저자는 우수한 기술 지원 마리 트 Warrer를 감사합니다. 이 작품은 독립적인 연구에 대 한 덴마크 위원회에 의해 지원 되었다 | 자연 과학 [1323-00343B] 고 덴마크 연구 재단 [DNRF120].

1. 세균성 문화의 준비.
최대 1/6의 문화/플라스 크 볼륨 비율 삼각 플라스 크에 <ol><li>성장 모든 문화. 전형적인 실험 설정에서 성장 37.0 ° C에서 문화 및 morpholinepropanesulfonic 산 (MOPS) 최소한의 중간 18 선호 탄소 소스, 예를 들어 0.2% 포도 당, 적어도 10와 보완에 160 rpm에 떨고 RNA 수확을 하기 전에 연속 세대.</li>
	<li>RNA 수확 전에 하루 희석 MOPS 다음 날 원하는 시간에 원하는 OD 436 도달할 것 같은 방법으로 최소한의 매체에서 원하는 스트레인의 능가 해 문화. 계산 수식으로 접종에 사용할 능가 해 문화의 볼륨: <img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/56212/56212eq1.jpg" /> 참고: 여기, OD 새로운 나타냅니다 원하는 OD 436 부 화, 후 V 새로운 상징 희석된 문화의 볼륨, OD 오래 된 능가 해 문화에서 희석의 OD 436 나타냅니다, G 세대 문화, 성장 수를 나타냅니다에서 희석 (t 1)로 산출 될 수 있다 (t 2) 후 일 필요는 시간이 하의 시간: 시간 t 1과 t 2 세대 시간 (분)으로 나눈 값 (분)에서 차이. 샘플링 시간에 정상 성장을 보장 하기 위해, G는 이어야 한다 &#8805; 10; V 오래 된 신선한 매체에 전송 해야-자란 문화의 볼륨을 나타냅니다. 이 방정식은 어떤 래그 단계; 고려 하지 않습니다는 근사 종종 신선한 미디어에서 밖으로 성장된 문화의 희석 후 관찰 하는 현상.
	<ol><li>성장 조건, 실험의 목적에 따라 달라 집니다 하지만 제한 셀 변형 tRNA 수준 (권장) 결과의 재현성을 증가 하 고 성장 샘플링 이전 상태를 꾸준히 문화 19.</li></ol></li></ol> 2. 스파이크 셀의 준비 참고: 대장균 스트레인 MAS1074, tRNA selC는 이소프로필 β-D-1-thiogalactopyranoside (IPTG)의 통제를 인코딩 selC 유전자 표현- 유도할 수 있는 발기인 스파이크에 긴장으로 사용 됩니다.
<ol><li>Dilute 능가 해 문화 MAS1074의 OD 436 MOPS에 0.05를 최소한의 미디어 100 µ g/mL 암 피 실린과 0.2% 포도 당으로 보충. 160 rpm에서 떨고 37 ° C에서 문화 성장. 
	: 참고는 대체 참조 긴장의 사용에 대 한 토론.</li>
	<li>에서 OD 436 ~ 0.1, tRNA selC의 표현을 유도를 1mm의 최종 농도에 IPTG을 추가 합니다. OD 436 ~0.5 문화 성장 (3-4 h 성장의) 문화 플라스 크를 얼음 목욕을 이동. RNA의 정화에 대 한 모든 샘플 수확 되었습니다 때까지 얼음에 스파이크에서 세포 배양을 유지.</li>
</ol> 3. 실험 샘플의 수확.
<ol><li>사전 따뜻한 (37 ℃) 한 출장 100 mL 삼각 플라스 크 (또는 유사한) 4 mL 10% (w/v) trichloroacetic 산 (TCA)를 포함 하는 온수 물 욕조에 그것을 배치 하 여 각 샘플. 
	참고: 주의 TCA 분해, 난방 시 염화 수소 및 클로 프롬을 포함 한 독성 및 부식성 가스를 생산 합니다. 물에서이 솔루션은 강한 산 성; 그것은 기지와 심하게 반응 하 고 많은 금속에 부식성 이다. 이 액체를 사용 하는 경우 적절 한 주의가지고 야 한다.</li>
	<li>셀 수확 직전 측정 하 고 기록 문화의 OD 436.</li>
	<li>셀 수확, TCA를 포함 하는 미리 데워 진된 플라스 크를 문화의 4 mL 전송.</li>
	<li>혼합 샘플 5 미 혼합 TCA와 즉시 모든 효소 활동을 억제 하 고 따라서는 tRNAs의 충전 레벨을 유지 플라스 크를 손으로 소용돌이. 
	참고: 여러 샘플 수집 될 경우, 계속 수확된 샘플 얼음에 TCA에서 모든 샘플이 수집 될 때까지.</li>
</ol> 4. 스파이크 셀의 추가 참고: 스파이크 셀의 준비 단계 2에서 설명.
<ol><li>때 모든 RNA 준비에 대 한 샘플 수집 되어, 각 샘플에 5% 스파이크 셀 (외경 기준) 추가. 
	참고: 필요한 스파이크에 세포 배양의 수식으로 계산 됩니다: <img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/56212/56212eq2.jpg" /> V 스파이크 스파이크에 세포 배양 필요의 볼륨을 나타냅니다 어디 V exp 볼륨을 나타냅니다 (TCA) 없이 수확된 실험적인 세포 배양의 OD 특급 TCA에 수확의 시간에서 실험 세포 배양의 OD 436을 나타냅니다. OD 스파이크 스파이크에 세포 배양의 OD 436 나타냅니다. 여러 샘플에서 다른 ODs 수확 하는 경우 스파이크 셀 추가 볼륨 각 샘플에 대 한 위의 공식에 따라 조정 되어야 합니다.</li>
	<li>관심, RNA 종 스파이크 셀에서 기여를 계량만 4 mL TCA와 스파이크 셀 4 mL를 혼합 하 여 스파이크 셀을 포함 하는 샘플을 준비 합니다. 이 샘플에서 준비 하는 경우와 동일한 방식으로 다른 샘플에서 RNA.</li>
	<li>필요에 따라 다른 플라스 크 셀, 스파이크 없이 실험은 샘플만 포함 하 고 척도 tRNA에 실험 샘플의 기여를 포함 selC 수준, 에 tRNA selC의 내 생 수준 대장균 K-12는 사소 하 게 낮은.</li>
</ol> 5. RNA의 준비 참고: 여기에 설명 된이 RNA 준비 프로토콜은 기본적으로 Varshney 그 외 여러분에 의해 설명 1; 동안을 피하기 위해 deacylation aminoacylated tRNAs의 정화 그것은 산 성 pH에서 고 정화의 과정을 통해 0 ° C에서 샘플을 유지 하는 것이 중요. 깨끗 한 무 균 튜브/플라스 크를 사용 하 여 샘플 및 솔루션, 그리고 물을 초순 (18.2 ㏁ 저항력)와 모든 솔루션을 준비.
<li>부 어 8 mL 얼음 냉장 원심 분리기 튜브에 각 샘플의 <ol>. 샘플 4 ° C. 완전히 제거 상쾌한에 9500 x g에서 10 분 원심 및 0.3 mL 차가운 0.3 M 아세트산 나트륨, pH 4.5, 10 mM EDTA에에서 resuspend.</li>
	<li>감기 1.5 mL microcentrifuge 관을 각 샘플을 전송 하 고 동일한 버퍼 equilibrated 0.3 mL 페 놀을 추가. 
	참고: 주의 페 놀 유독 가스를 생성 하 고 피부에 매우 부식성입니다.</li>
	<li>소용돌이 각 샘플 10 x 15에 대 한 최소 1 분 각 소용돌이 사이 s. Vortexing 사이 0에서 샘플을 계속 ° C. 샘플 감기 유지 되도록 자주 일시 중지를 사용 하 여.</li>
	<li>20000 x g 4에에 15 분 동안 원심 분리기 샘플 ° C. 전송 새로운 1.5 mL microcentrifuge 하 물 단계 (상위 단계) 튜브합니다. 이전과 0.3 mL 찬 페 놀 및 소용돌이 4 x 15 s 추가.</li>
	<li>20000 x g 4에서 10 분 원심 분리기 ° 2.5 배 96% 에탄올 (~ 750 µ L)의 볼륨을 포함 C. 전송 새, 차가운 1.5 mL microcentrifuge 하 물 단계 튜브 합니다. 1 시간 또는 밤새-80-20 ° C에서에 대 한 튜브를 배양 하 여 RNA를 침전 ° c.</li>
	<li>20000 x g 4에에 30 분 동안 원심 분리기 샘플 ° c.는 상쾌한 삭제 하 고 신중 하 게 RNA 펠 렛을 방해 하지 않고 1 mL 찬 70% 에탄올을 추가 합니다. 부드럽게 에탄올 튜브의 내부를 세척 한 번 반전. 
	참고: 펠 릿이이 단계에서 볼 힘들 수 있습니다.</li>
	<li>20000 x g 4에서 10 분 원심 분리기 ° C. 완전히는 상쾌한을 제거 하 고 아무 에탄올 왼쪽 때까지 펠 릿을 건조. 20 µ L 찬 10 나트륨 아세테이트 pH 4.5에서 1 mM EDTA에에서 적극적으로 vortexing에 의해 펠 릿 resuspend. 
	참고:-건조 하지 마십시오 펠 릿 resuspend 어렵다 될 것 이다.</li>
	<li>260에서 흡 광도 측정 하 여 필요에 따라 RNA의 농도 평가 nm.</li>
	<li>필요에 따라 agarose 젤 전기 이동 법 20 순화 된 RNA의 품질 평가.</li>
	<li>저장소 샘플-80에서 ° c. 
	참고: 프로토콜 일시 중지할 수 있습니다 여기.</li>
</ol> 6. 화학적으로 deacylated 컨트롤 샘플의 준비 참고: aminoacylated의 밴드를 구별 하는 북에 deacylated 대응에서 tRNA 오 점, 한 화학적 deacylated aliquot는 알칼리 처리에 의해 준비. 대부분의 목적에 대 한 각 북부 오 점에 대 한 deacylate 단일 샘플에 충분 하다.
얼음에 <ol><li>thaw RNA 샘플입니다. 새로운 튜브에 RNA 샘플의 4 µ L 약 수를 전송 합니다. 46 µ L Tris HCl pH 9.0을 추가 합니다. 2 h 37 ° c.에 대 한 품 어</li>
	<li>PH 4.5에서 0.3 M 나트륨 아세테이트의 15 µ L을 추가 하 고 그 후 96% 에탄올의 125 µ L을 추가. 1 헤에-20 ° C에서 RNA 침전</li>
	<li>20000 x g 4에에 30 분 동안 원심 분리기 ° C. 완전히 상쾌한을 제거 하 고 4 µ L 찬 10 m m 나트륨 아세테이트 pH 4.5 및 1 mM EDTA에 resuspend. 
	참고: 프로토콜 일시 중지할 수 있습니다 여기, 샘플-80에 저장 된 경우 ° c.</li>
</ol> 7. 젤 전기 이동 법 그리고 북부 blotting <ol><li>믹스 4 µ L 샘플 (치료 또는 화학적 deacylated) 6 µ L 로드 버퍼 (0.1 M 나트륨 아세테이트 (pH 5.0), 8 M 요소, 0.05 %bromophenol 파랑 및 0.05% 자일 렌 cyanol). 
	참고: 기억 스파이크에 셀만,를 포함 하는 샘플을 포함 하는 화학적 deacylated 샘플 (및 스파이크에 셀을 하나 준비 하는 경우 없이 샘플).</li>
	<li>에 0.4 m m 두께 6.5 %polyacrylamide 젤 (19:1 acrylam-ide:bisacrylamide) 8 M 0.1 M 나트륨 아세테이트 버퍼 (pH 5.0)에서 요소를 포함 하는 샘플을 로드 합니다. TRNA의 적절 한 분리를 위한 60 cm 긴 젤 사용.</li>
	<li>에서 4 ° C에서 10 V/cm 젤 전기 이동 법으로 분리 되는 RNA 블루 bromophenol까지 젤 (~ 20 h)의 하단에 도달.</li>
	<li>자일 렌 cyanol 염료에서 지역 bromophenol 파랑 쪽으로 내려 20 cm 염료 blotting 사용 됩니다 (두 염료 사이의 거리는 25-30 cm 이어야 한다). 젤은 그들 중 하나에 남아 있다 그래야 신중 하 게 두 개의 유리 접시를 구분 합니다. 필터 종이의 얇은 조각 잘라 원하는 더 럽 히 면의 크기 이며 젤 blotting에 사용 될 부분 위에 배치. 필터 종이 적용 되지 않는 젤 부분의 차단 및 삭제. 필터 종이 사용 하 여 유리 접시에서 젤 조각을 조심 스럽게 들어올립니다. 
	참고: 큰 젤은 매우 깨지기 쉬운 그래서 관심을가지고 취급.</li>
	<li>충전 된 나일론 막 (예: Hybond N + 막) 젤 위에 놓이고 그것은 20 V 전송 버퍼 2 mM EDTA 40mm 트리 아세테이트 (pH 8.1)을 사용 하 여 90 분 electroblotted.</li>
	자외선을 사용 하 여 막에 <li>Crosslink RNA (0.12 J/c m 2). 
	참고: 막 실내 온도에 저장 될 수 있습니다 및 프로토콜 여기 일시 중지 될 수 있습니다.</li>
</ol> 8. 설계 및 검증의 프로브 참고: 설계 및 북부 오 점 프로브의 검증은 신뢰할 수 있는 결과 가져오고 다른 RNA 종족과 원치 않는 간 교 잡 방지 하는 중요 한 주의.
<ol><li>사용 조사로 짧은 합성 oligonucleotides. 그것은 관심의 tRNA의 시퀀스의 가장 독특한 부분에 보완-이것은 종종 anticodon 루프 방식에서 프로브 시퀀스 디자인. 
	참고: 다양 한 유기 체에서 예측된 tRNA 시퀀스 목록에서에서 찾을 수 있습니다 게놈 tRNA 데이터베이스 (GtRNAdb) 21.</li>
	<li>조정 한 예측를 시퀀스의 길이 55-65 ° c.의 온도 용융</li>
	<li>폭발 (기본적인 현지 줄 맞춤 검색 도구) 선택한 순서 22에 설명 된 대로 선택한 tRNA에는 확인 하는 실험에 사용 하는 세균성 긴장의 게놈 순서에 대 한 시퀀스. 
	주: 표 1 대장균 K12의 여러 다른 tRNAs에 대 한 제안된 프로브 시퀀스를 나열합니다. 프로브는 특정 관심의 tRNA에 대 한, 두 밴드는 북부 오 점 (충전 및 충전 tRNA)에 표시 하 고 단 하나의 밴드 deacylated 샘플 (충전된 tRNA)와 차선에 표시 됩니다. 두 개 이상의 밴드를 사용할 수 있는지 또는 경우 추가 유효성 검사 프로브 특이성의 토론을 참조 하십시오.</li>
</ol> 9. 북부 오 점 교 잡 참고: 다음 단계에서 막은 순차적으로 때 교배 프로브 프로브 특정 참조를 포함 하 여 원하는 특정 tRNAs에 무료 tRNA selC.
<ol><li>막 교 잡 튜브에 놓고 6 mL 교 잡 솔루션 추가 (0.9 M NaCl, 0.05 M NaH 2 포 4 (pH 7.7), 5 mM EDTA, 0.5% (w/v) SDS, 100 mg/mL의 전단 및 청 어 정자 DNA와 5를 변성 x Denhardt &#39; s 솔루션 (100 x Denhardt &#39; s 솔루션 2% 소 혈 청 알 부 민, 2% polyvinylpyrrolidone 40, 및 2% = Ficoll)).</li>
	<li>미리 1 h 42 ° C. 추가 30 pmol 방사성 올리고 DNA 프로브 5 회전에 대 한 버퍼에 막 교배 &#39;-엔드-32 P (Sambrook 그 외 여러분에 의해 설명 된 대로 준비와 함께 표시 23) 참고: 주의 32 P에서에서 고 에너지 베타 방출 상당한 피부와 눈 복용량 위험을 제시할 수 있습니다. 32 P. 방사성 폐기물을 사용 하 여 폐기 해야 합니다의 적절 한 제도적 안전 프로토콜에 따라 때 적절 한 주의가지고 야 한다.</li>
	<li>42에서 막 하룻밤 회전 프로브를 품 어 ° C. 제거 일회용 10 mL 피 펫을 사용 하 여 프로브. 
	참고: 냉동 실에 저장 하는 경우 프로브 다시 사용할 수 있습니다.</li>
	<li>교 잡 튜브에 씻어 0.3 M NaCl, 30mm 나트륨 시트르산, 실 온에서 0.1% (w/v) SDS의 50 mL에 곧 막. 
	참고:이 첫 번째 워시 훨씬 언바운드 프로브를 포함 하 고 높은 방사성으로 처리 되어야 합니다.</li>
	<li>반복 9.4 번 단계 다음 평평한 플라스틱 컨테이너 또는 트레이 뚜껑을 포함 한 막 이동. 세척 솔루션 (0.3 M NaCl, 30mm 나트륨 시트르산, 0.1% (w/v) SDS) 막 고 실 온에서 30 분 동안 품 어.</li>
	<li>세척 솔루션을 변경 하 고 만족 신호 대 잡음 비 (자주 세척 솔루션의 3-4 변경) 얻은 되었습니다 때까지 세척을 계속. 가 거-뮐러 관을 사용 하 여 막의 빈 영역에서 방사선을 측정 하 여 잡음 신호 비율을 변경 하는 방법을 감지 하 여 프로브는 tRNA를 특히 때 교배는 어디 지역에 그것을 비교.</li>
	<li>노출, 후 막에서 프로브를 수 있을 것 (중요 한) 막 건조 하지 않습니다 밖으로 스트립 절차 전에 확인 합니다. 막 얇은 비닐 또는 플라스틱을 사용 하 여 단단히 포장 하 고 봉인 테이프 또는 용접으로 밀폐 되도록 포장에 놓습니다. Phosphorimaging 화면에 봉인된 막 장소. 
	참고: phosphorimaging 화면에 필요한 노출 시간에 따라 결정 됩니다 프로브, 특정 활동 RNA의 양을 조사 for, 그리고 프로브, 그리고 수의 교 잡 효율 크게; 다 몇 일 분. 경험으로,가 거-뮐러 관 막에 방사선의 강도 필요한 노출 시간에 대 한 좋은 표시를 제공 합니다. 신뢰할 수 있는 정량화, 화면 설쳐 하지 것이 중요 하다.</li>
	<li>레이저 스캐너를 사용 하 여 phosphorimaging 화면을 스캔 하 고 파일에 저장 &#34;.gel &#34; 형식. 
	참고: 높은 신호 대 잡음 비는 신뢰할 수 있는 정량화 필요 합니다. 두 밴드; 초래 한다는 tRNA에 대 한 한 포함 aminoacylated tRNA (느린 마이그레이션)와 1 개의 포함 deacylated tRNA (빠른 마이그레이션). 그림 2를 참조 하십시오.</li>
</ol> 10. 멤브레인 스트립 참고: 이전 프로브 막 벗 겨 서 먼저 제거 해야 합니다 전에 막 다른 tRNA에 대 한 탐색할 수 있습니다,.
<ol><li>열 충분히 스트립 버퍼 (15 m m NaCl, 1.5 m m 나트륨 구 연산 염, 0.1% (w/v) SDS) 커버 하는 막 고 막 위에 부 어. 실 온에서 15 분 동안 품 어.</li>
	<li>반복 단계 10.1 아무 방사선까지가 거-뮐러 관으로 검출 될 수 있다; 막 다시 교배 섹션 9에 설명 된 단계를 따라 될 수 있습니다.</li>
</ol> 11. TRNA를 측정 하 고 충전 레벨 <ol><li>부하는 영상으로.gel 파일 소프트웨어 (재료의 표 참조). 신호 수 있는 하지도, 그림 3A에서와 같이 같은 방법으로 그것은 레인의 너비의 대부분에 걸쳐 있지만 밴드의 가장자리는 제외 됩니다 샘플 레인의 각에 따라 수직 라인을 그릴.</li>
	<li>시각화를 클릭 하 여 각 차선에서 계산 &#34; 분석 &#34;-&#62; &#34; 그래프 만들기 &#34;. 그림 3B와 같이 각 차선에서는 충전 및 충전된 tRNA를 나타내는 두 개의 봉우리를 수동으로 정의.</li>
	<li>클릭 하 여 각 피크에서 카운트를 얻을 &#34; 분석 &#34;-&#62; &#34; 지역 보고서 &#34;, 두 봉우리의 각 영역을 기록.</li>
	<li>오 점 tRNA selC와 관심의 하나 이상의 tRNA 조사 되었습니다 때 tRNA selC 관심의 tRNA의 수준을 정상화.
	<ol><li>각 레인에 스파이크 셀에서 발생 하는 tRNA의 비율을 계산 하 고 방정식을 사용 하 여 그 차선에 총 신호에서 뺍니다: <img alt="Equation 3" src="/files/ftp_upload/56212/56212eq3.jpg" /> 참고: 여기에서, TRNA 샘플 = 원하는 tRNA;에 대 한 조사는 막의 단일 차선에서 얻은 신호 샘플 selC = tRNA selC;에 대 한 조사 같은 막의 동일한 차선에서 얻은 신호 Ref tRNA 원하는 tRNA;에 대 한 조사 같은 막의 스파이크에만 셀 RNA를 포함 하는 차선에서 얻은 신호를 = Ref selC tRNA selC에 대 한 조사 같은 막의 스파이크에만 셀 RNA를 포함 하는 차선에서 얻은 신호를 =.</li>
		<li>정상화, 동일한 차선에서 tRNA selC 신호에 나누어 각 차선에서 교정된 tRNA 값. 
		참고: 샘플된 셀에서 tRNA selC 신호에 기여는 무시할 수 (참조 하십시오 그림 2 차선 표시 &#34;-selC &#34;).</li>
	</ol></li> <li>계산 하는 tRNA의 두 봉우리에서 신호의 합으로 청구 tRNA를 나타내는 피크 신호를 분할 하 여 각 레인에 대 한 레벨을 충전 (충전 + 충전).</li></ol>

<ol>
	<li>Varshney, U., Lee, C. -. P., RajBhandary, U. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Direct+analysis+of+aminoacylation+levels+of+tRNAs+in+vivo.+Application+to+studying+recognition+of+Escherichia+coli+initiator+tRNA+mutants+by+glutaminyl-tRNA+synthetase.">Direct analysis of aminoacylation levels of tRNAs in vivo. Application to studying recognition of Escherichia coli initiator tRNA mutants by glutaminyl-tRNA synthetase.</a> J Biol Chem. 266 (36), 24712-24718 (1991).</li><li>Sorensen, M. 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A., Elf, J., Ehrenberg, M., Pan, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Selective+charging+of+tRNA+isoacceptors+induced+by+amino-acid+starvation.">Selective charging of tRNA isoacceptors induced by amino-acid starvation.</a> EMBO Rep. 6 (2), 151-157 (2005).</li><li>Zhou, K., 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=Novel+reference+genes+for+quantifying+transcriptional+responses+of+Escherichia+coli+to+protein+overexpression+by+quantitative+PCR.">Novel reference genes for quantifying transcriptional responses of Escherichia coli to protein overexpression by quantitative PCR.</a> BMC Mol Biol. 12 (1), 18 (2011).</li><li>Jacobson, A., Gillespie, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Metabolic+events+occurring+during+recovery+from+prolonged+glucose+starvation+in+Escherichia+coli.">Metabolic events occurring during recovery from prolonged glucose starvation in Escherichia coli.</a> J Bacteriol. 95 (3), 1030-1039 (1968).</li><li>McCarthy, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+effects+of+magnesium+starvation+on+the+ribosome+content+of+Escherichia+coli.">The effects of magnesium starvation on the ribosome content of Escherichia coli.</a> Biochim Biophys Acta (BBA)-Specialized Section on Nucleic Acids and Related Subjects. 55 (6), 880-889 (1962).</li><li>Zundel, M. A., Basturea, G. N., Deutscher, 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=Initiation+of+ribosome+degradation+during+starvation+in+Escherichia+coli.">Initiation of ribosome degradation during starvation in Escherichia coli.</a> Rna. 15 (5), 977-983 (2009).</li><li>Piir, K., Paier, A., Liiv, A., Tenson, T., Maivali, U. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Ribosome+degradation+in+growing+bacteria.">Ribosome degradation in growing bacteria.</a> EMBO Rep. 12 (5), 458-462 (2011).</li><li>Schaechter, M., Maaloe, O., Kjeldgaard, N. O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Dependency+on+medium+and+temperature+of+cell+size+and+chemical+composition+during+balanced+grown+of+Salmonella+typhimurium.">Dependency on medium and temperature of cell size and chemical composition during balanced grown of Salmonella typhimurium.</a> J Gen Microbiol. 19 (3), 592-606 (1958).</li><li>Neidhardt, F. C., Bloch, P. L., Smith, D. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Culture+medium+for+enterobacteria.">Culture medium for enterobacteria.</a> J Bacteriol. 119 (3), 736-747 (1974).</li><li>Sambrook, J., Fritsch, E. F., Maniatis, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Molecular cloning: a laboratory manual. , (1989).</li><li>Sorensen, M. A., Jensen, K. F., Pedersen, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=High+concentrations+of+ppGpp+decrease+the+RNA+chain+growth+rate.+Implications+for+protein+synthesis+and+translational+fidelity+during+amino+acid+starvation+in+Escherichia+coli.">High concentrations of ppGpp decrease the RNA chain growth rate. Implications for protein synthesis and translational fidelity during amino acid starvation in Escherichia coli.</a> J Mol Biol. 236 (2), 441-454 (1994).</li><li>Tian, 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=Rapid+Curtailing+of+the+Stringent+Response+by+Toxin-Antitoxin+Module-Encoded+mRNases.">Rapid Curtailing of the Stringent Response by Toxin-Antitoxin Module-Encoded mRNases.</a> J Bacteriol. 198 (14), 1918-1926 (2016).</li></ol>

저자는 공개 없다.

이 프로토콜 특정 대장균 의 충전 레벨을 동시에 측정 하는 방법에 설명 합니다 tRNAs 다른 샘플에 tRNAs의 상대적 수준을 비교 하 고. 1) 2)는 다른 샘플에서 상대 tRNA 수준을 안정적으로 비교 될 수 있다, 같은 방식으로 tRNA 수량을 정상화 하 고 3) sp 셀룰러 tRNA 충전 레벨 유지 되는 방식으로 샘플을 처리 하는 프로토콜의 중요 한 포인트는 관심의 tRNAs에 대 한 선택 된 프로브 ecificity. 이러한 포?...

다음, 우리는 특정 tRNAs 측정에 대 한 방법을 제시 하 고 북부 blotting에 의해 레벨을 측정 하 고 그들의 충전. 방법은 먼저 Varshney 그 외 여러분 에 의해 개발 된 기술에 기반 1. trichloroacetic 산 (TCA)으로 세포를 수확 하 고 RNA 정화에 걸쳐 0 ° C에서 샘플을 유지는 tRNA는 아미노산 사이의 에스테 르 결합은 보존된2,,34. Aminoacylated tRNAs 구별 될 수 있다 그들의 nonacylated에서 젤 전기 이동 법 그리고 북부 blotting에 의해 때문에 aminoacylated의 감소 이동성에 기인한 covalently 바인딩된 아미노산5젤에 tRNA. 또한, 우리는 스파이크 셀 거의 사용된 tRNAselC 4overexpressing의 추가 의해 tRNA 수량 정상화에 대 한 프로토콜을 제시.
tRNAs 세균성 세포 및 번역 기계에의 한 절대적으로 중요 한 부분에 있는 가장 풍부한 분자의 일부입니다. tRNAs는 아미노산 바인딩 그리고 번역 리보솜에 그들을 전송. (Aminoacylation 또는 충전) tRNAs에 아미노산의 바인딩 aminoacyl tRNA synthetases에 의해 촉진 된다. Underrepresentation는 동계어의 청구 주어진된 메신저 RNA (mRNA) 코 돈에 tRNA 근처 동계어 tRNA는 가능성을 증가 하기 때문에 다른 충전된 tRNAs의 관계 되는 풍부는 단백질 합성의 품질 보장을 위한 중요 한 잘못 리보솜6에 성장 polypeptide 사슬의 아미노산을 제공 합니다. TRNA 위탁된의 중요성;는 tRNA의 충전 레벨에 심각한 드롭 대장균 세포의 광범위 한 응답에 반영 됩니다. 엄격한 응답입니다. 엄격한 응답 동안 tRNAs 리보솜 RNAs, 대부분 mRNAs의 합성은 아미노산 생 합성 및 스트레스 생존와 관련 된 특정 mRNAs의 녹음 방송에 찬성 하 여 하향 조정 하 고 세포의 성장 율은 극적으로 낮 췄 다7 . 또한, 우리와 다른 사람에 의해 최근 작품 대장균 적극적으로 대부분 tRNA 레벨의 조정 될 수 있습니다 제안 번역4,8을 제한 하는 스트레스에 대 한 응답에서의 tRNA의 저하를 보이고 있다 이러한 스트레스와 대처에 대 한 중요 한. 따라서, tRNA 나타났는데 및 충전 레벨의 신뢰할 수 있는 측정 세균성 긴장 응답을 완전히 이해 하기 위한 중요 한 도구가 됩니다.
대장균 은 일반적으로 재조합 단백질을 표현 하는 데 사용 됩니다 그리고 차이 codon 사용법에서 종 사이, 차선 식 자주 직면 하는 문제9. 이 재조합 mRNA10번역 하는 데 필요한 추가 tRNAs의 표현에 의해 피할 수 있다. 이러한 긴장에 레벨 충전 하는 tRNA의 측정 문제 해결 노력을 안내 하 고 단백질 식이 최적화 하는 데 도움이 수 있습니다.
이 메서드는 또한 "mischarging";의 검색을 수 있습니다. 비 동계어 아미노산 tRNA 분자 aminoacylated 다른 아미노산에 의해 Aminoacylation polyacrylamide 젤1,11을 통해 약간 다른 속도으로 마이그레이션할 tRNA를 발생할 수 있습니다. 경우에 따라 방법 또한 달리 동일한 tRNAs3에 다른 수정 패턴을 구별 하 사용할 수 있습니다.
다른 레벨을 충전 하는 tRNA의 조사는 산화를 periodate에 대 한 생 화 확 적인 절차를 설립. 메서드는 tRNA에서 보호 하는 aminoacylated periodate 산화 및 충전된 tRNA는 관찰에 의존 합니다. 후에 수확된 하는 RNA의 충전 수준을 추정 하는 데 사용은 tRNA의 재충전 산화 치료 periodate. 그러나, 여러 tRNAs 충전 표시 되었습니다 일부 부정확12제공 하는 치료에 의해 영향을 받을 것. 방법 제시 여기 측정값 순화 된 RNA에서 직접 충전, 따라서 화학 또는 효소 반응에서 어떤 편견을 제외. 이 방법의 한 가지 한계는 그 하나만 tRNA 종 그것은 어렵고 다소 많은 tRNAs에 데이터를 수집 하는 힘이 드는 비록 동일한 북부 오 점 제거 하 고 여러 tRNAs에 대 한 reprobed 될 수 있으므로 한 번에 검색.
서로 게 샘플을 정상화의 신뢰할 수 있는 방법은 목표 다른 샘플에서 분자의 상대적 수준을 비교 하는 연구에 생명 이다. 여기 우리는 RNA 어디 드문 tRNAselC overexpressing 대장균 세포의 작은 약 수는으로 추가 스파이크에 RNA 정화 전에 모든 실험 샘플에 대 한 표준화 절차를 소개 합니다. 이 방법은 tRNAs 검사 하는 경우에 뿐만 아니라 그러나 RNA의 어떤 종의 상대 정량화에 대 한 모든 샘플에서 동일한 세포 농도에 현재 아무 생 RNA 수 신뢰할 수 있는 그런 실험적인 체제 때 유용 하다. 예를 들어 다른 사이 다른 RNA의 상대적 양을 비교 하는 내 생 참조 샘플13로 "가사" RNA 같은 리보솜 RNA의 수준 자주 사용. 그러나 이것은 거의 사용 경우 참조 RNA의 세포 농도 샘플, 사이 차이 수 ribosomal RNA의 경우 샘플링 스트레스 응답15,,1617 또는 도중 발생 하는 경우 고정 단계17로 항목입니다. 스파이크 셀 이전에 RNA 정화 실험 샘플의 추가 샘플링 설치의 독립적인 정규화의 견고 하 고 정확한 방법을 제공합니다. 표준화의 또 다른 방법은 RNA 정화 후 하나 이상의 스파이크에 RNAs 실험 샘플의 추가 이다. 그러나,이 방법은 견본 사이의 RNA 복구에 차이 대 한 고려 하지 않습니다.
대장균 세포를 사용 하 여 참조 RNA 스파이크 셀 ( 그림 1참조)으로 대장균 에 대 한 실험 결과 단점이 그 overexpress 또한 외 인 대장균 의 작은 금액의 총 RNA에는 샘플입니다. 우리는이 추가 대 한 실험 샘플 (참조 그림 2, 차선 "selC" 라는 오 점 북)와 병렬로 스파이크에만 셀을 포함 하는 샘플을 분석 하 여 수정 합니다. 제시 하는 프로토콜은 대장균 K-12 위해 개발 하지만 대부분 세균성 종에 적용 될 것입니다.

<table><tbody><tr><td>Urea</td><td>Merck</td><td>57-13-6</td><td>Purity &gt;99%</td></tr><tr><td>Polyacrylamide</td><td>Serva</td><td>79-06-7</td><td></td></tr><tr><td>Bis (N,N&#039;-Methylene-bis-acrylamide)</td><td>BIO-RAD</td><td>161-0201</td><td></td></tr><tr><td>Trichloroacetic acid (TCA)</td><td>Sigma</td><td>76-03-9</td><td></td></tr><tr><td>Phenol</td><td>Merck</td><td>108-95-2</td><td></td></tr><tr><td>IPTG</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Glucose</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Sodium Acetate</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>EDTA</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ethanol</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Tris</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Hydrochloric acid</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Sodium Chloride</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>NaH2PO4</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Sodium Citrate</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>SDS</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Herring Sperm DNA</td><td>Sigma</td><td>100403-24-5</td><td></td></tr><tr><td>BSA</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Polivinylpyrrolidone</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ficoll</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>P32 &amp;gamma;ATP</td><td>Perkin Elmer</td><td></td><td></td></tr><tr><td>DNA oligos (probes)</td><td>TAG Copenhagen</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Hybond N&lt;sup&gt;+&lt;/sup&gt; membrane</td><td>GE Healthcare</td><td>RPN203B</td><td></td></tr><tr><td>Crosslinker</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Electroblotter</td><td>BIO-RAD</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Typhoon FLA 7000 Scanner</td><td>GE Healthcare</td><td>28955809</td><td></td></tr><tr><td>Spectrophotometer</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Hydridization oven</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Geiger-M&amp;uuml;ller tube</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Phosphor imager screen</td><td>GE Healthcare</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Hybridization tube</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Culture Flasks</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>1.5 ml microcentrifuge tubes</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>20 ml centrifuge tubes</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>&lt;strong&gt;Name&lt;/strong&gt;</td><td>&lt;strong&gt;Company&lt;/strong&gt;</td><td>&lt;strong&gt;Catalog Number&lt;/strong&gt;</td><td>&lt;strong&gt;Comments&lt;/strong&gt;</td></tr><tr><td>&lt;strong&gt;Software&lt;/strong&gt;</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>ImageQuant</td><td>GE Healthcare</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Excel</td><td>Microsoft</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

quantification of the abundance and charging levels of transfer rnas in escherichia coli

이동 RNA (tRNA) 변환 기계 어떤 유기 체에서의 필수적인 부분입니다. tRNAs 바인딩할 하 고 번역 리보솜에 아미노산을 전송. 다른 tRNAs의 상대 수준 및 aminoacylated의 비율 충전 수준으로 알려진 총 tRNA에 tRNA는 정확성과 번역의 속도 결정에 중요 한 요소. 따라서, 풍요로 움과 tRNAs의 충전 레벨 측정 단백질 합성, 다양 한 스트레스 조건 예를 공부 하는 때에 중요 한 변수가 있다. 여기, 우리가 수확 하는 tRNA와 직접 상대 풍요로 움과 대장균에 특정 tRNA의 절대 충전 레벨을 측정 하는 방법을 설명 합니다. tRNA는 tRNA의 아미노산 사이 정한 채권 유지 되는 그런 방법으로 수확 이다. RNA는 다음 젤 전기 이동 법 그리고 북부 더럽혀, 충전 및 충전 tRNAs의 분리에는 결과를 받게 됩니다. 다른 샘플에서 특정 tRNAs 수준의 스파이크 셀 정규화의 추가 때문에 비교할 수 있습니다. RNA 정화, 전에 우리는 각 샘플에 드문 tRNAselC 당신과 대장균 세포의 5%를 추가 합니다. TRNA 종의 샘플에 관심의 금액은 다음 tRNAselC 동일한 샘플의 양을 정규화 됩니다. 스파이크에 RNA 정화 이전 셀의 추가 또한 샘플 사이 세포 세포의 용 해 효율 차이 차지 하는 순화 된 스파이크에 RNAs의 추가 이점이 있다.

절차를 사용 하 여 풍부 하 고 전과 아미노산 기아 중 레벨 3 tRNAs의 대장균 K-12에 측정 되었다 충전 여기, 설명 합니다.
아르기닌 주별 NF9154 스트레인 (세 레이 그의 아 티 mtl supE44) MOPS 최소한의 매체와 0.4% 글리세롤, 50 µ g/mL 트레오닌, 신, 아르기닌, 37 ° C에서 흔들어에서 5 µ g/mL 히스티딘 보충에 ...

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Quantification of the Abundance and Charging Levels of Transfer RNAs in Escherichia coli

풍부 하 고 대장균 에서 전송 RNAs의 레벨 충전의 정량화

여기에 우리가 직접 스파이크에 추가에 따라 다른 샘플에서 이동 RNA의 상대적 수준 또는 다른 짧은 RNA를 비교 하는 방법 뿐만 아니라 순화 된 대장균 RNA에서 레벨을 충전 하는 전송 RNA를 측정 하는 방법 제시 셀 참조 유전자 표현입니다.

Transfer RNA (tRNA) is an essential part of the translational machinery in any organism. tRNAs bind and transfer amino acids to the translating ribosome. ...

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Universidad de Cartagena UDEC

Research

JoVE Journal

Biochemistry

Quantification of the Abundance and Charging Levels of Transfer RNAs in Escherichia coli

9.2K 조회수.  University of Copenhagen. 여기에 우리가 직접 스파이크에 추가에 따라 다른 샘플에서 이동 RNA의 상대적 수준 또는 다른 짧은 RNA를 비교 하는 방법 뿐만 아니라 순화 된 대장균 RNA에서 레벨을 충전 하는 전송 RNA를 측정 하는 방법 제시 셀 참조 유전자 표현입니다.

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Real-time Analysis of Transcription Factor Binding, Transcription, Translation, and Turnover to Display Global Events During Cellular Activation

Upon activation, cells rapidly change their functional programs and, thereby, their gene expression profile. Massive changes in gene expression occur, for example, during cellular differentiation, morphogenesis, and functional stimulation (such as activation of immune cells), or after exposure to drugs and other factors from the local environment. Depending on the stimulus and cell type, these changes occur rapidly and at any possible level of gene regulation. Displaying all molecular processes of a responding cell to a certain type of stimulus/drug is one of the hardest tasks in molecular biology. Here, we describe a protocol that enables the simultaneous analysis of multiple layers of gene regulation. We compare, in particular, transcription factor binding (Chromatin-immunoprecipitation-sequencing (ChIP-seq)), de novo transcription (4-thiouridine-sequencing (4sU-seq)), mRNA processing, and turnover as well as translation (ribosome profiling). By combining these methods, it is possible to display a detailed and genome-wide course of action.
Sequencing newly transcribed RNA is especially recommended when analyzing rapidly adapting or changing systems, since this depicts the transcriptional activity of all genes during the time of 4sU exposure (irrespective of whether they are up- or downregulated). The combinatorial use of total RNA-seq and ribosome profiling additionally allows the calculation of RNA turnover and translation rates. Bioinformatic analysis of high-throughput sequencing results allows for many means for analysis and interpretation of the data. The generated data also enables tracking co-transcriptional and alternative splicing, just to mention a few possible outcomes.
The combined approach described here can be applied for different model organisms or cell types, including primary cells. Furthermore, we provide detailed protocols for each method used, including quality controls, and discuss potential problems and pitfalls.

This protocol describes the combinatorial use of ChIP-seq, 4sU-seq, total RNA-seq, and ribosome profiling for cell lines and primary cells. It enables tracking changes in transcription-factor binding, de novo transcription, RNA processing, turnover and translation over time, and displaying the overall course of events in activated and/or rapidly changing cells.

바인딩, 전사, 번역, 및 회전율 세포 활성화 중 글로벌 이벤트를 표시 하는 녹음 방송 요인의 실시간 분석

Upon activation, cells rapidly change their functional programs and, thereby, their gene expression profile. Massive changes in gene expression occur, for ...

연구

유전학

Metabolic Labeling and Profiling of Transfer RNAs Using Macroarrays

Transfer RNAs (tRNA) are abundant short non-coding RNA species that are typically 76 to 90 nucleotides in length. tRNAs are directly responsible for protein synthesis by translating codons in mRNA into amino acid sequences. tRNAs were long considered as house-keeping molecules that lacked regulatory functions. However, a growing body of evidence indicates that cellular tRNA levels fluctuate in correspondence to varying conditions such as cell type, environment, and stress. The fluctuation of tRNA expression directly influences gene translation, favoring or repressing the expression of particular proteins. Ultimately comprehending the dynamic of protein synthesis requires the development of methods able to deliver high-quality tRNA profiles. The method that we present here is named SPOt, which stands for Streamlined Platform for Observing tRNA. SPOt consists of three steps starting with metabolic labeling of cell cultures with radioactive orthophosphate, followed by guanidinium thiocyanate-phenol-chloroform extraction of radioactive total RNAs and finally hybridization on in-house printed macroarrays. tRNA levels are estimated by quantifying the radioactivity intensities at each probe spot. In the protocol presented here we profile tRNAs in Mycobacterium smegmatis mc2155, a nonpathogenic bacterium often used as a model organism to study tuberculosis.

We describe an original transfer RNA analysis platform named SPOt (Streamlined Platform for Observing tRNA). SPOt simultaneously measures cellular levels of all tRNAs in biological samples, in only three steps, and in less than 24 hours.

신진 대사 라벨 및 Macroarrays를 사용 하 여 전송 RNAs의 프로 파일링

Transfer RNAs (tRNA) are abundant short non-coding RNA species that are typically 76 to 90 nucleotides in length. tRNAs are directly responsible for ...

An Assay for Quantifying Protein-RNA Binding in Bacteria

In the initiation step of protein translation, the ribosome binds to the initiation region of the mRNA. Translation initiation can be blocked by binding of an RNA binding protein (RBP) to the initiation region of the mRNA, which interferes with ribosome binding. In the presented method, we utilize this blocking phenomenon to quantify the binding affinity of RBPs to their cognate and non-cognate binding sites. To do this, we insert a test binding site in the initiation region of a reporter mRNA and induce the expression of the test RBP. In the case of RBP-RNA binding, we observed a sigmoidal repression of the reporter expression as a function of RBP concentration. In the case of no-affinity or very low affinity between binding site and RBP, no significant repression was observed. The method is carried out in live bacterial cells, and does not require expensive or sophisticated machinery. It is useful for quantifying and comparing between the binding affinities of different RBPs that are functional in bacteria to a set of designed binding sites. This method may be inappropriate for binding sites with high structural complexity. This is due to the possibility of repression of ribosomal initiation by complex mRNA structure in the absence of RBP, which would result in lower basal reporter gene expression, and thus less-observable reporter repression upon RBP binding.

In this method, we quantify the binding affinity of RNA binding proteins (RBPs) to cognate and non-cognate binding sites using a simple, live, reporter assay in bacterial cells. The assay is based on repression of a reporter gene.

박테리아에서 단백질 RNA 결합을 정량화하기위한 분석

In the initiation step of protein translation, the ribosome binds to the initiation region of the mRNA. Translation initiation can be blocked by binding ...

AQRNA-seq를 사용한 tRNA 역학 분석

AQRNA-seq for Quantifying Small RNAs

AQRNA-seq provides a direct linear relationship between sequencing read counts and small RNA copy numbers in a biological sample, thus enabling accurate quantification of the pool of small RNAs. The AQRNA-seq library preparation procedure described here involves the use of custom-designed sequencing linkers and a step for reducing methylation RNA modifications that block reverse transcription processivity, which results in an increased yield of full-length cDNAs. In addition, a detailed implementation of the accompanying bioinformatics pipeline is presented. This demonstration of AQRNA-seq was conducted through a quantitative analysis of the 45 tRNAs in Mycobacterium bovis BCG harvested on 5 selected days across a 20-day time course of nutrient deprivation and 6 days of resuscitation. Ongoing efforts to improve the efficiency and rigor of AQRNA-seq will also be discussed here. This includes exploring methods to obviate gel purification for mitigating primer dimer issues after PCR amplification and to increase the proportion of full-length reads to enable more accurate read mapping. Future enhancements to AQRNA-seq will be focused on facilitating automation and high-throughput implementation of this technology for quantifying all small RNA species in cell and tissue samples from diverse organisms.

저자 스포트라이트: AQRNA-seq의 Role in Mapping Small RNAs and Unraveling Protein Translation Mechanisms (작은 RNA 매핑 및 단백질 번역 메커니즘 규명에서 AQRNA-seq 역할)

Absolute quantification RNA sequencing (AQRNA-seq) is a technology developed to quantify the landscape of all small RNAs in biological mixtures. Here, both the library preparation and data processing steps of AQRNA-seq are demonstrated, quantifying changes in the transfer RNA (tRNA) pool in Mycobacterium bovis BCG during starvation-induced dormancy.

small RNA 정량을 위한 AQRNA-seq

AQRNA-seq provides a direct linear relationship between sequencing read counts and small RNA copy numbers in a biological sample, thus enabling accurate ...

RIBO-seq in Bacteria: a Sample Collection and Library Preparation Protocol for NGS Sequencing

The ribosome profiling technique (RIBO-seq) is currently the most effective tool for studying the process of protein synthesis in vivo. The advantage of this method, in comparison to other approaches, is its ability to monitor translation by precisely mapping the position and number of ribosomes on a mRNA transcript.
In this article, we describe the consecutive stages of sample collection and preparation for RIBO-seq method in bacteria, highlighting the details relevant to the planning and execution of the experiment.
Since the RIBO-seq relies on intact ribosomes and related mRNAs, the key step is rapid inhibition of translation and adequate disintegration of cells. Thus, we suggest filtration and flash-freezing in liquid nitrogen for cell harvesting with an optional pretreatment with chloramphenicol to arrest translation in bacteria. For the disintegration, we propose grinding frozen cells with mortar and pestle in the presence of aluminum oxide to mechanically disrupt the cell wall. In this protocol, sucrose cushion or a sucrose gradient ultracentrifugation for monosome purification is not required. Instead, mRNA separation using polyacrylamide gel electrophoresis (PAGE) followed by the ribosomal footprint excision (28-30 nt band) is applied and provides satisfactory results. This largely simplifies the method as well as reduces the time and equipment requirements for the procedure. For library preparation, we recommend using the commercially available small RNA kit for Illumina sequencing from New England Biolabs, following manufacturer&#39;s guidelines with some degree of optimization.
The resulting cDNA libraries present appropriate quantity and quality required for next generation sequencing (NGS). Sequencing of the libraries prepared according to the described protocol results in 2 to 10 mln uniquely mapped reads per sample providing sufficient data for comprehensive bioinformatic analysis. The protocol we present is quick and relatively easy and can be performed with standard laboratory equipment.

Here we describe the stages of sample collection and preparation for RIBO-seq in bacteria. Sequencing of the libraries prepared according to these guidelines results in sufficient data for comprehensive bioinformatic analysis. The protocol we present is simple, uses standard laboratory equipment and takes seven days from lysis to obtaining libraries.

박테리아의 RIBO-seq: NGS 시퀀싱을 위한 샘플 수집 및 라이브러리 준비 프로토콜

The ribosome profiling technique (RIBO-seq) is currently the most effective tool for studying the process of protein synthesis in vivo. The advantage of ...

생화학

Polysome Profiling without Gradient Makers or Fractionation Systems

Polysome fractionation by sucrose density gradient centrifugation is a powerful tool that can be used to create ribosome profiles, identify specific mRNAs being translated by ribosomes, and analyze polysome associated factors. While automated gradient makers and gradient fractionation systems are commonly used with this technique, these systems are generally expensive and can be cost-prohibitive for laboratories that have limited resources or cannot justify the expense due to their infrequent or occasional need to perform this method for their research. Here, a protocol is presented to reproducibly generate polysome profiles using standard equipment available in most molecular biology laboratories without specialized fractionation instruments. Moreover, a comparison of polysome profiles generated with and without a gradient fractionation system is provided. Strategies to optimize and produce reproducible polysome profiles are discussed. Saccharomyces cerevisiae is utilized as a model organism in this protocol. However, this protocol can be easily modified and adapted to generate ribosome profiles for many different organisms and cell types.

This protocol describes how to generate a polysome profile without using automated gradient makers or gradient fractionation systems.

그래디언트 메이커 또는 분획 시스템이 없는 폴리솜 프로파일링

Polysome fractionation by sucrose density gradient centrifugation is a powerful tool that can be used to create ribosome profiles, identify specific mRNAs ...

Gene Expression Profiling of Infecting Microbes Using a Digital Bar-coding Platform

For most mammalian pathogens, gene expression profiling studies have been limited by technical difficulties to accurately quantify pathogen gene transcripts from infected tissues. Pathogen RNA constitutes a tiny portion of the total RNA isolated from infected tissue samples. Both microarray and RNAseq technologies have difficulties in generating reliable reads for weakly expressed pathogen genes. Mutant pathogen strains with reduced in vivo proliferation pose an even bigger challenge. Here we describe an in vivo gene expression profiling protocol that is very fast, extremely sensitive and highly reproducible. We developed this protocol during our investigation of the fungal pathogen Candida albicans in a murine model of hematogenously disseminated candidiasis. Using this protocol, we have documented time courses of dynamically regulated C. albicans gene expression during kidney infection, and discovered unexpected features of gene expression responses to antifungal drug treatment in vivo.

We developed a protocol that is fast, sensitive and reproducible for pathogen gene expression profiling during an infection.

디지털 바 코딩 플랫폼을 사용에 감염 미생물의 유전자 발현 프로파일 링

For most mammalian pathogens, gene expression profiling studies have been limited by technical difficulties to accurately quantify pathogen gene ...

면역학 및 감염병학

Genome-wide Analysis of Aminoacylation (Charging) Levels of tRNA Using Microarrays

tRNA aminoacylation, or charging, levels can rapidly change within a cell in response to the environment[1]. Changes in tRNA charging levels in both prokaryotic and eukaryotic cells lead to translational regulation which is a major cellular mechanism of stress response. Familiar examples are the stringent response in E. coli and the Gcn2 stress response pathway in yeast ([2-6]). Recent work in E. coli and S. cerevisiae have shown that tRNA charging patterns are highly dynamic and depends on the type of stress experienced by cells [1, 6, 7]. The highly dynamic, variable nature of tRNA charging makes it essential to determine changes in tRNA charging levels at the genomic scale, in order to fully elucidate cellular response to environmental variations. In this review we present a method for simultaneously measuring the relative charging levels of all tRNAs in S. cerevisiae . While the protocol presented here is for yeast, this protocol has been successfully applied for determining relative charging levels in a wide variety of organisms including E. coli and human cell cultures[7, 8].

Genome-wide Analysis of Aminoacylation Charging Levels of tRNA Using Microarrays

We describe a method for microarray analysis to determine relative aminoacylation levels of all tRNAs from S. cerivisiae.

Microarrays을 사용하여 tRNA의 Aminoacylation (충전) 레벨의 게놈 - 와이드 분석

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