull来量化膜受体磷酸化状态。虽然专注于EGFR,但只要有适当的抗体可用,该方法可以应用于其他细胞表面受体和细胞内蛋白质和蛋白质复合物。SiMPull的另一个潜在用途是询问相分离冷凝物的内容物和磷酸化状态。此外,SiMPull可用于测量其他PTM,例如泛素化。因此,SiMPull为细胞生物学家提供了一种独特的工具,可以询问完整蛋白质上的PTM,并将PTM模式与细胞结果相关联。
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作者没有什么可透露的。
这项工作得到了美国国立卫生研究院R35GM126934,R01AI153617和R01CA248166的支持。EMB通过阿塞特-伊拉克开发区计划(NIH K12GM088021)和UNM MARC计划(NIH 2T34GM008751-20)提供支持。我们非常感谢使用新墨西哥大学综合癌症中心荧光显微镜共享资源,由NIH P30CA118100支持。我们要感谢安库尔·贾恩博士和哈太基吉普博士,他们最初对SiMPull的开发启发了这项工作。
ES-C现在地址:免疫动力学组,综合癌症免疫学实验室,癌症研究中心,国家癌症研究所,贝塞斯达
Bailey, E. M., Salazar-Cavazos, E., Grattan, R. M., Wester, M. J., Schodt, D. J., Rojo, J. A., Lidke, K. A., Lidke, D. S. An Optimized Single-Molecule Pull-Down Assay for Quantification of Protein Phosphorylation. J. Vis. Exp. (184), e63665, doi:10.3791/63665 (2022). … More
Bailey, E. M., Salazar-Cavazos, E., Grattan, R. M., Wester, M. J., Schodt, D. J., Rojo, J. A., Lidke, K. A., Lidke, D. S. An Optimized Single-Molecule Pull-Down Assay for Quantification of Protein Phosphorylation. J. Vis. Exp. (184), e63665, doi:10.3791/63665 (2022).
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