Name: evaluation of the impact of protein aggregation on cellular oxidative stress in yeast
Uploaded: 2018-06-23T13:00:00.000+00:00
Duration: 11 min 4 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about Evaluation of the Impact of Protein Aggregation on Cellular Oxidative Stress in Yeast at JoVE.com

1. תרבויות cerevisiae ס וביטוי חלבונים
הערה: גרסאות Aβ התערוכה מספק שלעצמו צבירת היחסי שונה עקב מוטציה בגן משקע אחד במיקום 19 (Phe19) של פפטיד Aβ42 (איור 1 א'). גרסאות פפטיד אלה מתויגות עם חלבון פלואורסצנטי ירוק (GFP), אשר משמש כתב (איור 1) צבירת29.
<ol><li>להפוך פלסמידים קידוד עבור 20 Aβ42-GFP משתנים לתוך תאי שמרים עם BY4741 רקע הורים (מאטה שלו3Δ1 leu2Δ0 פגש את15Δ0 ura3Δ0)30. כל פלסמיד מקודד עבור מוטציה Aβ42 דבוקה GFP באמצעות מקשר GSSGSSG. פלסמידים הינם pESC(-URA) וכוללים דה מרקר לבחירה URA329.<ol>
<li>להכין המדיום מלאה סינתטי ללא אורציל (SC-עורה) עם הרכיבים הבאים: 1.9 גרם/ליטר חנקן שמרים בסיסי ללא אורציל, 5 g/L אמוניום סולפט, 900 מל של ddH2O בשילוב עם 100 מ של גלוקוז 20% (w/v).</li>
		<li>מכניסים המושבה אחד של תאי שמרים טרנספורמציה 20 מ"ל של המדיום SC-עורה המכיל 2% גלוקוז ולגדול התרבויות בין לילה ב 30 ° C תחת עצבנות-210 סל ד.</li>
	</ol>
</li>
	<li>למחרת, לגדול תרבויות חדשות של תאי שמרים מאת לחסן 100 µL של התרבות לילה לתוך מ של מדיום SC-עורה צח.</li>
	<li>יתר590 של 0.5, centrifuge התרבויות ב x 3000 g למשך 4 דקות, למחוק את תגובת שיקוע ולאחר resuspend התאים באותו אמצעי אחסון בינוני SC-עורה צח המכיל 2% raffinose.</li>
	<li>דגירה ב 30 ° C תחת עצבנות-210 סל"ד למשך 30 דקות. לאחר מכן, centrifuge את התאים ב 3000 g x במשך 4 דקות וזורקים את תגובת שיקוע. Resuspend התאים במדיום SC-עורה צח המכיל 2% גלקטוז לזירוז הביטוי חלבון רקומביננטי.</li>
	<li>לאחר ה' 16 של גרימת ביטוי חלבון במדיום SC-עורה המכיל 2% גלקטוז, קציר 1 מ"ל של התאים המושרה צינורות סטרילי microcentrifuge על ידי צנטריפוגה ב 3000 g x במשך 4 דקות. הערה: ההבדלים הרלוונטיים ביותר להתרחש לאחר תקופה אינדוקציה של תאי שמרים המושרה ה 16 לבטא Aβ42-GFP משתנים, ניתן לאבחן על ידי קרינה פלואורסצנטית מיקרוסקופ כדי לקבוע את התפלגות חלבון רקומביננטי בתוך התאים (איור 2B).</li>
</ol>2. התא מכתים
הערה: תאים שאינם-induced טריים נדרשים כפקד שלילי כדי לקבוע סף פלורסנט במהלך ניתוח FC.
<ol><li>לוקחים תאי שמרים h-induced 16 ולקבוע שלהם צפיפות אופטית-590 nm (OD590). לדלל אותם בתוך תמיסת סטרילית פוספט buffered (PBS) יתר590 של 0.1.<ol>
<li>להכין 1 x buffered פוספט תמיסת מלח כדלקמן: להוסיף 8 גרם של NaCl, 0.2 גרם אשלגן כלורי, 1.44 גר' נה2HPO4, ולמלא 0.24 גר'2פו ח'4 800 מ של ddH2O. הפתרון עד 1 L של ddH2O לאחר התאמת רמת ה-pH ל 7.4 עם HCl. לסנן את המאגר דרך מסנן 0.2 µm.</li>
	</ol>
</li>
	<li>להעביר את המתלים תא לביטוי כראוי שכותרתו צינורות (פוליסטירן 12 ממ עגול-התחתון × 75), להגן עליהם מפני אור. ודא כי הם מוכנים להיות טעון על cytometer זרימת לניתוח, יחד עם תאים שאינם-induced ו שאינו מוכתם.</li>
	<li>להוסיף החללית סטרס חמצוני (למשל, אדום עמוק CellROX) כל דגימה-ריכוז הסופי של 5 מיקרומטר, דגירה התאים ב 30 מעלות צלזיוס למשך 30 דקות בחושך.</li>
	<li>לאחר דגירה, לשטוף את התאים 3 פעמים עם 1 x PBS, resuspend אותם באמצעי האחסון באותו מאגר לפני ניתוח שלהם על ידי מועדון הכדורגל.</li>
</ol>3. לזרום Cytometry ניתוח
הערה: השתמש התקנה FC עם לייזרים המתאים ומסננים כדי לזהות GFP ושידור פלורסצנטיות בדיקה סטרס חמצוני. Cytometer זרימה מצוידים 488 ננומטר כחול בלייזר איתור GFP, לייזר nm אדום 635 איתור סטרס חמצוני בדיקה קרינה פלואורסצנטית יכול לשמש. רכישת פליטת קרינה פלואורסצנטית GFP, סטרס חמצוני בדיקה מבוצע עם 530/30 ננומטר BP מסנן, מסנן BP 660/20, בהתאמה (טבלה 1).
<ol><li>לחץ על פתיחת החלונית ' גליון עבודה חדש וליצור החלקות נקודה הרכישה הבאה.<ol>
<li>בחר את פיזור כלי מגרש מסרגל הכלים וליצור מגרש עם המשתנים לצד פיזור-אזור (האס-A) על ציר ה-y לעומת קדימה פיזור-אזור (FSC-A) בסרגל ליניארי של בציר ה-x.</li>
		<li>לחץ על פיזור כלי מגרש מסרגל הכלים וליצור מגרש עם המשתנים באזור FL1 (FITC)-ציר ה-x vs. FL3-האזור (APC) ב לוגריתמי בציר ה-y.</li>
	</ol>
</li>
	<li>לחץ על הסמל הגדרות מכשירים . לחץ על הכרטיסיה פיצויים וקבע בכל רמות הפיצוי. לחץ על הכרטיסיה ייבוא , בחר את המספר הכולל של אירועים 20,000 שיירשמו.</li>
	<li>לחץ על הסמל קצב הזרימה כדי לעבור את קצב זרימה נמוכה.</li>
	<li>לחץ על הכרטיסיה ייבוא להתחיל לרוץ את התאים הלא-induced, מוכתם ולהתאים את המתח הגדרות המכשיר פארווערטס ואת פיזור בצד עד האוכלוסייה מופץ ברבע השמאלי האמצעי.<ol>
<li>לחץ על הסמל ' מצולע ' כדי להגדיר אזור R1 סביב האוכלוסייה תא למעט שאריות תאים, ולהשתמש אוכלוסייה מגודרת זו P1 = R1 עבור כל נקודה פלורסנט חלקות וייצוגי היסטוגרמה (איור 3).</li>
	</ol>
</li>
	<li>כדי להתאים את המתח PMT של האות פלורסצנטיות, להפעיל את התאים מוכתם העלילה נקודה FL1-FL3, כוונון של הרווח בכרטיסיה כלי ההגדרה , עד התאים מופצים ברבע השמאלי התחתון.</li>
	<li>לשנות את דגימת התאים המושרה למדידת קרינה פלואורסצנטית GFP. בכרטיסיה כלי ההגדרה , להגדיר את רווח FSC-A נ' FL1 (FITC) כאשר האוכלוסייה מופץ ברבע הימני התחתון. הגדרת האוכלוסייה תא חיובית עם שער (שער P2).</li>
	<li>שינוי הדוגמית להוכיח אי-induced מוכתם לתאים כדי להציג סטרס חמצוני זריחה על FSC-A נ' FL3 (APC) נקודה מגרש. מנגינה של הרווח עד האוכלוסייה תא מופץ ברבע השמאלי-עליון. שער אוכלוסיית תאים חיוביים P3.</li>
	<li>לעשות שני מגרשים היסטוגרמה עם סמל היסטוגרמה לייצג את פלורסצנטיות תא. כדי לייצג את עוצמת קרינה פלואורסצנטית, ודא FL1 (FITC) המייצג את פלורסצנטיות GFP ב ציר ה-x, FL3 (APC) המייצג את זריחה בציר ה-y, החלת P2, P3 אוכלוסיות בקנה מידה לוגריתמי, בהתאמה. הערה: כיסויי היסטוגרמה הם דרך טובה כדי להמחיש את ההבדלים בין הפרופילים זריחה של תאים לבטא את Aβ וריאציות שונות.</li>
</ol>4. Immunodetection חלבון רקומביננטי
<ol><li>כדי לקבוע רמות ביטוי החלבון, לקצור את התרבויות שמרים המושרה עבור 16 h על ידי צנטריפוגה-g 4,000 x עבור 6 דקות ואחסן את כדורי תא ב- 80 ° c<ol>
<li>Resuspend התאים שנאספו ביטוי חלבון רקומביננטי עבור 16 h ב- PBS. להכין 200 המתלים תא µL של כל מוטציה Aβ42-GFP יתר590 של 20.</li>
	</ol>
</li>
	<li>לניתוח שבר מוחלט חלבון, לקצור 100 µL של כל מוטציה על ידי צנטריפוגה ב g 14,000 x במשך 20 דקות, resuspend כדורי תאים באותו אמצעי אחסון שמרים פירוק מאגר Y-לכל (50 מ מ טריס-HCl pH 8.0, 1% דימתיל סולפוקסיד, 200 מ"מ NaCl, המכיל 10 מ"ג/מ"ל (myr 14-SB3 EDTA 1 מ מ istyl sulfobetaine) בתוספת 1 מ"מ phenylmethylsulfonyl פלואוריד (PMSF)).<ol>
<li>דגירה הדגימות במשך 20 דקות בטמפרטורת החדר תחת עצבנות קלה.</li>
	</ol>
</li>
	<li>לקבוע את הריכוז תמצית חלבון באמצעות וזמינותו ברדפורד. לטעון עד 5 µg של חלבון תמצית של כל מדגם on a ג'ל אלקטרופורזה מרחביות-דף 15% אקרילאמיד כתם על גבי קרום polyvinylidene difluoride (PVDF) ב- 100 וולט עבור 60 דקות.<ol>
<li>הכן של ברדפורד מגיב עם 100 מ ג של G-250 כחול מבריק Coomassie התפרקה ב 50 מ של 95% אתנול, להוסיף 100 מ של חומצה זרחתית 85% (w/v). לאחר מכן, כאשר לצבוע התפרקה לחלוטין, לדלל את התערובת עם ddH2O עד 1 ליטר, דרך נייר סינון תאית רק לפני השימוש. הערה: הכימית ברדפורד צריך להיות חום בהיר.</li>
		<li>להכין תקן של שור אלבומין (BSA) הנע בין 5 ל- 100 µg של חלבון ב- 1,000 µL מהתרכובת ברדפורד.</li>
		<li>להוסיף 1-10 µL של חלבון תמצית 1 מ"ל מהתרכובת ברדפורד, דגירה התערובת בטמפרטורת החדר במשך 5 דקות.</li>
		<li>למדוד את ספיגת תקנים ולחלץ החלבון דגימות-OD595.</li>
		<li>לניתוח, הופכים מגרש עם הערכים ספיגת שהתקבלו עבור הסטנדרטים vs. µg של חלבון. בהתבסס על העקומה סטנדרטי, לקבוע את ריכוזי הדגימות המקורי כמות של חלבון, בהתחשב בכך את נפח ואת דילול, אם בכלל.</li>
	</ol>
</li>
	<li>לשטוף את הקרום עם 1 x באגירה טריס תמיסת מלח (TBS), 0.1% Tween 20 (TTBS), ולחסום אותו באמצעות חלב יבש ללא שומן 5% (w/v) ב- 1 x TTBS.<ol>
<li>להכנת 1 ליטר של 10 x TBS, להמיס 24 גר' טריס הבסיס ו- g 88 של NaCl ב 900 מל של2O Hdd ולהתאים את ה-pH ל 7.6. DdH2O להוסיף נפח סופי של 1 ל' פתרון 1 x, לערבב 1 חלק של מניות x 10 עם 9 חלקים של ddH2O.</li>
	</ol>
</li>
	<li>דגירה הקרום עבור h 1 עם 1:1,000 6E10 בדילול נוגדן ראשוני β-עמילואיד, לשעה בטמפרטורת החדר עם עז משני נוגדן אנטי עכבר IgG-HRP המספר המשלים מדולל 1:10, 000.</li>
	<li>לפתח ממברנות באמצעות 1 מ"ל של ריאגנט פלורסנט Luminata ולכמת להקות על ידי ניתוח densitometric, כפי שמתואר בשלב 5.2.</li>
</ol>5. ניתוח נתונים
<ol><li>כדי לנתח את הנתונים שבידי FC, ליצור טבלה מציג את עוצמת פלורסנט רשע (MFI), קרינה פלואורסצנטית החציוני לשגיאה הסטנדרטית המתאימים ו/או המקדם של השונות (CV) עבור קרינה פלואורסצנטית GFP ורמות סטרס חמצוני.<ol>
<li>לחץ על הכרטיסיה מפקח בסמל נתונים סטטיסטיים כדי להתאים אישית את נתונים סטטיסטיים הדרושים לכל ערוץ. הערה: בעת השוואת גרסאות חלבון, להמיר פלורסצנטיות ערכי הנתונים מקפלים-over רקע או מדד רזולוציה (RD): <img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/57470/57470eq1.jpg"> בהמדד, המדגם רשע הוא זריחה מתכוון הבעיה דוגמאות של הפקד רשע הוא זריחה אכזרי של תאים משמש פקד, הגרמנים הוא סטיית התקן של זריחה אומר. פקטור רואד הוא אינדקס מדויקת יותר מהערך MFI הוא לא רק מחשב את ההפרש בין דגימות, אלא גם חשבונות עבור הפצת הנתונים. חישוב זה רלוונטי במיוחד כאשר משווים נתונים שמקורם ניסויים שונים מתבצעת לאורך זמן. לאחר ה-RDs חושבו, השימוש של מבחן סטטיסטי מומלץ לאשר את משמעות ההבדלים שנצפה בין גרסאות חלבון.</li>
	</ol>
</li>
	<li>עבור חלבון immunodetection, לכמת את רמות חלבון רקומביננטי מאת תספיג באמצעות תוכנת ImageJ.<ol>
<li>לפני הניתוח densitometry, להמיר תמונות raw המקורי של קרום מפותחת תבנית קובץ JPEG ומצב בגווני אפור.</li>
		<li>להתאים את המקטע להגדיר מידות של התפריט נתח לערך גריי אומר.</li>
		<li>לחץ על הכלי מלבן של ImageJ ולהגדיר אזור בעל עניין (ROI) בגודל אחיד לניתוח densitometry הלהקה. מרכז כל הלהקה על התמונה ממברנה בתוך המסגרת מלבני נוצר והקלטה של מדידה אחת באמצעות Ctrl + M (הפקודה מדידה).</li>
		<li>למדוד את הרקע מקומי צמוד כל הלהקה, החלת רועי באותו האזור. לאחר המדידה, להחסיר הרקע המקומי המתאים כל הלהקה בודדים.</li>
	</ol>
</li>
</ol>

<ol>
	<li>Frydman, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Folding+of+newly+translated+proteins+in+vivo:+the+role+of+molecular+chaperones.">Folding of newly translated proteins in vivo: the role of molecular chaperones.</a> Annual Review of Biochemistry. 70, 603-647 (2001).</li><li>Hartl, F. U., Bracher, A., Hayer-Hartl, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Molecular+chaperones+in+protein+folding+and+proteostasis.">Molecular chaperones in protein folding and proteostasis.</a> Nature. 475, 324-332 (2011).</li><li>Wong, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Molecular+determinants+of+selective+clearance+of+protein+inclusions+by+autophagy.">Molecular determinants of selective clearance of protein inclusions by autophagy.</a> Nature Communications. 3, (2012).</li><li>Winkler, J., Tyedmers, J., Bukau, B., Mogk, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Chaperone+networks+in+protein+disaggregation+and+prion+propagation.">Chaperone networks in protein disaggregation and prion propagation.</a> Journal of Structural Biology. 179, 152-160 (2012).</li><li>Glickman, M. H., Ciechanover, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+ubiquitin-proteasome+proteolytic+pathway:+destruction+for+the+sake+of+construction.">The ubiquitin-proteasome proteolytic pathway: destruction for the sake of construction.</a> Physiological Reviews. 82, 373-428 (2002).</li><li>Dobson, C. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Getting+out+of+shape.">Getting out of shape.</a> Nature. 418, 729-730 (2002).</li><li>Chiti, F., Dobson, C. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Protein+misfolding,+functional+amyloid,+and+human+disease.">Protein misfolding, functional amyloid, and human disease.</a> Annual Review of Biochemistry. 75, 333-366 (2006).</li><li>Aguzzi, A., O'Connor, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Protein+aggregation+diseases:+pathogenicity+and+therapeutic+perspectives.">Protein aggregation diseases: pathogenicity and therapeutic perspectives.</a> Nature Reviews Drug Discovery. 9, 237-248 (2010).</li><li>Rapezzi, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Transthyretin-related+amyloidoses+and+the+heart:+a+clinical+overview.">Transthyretin-related amyloidoses and the heart: a clinical overview.</a> Nature Reviews Cardiology. 7, 398-408 (2010).</li><li>Deas, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Alpha-synuclein+oligomers+interact+with+metal+ions+to+induce+oxidative+stress+and+neuronal+death+in+Parkinson's+disease.">Alpha-synuclein oligomers interact with metal ions to induce oxidative stress and neuronal death in Parkinson's disease.</a> Antioxidants &amp; Redox Signaling. 24, 376-391 (2016).</li><li>Brundin, P., Melki, R., Kopito, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Prion-like+transmission+of+protein+aggregates+in+neurodegenerative+diseases.">Prion-like transmission of protein aggregates in neurodegenerative diseases.</a> Nature Reviews Molecular Cell Biology. 11, 301-307 (2010).</li><li>Frost, B., Diamond, M. I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Prion-like+mechanisms+in+neurodegenerative+diseases.">Prion-like mechanisms in neurodegenerative diseases.</a> Nature Reviews Neuroscience. 11, 155-159 (2009).</li><li>Arrasate, M., Mitra, S., Schweitzer, E. S., Segal, M. R., Finkbeiner, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Inclusion+body+formation+reduces+levels+of+mutant+huntingtin+and+the+risk+of+neuronal+death.">Inclusion body formation reduces levels of mutant huntingtin and the risk of neuronal death.</a> Nature. 431, 805-810 (2004).</li><li>Ross, C. A., Poirier, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Opinion:+what+is+the+role+of+protein+aggregation+in+neurodegeneration?.">Opinion: what is the role of protein aggregation in neurodegeneration?.</a> Nature Reviews Molecular Cell Biology. 6, 891-898 (2005).</li><li>Mishra, R., Sj&#246;lander, D., Hammarstr&#246;m, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Spectroscopic+characterization+of+diverse+amyloid+fibrils+in+vitro+by+the+fluorescent+dye+Nile+red.">Spectroscopic characterization of diverse amyloid fibrils in vitro by the fluorescent dye Nile red.</a> Molecular BioSystems. 7, 1232-1240 (2011).</li><li>Klunk, W. E., Jacob, R. F., Mason, R. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Quantifying+amyloid+by+congo+red+spectral+shift+assay.">Quantifying amyloid by congo red spectral shift assay.</a> Methods in Enzymology. 309, 285-305 (1999).</li><li>Khurana, V., Lindquist, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Modelling+neurodegeneration+in+Saccharomyces+cerevisiae:+why+cook+with+baker's+yeast?.">Modelling neurodegeneration in Saccharomyces cerevisiae: why cook with baker's yeast?.</a> Nature Reviews Neuroscience. 11, 436-449 (2010).</li><li>Tenreiro, S., Outeiro, T. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Simple+is+good:+yeast+models+of+neurodegeneration.">Simple is good: yeast models of neurodegeneration.</a> FEMS Yeast Research. 10, 970-979 (2010).</li><li>Moosavi, B., Mousavi, B., Macreadie, I. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Yeast+model+of+amyloid-&#946;+and+Tau+aggregation+in+Alzheimer's+disease.">Yeast model of amyloid-&#946; and Tau aggregation in Alzheimer's disease.</a> Journal of Alzheimer's Disease. 47, 9-16 (2015).</li><li>Tenreiro, S., Munder, M. C., Alberti, S., Outeiro, T. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Harnessing+the+power+of+yeast+to+unravel+the+molecular+basis+of+neurodegeneration.">Harnessing the power of yeast to unravel the molecular basis of neurodegeneration.</a> Journal of Neurochemistry. 127, 438-452 (2013).</li><li>Yang, J., Hao, X., Cao, X., Liu, B., Nystr&#246;m, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Spatial+sequestration+and+detoxification+of+huntingtin+by+the+ribosome+quality+control+complex.">Spatial sequestration and detoxification of huntingtin by the ribosome quality control complex.</a> eLife. 5, (2016).</li><li>Braun, R. J., B&#252;ttner, S., Ring, J., Kroemer, G., Madeo, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Nervous+yeast:+modeling+neurotoxic+cell+death.">Nervous yeast: modeling neurotoxic cell death.</a> Trends in Biochemical Sciences. 35, 135-144 (2010).</li><li>Figley, M. D., Gitler, A. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Yeast+genetic+screen+reveals+novel+therapeutic+strategy+for+ALS.">Yeast genetic screen reveals novel therapeutic strategy for ALS.</a> Rare Diseases. 1, e24420 (2013).</li><li>Cooper, A. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Alpha-synuclein+blocks+ER-Golgi+traffic+and+Rab1+rescues+neuron+loss+in+Parkinson's+models.">Alpha-synuclein blocks ER-Golgi traffic and Rab1 rescues neuron loss in Parkinson's models.</a> Science. 313, 324-328 (2006).</li><li>Johnson, B. S., McCaffery, J. M., Lindquist, S., Gitler, A. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+yeast+TDP-43+proteinopathy+model:+exploring+the+molecular+determinants+of+TDP-43+aggregation+and+cellular+toxicity.">A yeast TDP-43 proteinopathy model: exploring the molecular determinants of TDP-43 aggregation and cellular toxicity.</a> Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 105, 6439-6444 (2008).</li><li>Bharathi, V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Use+of+ade1+and+ade2+mutations+for+development+of+a+versatile+red/white+color+assay+of+amyloid-induced+oxidative+stress+in+saccharomyces+cerevisiae.">Use of ade1 and ade2 mutations for development of a versatile red/white color assay of amyloid-induced oxidative stress in saccharomyces cerevisiae.</a> Yeast. 33, 607-620 (2016).</li><li>Pallar&#232;s, I., Ventura, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Advances+in+the+prediction+of+protein+aggregation+propensity.">Advances in the prediction of protein aggregation propensity.</a> Current Medicinal Chemistry. , (2017).</li><li>Villar-Piqu&#233;, A., Ventura, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Protein+aggregation+propensity+is+a+crucial+determinant+of+intracellular+inclusion+formation+and+quality+control+degradation.">Protein aggregation propensity is a crucial determinant of intracellular inclusion formation and quality control degradation.</a> Biochimica et Biophysica Acta. 1833, 2714-2724 (2013).</li><li>Navarro, S., Villar-Piqu&#233;, A., Ventura, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Selection+against+toxic+aggregation-prone+protein+sequences+in+bacteria.">Selection against toxic aggregation-prone protein sequences in bacteria.</a> Biochimica et Biophysica Acta. 1843, 866-874 (2014).</li><li>Morell, M., de Groot, N. S., Vendrell, J., Avil&#233;s, F. X., Ventura, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Linking+amyloid+protein+aggregation+and+yeast+survival.">Linking amyloid protein aggregation and yeast survival.</a> Molecular BioSystems. 7, 1121-1128 (2011).</li><li>Conchillo-Sol&#233;, O., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=AGGRESCAN:+a+server+for+the+prediction+and+evaluation+of+&amp;#34;hot+spots&amp;#34;+of+aggregation+in+polypeptides.">AGGRESCAN: a server for the prediction and evaluation of &amp;#34;hot spots&amp;#34; of aggregation in polypeptides.</a> BMC Bioinformatics. 8, 65 (2007).</li><li>Fernandez-Escamilla, A. M., Rousseau, F., Schymkowitz, J., Serrano, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Prediction+of+sequence-dependent+and+mutational+effects+on+the+aggregation+of+peptides+and+proteins.">Prediction of sequence-dependent and mutational effects on the aggregation of peptides and proteins.</a> Nature Biotechnology. 22, 1302-1306 (2004).</li><li>Renner, M., Melki, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Protein+aggregation+and+prionopathies.">Protein aggregation and prionopathies.</a> Pathologie Biologie.(Paris). 62, 162-168 (2014).</li><li>Carija, A., Navarro, S., de Groot, N. S., Ventura, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Protein+aggregation+into+insoluble+deposits+protects+from+oxidative+stress.">Protein aggregation into insoluble deposits protects from oxidative stress.</a> Redox Biology. 12, 699-711 (2017).</li></ol>

מגוון רחב של מחלות קשורה להצטברות של חלבונים misfolded לתוך הסלולר פיקדונות6,7,8,33. מאמצים רבים נעשו כדי לפענח את המנגנונים המולקולריים המפעילות את התפרצות של מחלות אלו באמצעות גישות חישובית, אשר לא עשה חשבון חלבון ריכוזים, א...

פרוטוסטאזיס הוא דטרמיננטה הבסיסית של כושר תא ותהליכי הזדקנות. תאים, חלבון הומאוסטזיס נשמר על ידי בקרת איכות החלבון המתוחכם רשתות שנועד להבטיח את נכונות refolding של חלבונים misfolded conformers מלווים ו/או proteolysis יישוב שלהם עם מספר מנגנונים שנשמרת היטב1 ,2,3,4,5. מספר רב של מחקרים מספקים תמיכה לקשר בין התפתחות והתקדמות של מגוון רחב של מחלות האדם וכישלון פרוטוסטאזיס, המוביל אל חלבון misfolding, צבירת. למשל, הנוכחות של חלבון פיקדונות נחשב סימן היכר פתולוגי של הפרעות ניווניות רבים, כמו אלצהיימר, פרקינסון, ו הנטינגטון מחלות6,7,8, מחלות prionogenic, amyloidoses ניוונית9. הוצע כי הרכבות oligomeric, protofibrillar מוקדמת בהתגובה צבירת הן elicitors הראשי של cytotoxicity, הקמת aberrant אינטראקציות עם חלבונים אחרים חצרו הסלולר צפוף10. בנוסף, חלבון הכללות (PI) יכול להיות מועבר בין תאים, הפצת שלהם השפעה רעילה11,12. לכן, זה יכול להיות כי היווצרות של PI אולי אכן מהווה מנגנון בעלת מגבילה את נוכחותם של מינים צבורים מסוכן למיקומים ספציפיים בתא, היכן ניתן לעבד או שנצבר ללא תופעות לוואי משמעותיות 13 , 14.
תקן במבחנה גישות הביוכימי סיפקו תובנות חשובות מינים שונים that לאכלס את צבירת תגובות ו15,שלהם מאפיינים16. עם זאת, תנאי שימוש אלה מבחני בבירור שונות מאלו המתרחשים בתוך התא ולתשאל, לכן, מאבדים רלבנטיות פיזיולוגיים. בגלל השימור הבולטים של מסלולים סלולריים כגון בקרת איכות חלבון, autophagy או ברגולציה של הסלולר חמצון-חיזור המדינה17,18 בין פרוקריוטים19,20,21 ,22,23, שמרים ניצני האפייה (cerevisiae ס) התפתחה מיוחס מודל הסלולר פשוט ללמוד על גורמים מולקולרית של צבירת חלבון והשפעתו המשויך ציטוטוקסיות סביבות ביולוגית רלוונטית24,25,26.
חלבון צבירת הנטייה היא תכונה מטבעו מקודד ברצף העיקרי. לפיכך, היווצרות עמילואיד-מבני ניתן לחזות המבוסס על זיהוי, הערכה של עוצמת קידום צבירת אזורים polypeptides27. עם זאת, למרות ההצלחה של אלגוריתמים bioinformatic כדי לחזות את המאפיינים צבירת במבחנה של רצפי חלבונים, הם עדיין רחוק מלהיות חיזוי איך לתרגם אלה מספק שלעצמו ויוו ציטוטוקסיות ההשפעה. מחקרים כתובת הקישור בין המדינה צבורים של חלבון נתון שלה נזק תאי המשויכים בצורה שיטתית עשוי לעזור כדי לעקוף מגבלה זו חישובית. חיבור זה הוא התייחס במחקר הנוכחי, ניצול של סט גדול של גרסאות של פפטיד עמילואיד-β Aβ42 שונות רק ב משקע יחיד, אך הצגת טווח רציף של צבירת מספק שלעצמו ויוו28. בפרט, מתואר גישה מבוססת-FC לזהות את הזן הסתגלותי החשבונאי נזק חמצוני שהפיק צבירת נוטה חלבונים בתאים שמרים. המתודולוגיה מספק יתרונות רבים כגון פשטות, תפוקה גבוהה יכולת מדידה כמותית מדויקת. גישה זו אפשרו לאשר את PI לשחק תפקיד מגן מפני עקה.

<table><tbody><tr><td>Yeast cells BY4741&amp;nbsp;</td><td>ATCC</td><td>201388</td><td>Genotype: MATa his3&amp;Delta;1 leu2&amp;Delta;0 met15&amp;Delta;0 ura3&amp;Delta;0</td></tr><tr><td>pESC(-Ura) plasmid&amp;nbsp;</td><td>Agilent Genomics</td><td>217454</td><td>Yeast expression plasmid with a Gal promotor. Selectable marker URA3</td></tr><tr><td>Yeast Synthetic Drop-out Medium Supplements</td><td>Sigma</td><td>Y1501</td><td>Powder</td></tr><tr><td>Yeast Nitrogen Base Without Amino Acids</td><td>Sigma</td><td>Y0626</td><td>Powder</td></tr><tr><td>Raffinose</td><td>Sigma</td><td>R7630</td><td>Powder</td></tr><tr><td>Glucose</td><td>Sigma</td><td>G7021</td><td>Powder</td></tr><tr><td>Galactose</td><td>Sigma</td><td>G0750</td><td>Powder</td></tr><tr><td>Phosphate Buffered Saline (PBS)</td><td>Fisher Scientific</td><td>BP3991&amp;nbsp;</td><td>Solution 10X</td></tr><tr><td>CellROX Deep Red Reagent&amp;nbsp;</td><td>Life Technologies</td><td>C10422</td><td>Free radical cell-permeant fluorescent sensor, non-fluorescent while in a reduced state, and exhibits bright fluorescence upon oxidation by reactive oxygen species (ROS), with absorption/emission maxima at 644/665 nm.&amp;nbsp;</td></tr><tr><td>Y-PER protein extraction reagent&amp;nbsp;</td><td>Thermo Scientific</td><td>78990</td><td>Liquid cell lysis buffer</td></tr><tr><td>Acrylamide/Bis-acrylamide</td><td>Sigma</td><td>A6050</td><td>Solution</td></tr><tr><td>Bradford dye reagent</td><td>Bio-Rad&amp;nbsp;</td><td>5000205</td><td>Dye reagent for one-step determination of protein concentration</td></tr><tr><td>&amp;beta;-amyloid antibody 6E10&amp;nbsp;</td><td>BioLegend</td><td>803001</td><td>Mouse IgG1. The epitope lies within amino acids 3-8 of beta amyloid (EFRHDS).</td></tr><tr><td>Goat anti-mouse IgG-HRP conjugate&amp;nbsp;</td><td>Bio-Rad</td><td>1721011</td><td></td></tr><tr><td>Membrane Immobilon-P, PVDF</td><td>Millipore</td><td>IPVH00010</td><td></td></tr><tr><td>Luminata forte</td><td>Merk</td><td>WBLUF0100</td><td>Premixed, ready to use chemiluminescent HRP detection reagent</td></tr><tr><td>Phenylmethanesulfonyl fluoride solution (PMSF)</td><td>Sigma</td><td>93482</td><td>Protease inhibitor. Dissolved at 0.1 M in ethanol</td></tr><tr><td>FACSCanto flow cytometer&amp;nbsp;</td><td>BD Biosciences</td><td>657338</td><td>Equipped with a 488&amp;nbsp;nm blue laser for the detection of GFP, and 635&amp;nbsp;nm red laser / 530/30 nm BP filter and 660/20 BP filter</td></tr><tr><td>Mini Trans-Blot Electrophoresis Transfer cell</td><td>Bio-Rad</td><td>1703930</td><td>Protein transference system</td></tr><tr><td>Mini-PROTEAN Tetra Handcast Systems</td><td>Bio-Rad</td><td>1658000FC</td><td>Electrophoresis system</td></tr></tbody></table>

evaluation of the impact of protein aggregation on cellular oxidative stress in yeast

חלבון misfolding, צבירת לתוך עמילואיד הייצורים החיים קשורה עם התחלתה של התקדמות של מספר מחלות ניווניות. עם זאת, יש עדיין מעט מידע על חלבונים מסיסים איך אגרגטים להפעיל את ההשפעות הרעילות שלהם בתוך vivo. אורגניזמים פשוטים prokaryotic ו האיקריוטים מודל, כגון חיידקים, שמרים, תרמו משמעותית להבנתנו הנוכחי של המנגנונים מאחורי היווצרות עמילואיד תאיים, הפצת אגרגטים, רעילות. ב פרוטוקול זה, השימוש של שמרים מתואר כמודל לנתח את הקשר בין היווצרות של אגרגטים חלבון והשפעתם על הסלולר סטרס חמצוני. השיטה משלבת את הגילוי של המדינה מסיסים/המצטברים תאיים החלבון amyloidogenic עם כימות של נזק חמצוני הנובע ביטויה באמצעות cytometry זרימה (FC). גישה זו היא פשוטה, מהירה, כמותית. המחקר מדגים את הטכניקה על-ידי התאמת את הסלולר עקה הנגרמת על ידי קבוצה גדולה של עמילואיד-β משתנים פפטיד עם שלהם מספק שלעצמו צבירת מהותי בהתאמה.

פרוטוקול זה מתאר כיצד להעסיק אוסף של משתנים 20 של פפטיד Aβ42 שבו יש כבר מוטציה Phe19 proteinogenic טבעי כל חומצות אמינו28. מספק צבירת התיאורטי שלעצמו החלבונים האלה ניתן לנתח באמצעות אלגוריתמים שונים bioinformatic שני (AGGRESCAN וטנגו31,32). בשני המקרים...

Watch this Scientific Journal Video about Evaluation of the Impact of Protein Aggregation on Cellular Oxidative Stress in Yeast at JoVE.com

Evaluation of the Impact of Protein Aggregation on Cellular Oxidative Stress in Yeast

הערכת ההשפעה של חלבון צבירה על סטרס חמצוני הסלולר ב שמרים

חלבון צבירת מעורר הסלולר סטרס חמצוני. פרוטוקול זה מתאר שיטה לניטור את המדינות amyloidogenic חלבונים תאיים סטרס חמצוני המשויכים אליהן, באמצעות cytometry זרימה. הגישה משמש כדי ללמוד על אופן הפעולה של גרסאות מסיסים ונוטה צבירת של פפטיד עמילואיד-β.

Protein misfolding and aggregation into amyloid conformations have been related to the onset and progression of several neurodegenerative diseases. ...

evaluation-impact-protein-aggregation-on-cellular-oxidative-stress

Universidad de Cartagena UDEC

Research

JoVE Journal

Biochemistry

7.2K Views.  Universitat Autònoma de Barcelona. חלבון צבירת מעורר הסלולר סטרס חמצוני. פרוטוקול זה מתאר שיטה לניטור את המדינות amyloidogenic חלבונים תאיים סטרס חמצוני המשויכים אליהן, באמצעות cytometry זרימה. הגישה משמש כדי ללמוד על אופן הפעולה של גרסאות מסיסים ונוטה צבירת של פפטיד עמילואיד-β.

Video: Evaluation of the Impact of Protein Aggregation on Cellular Oxidative Stress in Yeast

Defining Hsp33's Redox-regulated Chaperone Activity and Mapping Conformational Changes on Hsp33 Using Hydrogen-deuterium Exchange Mass Spectrometry

Living organisms regularly need to cope with fluctuating environments during their life cycle, including changes in temperature, pH, the accumulation of reactive oxygen species, and more. These fluctuations can lead to a widespread protein unfolding, aggregation, and cell death. Therefore, cells have evolved a dynamic and stress-specific network of molecular chaperones, which maintain a "healthy" proteome during stress conditions. ATP-independent chaperones constitute one major class of molecular chaperones, which serve as first-line defense molecules, protecting against protein aggregation in a stress-dependent manner. One feature these chaperones have in common is their ability to utilize structural plasticity for their stress-specific activation, recognition, and release of the misfolded client. 
In this paper, we focus on the functional and structural analysis of one such intrinsically disordered chaperone, the bacterial redox-regulated Hsp33, which protects proteins against aggregation during oxidative stress. Here, we present a toolbox of diverse techniques for studying redox-regulated chaperone activity, as well as for mapping conformational changes of the chaperone, underlying its activity. Specifically, we describe a workflow which includes the preparation of fully reduced and fully oxidized proteins, followed by an analysis of the chaperone anti-aggregation activity in vitro using light-scattering, focusing on the degree of the anti-aggregation activity and its kinetics. To overcome frequent outliers accumulated during aggregation assays, we describe the usage of Kfits, a novel graphical tool which allows easy processing of kinetic measurements. This tool can be easily applied to other types of kinetic measurements for removing outliers and fitting kinetic parameters. To correlate the function with the protein structure, we describe the setup and workflow of a structural mass spectrometry technique, hydrogen-deuterium exchange mass spectrometry, that allows the mapping of conformational changes on the chaperone and substrate during different stages of Hsp33 activity. The same methodology can be applied to other protein-protein and protein-ligand interactions.

One of the most challenging stress conditions that organisms encounter during their lifetime involves the accumulation of oxidants. During oxidative stress, cells heavily rely on molecular chaperones. Here, we present methods used to investigate the redox-regulated anti-aggregation activity, as well as to monitor structural changes governing the chaperone function using HDX-MS.

הגדרת פעילות מוסדר חמצון-חיזור המלווה של Hsp33 ומיפוי השינויים הסתגלותי על Hsp33 באמצעות ספקטרומטר מסה של המרת מימן-דאוטריום

Living organisms regularly need to cope with fluctuating environments during their life cycle, including changes in temperature, pH, the accumulation of ...

Extraction and Visualization of Protein Aggregates after Treatment of Escherichia coli with a Proteotoxic Stressor

The exposure of living organisms to environmental and cellular stresses often causes disruptions in protein homeostasis and can result in protein aggregation. The accumulation of protein aggregates in bacterial cells can lead to significant alterations in the cellular phenotypic behavior, including a reduction in growth rates, stress resistance, and virulence. Several experimental procedures exist for the examination of these stressor-mediated phenotypes. This paper describes an optimized assay for the extraction and visualization of aggregated and soluble proteins from different Escherichia coli strains after treatment with a silver-ruthenium-containing antimicrobial. This compound is known to generate reactive oxygen species and causes widespread protein aggregation. 
The method combines a centrifugation-based separation of protein aggregates and soluble proteins from treated and untreated cells with subsequent separation and visualization by sodium dodecyl sulfate-polyacrylamide gel electrophoresis (SDS-PAGE) and Coomassie staining. This approach is simple, fast, and allows a qualitative comparison of protein aggregate formation in different E. coli strains. The methodology has a wide range of applications, including the possibility to investigate the impact of other proteotoxic antimicrobials on in vivo protein aggregation in a wide range of bacteria. Moreover, the protocol can be used to identify genes that contribute to increased resistance to proteotoxic substances. Gel bands can be used for the subsequent identification of proteins that are particularly prone to aggregation.

Extraction and Visualization of Protein Aggregates after Treatment of Escherichia coli with a Proteotoxic Stressor

This protocol describes the extraction and visualization of aggregated and soluble proteins from Escherichia coli after treatment with a proteotoxic antimicrobial. Following this procedure allows a qualitative comparison of protein aggregate formation in vivo in different bacterial strains and/or between treatments.

מיצוי והדמיה של אגרגטים חלבון לאחר טיפול של Escherichia coli עם מתח פרוטאוטוקסי

The exposure of living organisms to environmental and cellular stresses often causes disruptions in protein homeostasis and can result in protein ...

Microarray Analysis for Saccharomyces cerevisiae

In this protocol, gene expression in yeast (Saccharomyces cerevisiae) is changed after exposure to oxidative stress induced by the addition of hydrogen peroxide (H2O2), an oxidizing agent. In the experiment, yeast is grown for 48 hours in 1/2X YPD broth containing 3X glucose. The culture is split into a control and treated group. The experiment culture is treated with 0.5 mM H2O2 in Hanks Buffered Saline (HBSS) for 1 hour. The control culture is treated with HBSS only. Total RNA is extracted from both cultures and is converted to a biotin-labeled cRNA product through a multistep process. The final synthesis product is taken back to the UVM Microarray Core Facility and hybridized to the Affymetrix yeast GeneChips. The resulting gene expression data are uploaded into bioinformatics data analysis software.

Microarray Analysis for Saccharomyces cerevisiae

In this protocol, gene expression in yeast (Saccharomyces cerevisiae) is changed after exposure to oxidative stress induced by the addition of hydrogen peroxide (H2O2), an oxidizing agent.

Microarray ניתוח עבור Saccharomyces cerevisiae</em

In this protocol, gene expression in yeast (Saccharomyces cerevisiae) is changed after exposure to oxidative stress induced by the addition of hydrogen ...

Biology

Growth Assays to Assess Polyglutamine Toxicity in Yeast

Protein misfolding is associated with many human diseases, particularly neurodegenerative diseases, such as Alzheimer&#x2019;s disease, Parkinson's disease, and Huntington's disease 1. Huntington's disease (HD) is caused by the abnormal expansion of a polyglutamine (polyQ) region within the protein huntingtin. The polyQ-expanded huntingtin protein attains an aberrant conformation (i.e. it misfolds) and causes cellular toxicity 2. At least eight further neurodegenerative diseases are caused by polyQ-expansions, including the Spinocerebellar Ataxias and Kennedy&#x2019;s disease 3.
The model organism yeast has facilitated significant insights into the cellular and molecular basis of polyQ-toxicity, including the impact of intra- and inter-molecular factors of polyQ-toxicity, and the identification of cellular pathways that are impaired in cells expressing polyQ-expansion proteins 3-8. Importantly, many aspects of polyQ-toxicity that were found in yeast were reproduced in other experimental systems and to some extent in samples from HD patients, thus demonstrating the significance of the yeast model for the discovery of basic mechanisms underpinning polyQ-toxicity. 
A direct and relatively simple way to determine polyQ-toxicity in yeast is to measure growth defects of yeast cells expressing polyQ-expansion proteins. This manuscript describes three complementary experimental approaches to determine polyQ-toxicity in yeast by measuring the growth of yeast cells expressing polyQ-expansion proteins. The first two experimental approaches monitor yeast growth on plates, the third approach monitors the growth of liquid yeast cultures using the BioscreenC instrument. 
Furthermore, this manuscript describes experimental difficulties that can occur when handling yeast polyQ models and outlines strategies that will help to avoid or minimize these difficulties. The protocols described here can be used to identify and to characterize genetic pathways and small molecules that modulate polyQ-toxicity. Moreover, the described assays may serve as templates for accurate analyses of the toxicity caused by other disease-associated misfolded proteins in yeast models.

This manuscript describes three complementary protocols for assessing the toxicity of polyglutamine (polyQ)-expansion proteins in the yeast Saccharomyces cerevisiae. These protocols can easily be modified to monitor the toxicity of other misfolded proteins in yeast.

מבחני גידול כדי להעריך את רעילות Polyglutamine על שמרים

Protein misfolding is associated with many human diseases, particularly neurodegenerative diseases, such as Alzheimer&#x2019;s disease, Parkinson's ...

4D Imaging of Protein Aggregation in Live Cells

One of the key tasks of any living cell is maintaining the proper folding of newly synthesized proteins in the face of ever-changing environmental conditions and an intracellular environment that is tightly packed, sticky, and hazardous to protein stability1. The ability to dynamically balance protein production, folding and degradation demands highly-specialized quality control machinery, whose absolute necessity is observed best when it malfunctions. Diseases such as ALS, Alzheimer's, Parkinson's, and certain forms of Cystic Fibrosis have a direct link to protein folding quality control components2, and therefore future therapeutic development requires a basic understanding of underlying processes. Our experimental challenge is to understand how cells integrate damage signals and mount responses that are tailored to diverse circumstances.
The primary reason why protein misfolding represents an existential threat to the cell is the propensity of incorrectly folded proteins to aggregate, thus causing a global perturbation of the crowded and delicate intracellular folding environment1. The folding health, or "proteostasis," of the cellular proteome is maintained, even under the duress of aging, stress and oxidative damage, by the coordinated action of different mechanistic units in an elaborate quality control system3,4. A specialized machinery of molecular chaperones can bind non-native polypeptides and promote their folding into the native state1, target them for degradation by the ubiquitin-proteasome system5, or direct them to protective aggregation inclusions6-9.
In eukaryotes, the cytosolic aggregation quality control load is partitioned between two compartments8-10: the juxtanuclear quality control compartment (JUNQ) and the insoluble protein deposit (IPOD) (Figure 1 - model). Proteins that are ubiquitinated by the protein folding quality control machinery are delivered to the JUNQ, where they are processed for degradation by the proteasome. Misfolded proteins that are not ubiquitinated are diverted to the IPOD, where they are actively aggregated in a protective compartment.
Up until this point, the methodological paradigm of live-cell fluorescence microscopy has largely been to label proteins and track their locations in the cell at specific time-points and usually in two dimensions. As new technologies have begun to grant experimenters unprecedented access to the submicron scale in living cells, the dynamic architecture of the cytosol has come into view as a challenging new frontier for experimental characterization. We present a method for rapidly monitoring the 3D spatial distributions of multiple fluorescently labeled proteins in the yeast cytosol over time. 3D timelapse (4D imaging) is not merely a technical challenge; rather, it also facilitates a dramatic shift in the conceptual framework used to analyze cellular structure.
We utilize a cytosolic folding sensor protein in live yeast to visualize distinct fates for misfolded proteins in cellular aggregation quality control, using rapid 4D fluorescent imaging. The temperature sensitive mutant of the Ubc9 protein10-12 (Ubc9ts) is extremely effective both as a sensor of cellular proteostasis, and a physiological model for tracking aggregation quality control. As with most ts proteins, Ubc9ts is fully folded and functional at permissive temperatures due to active cellular chaperones. Above 30 &deg;C, or when the cell faces misfolding stress, Ubc9ts misfolds and follows the fate of a native globular protein that has been misfolded due to mutation, heat denaturation, or oxidative damage. By fusing it to GFP or other fluorophores, it can be tracked in 3D as it forms Stress Foci, or is directed to JUNQ or IPOD.

Cellular viability depends on timely and efficient management of protein misfolding. Here we describe a method for visualizing the different potential fates of a misfolded protein: refolding, degradation, or sequestration in inclusions. We demonstrate the use of a folding sensor, Ubc9ts, for monitoring proteostasis and aggregation quality control in live cells using 4D microscopy.

4D הדמיה של צבירת חלבון בתאים חיים

One of the key tasks of any living cell is maintaining the proper folding of newly synthesized proteins in the face of ever-changing environmental ...

Coupled Assays for Monitoring Protein Refolding in Saccharomyces cerevisiae

Proteostasis, defined as the combined processes of protein folding/biogenesis, refolding/repair, and degradation, is a delicate cellular balance that must be maintained to avoid deleterious consequences 1. External or internal factors that disrupt this balance can lead to protein aggregation, toxicity and cell death. In humans this is a major contributing factor to the symptoms associated with neurodegenerative disorders such as Huntington's, Parkinson's, and Alzheimer's diseases 10. It is therefore essential that the proteins involved in maintenance of proteostasis be identified in order to develop treatments for these debilitating diseases. This article describes techniques for monitoring in vivo protein folding at near-real time resolution using the model protein firefly luciferase fused to green fluorescent protein (FFL-GFP). FFL-GFP is a unique model chimeric protein as the FFL moiety is extremely sensitive to stress-induced misfolding and aggregation, which inactivates the enzyme 12. Luciferase activity is monitored using an enzymatic assay, and the GFP moiety provides a method of visualizing soluble or aggregated FFL using automated microscopy. These coupled methods incorporate two parallel and technically independent approaches to analyze both refolding and functional reactivation of an enzyme after stress. Activity recovery can be directly correlated with kinetics of disaggregation and re-solubilization to better understand how protein quality control factors such as protein chaperones collaborate to perform these functions. In addition, gene deletions or mutations can be used to test contributions of specific proteins or protein subunits to this process. In this article we examine the contributions of the protein disaggregase Hsp104 13, known to partner with the Hsp40/70/nucleotide exchange factor (NEF) refolding system 5, to protein refolding to validate this approach.

Coupled Assays for Monitoring Protein Refolding in Saccharomyces cerevisiae

This article describes the use of a firefly luciferase-GFP fusion protein to investigate in vivo protein folding in Saccharomyces cerevisiae. Using this reagent, refolding of a model heat-denatured protein can be monitored simultaneously by fluorescence microscopy and an enzymatic assay to probe the roles of proteostasis network components in protein quality control.

מבחני יחד לrefolding החלבון בניטור<em&gt; Cerevisiae Saccharomyces</em

Proteostasis, defined as the combined processes of protein folding/biogenesis, refolding/repair, and degradation, is a delicate cellular balance that must ...

Isolating Potentiated Hsp104 Variants Using Yeast Proteinopathy Models

Many protein-misfolding disorders can be modeled in the budding yeast Saccharomyces cerevisiae. Proteins such as TDP-43 and FUS, implicated in amyotrophic lateral sclerosis, and &#945;-synuclein, implicated in Parkinson&#8217;s disease, are toxic and form cytoplasmic aggregates in yeast. These features recapitulate protein pathologies observed in patients with these disorders. Thus, yeast are an ideal platform for isolating toxicity suppressors from libraries of protein variants. We are interested in applying protein disaggregases to eliminate misfolded toxic protein conformers. Specifically, we are engineering Hsp104, a hexameric AAA+ protein from yeast that is uniquely capable of solubilizing both disordered aggregates and amyloid and returning the proteins to their native conformations. While Hsp104 is highly conserved in eukaryotes and eubacteria, it has no known metazoan homologue. Hsp104 has only limited ability to eliminate disordered aggregates and amyloid fibers implicated in human disease. Thus, we aim to engineer Hsp104 variants to reverse the protein misfolding implicated in neurodegenerative disorders. We have developed methods to screen large libraries of Hsp104 variants for suppression of proteotoxicity in yeast. As yeast are prone to spontaneous nonspecific suppression of toxicity, a two-step screening process has been developed to eliminate false positives. Using these methods, we have identified a series of potentiated Hsp104 variants that potently suppress the toxicity and aggregation of TDP-43, FUS, and &#945;-synuclein. Here, we describe this optimized protocol, which could be adapted to screen libraries constructed using any protein backbone for suppression of toxicity of any protein that is toxic in yeast.

Yeast proteinopathy models are valuable tools to assess the toxicity and aggregation of proteins implicated in disease. Here, we present methods for screening Hsp104 variant libraries for toxicity suppressors. This protocol could be adapted to screen any protein library for toxicity suppressors of any protein that is toxic in yeast.

בידוד דוגמניות Proteinopathy שמרי שימוש potentiated Hsp104 גרסאות

Many protein-misfolding disorders can be modeled in the budding yeast Saccharomyces cerevisiae. Proteins such as TDP-43 and FUS, implicated in amyotrophic ...

Cycloheximide Chase Analysis of Protein Degradation in Saccharomyces cerevisiae

Regulation of protein abundance is crucial to virtually every cellular process. Protein abundance reflects the integration of the rates of protein synthesis and protein degradation. Many assays reporting on protein abundance (e.g., single-time point western blotting, flow cytometry, fluorescence microscopy, or growth-based reporter assays) do not allow discrimination of the relative effects of translation and proteolysis on protein levels. This article describes the use of cycloheximide chase followed by western blotting to specifically analyze protein degradation in the model unicellular eukaryote, Saccharomyces cerevisiae (budding yeast). In this procedure, yeast cells are incubated in the presence of the translational inhibitor cycloheximide. Aliquots of cells are collected immediately after and at specific time points following addition of cycloheximide. Cells are lysed, and the lysates are separated by polyacrylamide gel electrophoresis for western blot analysis of protein abundance at each time point. The cycloheximide chase procedure permits visualization of the degradation kinetics of the steady state population of a variety of cellular proteins. The procedure may be used to investigate the genetic requirements for and environmental influences on protein degradation.

Cycloheximide Chase Analysis of Protein Degradation in Saccharomyces cerevisiae

Protein abundance reflects the rates of both protein synthesis and protein degradation. This article describes the use of cycloheximide chase followed by western blotting to analyze protein degradation in the model unicellular eukaryote, Saccharomyces cerevisiae (budding yeast).

Cycloheximide ניתוח צ&#39;ייס של פירוק חלבונים ב<em&gt; שמר האפייה</em

Regulation of protein abundance is crucial to virtually every cellular process. Protein abundance reflects the integration of the rates of protein ...

Methods to Study Changes in Inherent Protein Aggregation with Age in Caenorhabditis elegans

In the last decades, the prevalence of neurodegenerative disorders, such as Alzheimer's disease (AD) and Parkinson's disease (PD), has grown. These age-associated disorders are characterized by the appearance of protein aggregates with fibrillary structure in the brains of these patients. Exactly why normally soluble proteins undergo an aggregation process remains poorly understood. The discovery that protein aggregation is not limited to disease processes and instead part of the normal aging process enables the study of the molecular and cellular mechanisms that regulate protein aggregation, without using ectopically expressed human disease-associated proteins. Here we describe methodologies to examine inherent protein aggregation in Caenorhabditis elegans through complementary approaches. First, we examine how to grow large numbers of age-synchronized C. elegans to obtain aged animals and we present the biochemical procedures to isolate highly-insoluble-large aggregates. In combination with a targeted genetic knockdown, it is possible to dissect the role of a gene of interest in promoting or preventing age-dependent protein aggregation by using either a comprehensive analysis with quantitative mass spectrometry or a candidate-based analysis with antibodies. These findings are then confirmed by in vivo analysis with transgenic animals expressing fluorescent-tagged aggregation-prone proteins. These methods should help clarify why certain proteins are prone to aggregate with age and ultimately how to keep these proteins fully functional.

Methods to Study Changes in Inherent Protein Aggregation with Age in Caenorhabditis elegans

The goal of the method presented here is to explore protein aggregation during normal aging in the model organism C. elegans. The protocol represents a powerful tool to study the highly insoluble large aggregates that form with age and to determine how changes in proteostasis impact protein aggregation.

שיטות מחקר לשינויים הגלום צבירת חלבון עם הגיל ב Caenorhabditis elegans

In the last decades, the prevalence of neurodegenerative disorders, such as Alzheimer's disease (AD) and Parkinson's disease (PD), has grown. These ...

Quantification of Insoluble Protein Aggregation in Caenorhabditis elegans during Aging with a Novel Data-Independent Acquisition Workflow

We and others have shown that the aging process results in a proteome-wide accumulation of insoluble proteins. Knocking down genes encoding the insoluble proteins over 40% of the time results in an extension of the lifespan in C. elegans, suggesting that many of these proteins are key determinants of the aging process. Isolation and quantitative identification of these insoluble proteins are crucial to understand key biological processes that occur during aging. Here, we present a modified and improved protocol that details how to extract and isolate the SDS-insoluble proteins (insolublome) from C. elegans more efficiently to streamline mass spectrometric workflows via a novel label-free quantitative proteomics analysis. This improved protocol utilizes a highly efficient sonicator for worm lysis that greatly increases efficiency for protein extraction and allows us to use significantly less starting material (approximately 3,000 worms) than in previous protocols (typically using at least 40,000 worms). Subsequent quantitative proteomic analysis of the insolublome was performed using data-dependent acquisition (DDA) for protein discovery and identification and data-independent acquisition (DIA) for comprehensive and more accurate protein quantification. Bioinformatic analysis of quantified proteins provides potential candidates that can be easily followed up with other molecular methods in C. elegans. With this workflow, we routinely identify more than 1000 proteins and quantify more than 500 proteins. This new protocol enables efficient compound screening with C. elegans. Here, we validated and applied this improved protocol to wild-type C. elegans N2-Bristol strain and confirmed that aged day-10 N2 worms showed greater accumulation of the insolublome than day-2 young worms.

<meta charset="utf8"></head><body>כימות צבירת חלבונים בלתי מסיסים ב-Caenorhabditis elegans במהלך ההזדקנות עם זרימת עבודה חדשה של רכישה בלתי תלויה בנתונים

This novel workflow efficiently extracts and isolates SDS-insoluble proteins (insolublome) from Caenorhabditis elegans with minimal starting material for quantitative differential proteomic analysis. The protocol uses a comprehensive data-independent acquisition mass spectrometry analysis to quantify the insolublome and bioinformatic analysis to gain biological insights into aging mechanisms and pathologies.

כימות צבירת חלבונים בלתי מסיסים ב-Caenorhabditis elegans במהלך ההזדקנות עם זרימת עבודה חדשה של רכישה בלתי תלויה בנתונים

We and others have shown that the aging process results in a proteome-wide accumulation of insoluble proteins. Knocking down genes encoding the insoluble ...

הערכת ההשפעה של חלבון צבירה על סטרס חמצוני הסלולר ב שמרים

Summary

Explore More Videos

Chapters in this video