Summary

Logiciel d’acquisition de données convivial, à haut débit et entièrement automatisé pour la cryo-microscopie électronique à particule unique

Published: July 29, 2021
doi:

Summary

La cryo-microscopie électronique à particule unique exige un progiciel approprié et un pipeline convivial pour l’acquisition automatique de données à haut débit. Nous présentons ici l’application d’un logiciel d’acquisition d’images entièrement automatisé, Latitude-S, et un pipeline pratique pour la collecte de données de biomolécules vitrifiées dans des conditions de faible dose.

Abstract

Au cours des dernières années, les progrès technologiques et méthodologiques de la cryo-microscopie électronique à particule unique (cryo-EM) ont ouvert une nouvelle voie pour la détermination de la structure à haute résolution des macromolécules biologiques. Malgré les progrès remarquables de la cryo-EM, il est encore possible d’améliorer divers aspects du flux de travail d’analyse d’une seule particule. L’analyse monoparticule exige un progiciel approprié pour l’acquisition automatique de données à haut débit. Plusieurs progiciels d’acquisition automatique de données ont été développés pour l’imagerie automatique pour la cryo-EM monoparticule au cours des huit dernières années. Cet article présente une application d’un pipeline d’acquisition d’images entièrement automatisé pour les biomolécules vitrifiées dans des conditions de faible dose.

Il présente un progiciel capable de collecter des données cryo-EM de manière complète, automatique et précise. De plus, divers paramètres microscopiques sont facilement contrôlés par ce progiciel. Ce protocole démontre le potentiel de ce progiciel dans l’imagerie automatisée de la protéine de pointe du syndrome respiratoire aigu sévère-coronavirus 2 (SARS-CoV-2) avec un cryomicroscope électronique de 200 keV équipé d’un détecteur d’électrons direct (DED). Environ 3 000 images de films cryo-EM ont été acquises en une seule session (48 h) de collecte de données, ce qui a donné une structure de résolution atomique de la protéine de pointe du SARS-CoV-2. De plus, cette étude structurale indique que la protéine de pointe adopte deux conformations majeures, 1-RBD (domaine de liaison aux récepteurs) ouverte et toutes les conformations RBD fermées.

Introduction

La cryo-EM monoparticule est devenue une technique de biologie structurale courante pour la détermination de la structure à haute résolution des macromolécules biologiques1. La reconstruction d’une seule particule dépend de l’acquisition d’un grand nombre de micrographies d’échantillons vitrifiés pour extraire des images de particules bidimensionnelles (2D), qui sont ensuite utilisées pour reconstruire une structure tridimensionnelle (3D) d’une macromolécule biologique2,3. Avant le développement des DED, la résolution obtenue à partir de la reconstruction d’une seule particule variait entre 4 et 30 Å4,5. Récemment, la résolution réalisable de la cryo-EM à particule unique a dépassé 1,8 Å6. Le DED et les logiciels automatisés d’acquisition de données ont largement contribué à cette révolution de résolution7, où l’intervention humaine pour la collecte de données est minime. En règle générale, l’imagerie cryo-EM est réalisée à de faibles débits de dose d’électrons (20-100 e/Å2) pour minimiser les dommages causés par le rayonnement induit par le faisceau d’électrons des échantillons biologiques, ce qui contribue au faible rapport signal/bruit (SNR) de l’image. Ce faible SNR empêche la caractérisation des structures à haute résolution des macromolécules biologiques à l’aide d’une analyse monoparticulaire.

Les détecteurs d’électrons de nouvelle génération sont des détecteurs à base de CMOS (complementary metal-oxide-semiconductor), qui peuvent surmonter ces obstacles à faible SNR. Ces caméras CMOS à détection directe permettent une lecture rapide du signal, grâce à laquelle la caméra contribue à une meilleure fonction d’étalement de points, à un SNR approprié et à une excellente efficacité quantique de détection (DQE) pour les macromolécules biologiques. Les caméras à détection directe offrent un SNR8 élevé et un faible bruit dans les images enregistrées, ce qui entraîne une augmentation quantitative de l’efficacité quantique du détective (DQE), une mesure de la quantité de bruit qu’un détecteur ajoute à une image. Ces caméras enregistrent également des films à la vitesse de centaines d’images par seconde, ce qui permet une acquisition rapide des données9,10. Toutes ces caractéristiques rendent les caméras à détection directe rapide adaptées aux applications à faible dose.

Les images de pile corrigées du mouvement sont utilisées pour le traitement des données afin de calculer la classification 2D et de reconstruire une carte de densité 3D de macromolécules à l’aide de divers logiciels tels que RELION11, FREALIGN12, cryoSPARC13, cisTEM14 et EMAN215. Cependant, pour l’analyse d’une seule particule, un énorme ensemble de données est nécessaire pour obtenir une structure à haute résolution. Par conséquent, les péages d’acquisition automatique de données sont très essentiels pour la collecte de données. Pour enregistrer de grands ensembles de données cryo-EM, plusieurs progiciels ont été utilisés au cours de la dernière décennie. Des progiciels dédiés, tels que AutoEM16, AutoEMation17, Leginon18, SerialEM19, UCSF-Image420, TOM221, SAM22, JAMES23, JADAS24, EM-TOOLS et EPU, ont été développés pour l’acquisition automatisée de données.

Ces progiciels utilisent des tâches de routine pour trouver automatiquement les positions des trous en corrélant les images à faible grossissement aux images à fort grossissement, ce qui aide à identifier les trous avec de la glace vitreuse d’épaisseur de glace appropriée pour l’acquisition d’images dans des conditions à faible dose. Ces progiciels ont permis de réduire le nombre de tâches répétitives et d’augmenter le débit de la collecte de données cryo-EM en acquérant une grande quantité de données de bonne qualité pendant plusieurs jours en continu, sans aucune interruption et sans la présence physique de l’opérateur. Latitude-S est un progiciel similaire, utilisé pour l’acquisition automatique de données pour l’analyse d’une seule particule. Cependant, ce progiciel ne convient qu’aux DED K2/K3 et est fourni avec ces détecteurs.

Ce protocole démontre le potentiel de Latitude-S dans l’acquisition automatisée d’images de la protéine de pointe SARS-CoV-2 avec un détecteur d’électrons direct équipé d’un cryo-EM de 200 keV (voir le Tableau des matériaux). À l’aide de cet outil de collecte de données, 3 000 fichiers vidéo de la protéine de pointe du SARS-CoV-2 sont automatiquement acquis et un traitement ultérieur des données est effectué pour obtenir une structure protéique de pointe de résolution 3,9-4,4 Å.

Protocol

REMARQUE: Trois étapes importantes sont nécessaires pour la collecte de données cryo-EM: 1. préparation de la grille cryo-EM, 2. étalonnage et alignement du microscope, 3. collecte automatique de données (Figure 1). En outre, la collecte automatisée de données est subdivisée en a. sélection de zone appropriée, b. optimisation de Latitude-S, c. démarrage automatique de la sélection automatique des trous et d. démarrage automatique de l’acquisition automatique des données (<st…

Representative Results

Dans la situation pandémique actuelle, la cryo-EM joue un rôle clé dans la caractérisation des structures de diverses protéines du SARS-CoV-226,27,28,29, qui peuvent aider à développer des vaccins et des médicaments contre le virus. Il y a un besoin urgent d’efforts de recherche rapides avec des ressources humaines limitées pour lutter contre la maladie à coronavirus de 2019. L’ac…

Discussion

Latitude-S est une interface utilisateur intuitive qui fournit un environnement permettant de configurer et de collecter automatiquement des milliers de micrographies haute résolution ou de fichiers vidéo en deux jours. Il permet une navigation facile à travers les grilles et maintient la position de l’étage du microscope tout en passant d’un faible grossissement à un grossissement élevé. Chaque étape de l’acquisition de données avec Latitude-S est rapide, avec des fonctionnalités telles qu’une interfac…

Divulgaciones

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Nous remercions le Département de biotechnologie, le Département des sciences et de la technologie (DST) et des Sciences, et le Ministère du développement des ressources humaines (MHRD), Inde, pour le financement et l’installation cryo-EM à IISc-Bangalore. Nous reconnaissons le programme DBT-BUILDER (BT/INF/22/SP22844/2017) et DST-FIST (SR/FST/LSII-039/2015) pour l’installation nationale de Cryo-EM à IISc, Bangalore. Nous reconnaissons le soutien financier du Conseil de la recherche en sciences et en génie (SERB) (subvention n° SB/S2/RJN-145/2015, SERB-EMR/2016/000608 et SERB-IPA/2020/000094), DBT (subvention n° 2020/000094), DBT (grant no. BT/PR25580/BRB/10/1619/2017). Nous remercions Mme Ishika Pramanick d’avoir préparé les grilles cryo-EM, la collecte de données cryo-EM et la préparation de la table des matériaux. Nous remercions également M. Suman Mishra pour le traitement d’image cryo-EM et pour nous avoir aidés à préparer les chiffres. Nous remercions le professeur Raghavan Varadarajan de nous avoir aidés à obtenir l’échantillon de protéine de pointe purifié pour cette étude.

Materials

Blotting paper Ted Pella, INC. 47000-100 EM specimen preparation item
Capsule Thermo Fisher Scientific 9432 909 97591 EM specimen preparation unit
Cassette Thermo Fisher Scientific 1020863 EM specimen preparation unit
C-Clip Thermo Fisher Scientific 1036171 EM specimen preparation item
C-Clip Insertion Tool Thermo Fisher Scientific 9432 909 97571 EM specimen preparation tool
C-Clip Ring Thermo Fisher Scientific 1036173 EM specimen preparation item
EM grid (Quantifoil) Electron Microscopy Sciences Q3100AR1.3 R 1.2/1.3 300 Mesh, Gold
Glow discharge Machine Quorum N/A Quorum GlowQube glow discharge machine
K2 DED Gatan Inc. N/A Cryo-EM data collection device (Camera)
Latitude S Software Gatan Inc. Imaging software
Loading station Thermo Fisher Scientific 1130698 EM specimen preparation unit
Talos 200 kV Arctica Thermo Scientific™ N/A Cryo-Electron Microscope
Vitrobot Mark IV Thermo Fisher Scientific N/A EM specimen preparation unit

Referencias

  1. Li, Y., Cash, J. N., Tesmer, J. J. G., Cianfrocco, M. A. High-throughput cryo-EM enabled by user-free preprocessing routines. Structure. 28 (7), 858-869 (2020).
  2. Carragher, B., et al. Leginon: An automated system for acquisition of images from vitreous ice specimens. Journal of Structural Biology. 132 (1), 33-45 (2000).
  3. Stagg, S. M., et al. Automated cryoEM data acquisition and analysis of 284 742 particles of GroEL. Journal of Structural Biology. 155 (3), 470-481 (2006).
  4. Frank, J. Single-particle reconstruction of biological macromolecules in electron microscopy-30 years. Quarterly Reviews of Biophysics. 42 (3), 139-158 (2009).
  5. Biyani, N., et al. Focus: The interface between data collection and data processing in cryo-EM. Journal of Structural Biology. 198 (2), 124-133 (2017).
  6. Nakane, T., et al. Single-particle cryo-EM at atomic resolution. Nature. 587 (7832), 152-156 (2020).
  7. Kühlbrandt, W. The resolution revolution. Science. 343 (6178), 1443-1444 (2014).
  8. McMullan, G., Chen, S., Henderson, R., Faruqi, A. R. Detective quantum efficiency of electron area detectors in electron microscopy. Ultramicroscopy. 109 (9), 1126-1143 (2009).
  9. Zheng, S. Q., Palovcak, E., Armache, J. P., Verba, K. A., Cheng, Y., Agard, D. A. MotionCor2: Anisotropic correction of beam-induced motion for improved cryo-electron microscopy. Nature Methods. 14 (4), 331-332 (2017).
  10. Grant, T., Grigorieff, N. Measuring the optimal exposure for single particle cryo-EM using a 2.6 Å reconstruction of rotavirus VP6. eLife. 4, 06980 (2015).
  11. Scheres, S. H. W. RELION: Implementation of a Bayesian approach to cryo-EM structure determination. Journal of Structural Biology. 180 (3), 519-530 (2012).
  12. Grigorieff, N. FREALIGN: High-resolution refinement of single particle structures. Journal of Structural Biology. 157 (1), 117-125 (2007).
  13. Punjani, A., Rubinstein, J. L., Fleet, D. J., Brubaker, M. A. CryoSPARC: Algorithms for rapid unsupervised cryo-EM structure determination. Nature Methods. 14 (3), 290-296 (2017).
  14. Grant, T., Rohou, A., Grigorieff, N. CisTEM, user-friendly software for single-particle image processing. eLife. 7, 35383 (2018).
  15. Tang, G., et al. EMAN2: An extensible image processing suite for electron microscopy. Journal of Structural Biology. 157 (1), 38-46 (2007).
  16. Zhang, P., Beatty, A., Milne, J. L. S., Subramaniam, S. Automated data collection with a Tecnai 12 electron microscope: Applications for molecular imaging by cryomicroscopy. Journal of Structural Biology. 135 (3), 251-261 (2001).
  17. Lei, J., Frank, J. Automated acquisition of cryo-electron micrographs for single particle reconstruction on an FEI Tecnai electron microscope. Journal of Structural Biology. 150 (1), 69-80 (2005).
  18. Potter, C. S., et al. Leginon: A system for fully automated acquisition of 1000 electron micrographs a day. Ultramicroscopy. 77 (3-4), 153-161 (1999).
  19. Mastronarde, D. N. Automated electron microscope tomography using robust prediction of specimen movements. Journal of Structural Biology. 152 (1), 36-51 (2005).
  20. Suloway, C., et al. Automated molecular microscopy: The new Leginon system. Journal of Structural Biology. 151 (1), 41-60 (2005).
  21. Korinek, A., Beck, F., Baumeister, W., Nickell, S., Plitzko, J. M. Computer controlled cryo-electron microscopy – TOM2 a software package for high-throughput applications. Journal of Structural Biology. 175 (3), 394-405 (2011).
  22. Shi, J., Williams, D. R., Stewart, P. L. A Script-Assisted Microscopy (SAM) package to improve data acquisition rates on FEI Tecnai electron microscopes equipped with Gatan CCD cameras. Journal of Structural Biology. 164 (1), 166-169 (2008).
  23. Marsh, M. P., et al. Modular software platform for low-dose electron microscopy and tomography. Journal of Microscopy. 228, 384-389 (2007).
  24. Zhang, J., et al. JADAS: A customizable automated data acquisition system and its application to ice-embedded single particles. Journal of Structural Biology. 165 (1), 1-9 (2009).
  25. Pramanick, I., et al. Conformational flexibility and structural variability of SARS-CoV2 S protein. Structure. , (2021).
  26. Zhou, D., et al. Structural basis for the neutralization of SARS-CoV-2 by an antibody from a convalescent patient. Nature Structural and Molecular Biology. 27 (10), 950-958 (2020).
  27. Hillen, H. S., et al. Structure of replicating SARS-CoV-2 polymerase. Nature. 584 (7819), 154-156 (2020).
  28. Wrapp, D., et al. Cryo-EM structure of the 2019-nCoV spike in the prefusion conformation. Science. 367 (6483), 1260-1263 (2020).
  29. Thoms, M., et al. Structural basis for translational shutdown and immune evasion by the Nsp1 protein of SARS-CoV-2. Science. 369 (6508), 1249-1255 (2020).
  30. Kumar, A., Sengupta, N., Dutta, S. Simplified approach for preparing graphene oxide tem grids for stained and vitrified biomolecules. Nanomaterials. 11 (3), 1-22 (2021).

Play Video

Citar este artículo
Kumar, A., P., S., Gulati, S., Dutta, S. User-friendly, High-throughput, and Fully Automated Data Acquisition Software for Single-particle Cryo-electron Microscopy. J. Vis. Exp. (173), e62832, doi:10.3791/62832 (2021).

View Video