ScanLag is a high-throughput method for measuring the delay in growth, namely lag time, as well as the growth rate of colonies for thousands of cells in parallel. Screening using ScanLag enables the discrimination between long lag-time and slow growth at the level of a single variant.
Growth dynamics are fundamental characteristics of microorganisms. Quantifying growth precisely is an important goal in microbiology. Growth dynamics are affected both by the doubling time of the microorganism and by any delay in growth upon transfer from one condition to another, the lag. The ScanLag method enables the characterization of these two independent properties at the level of colonies originating each from a single cell, generating a two-dimensional distribution of the lag time and of the growth time. In ScanLag, measurement of the time it takes for colonies on conventional nutrient agar plates to be detected is automated on an array of commercial scanners controlled by an in house application. Petri dishes are placed on the scanners, and the application acquires images periodically. Automated analysis of colony growth is then done by an application that returns the appearance time and growth rate of each colony. Other parameters, such as the shape, texture and color of the colony, can be extracted for multidimensional mapping of sub-populations of cells. Finally, the method enables the retrieval of rare variants with specific growth phenotypes for further characterization. The technique could be applied in bacteriology for the identification of long lag that can cause persistence to antibiotics, as well as a general low cost technique for phenotypic screens.
I batteri si sono evoluti per rispondere a molte condizioni di stress. Una caratteristica generale di adattamento allo stress è un cambiamento nelle dinamiche di crescita 1,2. Dinamiche di crescita sono caratterizzati per lo più da due parametri: il tasso di crescita esponenziale e il tempo di ritardo, vale a dire il tempo necessario per adattarsi alle nuove condizioni. Considerando che un gran numero di metodi high throughput concentrarsi su misurazioni del tasso di crescita, il ritardo è spesso un parametro di fronte, anche se è il parametro fondamentale per la caratterizzazione di adattamento alle nuove condizioni. Quantificazione del adattamento alle mutevoli condizioni è stata tradizionalmente eseguita con metodi manuali laboriosi 3,4. Più recentemente, sono state sviluppate tecniche avanzate per l'analisi delle singole cellule 5,6. Tuttavia, è ancora difficile distinguere la crescita normale dopo un ritardo di crescita (ossia un ritardo) 2,3 dalla crescita lenta. Un metodo automatizzato è stato costruito, ScanLag 7, perdiscriminare tra queste due fenotipi simili.
Un esempio lampante dell'importanza dello studio della distribuzione del tempo di ritardo viene rivelato sotto trattamento antibiotico. Antibiotici e altri stress Molti uccidere solo le cellule in attiva crescita, e, quindi, cellule che sono "ritardo" sono protetti 8. Per monitorare ritardo, si può osservare singole cellule al microscopio e monitorare il tempo alla prima divisione. Un grave inconveniente di questo metodo è che l'intervallo di tempo dinamico è limitato; quelle cellule che crescono precoce coprono la superficie a velocità esponenziale, riducendone la crescita delle cellule con ritardo più lungo. L'utilizzo di camere di flusso aggira alquanto questa 5, ma un numero limitato di cellule possono essere monitorati e la frazione di batteri che esce dalla fase di ritardo dopo la maggior parte della popolazione ha cominciato a crescere non può essere osservato. Nonostante queste limitazioni, diversi studi hanno valutato l'influenza del livello di different insiste sulla distribuzione ritardo utilizzando la microscopia singola cellula 9-12. Un altro modo per monitorare la distribuzione ritardo è attraverso misure di torbidità 13,14. Molte colture in parallelo, ciascuno iniziato da una singola cellula, sono coltivate in un lettore di densità ottica che misura il numero di batteri in coltura nel tempo. Questo metodo è limitata dalla precisione del estrapolazione e al numero di pozzetti in una piastra.
Un metodo automatizzato è stato sviluppato, chiamato ScanLag, che consente tempi di latenza e le distribuzioni di tempo la crescita deve essere valutata, anche per la piccola percentuale di batteri in una popolazione che hanno tempi di latenza molto lunghi. Il metodo si basa sulla rilevazione di colonie su piastre di agar nutriente convenzionale 15 (Figura 1). Per automatizzare il rilevamento 16,17 una matrice di scansione commerciali 18 che sono diretti dal software in casa di acquisire immagini periodicamente delle piastre, è stato progettato. Software eraprogettato per analizzare automaticamente le immagini ed estrarre parametri quantitativi 19,20, come il tempo di comparsa di ogni colonia e la crescita tempo di ogni colonia, che è qui definito come il tempo di crescere da 20 pixel per 80 pixel. Presentiamo qui il metodo in dettaglio, compresa la configurazione del sistema e l'uso del software di analisi delle immagini automatizzata che è stato migliorato con una migliore interfaccia utente.
Questo metodo può essere adattato per misurare altre caratteristiche di colonie, come la morfologia e colore. Misurazione di questi tipi di parametri consentirà l'uso del sistema in fenomica multidimensionali. Come il metodo rileva colonie da singole cellule, il sistema può rivelare nuovi fenotipi che non possono essere misurati da misure del livello di popolazione. La tecnica consente il rilevamento e il recupero di varianti rare, e facilita lo screening per tratti desiderati.
Metodi microscopici basati sull'osservazione diretta sono spesso considerati come il "golden standard" per studiare il comportamento della singola cellula. ScanLag, che permette di misurare la distribuzione dei tempi di ritardo in popolazioni batteriche, fornisce dati in buon accordo con la distribuzione ottenuta dall'analisi unicellulare e raggiunge statistiche molto più elevate.
Diversi passaggi critici devono essere eseguiti per questo metodo di lavorare bene: in primo luogo, non compromesso sulla risoluzione dello scanner, che dovrebbe essere 4.800 x 9.600 a ottenere buone immagini. In secondo luogo, essere consapevoli del fatto che senza il modulo di gestione di potenza (fase 1.6), gradiente di temperatura può svilupparsi sulla superficie del piano e sulla crescita. Un altro passo importante è la filtrazione di difetti quali polvere che possono essere stati erroneamente contati come colonie dal software. La sottrazione del fondo built-in del software di solito supera questi difetti, ma le colonie a volte "falsi" devonofiltrare manualmente.
Le principali operazioni di troubleshooting potrebbero affrontare variazione inter-plate nel setup, a causa di diversi motivi: (a) Il tasso di crescita dei microrganismi è influenzato dalla temperatura. Temperatura e umidità diverse condizioni possono verificarsi a causa di ventilazione irregolare o la località del piatto in incubatrice. (B) L'elettronica dello scanner potrebbero surriscaldarsi e causare un gradiente di temperatura attraverso la superficie dello scanner. Figura 10 mostra l'influenza di tale gradiente termico spaziale sui batteri Bacillus, insieme alle misurazioni della temperatura sulla superficie scanner prima e dopo l'attuazione del modulo di gestione di potenza (punto 1.6). Si noti che questo modulo potrebbe non essere necessario per scanner più recenti, e se viene utilizzata solo una parte della superficie dello scanner, gestione dell'alimentazione può essere superflua. (C) Piastre con diverse opacità del nutriente agar potrebbero portare a diversi livelli di rilevamento. Figura 11 mostra the la tolleranza per i diversi volumi di agar nutriente che si traducono in diverse opacità.
Sperimentalmente la tecnica ScanLag è facile da eseguire e richiede solo alla piastra microrganismi su piatti standard Petri, e metterli sulla superficie dello scanner. Il software sviluppato controlla l'intera procedura. L'acquisizione dell'immagine avviene automaticamente, e l'analisi di immagine per l'inseguimento colonia è automatica. Inoltre, il sistema può essere scalata-up per misurare molte condizioni differenti allo stesso tempo. Infine, il metodo si basa su scanner uffici commerciali e, dunque, è a basso costo.
Questa tecnica può essere estesa allo studio dei microrganismi che differiscono da E. coli K-12, tuttavia diverse considerazioni devono essere fatte. In primo luogo, l'influenza di prime colonie appaiono su quelle successive deve essere valutato, come descritto in dettaglio in una pubblicazione precedente 7. Per E. Coli K-12, ladensità massima di UFC per piastra è 200. Altri ceppi con diverse dimensioni delle colonie, e di altri cross talk possibile tra le colonie, potrebbe richiedere una diversa densità. In secondo luogo, l'analisi delle piastre è tarato per specifiche soglie software basato che potrebbe aver bisogno di essere modificato, a seconda del contrasto tra il mezzo solido e le colonie. Il software può essere esteso anche ad estrarre altre caratteristiche colonie, al di là di ritardo e tasso di crescita. Il codice del software è aperto e può essere modificato per estrarre forma colonia, luminosità, morbidezza e colore.
Poiché misure sono effettuate su colonie che hanno origine da cellule singole, i dati rivelano nuovi fenotipi che non può essere misurata con misure del livello di popolazione. L'importanza della distribuzione del tempo di ritardo viene rivelato in presenza di antibiotici. Molti antibiotici sono noti per essere efficace solo contro cellule in crescita; Pertanto fintantoché cellule rimangono nella fase di latenza e non crescono, sono proprotetti dagli effetti di tali antibiotici 21. Quando il numero di batteri superstiti vengono valutate ad intervalli di tempo durante il trattamento antibiotico 15,22,23, una sottopopolazione di batteri, chiamato persistenti, è spesso rivelato. In taluni casi, immunità al trattamento antibiotico proviene dal ritardo prolungato. Usando questa configurazione, questo ritardo è rivelata e spesso ha un non banale distribuzione 24 (Figura 6). Questo metodo consente inoltre il recupero di mutanti rare. Ad esempio, dopo la placcatura una popolazione mutagenizzato, i mutanti possono essere identificati sulla base di fenotipo e isolato direttamente, senza selezione. La configurazione potrebbe anche monitorare le interazioni cellula-cellula misurando la crescita di colonie in funzione della densità di colonie vicine e quantificare fenomeni come quorum sensing o la diffusione dei batteri brulicanti. Informazioni multidimensionali scoperto da futuri esperimenti con questo metodo porterà ad una migliore caratterizzazione della popolazione microbicas e ai progressi della ricerca medica e ambientale.
The authors have nothing to disclose.
We thank Eliq Oster for the images of the Bacillus subtillis. The work is supported by the European Research Council (# 260871) and the Israel Science Foundation (#592/10).
Name of Material | Company | Catalog Number | Comments/Description |
Bacto Agar | BD | 214010 | |
Difco LB broth | BD | 240230 | |
Petri dish 90mm | Miniplast | 20090-01 | |
Name of Equipment | |||
Epson Perfection v37 | Epson | B11B207201 | Flatbed Scanner with Optical resolution: 4800 dpi, Hardware Resolution: 4800 x 9600 dpi, color bit depth 48-bit. |
Epson Perfection v200 | Epson | B11B188011 | |
Epson Perfection 3490 | Epson | B11B177011 | |
ADU200 USB Relay | ONTRAK | ||
pieces of sterile black felt cloth | custon made | approximatly 100 x100 mm | |
white plate holders | custon made | surface size, with 6 x 99mm diameter hole | |
Delerin rings the size of the Petri dish | custon made | inner diameter: 72 mm outer diameter: 86 mm top outer diameter: 90 mm |