Microarray polymer profiling (MAPP) é uma técnica de alto rendimento para análise composicional de glicanos em amostras biológicas.
Microarray polymer profiling (MAPP) é uma abordagem robusta e reprodutível para determinar sistematicamente a composição e abundância relativa de glicanos e glicoconjugados dentro de uma variedade de amostras biológicas, incluindo tecidos vegetais e algais, materiais alimentares e amostras humanas, animais e microbianas. A tecnologia de microarrays sustenta a eficácia deste método fornecendo uma plataforma de triagem miniaturizada e de alto rendimento, permitindo que milhares de interações entre glicanos e sondas moleculares direcionadas a glicanos altamente específicas sejam caracterizadas concomitantemente, usando apenas pequenas quantidades de analitos. Os glicanos constituintes são fracionados química e enzimaticamente, antes de serem extraídos sequencialmente da amostra e imobilizados diretamente em membranas de nitrocelulose. A composição do glicano é determinada pela ligação de sondas moleculares específicas que reconhecem glicanos às moléculas extorquidas e impressas. O MAPP é complementar às técnicas convencionais de análise de glicanos, como análise de monossacarídeos e ligações e espectrometria de massas. No entanto, sondas moleculares que reconhecem glicanos fornecem informações sobre as configurações estruturais dos glicanos, o que pode ajudar a elucidar interações biológicas e papéis funcionais.
Os glicanos são onipresentes em todos os domínios da vida e exibem uma diversidade incomparável em estrutura e função em comparação com outras macromoléculas1. No entanto, devido à sua complexidade, variabilidade na biossíntese e ligações glicosídicas, e a escassez de métodos apropriados para dissecar estruturas glicânicas, nossa compreensão dessa diversidade em estruturas e funções é relativamente limitada2.
Muitas técnicas de análise de glicanos são destrutivas e requerem a decomposição dos glicanos em seus monossacarídeos constituintes, o que pode obscurecer contextos tridimensionais e biológicos relevantes3. Por outro lado, anticorpos monoclonais (mAbs), módulos de ligação a carboidratos (CBMs), lectinas, aglutininas virais e adenas microbianas, conhecidas coletivamente como sondas moleculares de reconhecimento de glicano (GRMPs)4, reconhecem e se ligam a epítopos específicos e podem ser usados como ferramentas para detectar e discriminar glicanos dentro de matrizes multiglicânicas complexas 5,6.
Aqui, apresentamos o perfil polimérico de microarranjos (MAPP), um método rápido, versátil e não destrutivo para análise de glicanos que é aplicável a um amplo espectro de amostras biológicas. O método visa fornecer uma tecnologia robusta e de alto rendimento para análise de glicanos de diversos sistemas biológicos e industriais/comerciais. O MAPP une a especificidade de reconhecimento de sondas moleculares direcionadas a glicanos com a tecnologia de triagem de microarrays reprodutível e de alto desempenho para permitir que milhares de interações moleculares sejam perfiladas em paralelo. O resultado dessa abordagem é a compreensão diagnóstica sobre a composição e abundância relativa de glicanos dentro de uma amostra ou tecido de interesse.
O MAPP pode ser utilizado como método independente, isolado ou em conjunto com outras técnicas bioquímicas, como a microscopia de imunofluorescência 7,8,9 e a análise de monossacarídeos ou ligações10,11. A técnica também pode ser usada para mapear especificidades de epítopos de novos GRMPs, usando matrizes impressas com padrões de oligossacarídeos puros e estruturalmente bemdefinidos12. Uma grande vantagem do MAPP sobre outros métodos, como o ensaio imunoenzimático (ELISA), é sua compatibilidade com pequenos volumes de amostra13,14. Além disso, o MAPP oferece análise de rendimento significativamente maior15 e fornece uma forma eficaz de preservação da amostra, pois as amostras impressas são secas e estáveis quando imobilizadas em nitrocelulose16.
A ligação de GRMPs é geralmente dependente da presença de um número de resíduos de açúcar contíguos que coletivamente formam um sítio de ligação (epítopo) que é exclusivo de uma classe particular de polissacarídeos (xilana, manana, xiloglucano, etc.) 17. Em contraste, os resíduos individuais de açúcar (xilose, manose, glicose) que são quantificados usando a maioria das técnicas bioquímicas, por exemplo, composição de monossacarídeos ou análise de metilação, podem ser componentes de múltiplas classes de polissacarídeos e, portanto, difíceis de atribuir18.
O MAPP foi desenvolvido em resposta a uma lacuna tecnológica, ou seja, a capacidade de analisar rapidamente múltiplos glicanos de uma variedade de fontes usando pequenas quantidades de material. O MAPP capitaliza o extenso repertório de GRMPs que vem sendo desenvolvido e caracterizado ao longo das últimas três décadas 12,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32. O desenvolvimento do MAPP tem sido um processo iterativo, com a técnica sendo constantemente refinada e otimizada. Atualmente, existe uma vasta literatura descrevendo a aplicação do MAPP em vários sistemas naturais e industriais, onde os glicanos desempenham papéis centrais 5,6,9,10,21,33,34,35,36,37,38,39. Aqui, descrevemos o estado atual da arte do MAPP.
A técnica MAPP aqui descrita é atualmente um método bem estabelecido para análise glicana. Os princípios básicos foram descritos pela primeira vez em 200711, mas a técnica tem passado por um desenvolvimento contínuo, a fim de capitalizar as mais recentes inovações em tecnologia de microarrays, desenvolvimento de sondas moleculares e avanços em nosso entendimento da bioquímica glicana. Em geral, os glicanos, especialmente os polissacarídeos, são mais difíceis de analisar do que proteínas e nucleotídeos devido à sua complexidade estrutural e heterogeneidade45, bem como ao fato de não poderem ser facilmente sequenciados ou sintetizados1. Em muitos casos, nenhuma técnica única pode decifrar a complexidade glicana conclusivamente; assim, o MAPP é frequentemente usado com outros métodos. Essa é uma das razões pelas quais a preparação do AIR é geralmente escolhida como ponto de partida para a MAPP, uma vez que a AR é compatível com a maioria dos outros métodos de análise glicânica34, facilitando a comparação subsequente de conjuntos de dados.
Devido à homogeneização da amostra antes da preparação do AIR, algumas informações espaciais são invariavelmente perdidas. Entretanto, como os polissacarídeos são liberados sequencialmente das amostras, a presença de epítopos nas frações obtidas fornece informações sobre a arquitetura molecular e a composição dessa amostra17. Assim, a seleção de um regime de extração adequado é fundamental para o sucesso do método. Múltiplos parâmetros determinam a adequação do método de extração: estrutura celular, tempo, temperatura, pH, pressão, força iônica do solvente e finura da amostra sólida de partículas49. Recomenda-se que uma gama de solventes cada vez mais agressivos seja usada para maximizar a probabilidade de extrair com sucesso os glicanos constituintes e construir uma imagem composicional representativa da amostra. Para a maioria das amostras, CDTA, NaOH e celulase são suficientes para remover polissacarídeos de armazenamento e de parede celular derivados de plantas 33,50,51,52. Para algumas amostras de tecido, um regime de extração híbrido que também inclui CaCl2, HCl e Na2CO3 demonstrou ser bem-sucedido53, enquanto amostras de microalgas marinhas podem exigir a adição de ácido etilenodiaminotetracético (EDTA)10.
Os microarrays devem incluir uma gama de padrões de glicanos puros e definidos para serem usados como controles positivos5. As normas incluídas devem ser modificadas de acordo com a natureza da amostra. Uma vez impressos, os GRMPs apropriados precisam ser selecionados. A geração de mAbs de hibridomas para estruturas polissacarídicas é desafiadora54; Os anticorpos ligantes de glicanos são difíceis de aumentar e podem ter baixa afinidade55. Felizmente, informações de sequência gênica para CBMs podem ser obtidas com relativa facilidade para expressão recombinante4 e engenharia de suas especificidades de ligação56,57. Embora tenha sido desenvolvido um impressionante catálogo de GRMPs, com a maioria agora disponível a partir de fontes comerciais, em relação à diversidade de estruturas glicânicas existentes na natureza, apenas uma pequena proporção foi produzida e caracterizada com sucesso58. Isso pode limitar a capacidade de detectar e discriminar entre certas estruturas. É aconselhável realizar um experimento inicial de sondagem usando uma ou duas sondas representativas de cada estrutura glicana principal prevista para estar presente, para as quais a especificidade de ligação é bem caracterizada. Em experimentos de sondagem subsequentes, a lista de sondas pode ser expandida para cobrir uma gama mais ampla de glicanos e aprofundar estruturas finas.
Apesar de mundano, garantir que os microarrays sejam lavados completamente após cada etapa de incubação é fundamental para o sucesso do procedimento de sondagem. A remoção ineficaz de sondas não especificamente ligadas provavelmente obscurecerá o resultado, causando um alto sinal de fundo após o desenvolvimento da cor. Neste caso, é necessário repetir o procedimento de sondagem, começando com um novo microarray. Além disso, as matrizes devem ser tocadas com moderação e apenas segurando as bordas com pinças; A membrana de nitrocelulose é quebradiça e facilmente danificada. A solução de revelação de cores se acumula em trincas e vincos, causando saturação excessiva, o que impede a análise da matriz.
O MAPP é rápido, adaptável e conveniente. Este método é compatível com glicanos animais, microbianos ou vegetais derivados de qualquer sistema biológico ou industrial, desde que possam ser extraídos e imobilizados em nitrocelulose, e para os quais se tenha sondas moleculares apropriadas. Os dados gerados fornecem informações composicionais detalhadas, semiquantitativas, que não podem ser facilmente obtidas por meio de outros métodos de análise glicana.
The authors have nothing to disclose.
Os autores gostariam de agradecer à ArrayJet por seus conselhos especializados em relação à robótica de microarrays. SS e JS gostariam de agradecer o apoio do Fundo Fundamental 2022 (FF65/004), Universidade de Chiang Mai.
1,3:1,4-β-D-Glucan, Lichenan (icelandic moss) | Megazyme | P-LICHN | |
1,4-β-D-Mannan | Megazyme | P-MANCB | |
384-well microtiter plate | Greiner Bio-One | M1686 | |
5-bromo-4-chloro-3-indolyl-phosphate (BCIP) | Melford | B74100-1.0 | |
Acetone | Sigma | 270725 | |
Alkaline Phosphatase AffiniPure Goat Anti-Mouse IgG (H+L) | Jackson ImmunoResearch | 115-055-003 | |
Alkaline Phosphatase AffiniPure Goat Anti-Rat IgG (H+L) | Jackson ImmunoResearch | 112-055-003 | |
Alkaline Phosphatase AffiniPure Rabbit Anti-His Tag | Jackson ImmunoResearch | 300-055-240 | |
Arabinoxylan (wheat) | Megazyme | P-WAXYL | |
Array-Pro Analyzer Software | Media Cybernetics | Version 6.3 | |
Bacillus sp. Cellulase 5A (BCel5A) | NZYTech | CZ0564 | |
BAM antibodies | SeaProbes | Various | |
Black drawing ink (indian ink) | Winsor & Newton | GWD030 | |
Carbohydrate binding modules | NZYTech | Various | |
CCRC antibodies | CarboSource | Various | |
CDTA | Sigma | 319945 | |
Chloroform | Sigma | PHR1552 | |
Ethanol | Sigma | 1.11727 | |
Galactan (potato) | Megazyme | P-GALPOT | |
Galactomannan (carob) | Megazyme | P-GALML | |
Glycerol solution | Sigma | 49781-5L | |
Gum tragacanth (legumes) | Sigma-Aldrich | G1128 | |
INCh antibodies | INRA | Various | |
LM and JIM antibodies | PlantProbes | Various | |
Marathon Argus Microarray Printer | ArrayJet | ||
Methanol | Sigma | 34860 | |
Monoclonal antibodies | Biosupplies Australia | Various | |
NaBH4 | Sigma | 452882 | |
NaOH | Sigma | S5881 | |
Nitro-blue tetrazolium (NBT) | Melford | N66000-1.0 | |
Nitrocellulose membrane | Thermo Fisher Scientific | 88018 | |
Pectin (degree of methyl esterification 46%) | Danisco | NA | |
ProClin 200 | Sigma | 48171-U | |
Rhamnogalacturonan (soybean pectic fibre) | Megazyme | P-RHAGN | |
Rotating mixer | Fisher Scientific | 88-861-050 | |
Rotating/rocking Shaker | Cole-Parmer | ||
Skimmed milk powder | Marvel | ||
Spin filter | Costar Spin-X | 8160 | |
Stainless steel beads | Qiagen | 69989 | |
TissueLyser II | Qiagen | 85300 | |
Tris | Sigma | 93362 | |
Triton X-100 | Sigma | T8787-250ML | |
Tween 20 | Sigma | P9416-100ML | |
Xylan (beechwood) | Megazyme | P-XYLNBE | |
Xyloglucan (tamarind) | Megazyme | P-XYGLN | |
β-Glucan (oat) | Megazyme | P-BGOM |