Ce protocole démontre l’utilisation d’une plate-forme technologique de microréseau phénotype (PM) pour définir les besoins métaboliques de Chlamydomonas reinhardtii, une microalgue verte, et affiner un modèle de réseau métabolique existant.
Les modèles métaboliques sont reconstruits sur la base de l’annotation du génome disponible d’un organisme et fournissent des outils prédictifs pour étudier les processus métaboliques au niveau des systèmes. Les modèles métaboliques à l’échelle du génome peuvent inclure des lacunes ainsi que des réactions qui ne sont pas vérifiées expérimentalement. Les modèles reconstruits d’espèces de microalgues nouvellement isolées entraîneront des faiblesses en raison de ces lacunes, car il existe généralement peu de preuves biochimiques disponibles pour le métabolisme de ces isolats. La technologie des microréseaux phénotypiques (PM) est une méthode efficace à haut débit qui détermine fonctionnellement les activités métaboliques cellulaires en réponse à un large éventail de métabolites d’entrée. La combinaison des essais phénotypiques à haut débit avec la modélisation métabolique peut permettre de reconstruire ou d’optimiser rapidement les modèles de réseau métabolique existants en fournissant des preuves biochimiques pour soutenir et élargir les preuves génomiques. Ce travail montrera l’utilisation des tests PM pour l’étude des microalgues en utilisant l’espèce modèle de microalgue verte Chlamydomonas reinhardtii comme exemple. Des preuves expérimentales de plus de 254 réactions obtenues par PM ont été utilisées dans cette étude pour étendre et affiner d’environ 25% un modèle de réseau métabolique de C. reinhardtii à l’échelledu génome, i RC1080. Le protocole créé ici peut être utilisé comme base pour profiler fonctionnellement le métabolisme d’autres microalgues, y compris les mutants de microalgues connus et les nouveaux isolats.
L’optimisation du métabolisme des algues pour une production améliorée et stable de métabolites ciblés nécessite le développement de stratégies complexes d’ingénierie métabolique grâce à des analyses des réseaux métaboliques au niveau des systèmes. Les modèles de réseaux métaboliques peuvent guider les conceptions rationnelles pour le développement rapide de stratégies d’optimisation1,2,3,4. Bien qu’environ 160 espèces de microalgues aient été séquencées5, il n’existe, à notre connaissance, que 44 modèles métaboliques d’algues disponibles4,6,7. En raison de la difficulté d’obtenir des données phénotypiques métaboliques à haut débit pour la validation expérimentale de l’information génomique, la reconstruction de modèles de réseau de haute qualité est à la traîne par rapport au développement rapide du séquençage du génome des algues.
C. reinhardtii est un système modèle attrayant pour les études à base d’algues. Cette espèce peut croître photoautotrophe ou hétérotrophe et a été largement utilisée comme organisme modèle dans la recherche fondamentale et appliquée. Sa séquence génomique a été publiée en 20078, avec des modèles métaboliques à l’échelle du génome reconstruits par la suite pour les espèces9,10,11. Le modèle à l’échelle du génome de C. reinhardtii (iRC1080) a été reconstruit par Chang et al. 10 basé sur des preuves génomiques et documentaires (impliquant environ 250 sources). Il a 1 706 métabolites avec 2 190 réactions10; toutefois, l’exhaustivité du modèle n’a pas pu être vérifiée au-delà des preuves expérimentales publiées disponibles à l’époque.
La technologie des microréseaux phénotypiques (PM) est une plate-forme à haut débit qui peut fournir des informations de profilage métabolique pour les micro-organismes hétérotrophes ainsi que pour les cellules de culture tissulaire. En particulier, il peut être utilisé pour combler le déficit de connaissances entre le phénotype et le génotype dans les microalgues, comme cela a été signalé pour La première fois pour Chlamydomonas reinhardtii12 et par la suite pour une espèce de Chloroidium13 et Chlorella14. En étudiant les réponses cellulaires à des milliers de métabolites, de molécules de signalisation, d’osmolytes et de molécules effectrices, les tests PM peuvent fournir un profilage métabolique fonctionnel et offrir des informations sur la fonction, le métabolisme et la sensibilitéenvironnementale 15,16,17. Plus précisément, les tests PM détectent l’utilisation des métabolites des cellules dans des microplaques de 96 puits contenant différents nutriments, métabolites ou osmolytes contenus dans chaque puits. De plus, il est également possible de tester des molécules bioactives, telles que des antibiotiques et des hormones. Comme déterminé par l’intensité de la production de couleur par la réduction du NADH d’un colorant redox à base de tétrazolium, l’utilisation métabolique des substrats est évaluée en termes de respiration cellulaire15,16,17. Les expériences sur des microplaques de 96 puits peuvent être surveillées et déterminées automatiquement au fil du temps avec la plate-forme d’instrument de microréseau phénotypique (PMI). Vingt microplaques de 96 puits sont conçues pour représenter les métabolites communs pour étudier les phénotypes cellulaires afin d’utiliser des sources de carbone, d’azote, de soufre et de phosphore, ainsi que différents effets osmotiques / ioniques et pH. La technologie PM a été utilisée avec succès pour mettre à jour et mettre à niveau un certain nombre de modèles métaboliques existants à l’échelle du génome pourlesmicro-organismes15, 16,17,18.
Le protocole et les données présentées ici sont basés sur des travaux précédemment publiés par Chaiboonchoe et al. 12 Les travaux présentés détaillent l’utilisation de la méthode d’essai des particules pour caractériser les phénotypes métaboliques des microalgues et pour élargir un modèle métabolique algal existant de C. reinhardtii ainsi que pour guider la reconstruction de nouveaux modèles métaboliques.
Le phénotypage métabolique de la microalgue verte, C. reinhardtii,a été décrit ici à l’aide de plaques de dosage des particules à haut débit et d’un PMI non modifié. Les essais ont été utilisés pour un total de 190 sources de carbone (PM01 et PM02), 95 sources d’azote (PM03), 59 sources de phosphore et 35 sources de soufre (PM04), ainsi que des sources d’azote peptidique (PM06-08). Une respiration positive a été observée pour 148 nutriments (un test positif pour l’utilisation de la source C, quatre tests positifs pour chacune des utilisations de la source S et de la source P, et 139 tests positifs pour l’utilisation de la source N). Les substrats ou les éléments nutritifs (carbone, azote, phosphore ou soufre) du milieu ne doivent pas être ajoutés au milieu défini lorsqu’ils sont appliqués sur les microplaques de particules pertinentes qui testent pour chacune de ces sources.
La méthode présentée ici est efficace pour caractériser les phénotypes de microalgues métaboliques qui peuvent être utilisés pour étendre les modèles de réseau métabolique existants ou diriger la reconstruction de nouveaux modèles. De plus, comme les besoins nutritionnels de la plupart des microalgues ne sont pas connus, cette plate-forme peut être utilisée pour les définir rapidement. Nelson et coll. 43 avait appliqué avec succès ces méthodes pour identifier de nouveaux composés qui soutiennent la croissance des microalgues Chloroidium sp. UTEX 3007 et a utilisé les informations obtenues pour définir les métabolites d’entrée de l’espèce, qui, contrairement à Chlamydomonas, comprennent 40 sources de carbone différentes.
L’une des principales limites du PM pour le profilage des microalgues est que le PMI n’a pas d’éclairage dans la chambre d’incubation et que les microalgues doivent pouvoir effectuer un métabolisme hétérotrophe. L’absence de lumière pourrait affecter l’interprétation des modèles qui incorporent la lumière pour calculer les flux métaboliques. Les paires de gènes avec les fonctions de coordination ont co-évolué pour constituer des centres de réseau métabolique, et la distinction entre les hubs de réseau photosynthétique et non photosynthétique peut être faite44. En général, les concentrateurs de réseau photosynthétiques (c.-à-d. les nœuds hautement connectés dans le modèle) seraient exclus des modèles hétérotrophes. À des fins pratiques, la modélisation de l’hétérotrophisme chez les espèces mixotrophes devrait omettre les réactions connues pour être entraînées par la lumière et tenir compte des différences de bilan énergétique entre les conditions. Ainsi, la modélisation du métabolisme dépendant de la lumière et indépendant de la lumière est une pratique courante dans la modélisation métabolique de Chlamydomonas6,45.
Certaines microalgues vertes, comme les trébouxiophytes, sont connues pour assimiler une variété de molécules de carbone pour la croissance, et on pense que cela est issu de leur longue histoire évolutive en tant que membres des lichens46. Alors que les chlorophytes comme Chlamydomonas peuvent utiliser l’acétate pour la croissance, la microalgue marine brune Tisochrysis lutea, connue pour son potentiel à produire commercialement des acides gras polyinsaturés à très longue chaîne (AGPI-VLC), ne peut pas utiliser l’acétate mais peut utiliser le glycérol pour la croissance47. Une concentration de biomasse supérieure à 100 g l−1 de poids de cellule sèche a été atteinte avec Chlorella avec ajout optimisé de sources de carbone organique en mode batch nourri48. De plus, l’ajout de sucre à chlorellavulgaris peut élever sa séquestration de CO2, offrant ainsi un avantage additif lors de la croissance photosynthétique49. La plupart des microalgues hétérotrophes peuvent également se développer de manière mixotrophique, mais il a été démontré que le chlorophyte Chromochloris zofingiensis arrête la photosynthèse lors de l’ajout de sucre50.
Les diatomées, appartenant à la division Bacillariophyta, sont un groupe majeur de phytoplancton. Bien que la plupart des diatomées ne puissent se développer que photoautotrophement, certaines d’entre elles peuvent être cultivées de manière mixotrophe ou hétérotrophe51. Par exemple, le glycérol s’est avéré soutenir la croissance de la lumière en l’absence de CO2 chez certaines diatomées, y compris l’espèce modèle Phaeodactylum tricornutum52. En outre, certaines diatomées benthiques comme Nitzschia linearis peuvent se développer sur les glucides dans l’obscurité53. Il est probable qu’il étende les tests de particules aux diatomées et à d’autres groupes d’algues en complétant les sources de carbone organique appropriées pour permettre aux cellules de se développer de manière hétérotrophe, et une stratégie de mixotrophie peut également être utilisée pour les microalgues autotrophes obligatoires fournissant un apport de lumière minimalement requis.
Pour évaluer la reproductibilité des données, il est fortement recommandé d’effectuer des tests en double pour toutes les plaques. Un essai ne peut être considéré comme positif que si, après soustraction du témoin négatif et des puits à blanc respectifs, l’absorbance (valeur PMI) est positive. Cette description, en présence du composé testé, est le reflet de la réaction abiotique du colorant avec le milieu.
The authors have nothing to disclose.
Un soutien majeur pour ce travail a été fourni par le NYUAD Center for Genomics and Systems Biology (CGSB), financé par Tamkeen dans le cadre d’une subvention de l’Institut de recherche de l’Université de New York Abu Dhabi (73 71210 CGSB9) et des Fonds de recherche de la faculté de NYU Abu Dhabi (AD060). W.F. a également été soutenu par le programme des cent talents de l’Université du Zhejiang. Nous remercions Ashish Jaiswal pour son aide dans l’enregistrement de la vidéo. Nous remercions Hong Cai d’avoir généré les données sur le phénotype métabolique.
Ampicillin | VWR | 97062-796 | |
Biolog assay plates [ PM01-08] | Biolog, Hayward, CA, USA | ||
Biolog Omnilog Instrument | Biolog, Hayward, CA, USA | ||
Chlamydomonas reinhardtii strain CC-503 | Chlamydomonas Resource Center at the University of Minnesota, USA. | Regents of the University of Minnesota | |
Kanamycin | VWR | 0408-EU-10G | |
Tetrazolium Violet Dye “D” | Biolog, Hayward, CA, USA | ||
Timentin | GlaxoSmithKline Australia Pty Ltd | 42010012-2 |