Caenorhabditis elegans'ta Agrega Niceliğinin Otomatikleştirilmesi
Summary
Aşağıdaki protokol, proteostazdaki değişikliklerin bir değerlendirmesi olarak poliglutamin agregalarını ölçmek için solucan kültürleme, floresan görüntüleme ve otomatik görüntü işleme için yüksek verimli bir iş akışının geliştirilmesini ve optimizasyonunu açıklamaktadır.
Abstract
Nörodejeneratif protein konformasyonel hastalıklarının (PCD’ler) prevalansındaki artış, yıllar içinde bu konuya büyük bir ilgi uyandırmıştır. Bu artan dikkat, PCD’li insanlarda gözlenen hastalık fenotiplerini çoğaltabilen hayvan modellerinin çeşitlendirilmesi ve iyileştirilmesi çağrısında bulunmuştur. Murin modellerinin paha biçilmez olduğu kanıtlanmış olsa da, pahalıdır ve zahmetli, düşük verimli yöntemlerle ilişkilidir. PCD’leri incelemek için Caenorhabditis elegans nematod modelinin kullanılması, yüksek verimli uygulamalara izin veren göreceli bakım kolaylığı, düşük maliyet ve hızlı üretim süresi ile gerekçelendirilmiştir. Ek olarak, C. elegans ve insan genomları arasındaki yüksek koruma, bu modeli paha biçilmez bir keşif aracı haline getirmektedir. Floresan etiketli dokuya özgü poliglutamin (poliQ) yollarını eksprese eden nematodlar, floresan odaklarla karakterize edilen yaşa ve poliQ uzunluğuna bağlı agregasyon sergiler. Bu tür muhabirler genellikle dokulardaki proteostazdaki değişiklikleri izlemek için vekil olarak kullanılır. Manuel agrega ölçümü zaman alıcıdır ve deneysel verimi sınırlar. Ayrıca, manuel odakların nicelleştirilmesi, toplam tanımlama oldukça öznel olabileceğinden, önyargıya neden olabilir. Burada, solucan kültürleme, görüntü toplama ve veri işlemeden oluşan bir protokol, bağırsağa özgü poliQ’yu eksprese eden C. elegans kullanılarak yüksek verimli agrega nicelemesini desteklemek için standartlaştırılmıştır. Bir görüntü analiz yazılımı olan CellProfiler’ı kullanarak C. elegans tabanlı bir görüntü işleme işlem hattı uygulayarak, bu yöntem tek tek solucanları ayırmak ve tanımlamak ve ilgili toplamlarını numaralandırmak için optimize edilmiştir. Otomasyon kavramı tamamen benzersiz olmasa da, tekrarlanabilirlik, manuel sayımdan kaynaklanan önyargının ortadan kaldırılması ve verimin artırılması için bu tür prosedürleri standartlaştırma ihtiyacı yüksektir. Bu yöntemlerin, C. elegans modelini kullanarak büyük bakteriyel, genomik veya ilaç kütüphanelerinin tarama sürecini büyük ölçüde basitleştirebileceği tahmin edilmektedir.
Introduction
Alzheimer, Parkinson ve Huntington hastalıkları veya amiyotrofik lateral skleroz gibi yaşa bağlı nörodejeneratif protein konformasyonel hastalıkları (PCD’ler), agregasyona, hücre ölümüne ve doku dejenerasyonuna yol açan protein yanlış katlanması ile karakterizedir1. Protein yanlış katlanması suçlu olarak kabul edilirken, bu hastalıkların etiyolojisi açık değildir. Bu nedenle, etkili tedavilerin geliştirilmesi, hastalığın başlangıcına ve ilerlemesine katkıda bulunan faktörler ve koşullar hakkında bilgi eksikliği nedeniyle engellenmiştir. Son zamanlarda yapılan çalışmalar, mikrobiyomdaki değişikliklerin PCD’lerin başlangıcını, ilerlemesini ve şiddetini etkilediğini göstermektedir 2,3,4. Bununla birlikte, insanın, hatta murinin mikrobiyomunun karmaşıklığı, mikropların konakçıları üzerindeki kesin etkisini ortaya çıkaracak çalışmalar yapmayı zorlaştırmaktadır. Bu nedenle, Caenorhabditis elegans gibi daha basit organizmalar genellikle bir keşif aracı olarak kullanılır 5,6,7,8. Son zamanlarda yapılan çalışmalarda C. elegans, bakterilerin konakçı proteostazı ve hastalık patogenezi üzerindeki etkisini araştırmak için kullanılmıştır 9,10. Bakteriyel kolonizasyon, hormesis ve genomik değişiklikler, poliglutamin (poliQ) yollarının toplanmasını etkileyen örnek durumlar arasındadır 9,11,12. Ek olarak, bu yanlış katlanmış protein kümeleri, konakçı içinde poliQ uzunluğu ve yaşa bağlı birikim sergiler ve bozulmuş motiliteyle ilişkilidir 9,13. Floresan olarak etiketlenmiş puncta’yı ölçmenin nispeten basit bir yaklaşımı, protein katlanmasını ve toplanmasını etkileyen koşullar, faktörler veya ilaçlar hakkında önemli veriler üretebilir.
Floresan punktanın nicelleştirilmesinin güvenilir ve nispeten basit bir prosedür olduğu kanıtlanmış olsa da, protein agregasyonunu etkileyen bileşiklerin, bakterilerin veya koşulların büyük ölçekli taranmasını kolaylaştıracak bir protokol geliştirmek için zorluk devam etmektedir. Otomatik C. elegans görüntü işleme ve puncta niceleme kavramı tamamen yeni değildir, çünkü bir dizi pratik destek aracı geliştirilmiştir14,15. Bununla birlikte, kültürleme, görüntü alma ve bir işleme boru hattının entegrasyonu, sonuçlardaki değişkenliği ortadan kaldırmak ve daha yüksek verimli ekranlara izin vermek için çok önemlidir.
Bu nedenle, bu makalenin amacı, proteostazdaki değişiklikleri tespit etmek için bir vekil olarak C. elegans’ta poliQ agregasyonunu ölçmek için kullanılan prosedürü standartlaştırmaktır. Bu görev, otomatik solucan ve toplu tanımlama yeteneğine sahip açık kaynaklı bir görüntü analiz yazılımıolan 16 olan CellProfiler kullanılarak gerçekleştirildi ve solucanları kültürlemek, görüntü almak ve verileri işlemek için daha büyük bir protokole entegre edildi.
Protocol
Representative Results
Discussion
Açıklanan protokol, açık kaynaklı bir görüntü analiz yazılımı olan CellProfiler’ı içeren C. elegans kültürleme, görüntüleme ve görüntü işleme prosedürlerini özetlemektedir. Temsili sonuçlar tekrarlanabilirliği, önyargının azaltılmasını ve ölçeklenebilirliği gösterir. Bu standartlaştırılmış prosedür, büyük bakteriyel, genomik veya ilaç kütüphanelerinde kullanılan tarama stratejilerini geliştirecektir. Diğer otomatik C. elegans nesne algılama yöntemleri mevcut olsa da, açıklanan teknik, kültürleme, görüntü alma ve analizi entegre eden standartlaştırılmış, daha yüksek verimli bir boru hattı sunar.
Burada açıklanan protokolü optimize etmek için solucan yetiştiriciliğinin çeşitli varyasyonlarının test edilmesi gerekiyordu. Başlangıçta, solucanlar yaş senkronizasyonundan hemen sonra örnek bakterilere aktarıldı (L1 aşaması). Bununla birlikte, böyle bir yaklaşım, aynı kuyudaki solucanlar arasında bile, değişken boyutlarda bir solucan popülasyonu ile sonuçlandı. C. elegans, patojen kaçınma19 ile bilinir, bu da boyuttaki gözlemlenen değişkenliğe katkıda bulunmuş olabilir ve sonuçta özellikle aşağı akış görüntüleme-solucan tespitini etkileyebilir. Bu değişkenliği ortadan kaldırmak için, her kuyucuktaki tüm NGM alanı test bakterileri ile kaplandı. Ayrıca, solucanlar E. coli OP50 ile beslendi ve 25 ° C’de 48 saat boyunca genç yetişkinlere tamamen gelişmesine izin verildi. Solucanların test bakterilerine aktarılmadan önce E. coli OP50’de yetişkinliğe ulaşmalarına izin vermek, daha tutarlı vücut büyüklüğü ile sonuçlandı. Ek olarak, aşırı kalabalık ve döl tarafından hızlı gıda tükenmesi, NGM agarının FUDR ile takviye edilmesiyle ortadan kaldırılmıştır. FUDR’nin uygulanması, ebeveyn popülasyonuyla karışan soy tarafından gizlenen döl ve gelişmiş otomatik solucan tanımlamasını ortadan kaldırdı. Bununla birlikte, FUDR kullanırken dikkatli olmak ve uygun kontrolleri kullanmak önemlidir, çünkü bileşiğin C. elegans proteostazını ve ömrünü20,21 etkilediği bilinmektedir. Bu protokolde açıklanan koşullar altında, FUDR bağırsak poliQ agregasyonunu etkilememiştir (Ek Şekil 5); bu nedenle, kullanımı tarif edilen yönteme uygun ve faydalıydı.
Görüntülemeden önce numunelerin dondurulması, boru hattının başarılı bir şekilde kullanılmasında kritik bir adım olduğu ortaya çıktı. Donmadan önceki toplam sayımlar manuel sayımlardan anlamlı derecede yüksekti (Şekil 3B). Görüntülemeden önce solucanları 18-48 saat boyunca -20 ° C’de tutmak, arka plan floresansını azalttı ve sonuçta agrega algılamasını geliştirdi (Şekil 3A). Donmanın agrega tespiti üzerindeki etkileri sadece poliQ için araştırılmıştır ve bu tür etkiler daha fazla araştırılmadan diğer modellere genelleştirilmemelidir.
Tüm koşulların aynı tutulmasına rağmen, solucan başına ortalama agrega sayısının farklı koşular arasında değişebildiği, OP50 ile kolonileştirilen hayvanlardaki agrega sayısı ile MPAO1 arasındaki oranın tutarlı kaldığı gözlenmiştir (Şekil 6, Ek Şekil 2, Ek Şekil 5). Bu nedenle, her çalıştırmada her zaman E. coli OP50 kontrolünü veya herhangi bir ek uygun referans kontrolünü dahil etmek önemlidir. Deneyler arasındaki toplam sayımlardaki bu değişkenlik, çevresel koşullardan (sıcaklık, nem) 22,23 veya genetik arka plandan etkilenebilir8. Aslında, uzun süreli kültürden sonra, bağırsak floresansının büyük ölçüde azaldığı veya tamamen kaybolduğu, bunun da donmuş stoktan yeni bir suşun çözülmesini gerektirdiği gözlenmiştir. Floresanda gözlenen azalma, poliQ’yu ifade edenler gibi toksik transgenleri baskılayan genetik değişikliklerin bir sonucu olabilir. Bununla birlikte, farklı deneyciler arasında (Ek Şekil 2), biyolojik replikasyonlar arasında (Şekil 5) ve aynı örneklem içinde (Ek Şekil 3) gözlemlenen sonuçların istisnai tekrarlanabilirliği bu yaklaşımın gücünü vurgulamaktadır.
Çok sayıda rapor, proteostaz9,11,12,13,24,25’i incelemek için bağırsak poliQ’sunu kullanmıştır. Ancak deneysel yaklaşımlar ve okuma yöntemleri arasındaki değişkenlik nedeniyle sonuçlar arasında doğrudan bir karşılaştırma yapılamamaktadır. Bununla birlikte, daha önce yayınlanmış verilerden elde edilen birkaç sonuç, burada açıklanan otomatik niceleme ile özetlenmiştir, buna 9,13 agregasyonunun bakteriyel indüksiyonu ve karşılaştırılabilir sayıda agrega 11 dahildir. Toplu olarak, tarif edilen boru hattı proteostazı incelemek için değerli bir araç sunmaktadır.
Burada açıklanan yöntemin bazı doğal zorlukları vardır. Örneğin, bu protokolün tüm bileşenlerine hakim olmak için yeterli zaman gerekir, bu da özellikle protokolün 8. bölümü için geçerlidir, bu da elde edilen görüntülerin işlem hattı analizi için uygun olup olmadığını belirlemek için tahlil hakkında bilgi gerektirir. Bu protokolde kullanılan görüntü yakalama ayarlarından sapmalar mümkündür; ancak, ayarların ve solucan eğitim kümesinin değiştirilmesi gerekebilir. Bu işlem hattı, çeşitli boyutlardaki agregaları ve dokunaklı olanları ayırt edebilir, bu da agregaların “harmanlanmasını” sınırlar ve sonuçta algılama hassasiyetini arttırır. Ancak, kabul edilen boyut aralığını aşan büyük toplamaları tanımlamaya çalışırken sorunlar ortaya çıkabilir, çünkü üst boyut eşiğinin genişletilmesi, dokunulan toplamaların ayırt edilememesi gibi zayıf tanımlamanın neden olduğu hatalara neden olabilir. Görüntü analizinden önce doğruluk, boyut ve yoğunluk arasında bir denge bulunmalıdır. Aggregate tanımlamanın verimliliği, agrega algılamayı geliştirebilen bir sinir ağı oluşturmak için makine öğrenimini dahil ederek daha da geliştirilebilir. Bu tür iyileştirmeler şu anda araştırılmaktadır ve farklı odak düzlemlerinde bulunan veya anormal şekillere sahip agregaların tespiti gibi mevcut sorunların ele alınmasında büyük ölçüde yardımcı olacaktır.
Tarif edilen yöntemin dikkate değer bir zayıflığı, otomatik agrega sayımlarındaki değişkenliktir, çünkü bunlar her zaman farklı bakteri suşlarıyla beslenen solucanlarda manuel sayımlarla özetlenmez. Örneğin, otomatik sayımlara dayanarak, P. aeruginosa mutant 53 (M53) ile beslenen solucanlar, vahşi tip suşa (MPAO1) kıyasla önemli ölçüde daha az agregaya sahipti (Şekil 7); Bununla birlikte, isabetin doğrulanması anlamlı bir fark göstermedi (Ek Şekil 4). Genel olarak, yüksek verimli ilaç ekranları yüksek oranda yanlış pozitif isabet tespitine sahiptir ve açıklanan yöntem istisna değildir26. Bu nedenle, tüm potansiyel isabetleri doğrulamak protokolün kritik bir parçasıdır.
Bu protokol, konakçı proteostazını etkileyen bakterileri tanımlamak için bir tarama stratejisine uyacak şekilde optimize edilmiş olsa da, her adım genomik RNAi kütüphanelerinin, küçük moleküllerin veya diğer koşulların etkisini test etmek için daha da değiştirilebilir. Her adımda, belirli bir tarama stratejisinin gereksinimlerine uyacak şekilde ek değişiklikler yapılabilir. Ayrıca, bu teknik, her adımın belirli bir modele uyacak şekilde optimize edilmesini sağlayan bir esneklik düzeyi sağlar. Örneğin, bu yaklaşım diğer dokularda poliQ agregasyonuna veya indüklenebilir floresan muhabirleri (örneğin, ısı şoku genleri) kullanarak gen ekspresyonunu izlemek, proteinlerin hücre altı lokalizasyonunu değerlendirmek (örneğin, DAF-16’nın nükleer lokalizasyonu), diğer hastalık modellerinde (Aβ 1-42, α-sinüklein,TDP-43, vb.) agregasyonu incelemek veya fizyolojik fenotipleri değerlendirmek gibi görüntülerde tespit edilen diğer özelliklerin çıkarılmasına genişletilebilir. solucan boyutu gibi.
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Bu çalışma, Ulusal Sağlık Enstitüleri (1RO3AG069056-01) ve DMC’ye fon sağlayan Amerika Bulaşıcı Hastalıklar Derneği tarafından desteklenmiştir. Fon verenlerin çalışma tasarımı, veri toplama ve analizi, yayınlama kararı veya makalenin hazırlanmasında hiçbir rolü yoktu. Czyz Lab üyelerine makaleyi düzelttikleri için teşekkür ederiz. Karikatür figürleri BioRender ücretli lisansı kullanılarak oluşturulmuştur.
Materials
| 1.7 mL Microtubes | Olympus Plastics | Cat#24-282 | Microcentrifuge tubes |
| 10 mL Serological Pipettes | GenClone | Cat#12-104 | Plastic pipettes |
| 15 mL Centrifuge Tubes, Racked | Olympus Plastics | Cat#28-101 | Conical tubes |
| 5-Fluoro-2′-deoxyuridine | Fisher Scientific | D2235100MG | FUDR |
| Accu-jet Pro Pipette Controller | Genesee Scientific | 91-600RB | Pipette gun |
| Agar | Fisher Scientific | Cat#BP1423-2 | Granulated agar |
| BioRender | BioRender | Graphical figure generator | |
| Bleach (Regular) | Clorox | Bar# 044600324111, Splash-less Bleach | 4.5% sodium hypochlorite |
| C. elegans: AM140: rmIs132 [unc-54p::q35::yfp] | Morimoto Lab (Northwestern University) | AM140, Q35::YFP | Muscle polyQ |
| C. elegans: AM738: rmIs297[vha-6p::q44::yfp; rol-6(su1006)] | Morimoto Lab (Northwestern University) | AM738, Q44::YFP | Intestinal polyQ |
| CaCl2·2H2O | Fisher Scientific | Cat#C79-500 | Calcium chloride dihydrate |
| CellProfiler | Broad Institute | Image analysis software | |
| Cholesterol | Fisher Scientific | Cat#ICN10138201 | Cholesterol |
| Circulating Water Bath Head | Lauda | 26LE | Lauda E 100 |
| CoolLED pE300lite 365 dir mount STEREO | CoolLED | 8114931 | Fluorescent light control and emitter |
| 16 mL Culture Tubes | Olympus Plastics | 21-129 | Culture tubes, 17 mm x 100 mm |
| Escherichia coli OP50 | Caenorhabditis Genetics Center | OP50 | E. coli control strain |
| Ethanol, 200 Proof | Decon Labs, Inc. | 2701 | |
| Eyepiece 10x/23B, adjustable, 3d gen | Leica Microsystems | 10450910 | Eyepiece set |
| Filter Set ET GFP – MZ10F | Leica Microsystems | 10450588 | Filter cube |
| GraphPad Prism v9.2.0 | GraphPad Software, Inc. | Statistical analysis tool | |
| Heratherm Incubator IMP180 | Thermo | 51031562 | Refrigerated incubator |
| Innova 4000 | New Brunswick Scientific | M1192-0000 | Shaking incubator |
| K5 Camera | Leica Microsystems | 11547112 | Stereomicroscope camera |
| KH2P04 | Fisher Scientific | Cat#P285-3 | Potassium phosphate monobasic |
| LAS X Imaging Software | Leica Microsystems | Microscope imaging software | |
| Leica MZ10 F Optics Carrier | Leica Microsystems | 10450103 | Stereomicroscope |
| Levamisole | Fisher Scientific | Cat#0215522805 | Levamisole hydrochloride |
| Luria Broth (Lennox) | Apex Bioresearch Products | Cat#11-125 | LB |
| Magnetic Stir Plate | Fisher Scientific | 11-100-49S | Stir plate |
| MgSO4·7H2O | Alfa Aesar | A14491 | Magnesium sulfate heptahydrate |
| Microscope Slides | Premiere | 8205 | Single frosted microscope slides |
| Na2HPO4·7H2O | Fisher Scientific | Cat#S373-500 | Sodium phosphate dibasic heptahydrate |
| NaCl | Fisher Scientific | Cat#S671-500 | Sodium chloride |
| NaOH | Fisher Scientific | Cat#S318-3 | Sodium hydroxide pellets |
| Objective Achromat, f = 100 mm | Leica Microsystems | 10411597 | Objective microscope lens |
| Petri Dishes | Genesee Scientific | Cat#32-107G | 100 mm x 15 mm |
| Pseudomonas aeruginosa Mutant Library | Manoil Lab (University of Washington) | P. aeruginosa mutant library | |
| Suspension Culture Plate 24-Well, Flat Bottom | Olympus Plastics | 25-102 | Used for worm growth and imaging |
| Trinocular Tube 100% M-series | Leica Microsystems | 10450043 | |
| Trypticase Peptone | ThermoFisher, Difco | Cat#211921 | |
| TX-400 Rotor | Thermo Scientific | Cat#75003181 | Swing bucket rotor |
| Vacuum Driven Filter System | GenClone | Cat#25-227 | 500 mL, PES Membrane, .22 µm |
| Video Objective with C-Mount | Leica Microsystems | 10447367 | 0.63x camera adapter tube |
References
- Soto, C. Unfolding the role of protein misfolding in neurodegenerative diseases. Nature Reviews Neuroscience. 4 (1), 49-60 (2003).
- Fang, P., Kazmi, S. A., Jameson, K. G., Hsiao, E. Y. The microbiome as a modifier of neurodegenerative disease risk. Cell Host & Microbe. 28 (2), 201-222 (2020).
- Kundu, P., Blacher, E., Elinav, E., Pettersson, S. Our gut microbiome: The evolving inner self. Cell. 171 (7), 1481-1493 (2017).
- Sherwin, E., Dinan, T. G., Cryan, J. F. Recent developments in understanding the role of the gut microbiota in brain health and disease. Annals of the New York Academy of Sciences. 1420 (1), 5-25 (2018).
- Mondal, S., et al. Large-scale microfluidics providing high-resolution and high-throughput screening of Caenorhabditis elegans poly-glutamine aggregation model. Nature Communications. 7 (1), 13023 (2016).
- Guisbert, E., Czyz, D. M., Richter, K., McMullen, P. D., Morimoto, R. I. Identification of a tissue-selective heat shock response regulatory network. PLoS Genetics. 9 (4), 1003466 (2013).
- Silva, M. C., et al. A genetic screening strategy identifies novel regulators of the proteostasis network. PLoS Genetics. 7 (12), 1002438 (2011).
- Nollen, E. A., et al. Genome-wide RNA interference screen identifies previously undescribed regulators of polyglutamine aggregation. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 101 (17), 6403-6408 (2004).
- Walker, A. C., et al. Colonization of the Caenorhabditis elegans gut with human enteric bacterial pathogens leads to proteostasis disruption that is rescued by butyrate. PLOS Pathogens. 17 (5), 1009510 (2021).
- Goya, M. E., et al. Probiotic Bacillus subtilis protects against α-Synuclein aggregation in C. elegans. Cell Reports. 30 (2), 367-380 (2020).
- Kumsta, C., Chang, J. T., Schmalz, J., Hansen, M. Hormetic heat stress and HSF-1 induce autophagy to improve survival and proteostasis in C. elegans. Nature Communications. 8, 14337 (2017).
- Prahlad, V., Morimoto, R. I. Neuronal circuitry regulates the response of Caenorhabditis elegans to misfolded proteins. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 108, 14204-14209 (2011).
- Mohri-Shiomi, A., Garsin, D. A. Insulin signaling and the heat shock response modulate protein homeostasis in the Caenorhabditis elegans intestine during infection. Journal of Biological Chemistry. 283 (1), 194-201 (2008).
- Hakim, A., et al. WorMachine: machine learning-based phenotypic analysis tool for worms. BMC Biology. 16 (1), 8 (2018).
- Wählby, C., et al. An image analysis toolbox for high-throughput C. elegans assays. Nature Methods. 9 (7), 714-716 (2012).
- Jones, T. R., et al. CellProfiler Analyst: data exploration and analysis software for complex image-based screens. BMC Bioinformatics. 9 (1), 482 (2008).
- Held, K., Ramage, E., Jacobs, M., Gallagher, L., Manoil, C. Sequence-verified two-allele transposon mutant library for Pseudomona aeruginosa PA01. Journal of Bacteriology. 194 (23), 6387-6389 (2012).
- Schulenburg, H., Ewbank, J. J. The genetics of pathogen avoidance in Caenorhabditis elegans. Molecular Microbiology. 66 (3), 563-570 (2007).
- Feldman, N., Kosolapov, L., Ben-Zvi, A. Fluorodeoxyuridine improves Caenorhabditis elegans proteostasis independent of reproduction onset. PLoS One. 9 (1), 85964 (2014).
- Van Raamsdonk, J. M., Hekimi, S. FUdR causes a twofold increase in the lifespan of the mitochondrial mutant gas-1. Mechanisms of Ageing and Development. 132 (10), 519-521 (2011).
- Haldimann, P., Muriset, M., Vígh, L., Goloubinoff, P. The novel hydroxylamine derivative ng-094 suppresses polyglutamine protein toxicity in Caenorhabditis elegans. Journal of Biological Chemistry. 286 (21), 18784-18794 (2011).
- Shinn-Thomas, J. H. Wrapping culture plates with Parafilm M® increases Caenorhabditis elegans growth. BMC Research Notes. 12 (1), (2019).
- Alexander-Floyd, J., et al. Unexpected cell type-dependent effects of autophagy on polyglutamine aggregation revealed by natural genetic variation in C. elegans. BMC Biology. 18 (1), 18 (2020).
- Moronetti Mazzeo, L. E., Dersh, D., Boccitto, M., Kalb, R. G., Lamitina, T. Stress and aging induce distinct polyQ protein aggregation states. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 109 (26), 10587-10592 (2012).
- Sink, R., Gobec, S., Pecar, S., Zega, A. False positives in the early stages of drug discovery. Current Medicinal Chemistry. 17 (34), 4231-4255 (2010).
