摘要:荧光标记的底物与土壤微界面的胞外酶充分反应,释放出的荧光基团被原位保留,并可在355 nm左右的激发光下发射出460 nm左右的可见光 (M. Vepsäläinen et al., 2001)。由于发射光强度与荧光基团释放量有良好的回归关系,而酶促反应释放的荧光基团与被降解的荧光底物在物质的量上相等,可通过相机捕捉发射光的强度与分布情况,实现对酶活性的原位高分辨率定量检测。
关键词: 原位酶谱, 土壤微界面, 根土界面, 酶活性, 荧光底物
一、 根土界面酶活性原位检测
材料与试剂
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离心管 (预灭菌)
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酒精棉
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聚酰胺膜 (0.45 μm)
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铝箔纸
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糙纸
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吗啡啉乙磺酸半钠盐MES (C6H13NO4SNa0.5),相对分子质量206.73 g/mol
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TRIZMA-Base,相对分子质量121.14 g/mol
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TRIZMA-HCl,相对分子质量157.60 g/mol
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4-甲基伞形酮 (MUF),相对分子质量176.17 g/mol
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7-氨基-4-甲基香豆素 (AMC),相对分子质量175.18 g/mol
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带MUF或AMC标记的酶底物
仪器设备
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试管 (预灭菌)
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500 ml容量瓶
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玻璃棒
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剪刀
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镊子
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酒精灯
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1/10000天平
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斡旋振动仪
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水浴锅
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恒温培养箱
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紫外灯
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数码单反相机
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460 nm带通滤光片
实验步骤
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溶液配备
配置前根据实验酶谱实验量计算大致所需酶底物溶液量,避免试剂浪费。一般一张 10 × 10 cm2的聚酰胺膜需1.92 ml酶底物溶液。
注:以上操作所用实验器材均需做灭菌处理。选择的溶液浓度需涵盖样品的所有范围,超出标线范围的样品校正结果可能被高估或低估。
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样品准备
准备好植物种子或幼苗,种植在具有活动透明根窗的根盒中,于适宜条件下培养。作物生长时,根盒保持根窗朝下倾斜45° - 60°,以确保根系在重力的作用下沿根窗生长 (图1),持续观察根窗面的根系生长情况,当观察到清晰、健壮的根系时即可进行原位酶谱实验,或根据自己的实验需要设置测定时间 (Ge et al., 2017)。
图1. 根窗示意图
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反应
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成像
打开根窗,依次移除填充层和铝箔纸,自上而下取下聚酰胺膜,用软刷移除膜上附着的土壤颗粒等杂质,避光条件下快速转移到暗室中,置于350 nm的紫外灯下,采用蝴蝶光源或面光源保证整张膜受光均匀,调整好相机参数和与膜的相对位置 (整个实验过程要保持相机状态一致),在膜的一侧平行放置刻度尺,拍摄照片。为排除环境反射光干扰,可在镜头上安装中心波长为460 nm的带通滤光片。
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标准品成像
取面积为2 × 2 cm2的聚酰胺膜,分别在不同浓度的MUF或AMC溶液中饱和浸润,同时记录完全浸润此聚酰胺膜所需的溶液体积,在与样品酶谱同样的条件下进行成像,用于后续标准曲线绘制。
二、 土壤团聚体表面酶活原位分布
材料与试剂
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菲林胶片
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硅基片
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SU-8光刻胶
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毛细吸管
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培养皿
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聚乙二醇甲基醚丙烯酸酯 (PEGMEA)
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异丙醇
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PDMS预聚体
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PDMS固化剂
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吗啡啉乙磺酸半钠盐MES (C6H13NO4SNa0.5),相对分子质量206.73 g/mol
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TRIZMA-Base,相对分子质量121.14 g/mol
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TRIZMA-HCl,相对分子质量157.60 g/mol
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4-甲基伞形酮 (MUF),相对分子质量176.17 g/mol
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7-氨基-4-甲基香豆素 (AMC),相对分子质量175.18 g/mol
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带MUF或AMC标记的酶底物
仪器设备
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套筛
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载玻片
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紫外深度光刻机 (URE-2000/25L型,上海光学机械厂)
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数控热平板
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匀胶机
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真空泵
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烘箱
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激光共聚焦显微镜
实验步骤
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缓冲液配制
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酶底物配制
不同的酶在不同土壤条件最适酶底物浓度存在差异,通常为1-10 mM。为避免浪费试剂,同时达到最佳实验效果,建议通过预实验确定底物浓度。下面以配制100 ml 10 mM的β-D-glucosidase举例:
用5 ml移液枪吸取100 mM的MES缓冲液储备液,用灭菌水稀释成10 mM缓冲液工作液待用。称取4-MUF-β-1,4-D-glucoside 338.31 mg,转移至烧杯,加适量MES缓冲液工作液,用玻璃棒搅拌溶解 (也可以通过涡旋、水浴加热使其溶解,水浴温度应低于60 °C),用MES缓冲液工作液定容至100 ml。
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团聚体微反应室制作 (Huang et al., 2017)
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团聚体分离与加载
取0.5 g鲜土于50 ml的离心管中,加20 ml PBS缓冲液,横置在摇床上,200 × g震荡2 h以分散团聚体。选择适当孔径的不锈钢筛,实现不同粒级的团聚体分离,收集所需粒级团聚体于50 ml离心管中,用10 ml PBS缓冲液冲洗数次,至残留粘粒和非水稳性颗粒完全去除。静置使团聚体沉淀,去除大部分上清,保留约1 ml缓冲液。震荡重悬浮团聚体,并转移到2 ml的离心管中,用毛细管吸取团聚体,滴在等离子体清洗仪亲水改性后的载玻片上,使缓冲液液滴在载玻片上分散,并包裹团聚体充分分离,另取一只毛细管 (根据需要的团聚体颗粒大小确定毛细管内径),吸取单个团聚体,将毛细管口与微反应室亲水区接触,在重力与表面张力的作用下将团聚体加载在微反应室中。每个微点阵有9个微反应室,可同时观察9个单团聚体。
注:团聚体在载玻片上的停留时间应不超过5 min内完成,时间过久团聚体易破碎。
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反应与成像
用移液枪向微反应室中加入适量酶底物溶液,根据团聚体大小调整底物添加量,以刚好淹没团聚体为宜。每个微点阵中随机选取3个团聚体,以MES/TRIZMA缓冲液替代酶底物溶液,作为空白对照。将微点阵放在培养皿中,恒温恒湿避光培养1 h。取出微点阵,在激光共聚焦显微镜下观察成像。由于团聚体透光性较差,激光共聚焦显微镜以倒置型为宜。
结果与分析
以下图像处理流程主要针对方案 1;根土界面酶活性原位检测所获取的图像数据,方案 2。土壤团聚体表面酶活原位分布图像可用激光共聚焦显微镜自带图像处理工具处 理,仅以下述方法辅助。
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几何校正
由于拍摄角度或不同型号相机成像偏差的问题,可能导致拍摄的图片几何形状失真,因此获得的酶谱图片首先判断是否需要进行几何校正,可以刻度尺为参照。校正后的图像可能存在部分区域的图像数据的丢失,需要通过插值的方法进行。如下图所示:
图3. 几何校正示意图
具体办法:打开ACDSee Pro,在编辑状态下打开“透视校正”功能,选择显示网络线,拖动网络线外边框的一个角向外拖动,直到线条垂直。
注:也可根据自己熟悉的操作,使用Photoshop或Image J等软件进行几何校正。但这种调节均是有损调节,会导致图像信息的损失,建议尽量在拍摄过程中保持镜头与膜的平行,避免形变。
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灰度校正及伪彩化
图像在成像过程中,往往由于光照、摄像、传感器灵敏度以及光学系统等的不均匀性而引起图像某些部分较暗或较亮。对这类图像使用灰度级修正,能够获得满意的视觉效果。针对酶谱图片,在相机设置和位置不改变的情况下,主要是检查图片背景是否一致,可用刻度尺作为背景参考。曝光强弱不同会缩小或扩大同一实验中处理间的差异。具体办法 (之后均以Image J为例):Image-Type-8 bit;之后选择任意背景区域,进行分析,查看Analyze-Measure的结果。如果不一致,则需要根据Process-Math-Add/Subtract命令来做小幅度调整。选择膜所在范围后,Image-Crop/Duplicate,将膜以外的视野去掉。
上伪彩:由于人眼分辨率不同彩色的能力比分辨不同灰度级的能力强,因此可以将人眼难以分辨的灰度变化施以不同的色彩来提高识别率。具体步骤:Image-Lookup tables-选择适合自己的结果的样式。调整图片到最佳显示状态:Image-Adjust-Brightness/Contrast-Auto/Set.
结果如下图所示:
图4. 数据处理过程示意图
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定量分析
提取标准图像灰度值,建立灰度值和酶活性之间的标准曲线,以定量分析原位酶活性。后续分析均需要以灰度转换为酶活性之后的结果为依据。具体步骤:Analyze-Calibrate-输入浓度梯度及对应的灰度值,选择Function-OK,显示结果需要R2 > 0.99。 添加标尺:Analyze-Tools-Calibration bar-调整显示参数-OK,即可用作结果展示。
热区定量:计算非根际土壤酶活性的的标准差 (SD) 和平均值 (a reference = 1.0 ± SD)。酶活性强度高于Mean+2SD 则被视为热区 (N. Bilyera et al., 2020)。具体操作办法:Image-Adjust-Threshold。
根际范围定量:从根际中心到非根际土壤酶活性会有快速降低至平稳的变化趋势,可将该距离视为根际范围。具体操作步骤:以任意单独根系为参照,画小短线,Analyze-Plot Profile-选择Live按钮之后拖动小短线,找到合适的根际变化趋势,List可查看数据结果确定受根际影响范围大小,最终根据像素点 (pixels) 及图片分辨率将横轴单位转换为mm即可得到根际范围。
方法评价
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适用范围及改进
本方法分为两部分,第一部分基于目前广泛使用的酶谱方法,用于原位可视化植物根际酶活性分布及酶活性热区定量;第二部分是将之前原位酶谱方法与激光共聚焦显微镜结合,能够将原来mm级的检测扩展到μm级,提高了酶活性分布的检测分辨率,其适用范围也相应得到扩展,同时将底物直接添加到土壤中,避免了聚酰胺膜自身的荧光强度影响。
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局限性
参考文献
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Vepsäläinen, M., Kukkonen, S., Vestberg, M., Sirviö, H. and Niemi, R. M. (2001). Application of soil enzyme activity test kit in a field experiment. Soil Biol Biochem 33: 1665–1672.
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Ge, T., Wei, X., Razavi, B. S., Zhu, Z., Hu, Y., Kuzyakov, Y., Jones, D. L. and Wu, J. (2017). Stability and dynamics of enzyme activity patterns in the rice rhizosphere: effects of plant growth and temperature. Soil Biol Biochem 113: 108–115.
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Huang, X., Li, Y., Liu, B., Guggenberger, G., Shibistova, O., Zhu, Z., Ge, T., Tan, W. and Wu, W. (2017). SoilChip-XPS integrated technique to study formation of soil biogeochemical interfaces. Soil Biol Biochem 113: 71–79.
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Bilyera, N., Kuzyakov, I., Guberd, A., Razavi, B. and Kuzyakov, Y. (2020). How “hot” are hotspots: Statistically localizing the high-activity areas on soil and rhizosphere images. Rhizosphere 16: 100259.
Copyright: © 2021 The Authors; exclusive licensee Bio-protocol LLC.
引用格式:魏晓梦, 魏亮, 郝存抗, 祝贞科, 吴金水, 葛体达. (2021). 原位酶谱法高分辨率实时检测土壤微界面酶活分布. // 微生物组实验手册.
Bio-101: e2003833. DOI:
10.21769/BioProtoc.2003833.
How to cite: Wei, X. M., Wei, L., Hao, C. K., Zhu, Z. K., Wu, J. S. and Ge, T. D. (2021). High Resolution Real-time Detection of Soil Enzyme Activity Distribution by
in situ Zymography. // Microbiome Protocols eBook.
Bio-101: e2003833. DOI:
10.21769/BioProtoc.2003833.