Summary

꼬마 선 충 의 프로 파일링 Phenotypic 자동화 하 여 화학 독성의 예측에 대 한 높은 처리량 분석 결과

Published: March 14, 2019
doi:

Summary

양적 방법 확인 하 고 자동으로 꼬마 선 충의 phenotypic 프로 파일링 분석 하 여 화학 물질의 급성 독성 예측 개발 되었습니다. 이 프로토콜 384-잘 접시에 화학 물질과 웜 치료, 비디오, 캡처 및 독물학 관련된 고기를 계량 하는 방법을 설명 합니다.

Abstract

쥐 또는 쥐와 같은 더 높은 주문 유기 체에 화학 물질의 독성 시험 적용 시간과 비싼, 그들의 긴 수명 및 유지 보수 문제 때문입니다. 선 충 류 꼬마 선 충 (C. 선 충) 독성 시험을 위한 이상적인 선택 있도록 장점이 오히려: 짧은 수명, 쉽게 경작, 및 효율적인 복제. 여기, 우리는 자동 phenotypic 프로 파일링 C. 선 충 의 384-잘 접시에 대 한 프로토콜을 설명 합니다. 선 충 벌레 액체 매체 및 화학 치료, 384-잘 접시에 교양 있으며 동영상 33 웜 기능에 화학적 영향을 계량 하기 각 잘 찍힌다. 실험 결과 계량된 형 기능 분류 및 다른 화합물에 대 한 급성 독성을 예측 하 고 설정할 수 더 전통적인 화학 독성 평가 시험에 대 한 우선 순위 목록을 설치류 모델에서을 보여 줍니다.

Introduction

산업 생산 및 사람들의 일상 생활에 적용 하는 화합물의 급속 한 발전, 함께 그것은 독성 화학 물질에 대 한 모델을 테스트를 공부 하는 것이 중요. 대부분의 경우, 설치류 동물 모델 건강에 다른 화학 물질의 잠재적 독성을 평가 하기 위해 채택 된다. 일반적으로, 치명적인 농도 (즉, assayed 50% 치 사 량 [LD50] 다른 화학 물질의) 결정 시간이 소요 되 고 매우 비싼 vivo에서, 설치류 (쥐/마우스) 모델에서 전통적인 매개 변수로 사용 됩니다. 또한, 감소, 수정, 또는 교체는 동물 복지 및 윤리 중심 (3R) 원리, 더 높은 동물의 교체는 과학 연구1,2,3 가치를 허용 하는 새로운 방법 . C. 선 충 은 토양에서 격리 되어 자유 롭 살아있는 선 충 류 이다. 그것은 널리 사용 되었습니다 실험실에서 연구 유기 체로 짧은 수명, 쉽게 재배, 효율적인 복제 등의 유익한 특성 때문에. 또한, C. 선 충 에 기본적인 생리 적 프로세스 및 스트레스 응답을 포함 하 여 많은 기본적인 생물 학적 경로 높은 포유류4,5,,67 에 보존 됩니다. , 8. 우리와 다른 사람 만든 비교에, C. 선 충 독성 및 독성 설치류9관찰 사이 좋은 색인 이다. 이 모든 게 선 충 C. 화학 독성 vivo에서의 효과 테스트 하는 좋은 모델.

최근, 일부 연구 정량 C. 선 충의 phenotypic 특징. 화학2,,310 의 독성 벌레11의 노화를 분석 하는 기능을 사용할 수 있습니다. 우리는 또한 경작 시스템 및 이미지 분석 시스템, 벌레는 다른 화학 치료12에서 384-잘 접시에 교양 있는 액체 벌레를 결합 하는 방법을 개발. 이 양적 기술 액체 매체와 384-잘 접시에 화학 치료의 12-24 h 후 C. 선 충의 33 매개 변수를 자동으로 분석 개발 되었습니다. 자동화 된 현미경 단계 실험 비디오 수집에 사용 됩니다. 벌레의 이동 행동에 관련 된 33 기능 계량 및 동영상 사용자 정의 설계 프로그램에 의해 처리 됩니다. 메서드는 10 화합물의 치료에서 벌레 고기를 계량 하는 데 사용 됩니다. 결과 표시 다른 독성 C. 선 충의 고기를 변경할 수 있습니다. 이러한 계량된 고기를 식별 하 여 다른 화합물의 급성 독성 예측 사용할 수 있습니다. 이 방법의 전반적인 목표는 관찰과 실험 액체 문화에서 C. 선 충 의 phenotypic 정량화를 촉진. 이 메서드는 화학 독성 평가에 다른 화합물의 급성 독성을 예측 하 고 대 한 우선 순위 목록을 설정 형 quantifications C. 선 충 의 응용 프로그램에 대 한 더 전통적인 화학 독성 평가 설치류 모델에서 테스트합니다. 또한,이 방법은 독성 검사 및 식품 첨가제 에이전트 오염, pharmacautical 화합물, 환경 외 인 화합물, 그리고에 새로운 화학 물질 또는 화합물의 테스트에 적용할 수 있습니다.

Protocol

프로토콜 질병 예방 및 중국에 있는 컨트롤에 대 한 베이징 센터의 동물 윤리 위원회의 동물 보호 지침을 따릅니다. 1. 화학 준비 화학 물질을 (표 1 및 표의 재료)를 가져옵니다. 100% 치 (LC100, 24 h)의 최소 농도 웜 100 %nonlethality (LC0, 24 h)의 최대 농도 대 한 개별 화학 물질의 최고 및 최저 복용량을 결정 합니다. (표 1)의 높은 농…

Representative Results

10 개 이상의 화학 물질12의 다른 농도에 노출 하는 벌레의 고기 테스트 했습니다. 테스트에서 33 가지 기능 (0 h, 12 h, 그리고 24 h) 3 시간 시점에 각 화합물에 대 한 정량 했다. 이전에 매뉴얼 및 수명 분석 결과의 자동 분석 비교11,12이루어졌다. 이 분석 결과에서 우리는 화학 물질과 농도 영향을 미칠 수 웜 고기 ?…

Discussion

C. 선 충 의 장점은 독극물9, 모두 기계 연구와 높은 처리량 검열 방법의 증가 사용에 이르렀다. 독물학 연구에서 다른 모델 시스템 보완에 C. 선 충 에 대 한 증가 역할은 최근 몇 년 동안, 특히 새로운 화학 물질의 급속 한 독성 평가 대 한 놀라운 되었습니다. 이 문서에는 자동 식별 및 화학 독성의 평가 대 한 384-잘 접시에 고기를 벌레의 높은 처리량, 양적 심사의 새?…

Declarações

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

저자는 친절 하 게 보내는 C. 선 충 CGC를 감사 합니다. 이 작품은 국가 주요 연구 및 개발 프로그램의 중국 (#2018YFC1603102, #2018YFC1602705);에 의해 지원 되었다 중국 그랜트 (#31401025, #81273108, #81641184), 자본 건강 연구와 베이징 (#2011-1013-03), 환경 독물학 (# 베이징 주요 연구실의 오프닝 기금에에서 특별 한 프로젝트의 개발의 국가 자연과학 기초 2015HJDL03), 산 동성, 중국 (ZR2017BF041)의 자연 과학 재단.

Materials

2-Propanol Sigma-Aldrich 59300
384-well plates Throme 142761
Agar Bacto 214010
Atropine sulfate Sigma-Aldrich PHL80892
Bleach buffer 0.5 mL of 10 M NaOH, 0.5 mL of5% NaClO, 9 mL ofultrapure water
Cadmium chloride Sigma-Aldrich 202908
Calcium chloride Sigma-Aldrich 21074
CCD camera Zeiss AxioCam HRm Zeiss microscopy GmbH
Cholesterol Sigma-Aldrich C8667
Copper(II) sulfate Sigma-Aldrich 451657
Ethanol Sigma-Aldrich 24105
Ethylene glycol Sigma-Aldrich 324558
Glycerol Sigma-Aldrich G5516
K-Medium 3.04 g of NaCl and 2.39 g of KCl in 1 L ultrapure water
LB Broth  10 g/L Tryptone, 5 g/L Yeast Extract, 5 g/L NaCl 
Magnesium sulfate heptahydrate Sigma-Aldrich 63140
NGM Plate 3 g ofNaCl, 17 g ofagar, 2.5 g ofpeptone in 1 L of ultrapure water, after autoclave add 1 mL of cholesterol (5 mg/mL in ethanol), 1 mL of MgSO4 (1 M), 1 mL of CaCl2 (1 M), 25 mL of PPB buffer
Peptone Bacto 211677
Potassium chloride Sigma-Aldrich 60130
Potassium phosphate dibasic Sigma-Aldrich 795496
Potassium phosphate monobasic Sigma-Aldrich 795488
PPB buffer 35.6 g of K2HPO4, 108.3 g of KH2PO4 in 1 L ultrapure water
shaker ZHICHENG ZWY-200D
Sodium chloride Sigma-Aldrich 71382
Sodium fluoride Sigma-Aldrich s7920
Sodium hydroxide Sigma-Aldrich 71690
Sodium hypochlorite solution Sigma-Aldrich 239305
The link of program https://github.com/weiyangc/ImageProcessForWellPlate
Tryptone Sigma-Aldrich T7293
Yeast extract Sigma-Aldrich Y1625
Zeiss automatic microscope  Zeiss AXIO Observer.Z1 Zeiss automatic microsco with peproprietary software Zen2012 and charge coupled device(CCD) camera

Referências

  1. Anderson, G. L., et al. Assessing behavioral toxicity with Caenorhabditis elegans. Environmental Toxicology and Chemistry. 23 (5), 1235-1240 (2004).
  2. Boyd, W. A., et al. A high-throughput method for assessing chemical toxicity using a Caenorhabditis elegans reproduction assay. Toxicology and Applied Pharmacology. 245 (2), 153-159 (2010).
  3. Boyd, W. A., Williams, P. L. Comparison of the sensitivity of three nematode species to copper and their utility in aquatic and soil toxicity tests. Environmental Toxicology and Chemistry. 22 (11), 2768-2774 (2003).
  4. Dengg, M., van Meel, J. C. Caenorhabditis elegans as model system for rapid toxicity assessment of pharmaceutical compounds. Journal of Pharmacological and Toxicological Methods. 50 (3), 209-214 (2004).
  5. Schouest, K., et al. Toxicological assessment of chemicals using Caenorhabditis elegans and optical oxygen respirometry. Environmental Toxicology and Chemistry. 28 (4), 791-799 (2009).
  6. Sprando, R. L., et al. A method to rank order water soluble compounds according to their toxicity using Caenorhabditis elegans, a Complex Object Parametric Analyzer and Sorter, and axenic liquid media. Food and Chemical Toxicology. 47 (4), 722-728 (2009).
  7. Wang, D., Xing, X. Assessment of locomotion behavioral defects induced by acute toxicity from heavy metal exposure in nematode Caenorhabditis elegans. Journal of Environmental Sciences (China). 20 (9), 1132-1137 (2008).
  8. Leung, M. C., et al. Caenorhabditis elegans: an emerging model in biomedical and environmental toxicology. Toxicological Sciences. 106 (1), 5-28 (2008).
  9. Li, Y., et al. Correlation of chemical acute toxicity between the nematode and the rodent. Toxicology Research. 2 (6), 403-412 (2013).
  10. Boyd, W. A., et al. Effects of genetic mutations and chemical exposures on Caenorhabditis elegans feeding: evaluation of a novel, high-throughput screening assay. PLoS One. 2 (12), 1259 (2007).
  11. Xian, B., et al. WormFarm: a quantitative control and measurement device toward automated Caenorhabditis elegans aging analysis. Aging Cell. 12 (3), 398-409 (2013).
  12. Gao, S., et al. Classification and prediction of toxicity of chemicals using an automated phenotypic profiling of Caenorhabditis elegans. BMC Pharmacology and Toxicology. 19 (1), 18 (2018).
  13. Moyson, S., et al. Mixture effects of copper, cadmium, and zinc on mortality and behavior of Caenorhabditis elegans. Environmental Toxicology and Chemistry. 37 (1), 145-159 (2018).
  14. Wang, X., et al. Lifespan extension in Caenorhabditis elegans by DMSO is dependent on sir-2.1 and daf-16. Biochemical and Biophysical Research Communications. 400 (4), 613-618 (2010).
  15. Boyd, W. A., et al. Developmental Effect of the ToxCast Phase I and Phase II Chemicals in Caenorhabditis elegans and Corresponding Responses in Zebrafish, Rats, and Rabbits. Environmental Health Perspectives. 124 (5), 586-593 (2016).

Play Video

Citar este artigo
Gao, S., Chen, W., Zhang, N., Xu, C., Jing, H., Zhang, W., Han, G., Flavel, M., Jois, M., Zeng, Y., Han, J. J., Xian, B., Li, G. A High-throughput Assay for the Prediction of Chemical Toxicity by Automated Phenotypic Profiling of Caenorhabditis elegans. J. Vis. Exp. (145), e59082, doi:10.3791/59082 (2019).

View Video