Dit artikel beschrijft het volledige XChem-proces voor het screenen van fragmenten op basis van kristallen, vanaf het aanvragen van toegang en alle daaropvolgende stappen tot het verspreiden van gegevens.
Bij de ontdekking van geneesmiddelen op basis van fragmenten worden honderden of vaak duizenden verbindingen kleiner dan ~300 Da getest tegen het eiwit van belang om chemische entiteiten te identificeren die kunnen worden ontwikkeld tot krachtige kandidaat-geneesmiddelen. Omdat de verbindingen klein zijn, zijn de interacties zwak en moet de screeningsmethode daarom zeer gevoelig zijn; Bovendien is structurele informatie vaak cruciaal voor het uitwerken van deze treffers tot loodachtige verbindingen. Daarom is eiwitkristallografie altijd een gouden standaardtechniek geweest, maar historisch gezien te uitdagend om wijdverbreid te worden gebruikt als primair scherm.
De eerste XChem-experimenten werden in 2014 gedemonstreerd en vervolgens uitgeprobeerd met academische en industriële medewerkers om het proces te valideren. Sindsdien hebben een grote onderzoeksinspanning en een aanzienlijke bundeltijd de monstervoorbereiding gestroomlijnd, een fragmentenbibliotheek ontwikkeld met snelle follow-upmogelijkheden, de capaciteit van I04-1 bundellijn voor onbeheerde gegevensverzameling geautomatiseerd en verbeterd, en nieuwe tools geïmplementeerd voor gegevensbeheer, analyse en hitidentificatie.
XChem is nu een faciliteit voor grootschalige kristallografische fragmentscreening, die het hele kristal-tot-depositieproces ondersteunt en toegankelijk is voor academische en industriële gebruikers over de hele wereld. Het peer-reviewed academische gebruikersprogramma wordt sinds 2016 actief ontwikkeld om projecten met een zo breed mogelijke wetenschappelijke reikwijdte te huisvesten, zowel goed gevalideerde als verkennende projecten. Academische toegang wordt toegewezen via tweejaarlijkse oproepen voor collegiaal getoetste voorstellen, en eigen werk wordt geregeld door de Industrial Liaison-groep van Diamond. Deze workflow is al routinematig toegepast op meer dan honderd doelen uit verschillende therapeutische gebieden, en identificeert effectief zwakke bindmiddelen (1%-30% hitrate), die beide dienen als hoogwaardige uitgangspunten voor het ontwerp van verbindingen en uitgebreide structurele informatie bieden over bindingsplaatsen. De veerkracht van het proces werd aangetoond door de voortdurende screening van SARS-CoV-2-doelen tijdens de COVID-19-pandemie, inclusief een doorlooptijd van 3 weken voor de belangrijkste protease.
Fragment-Based Drug Discovery (FBDD) is een veelgebruikte strategie voor het ontdekken van leads, en sinds de opkomst 25 jaar geleden heeft het vier geneesmiddelen voor klinisch gebruik opgeleverd en zijn meer dan 40 moleculen gevorderd tot klinische proeven 1,2,3. Fragmenten zijn kleine chemische entiteiten, meestal met een molecuulgewicht van 300 Da of minder. Ze zijn geselecteerd vanwege hun lage chemische complexiteit, die goede aanknopingspunten bieden voor de ontwikkeling van zeer ligandefficiënte remmers met uitstekende fysisch-chemische eigenschappen. Hun grootte betekent dat ze het bindingslandschap van eiwitten grondiger bemonsteren dan bibliotheken van grotere geneesmiddel- of loodachtige verbindingen, en dus ook hotspots en vermeende allosterische sites onthullen. In combinatie met structurele informatie bieden fragmenten een gedetailleerde kaart van de potentiële moleculaire interacties tussen eiwit en ligand. Niettemin vereist het betrouwbaar detecteren en valideren van die entiteiten, die de neiging hebben om zwak aan het doeleiwit te binden, een reeks robuuste en gevoelige biofysische screeningsmethoden, zoals Surface Plasmon Resonance (SPR), Nuclear Magnetic Resonance (NMR) of Isothermal Titration Calorimetry (ITC)4,5.
Röntgenkristallografie is een essentieel onderdeel van de FBDD-toolkit: het is gevoelig genoeg om zwakke bindmiddelen te identificeren en levert direct structurele informatie op over de interacties op moleculair niveau. Het is een aanvulling op andere biofysische schermen en meestal essentieel voor het vorderen van fragmenttreffers naar loodverbindingen; het vereist kristalsystemen van hoge kwaliteit, wat betekent dat kristallisatie zeer reproduceerbaar is en kristallen idealiter diffracteren tot een resolutie van meer dan 2,8 Å.
Historisch gezien is het erg moeilijk geweest om kristallografie te gebruiken als primair fragmentscherm 6,7,8, zowel in de academische wereld als in de industrie. Synchrotrons daarentegen bereikten orde-van-grootte-verbeteringen in robotica, automatisering 9,10,11 en detectortechnologie 12,13, en in combinatie met even versnelde rekenkracht en algoritmen voor gegevensverwerking 14,15,16, kunnen complete diffractiedatasets in seconden worden gemeten en grote aantallen daarvan volledig onbeheerd, zoals gepionierd bij LillyCAT7 en later MASSIF17,18 (European Synchrotron Radiation Facility (ESRF)). Dit leidde ertoe dat synchrotrons zeer gestroomlijnde platforms ontwikkelden om op kristallen gebaseerde fragmentscreening als primair scherm toegankelijk te maken voor een brede gebruikersgemeenschap (XChem at Diamond; CrystalDirect bij EMBL/ESRF19; BESSY in het Helmholtz-Zentrum Berlin20; FragMax bij MaxIV21).
Dit artikel documenteert de protocollen die het XChem-platform vormen voor fragmentscreening door middel van röntgenkristallografie, van monstervoorbereiding tot de uiteindelijke structurele resultaten van 3D-gemodelleerde treffers. De pijplijn (figuur 1) vereiste de ontwikkeling van nieuwe benaderingen voor kristalidentificatie 22, weken 23 en oogsten24, evenals software voor gegevensbeheer25 en een algoritmische benadering voor het identificeren van fragmenten 26 die nu veel wordt gebruikt in de gemeenschap. De technologie voor het oogsten van kristallen wordt nu verkocht door een leverancier (zie Tabel met materialen), en de open beschikbaarheid van de gereedschappen heeft andere synchrotrons in staat gesteld ze aan te passen om gelijkwaardige platforms op te zetten21. Lopende projecten hebben betrekking op gegevensanalyse, modelvoltooiing en gegevensverspreiding via het Fragalysis-platform27. Het monstervoorbereidingslaboratorium grenst aan bundellijn I04-1, wat de logistiek van het overbrengen van honderden bevroren monsters naar de bundellijn vereenvoudigt en speciale straaltijd op I04-1 maakt snelle röntgenfeedback mogelijk om de campagne te begeleiden.
XChem is een integraal onderdeel van het gebruikersprogramma van Diamond, met twee oproepen per jaar (begin april en oktober). Het peer-reviewproces is verfijnd in overleg met experts op het gebied van geneesmiddelenontdekking uit de academische wereld en de industrie. Naast een sterke wetenschappelijke casus vereist het voorstelproces28 dat aanvragers niet alleen zelf de gereedheid van het kristalsysteem beoordelen, maar ook hun expertise in biochemische en orthogonale biofysische methoden en het vermogen om screeninghits te bevorderen door middel van follow-upchemie. De toegangswijzen zijn ook geëvolueerd om tegemoet te komen aan de multidisciplinaire gebruikersgemeenschap:
Niveau 1 (één project ) is voor projecten in de verkennende fase en er hoeven geen instrumenten voor de validatie van treffers (biofysische of biochemische instrumenten) en follow-upstrategieën te zijn. Als het project wordt geaccepteerd, krijgt het een verminderd aantal bundeltijdverschuivingen, genoeg voor een proof of concept.
Niveau 2 (één project) is voor goed gevalideerde projecten en vereist downstream-instrumenten en follow-upstrategieën. Als het project wordt geaccepteerd, krijgt het voldoende zendtijd toegewezen voor een volledige fragmentscreeningcampagne. Afzonderlijke projecten (Tier 1 of Tier 2) moeten binnen de 6 maanden van de toewijzingsperiode (april tot september of oktober tot maart) worden voltooid.
Block Allocation Group (BAG) is voor een consortia van groepen en projecten, waar binnen de BAG een robuust proces voor doelselectie en prioritering aanwezig is, samen met een duidelijke follow-uppijplijn. BAG’s moeten ten minste één volledig XChem-opgeleide expert (superuser) hebben, die hun activiteiten coördineert met Diamond-personeel en de BAG-leden traint. Het toegewezen aantal bundeltijddiensten wordt bepaald door het aantal wetenschappelijk sterke projecten in de BAG en wordt per toewijzingsperiode opnieuw geëvalueerd op basis van het rapport van de BAG. De toegang is beschikbaar voor 2 jaar.
Het XChem-experiment is verdeeld in drie fasen, met voor elk van hen een beslissingspunt: oplosmiddeltolerantietest, voorscherm en hoofdscherm (Figuur 2). De oplosmiddeltolerantietest helpt bij het bepalen van de inweekparameters, de hoeveelheid oplosmiddel (DMSO, ethyleenglycol of andere cryoprotectanten indien nodig) die het kristalsysteem kan verdragen en voor hoe lang. Oplosmiddelconcentraties variëren doorgaans van 5%-30% over ten minste twee tijdstippen. Diffractiegegevens worden verzameld en vergeleken met de basisdiffractie van het kristalsysteem; Dit bepaalt de inweekparameters voor de volgende fase. Voor de pre-screening worden 100-150 verbindingen gedrenkt onder de omstandigheden die zijn bepaald in de oplosmiddeltest, en het doel is om te bevestigen dat de kristallen de verbindingen onder die omstandigheden kunnen verdragen. Indien nodig wordt de cryoprotectant vervolgens toegevoegd aan de druppels die de fragmenten al bevatten. De succescriteria zijn dat 80% of meer van de kristallen goed genoeg overleven om diffractiegegevens van goede en constante kwaliteit op te leveren; Als dit niet lukt, worden de inweekomstandigheden meestal herzien door de inweektijd of de concentratie van het oplosmiddel te wijzigen. Na een succesvolle pre-screening kunnen de rest van de verbindingen die voor het experiment zijn gekozen, worden ingesteld met behulp van de definitieve parameters.
De DSI-gebalanceerde bibliotheek (zie Tabel met materialen) is met opzet ontworpen om snelle follow-upprogressie mogelijk te maken met behulp van evenwichtige chemie29 en is het werkpaard van de faciliteit geweest. Het is beschikbaar voor gebruikers met een concentratie van 500 mM in DMSO. Academische gebruikers hebben ook toegang tot andere bibliotheken die door medewerkers worden aangeboden (meer dan 2.000 verbindingen in totaal) met concentraties van 100-500 mM in DMSO (een volledige lijst is te vinden op de website28). Een groot deel van de totale collectie is ook verkrijgbaar in ethyleenglycol, voor kristalsystemen die DMSO niet verdragen. Gebruikers kunnen ook hun eigen bibliotheken meenemen, op voorwaarde dat ze platen hebben die compatibel zijn met het akoestische vloeistofbehandelingssysteem (zie Materiaaltabel).
Voor alle drie de stappen van het experiment (karakterisering van het oplosmiddel, voorscreening of volledig scherm) zijn de volgende procedures voor de voorbereiding van het monster identiek (figuur 3): selectie van de locatie van de dosering van de verbinding door middel van beeldvorming en het richten van kristallisatiedruppels met TeXRank22; dosering in druppels met behulp van het akoestische vloeistofdoseersysteem voor zowel oplosmiddelen als verbindingen23; efficiënt oogsten van de kristallen met behulp van de Crystal shifter24; en het uploaden van voorbeeldinformatie in de beamline-database (ISPyB). De huidige interface voor het ontwerpen en uitvoeren van experimenten is een op Excel gebaseerde applicatie (SoakDB), die de benodigde invoerbestanden genereert voor de verschillende apparatuur van het platform, en alle resultaten bijhoudt en registreert in een SQLite-database. Barcodescanners worden in verschillende stadia van het proces gebruikt om monsters te volgen en deze gegevens worden aan de database toegevoegd.
Diffractiegegevens worden verzameld in onbemande modus met behulp van speciale bundeltijd op bundellijn I04-1. Er zijn twee centreermodi beschikbaar, namelijk optisch en op röntgenstraling gebaseerd17. Voor naald- en staafvormige kristallen wordt röntgencentrering geadviseerd, terwijl dikkere kristallen over het algemeen de optische modus ondersteunen, die sneller is en daarom meer monsters kan verzamelen in de toegewezen bundeltijd. Afhankelijk van de resolutie van de kristallen (vastgesteld voordat ze het platform betreden) kan de gegevensverzameling een totale blootstelling van 60 s of 15 s bedragen. Het verzamelen van gegevens tijdens de testfase van het oplosmiddel geeft meestal aan welke combinatie het beste werkt met de prestaties van bundellijn I04-1.
De grote hoeveelheid gegevensanalyse wordt beheerd via XChemExplorer (XCE)25, die ook kan worden gebruikt om de hitidentificatiestap te starten met behulp van PanDDA26. XCE is een tool voor gegevensbeheer en workflow die grootschalige analyse van eiwit-ligandstructuren ondersteunt (Figuur 4); het leest alle automatische verwerkingsresultaten van gegevens die zijn verzameld bij Diamond Light Source (DIALS16, Xia214, AutoPROC30 en STARANISO31) en selecteert automatisch een van de resultaten op basis van gegevenskwaliteit en gelijkenis met een referentiemodel. Het is belangrijk dat het model representatief is voor het kristalsysteem dat wordt gebruikt voor XChem-screening en alle wateren of andere oplosmiddelmoleculen moet bevatten, evenals alle co-factoren, liganden en alternatieve conformaties die zichtbaar zijn in kristallen die alleen met oplosmiddel zijn gedrenkt. De kwaliteit van dit referentiemodel heeft een directe invloed op de hoeveelheid werk die nodig is tijdens de modelbouw- en veredelingsfase. PanDDA wordt gebruikt om alle gegevens te analyseren en bindingsplaatsen te identificeren. Het lijnt structuren af op een referentiestructuur, berekent de statistische kaarten, identificeert gebeurtenissen en berekent gebeurteniskaarten26,32. In het PanDDA-paradigma is het niet nodig en ook niet wenselijk om het volledige kristallografische model te bouwen; Wat gemodelleerd moet worden is alleen de weergave van het eiwit waar een fragment is gebonden (het bound-state model), dus de focus hoeft alleen te liggen op het bouwen van het ligand en de omringende residuen/oplosmiddelmoleculen volgens de Event Map32.
Het proces dat in dit artikel wordt beschreven, is uitgebreid getest door de gebruikersgemeenschap en het aanpassingsvermogen van de hier beschreven protocollen is essentieel voor het afhandelen van de grote verscheidenheid aan projecten die doorgaans op het platform worden aangetroffen. Er zijn echter een paar voorwaarden voor het kristalsysteem nodig.
Voor elke fragmentscreeningcampagne die wordt uitgevoerd met behulp van röntgenkristallografie, is een reproduceerbaar en robuust kristalsysteem van cruciaal belang. Aangezien het standaard XChem-protocol inhoudt dat het fragment rechtstreeks aan de kristaldruppel wordt toegevoegd, moet de optimalisatie zich richten op het aantal druppels dat kristallen van hoge kwaliteit bevat in plaats van op het totale aantal kristallen. Als druppels meerdere kristallen bevatten, zijn ze in feite overbodig, hoewel ze het oogstproces kunnen verlichten. Bovendien kan het een uitdaging zijn om het kristallisatieprotocol over te brengen van het thuisinstituut naar de faciliteiten ter plaatse. Dit wordt over het algemeen het best bereikt met behulp van kristalzaaien om reproduceerbare nucleatie te bevorderen54, en daarom is het een goede gewoonte voor gebruikers om zaadvoorraden samen met hun eiwit- en kristallisatieoplossingen te leveren.
Om een goede oplosbaarheid en ondersteuning van de verbinding te garanderen, worden de hoge inweekconcentraties die bedoeld zijn om de binding van zwakke fragmenten te stimuleren, fragmentbibliotheken geleverd in organische oplosmiddelen, met name DMSO en ethyleenglycol. Het aanbieden van twee verschillende oplosmiddelen biedt gebruikers een alternatief voor kristallen die DMSO helemaal niet verdragen, of waar het de binding van fragmenten op een interessante plaats verhindert. Gebruikers kunnen alternatieve bibliotheken in waterige buffer aanleveren: verbindingen zullen goed doseren op voorwaarde dat ze volledig zijn opgelost en geformatteerd in platen die compatibel zijn met de vloeistofdoseerrobot.
Voor projecten waarbij het niet mogelijk is een geschikt organisch oplosmiddel te vinden dat zowel de bibliotheek oplost als door het kristalsysteem wordt getolereerd, is een alternatieve procedure het gebruik van gedroogde verbindingen zoals vastgesteld in BESSY55.
In de gemeenschap is er een al lang bestaande vraag over het kunnen weken van verbindingen in kristallen die zijn gekweekt in kristallisatieomstandigheden met hoge zoutconcentraties. In de praktijk wordt meer neerslag van de verbindingen en snelle vorming van zoutkristallen waargenomen in de oogstfase, die wordt verminderd door een vochtige omgeving rond het oogstgebied aan te brengen. Over het algemeen geven screeningcampagnes in kristalsystemen van hoge zoutkristallisatieomstandigheden een vergelijkbaar trefferpercentage als omstandigheden met een laag zoutgehalte.
De eerste fasen van het XChem-proces (testen van de tolerantie van oplosmiddelen en pre-screen) zijn relatief kleinschalige en snelle experimenten, maar maken een duidelijke go/no go-beslissing voor het project mogelijk. Het meest pijnlijk is dat er alternatieve kristalsystemen moeten worden gevonden als geen van beide oplosmiddelen wordt getolereerd, of als de pre-screen resulteert in een zeer lage hitrate. Als ze daarentegen succesvol zijn, informeren de resultaten rechtstreeks de inweekconditie die moet worden gebruikt voor het screeningsexperiment en de beste strategie voor het verzamelen van gegevens. Aangezien de kwaliteit van de gegevens, met name de resolutie, van invloed zal zijn op de kwaliteit van de elektronendichtheid voor de identificatie en analyse van treffers, is het doel om te weken met de hoogst mogelijke concentratie van de verbinding die geen schadelijk effect heeft op de diffractiekwaliteit (waarbij de meeste datasets (~80%) diffracten tot een resolutie van 2,8 Å of beter).
Het data-analyseproces is gestroomlijnd binnen XChemExplorer, dat vertrouwt op de PanDDA-software voor de detectie van zwakke bindmiddelen en gebruikers in staat stelt om de resultaten van de screeningcampagne snel te visualiseren en te bekijken. XChemExplorer importeert gegevensverwerkingsresultaten van de pakketten die beschikbaar zijn bij Diamond (DIALS16, autoPROC 30, STARANISO31 en Xia214) met resolutielimieten die worden bepaald door de standaardmethode voor elk pakket (d.w.z.CC1/2 = 0,3). Standaard is de selectie van de gegevensset gebaseerd op een score die wordt berekend op basis van I/sigI, volledigheid en een aantal unieke reflecties, maar specifieke verwerkingsresultaten kunnen worden geselecteerd voor gebruik in het algemeen of voor individuele steekproeven25. Gegevens worden ook uitgesloten van analyse door PanDDA op basis van criteria zoals resolutie,R-vrij en verschil in eenheidscelvolume tussen referentie- en doelgegevens (standaardwaarden zijn respectievelijk 3,5 Å, 0,4 en 12%), zodat slecht diffracerende, verkeerd gecentreerde of verkeerd geïndexeerde kristallen de analyse niet beïnvloeden.
Het PanDDA-algoritme maakt gebruik van het aanzienlijke aantal datasets dat tijdens een fragmentcampagne is verzameld om liganden met gedeeltelijke bezetting te detecteren die niet zichtbaar zijn in standaard kristallografische kaarten. In eerste instantie gebruikt PanDDA gegevens die zijn verzameld tijdens de oplosmiddeltolerantietests en pre-screenstappen om een gemiddelde dichtheidskaart op te stellen die vervolgens wordt gebruikt om een grondtoestandsmodel te maken. Aangezien dit model zal worden gebruikt voor alle volgende analysestappen, is het van vitaal belang dat het het niet-geligandeerde eiwit nauwkeurig weergeeft onder de omstandigheden die worden gebruikt voor het fragmentscherm. PanDDA gebruikt vervolgens een statistische analyse om gebonden liganden te identificeren en genereert een gebeurteniskaart voor de gebonden toestand van het kristal. Een gebeurteniskaart wordt gegenereerd door de ongebonden fractie van het kristal af te trekken van de dataset voor gedeeltelijke bezetting en laat zien wat zou worden waargenomen als het ligand bij volledige bezetting zou worden gebonden. Zelfs fragmenten die duidelijk lijken in conventionele 2mFo-DF c-kaarten kunnen verkeerd worden gemodelleerd als de gebeurteniskaarten niet worden geraadpleegd32. Hoewel PanDDA een krachtige methode is voor het identificeren van datasets die afwijken van de gemiddelde kaarten (wat meestal een indicatie is van fragmentbinding) en statistieken zoals RSCC, RSZD, B-factorratio en RMSD tijdens verfijning worden verstrekt ten behoeve van de gebruiker, is de gebruiker uiteindelijk verantwoordelijk voor de beslissing of de waargenomen dichtheid nauwkeurig de verwachte ligand en de meest geschikte conformatie weergeeft.
Na data-analyse en verfijning is het voor alle gebruikers mogelijk om meerdere structuren tegelijkertijd in de Protein Data Bank (PDB) te deponeren met behulp van XChemExplorer. Voor elk fragmentscherm worden twee groepsdeposities gemaakt. De eerste afzetting bevat alle fragmentgebonden modellen, met coëfficiënten voor het berekenen van PanDDA-gebeurteniskaarten die zijn opgenomen in MMCIF-bestanden. De tweede afzetting levert het bijbehorende grondtoestandsmodel op, langs de gemeten structuurfactoren van alle datasets van het experiment: deze gegevens kunnen worden gebruikt om de PanDDA-analyse te reproduceren, en voor het ontwikkelen van toekomstige algoritmen. Wat betreft de structuren van de treffers, wanneer de fragmentbezetting laag is, gedraagt verfijning zich beter als de modellen een samenstelling zijn van de ligandgebonden en verstorende grondtoestandsstructuren32; Niettemin is het de gewoonte om alleen de breuken in gebonden toestand te deponeren, aangezien de volledige samengestelde modellen over het algemeen complex en moeilijk te interpreteren zijn. Als gevolg hiervan zijn sommige door het VOB herberekende kwaliteitsindicatoren (met name R/Rfree) soms iets verhoogd. Het is ook mogelijk om alle ruwe data aan te leveren met behulp van platforms zoals Zenodo56, hoewel dit momenteel niet wordt ondersteund door de XChem-pijplijn.
Over het algemeen konden sinds de werking ervan in 2016 fragmentliganden worden geïdentificeerd in meer dan 95% van de doelen met behulp van deze procedure. De ervaring van de vele projecten die XChem heeft ondersteund, werd gedistilleerd tot best practice voor kristalpreparatie33, terwijl een fragmentbibliotheek werd ontwikkeld die het evenwichtige concept implementeerde om de voortgang van fragmenten te ondersteunen29, en ook hielp bij het vestigen van de praktijk van het openbaar maken van bibliotheekcompositie. Het platform heeft het belang aangetoond van een goed onderhouden infrastructuur en gedocumenteerde processen, die hier worden beschreven, en heeft het mogelijk gemaakt om andere fragmentbibliotheken te evalueren57,58, bibliotheken te vergelijken48 en het ontwerp van de collaboratieve EUOpenscreen-DRIVE-bibliotheek 59,60 te informeren.
The authors have nothing to disclose.
Dit werk vertegenwoordigt een grote gezamenlijke inspanning van de Diamond Light Source en het Structure Genomic Consortium. De auteurs willen de verschillende steungroepen en MX-groep van Diamond bedanken voor hun bijdrage aan de automatisering van de i04-1 beamline en voor het leveren van gestroomlijnde dataverzameling en automatische verwerkingspijplijnen, die gewoonlijk over alle MX-beamlines worden uitgevoerd. Ze willen ook de SGC PX-groep bedanken voor hun veerkracht als eerste gebruikers die de opstelling hebben getest en Evotec als de eerste serieuze industriële gebruiker. Dit werk werd ondersteund door iNEXT-Discovery (Grant 871037) gefinancierd door het Horizon 2020-programma van de Europese Commissie.
DSI-poised library | Enamine | DSI-896 | fragment library |
Echo 550 and 650 series | Beckman-Coulter | acoustic dispensing system | |
Echo microplates | Beckman-Coulter | 001-12380; 001-8768; 001-6025 | 1536-well and 384-well microplates |
Shifter | Oxford Lab Technology | harvesting device | |
Microplate centrifuge with a swing-out rotor | Sigma | model 11121 | microplate centrifuge |
3-drops crystallisation plates | Swissci | 3W96T-UVP | Crystallisation plates |
Formulatrix plate imager and Rockmaker software | Formulatrix | Crystallisation plates imaging device |