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Contents

CHAPTER 1. Introduction 13

1.1. Electron microscope-based structural analysis 14

1.1.1. Negative stain electron microscopy (Negative stain EM) 16

1.1.2. Cryo-electron microscopy (Cryo-EM) 17

1.1.3. Image processing 20

1.2. Microfluidic approach for EM-based structural biology 23

1.2.1. Microcapillary-based sample preparation 25

1.2.2. Spray deposition-based sample preparation 28

1.2.3. Piezoelectric actuator-assisted sample preparation 31

1.3. Theoretical concepts 35

1.3.1. Heat transfer in cryogenic bath 35

1.3.2. Phase transition in vitrifying sample 37

1.3.3. Sauter mean diameter (SMD) of gas-assisted spray 39

1.3.4. Immunoprecipitation (IP) 40

1.4. Research motivation 42

1.4.1. Microfluidic on-chip purification and sample preparation for EM-based structural determination 42

1.4.2. Microfluidic time-resolved sample preparation for cryo-EM analysis 43

CHAPTER 2. Materials and methods 45

2.1. Materials 46

2.2. Fabrication of microfluidic device 46

2.2.1. Single-/ Mutli-step photolithography 46

2.2.2. Single/ Mutli-layer softlithography 50

2.3. Experimental Setup 53

2.3.1. Solenoid valve array control system 53

2.3.2. LabVIEW-based solenoid valve array control software 56

2.3.3. Plunge-freezer setup 58

2.3.4. Arduino-based plunge-freezer control software 63

2.3.5. High-speed camera imaging 66

2.4. Cryo-EM analysis & Data processing 67

2.4.1. Cryo-EM data collection and single-particle analysis 67

CHAPTER 3. Steady-state approaches for cryo-EM sample preparation and analysis 68

3.1. Spray deposition-based blotting-free sample preparation 69

3.1.1. Operation of the system 69

3.1.2. Characterization of spraying 72

3.1.3. Effect of in-line humidification on sample film formation 76

3.1.4. Investigation on the type of grids 78

3.1.5. Investigation on vertical distribution of particles 82

3.1.6. Cryo-EM analysis and single-particle analysis of Apoferritin 84

3.2. On-chip microfluidic EM sample purification 90

3.2.1. Design of the system 90

3.2.2. Operation of the system 95

3.2.3. Characterization of the system 98

CHAPTER 4. Transient approach for cryo-EM sample preparation and analysis 108

4.1. A workflow of time-resolved cryo-EM 109

4.2. Characterization of the system 112

4.2.1. Design of the transient sampling system 112

4.2.2. Effect of flow rate and the number of junctions on mixing efficiency 115

4.2.3. Design of microfluidic device for multiscale time-resolved sampling 120

4.2.4. Inspection of the fabricated device 125

4.2.5. Characterization of spraying-plunging step 127

4.2.6. CFD simulation for residence time estimation 130

4.2.7. Transient-state sampling with Vitrobot and microfluidic device 133

4.2.8. Kinetic analysis of RecA-ssDNA interaction 136

CHAPTER 5. Conclusion and future direction 140

5.1. Conclusion 141

5.2. Future direction 144

Reference 149

ABSTRACT 169

ABSTRACT IN KOREAN 172

List of Tables

Table 1. Comparison of cryo-EM sample preparation methods. 34

Table 2. A comparative study between Vitorobot-sampled and spray-sampled apoferritin grid in single-particle analysis. 86

Table 3. Highest 3D map resolutions of representative strategy and sample preparation method for structural analysis. 88

Table 4. A summary of the sample proteins prepared using spray deposition. 89

Table 5. Calculated parameters in designing microfluidic devices having different residence times. 123

Table 6. Summarized temporal information of the time-resolved sampling. 129

Table 7. Representative biochemical reaction kinetics suitable for the time-resolved analysis. 145

List of Figures

Figure 1.1. Preparation of grid for electron microscope-based structural determination. The procedures of making grids for (A) negative stain electron... 19

Figure 1.2. Schematics of data processing for single-particle analysis. (A) single protein particles are picked for the sequential classification for 2D and 3D, followed... 22

Figure 1.3. Microcapillary-based electron microscope sample preparation techniques. (A) A microfluidic grid preparation device assisting the negative staining protocol,... 27

Figure 1.4. Spray deposition-based sample preparation techniques. (A) A PDMS-based gas-assisted microfluidic sample spraying and grid preparation system for a... 30

Figure 1.5. Piezoelectric actuator-assisted sample preparation techniques for steady-state and transient sample strategy. (A) A single piezoelectric actuator ejects a... 33

Figure 1.6. A schematic illustration of heat transfer in cryo-EM sample preparation. A rapid heat transfer occurs from a sample-holding grid to the liquid ethane because... 36

Figure 1.7. A phase diagram for vitrification of aqueous sample. The vitrification occurs through a rapid cooling down of stable liquid at point III and I to point IV and... 38

Figure 1.8. A schematic illustration of immunoprecipitation protocol. Cell lysate including antigens (target proteins) is mixed with antibody-coated microparticles.... 41

Figure 2.1. Schematics of single-step and multi-step photolithography. A sequential single-step photolithography process for preparing master mold with (A) positive... 49

Figure 2.2. Schematic illustrations for (A) single-step and (B) multi-step soft-lithography. Complementary micropatterns of master mold are obtained by replica... 52

Figure 2.3. Electric circuit diagrams for control of solenoid valve array. A diagram showing (A) USB UART I/O communication part, (B) 12VDC external power... 54

Figure 2.4. Fabrication of electronic part of solenoid valve array control system. (A) A set of solenoid valve arrays composed of a total of 24 valves (8 solenoid valves ×... 55

Figure 2.5. A custom-built solenoid-valve control software based on LabVIEW programming. (A) The control panel of the software and (B) the block diagram of... 57

Figure 2.6. A fully-integrated plunger system controlled by microcomputer Arduino Uno board controlled by Bluetooth communication with Tablet PC. The Arduino... 60

Figure 2.7. (A) A 3D rendered image of and (B) fabricated mechanical plunger for cryo-EM sample preparation. A tweezer mountable servo holds the sprayed sample... 61

Figure 2.8. Design of environmental chamber. (A) A 3D rendering of the design of the environmental chamber with the dimension of 580 × 440 × 330 mm (width ×... 62

Figure 2.9. (A) A front panel and (B) block diagram of tablet PC application for controlling the Arduino-based integrated system in Bluetooth communication,... 64

Figure 2.10. An Arduino program code for communicating and controlling the integrated system (i - iii). The upstream (i) defines variables and designates the... 65

Figure 3.1. Design of spray deposition-based steady-state sample preparation strategy. (A) A 3D graphical illustration of and (B) the fabricated spray deposition... 71

Figure 3.2. Characterization of sample spraying with varying applied gas pressure. (A) A high-speed camera captured images of a pressure-driven variation in spraying... 74

Figure 3.3. Effect of applied gas pressure on the grid tilted angle. (A) High-speed captures of tilted grids at different gas pressures. The distance between the grid and... 75

Figure 3.4. Effect of in-line humidification on sample film formation. (A) A schematic illustration of in-line humidification of nitrogen gas for spraying.... 77

Figure 3.5. Investigation of the effect of grid types and proteins on the compatibility in cryo-EM analysis. (A) Spray sampled apoferritin sample applied on Quantifoil... 79

Figure 3.6. A comparative study on the type of Quantifoil holey carbon grids. (A) Cryo-EM images of spray sampled Quantifoil grids. (B) A histogram of quantified... 81

Figure 3.7. Investigation of particle distribution in the z-direction of the ice films. The distribution of particle location in the z-axis of (A) Vitrobot-sampled grid and... 83

Figure 3.8. Single-particle analysis of apoferritin sampled grid prepared by a spray deposition method. Image correction and particle picking process are followed by... 85

Figure 3.9. A reconstruct apoferritin 3D structures determined by spray sampling. A spherical shape of apoferritin is well resolved at 2.77 Å resolution which is a near-... 87

Figure 3.10. Design of microfluidic sample preparation for on-chip purification of biomolecules based on a loop reactor-like chamber and for direct application of the... 93

Figure 3.11. A soft-lithographic protocol for making the microfluidic device. Unlike general procedure, a separate membrane layer is subsequently bonded with a fluidic... 94

Figure 3.12. Representative operation of each process for on-chip purification of biomolecules with immunoprecipitation protocol. (A) Injection of magnetic particles... 97

Figure 3.13. Characterization of chamber mixing with the number of pump actuation. (A) fluorescent micrographs showing the mixing of red fluorescent additive inside... 99

Figure 3.14. Validation of the immunoprecipitation protocol in bulk experimental controls. ONPG assays were performed for checking the existence of β-galactosidase... 101

Figure 3.15. Validation of the immunoprecipitation protocol in the microfluidic chamber based on fluorogenic assay with resorufin β-D-galactopyranoside. The... 105

Figure 3.16. The capability of direct application of sample solution to EM grids. (A) A bright field and (B) a fluorescent micrograph showing the microfluidic chamber... 106

Figure 3.17. Single-particle analysis of negative stained 20S proteasome by cryoSPARC. (A) Extracted particle images from negative stain EM micrographs with... 107

Figure 4.1. A schematic workflow of time-resolved cryo-EM based structural determination. A microfluidic device instantly mixes two discrete solutions and... 111

Figure 4.2. Design of microfluidic sample preparation for time-resolved cryo-EM. (A) An illustration describes the rapid sample mixing and spraying by microfluidic... 114

Figure 4.3. Investigation on the effect of flow rate on the mixing efficiency. (A) spinning-disk confocal microscope-based 3D scanning of microfluidic channel... 116

Figure 4.4. Investigation of the effect of the number of 3D junctions on the mixing efficiency. (A) A representative fluorescent image obtained by 3D scanning in top... 119

Figure 4.5. A graph showing the rationale of the assumption in designing the multiscale time-resolved device that the fluid flow inside the microfluidic device is... 122

Figure 4.6. CAD drawings of the devices having different residence times (no delay, 20, 100, 200, 500, 1000 ms) based on the calculated result from Table 4 under a fixed... 124

Figure 4.7. Inspection of the fabricated device. (A) profiling the height of the channel to check the accuracy in the fabrication. The average channel height was measured... 126

Figure 4.8. Characterization of time spent in individual steps for Cryo-EM grid preparation. (A) A comprehensive indication of spent time in each step (i-v). The... 128

Figure 4.9. A simulation result of residence time distribution in the microfluidic device. (A) A color-gradient plot showing the fluid velocity simulated in COMSOL... 132

Figure 4.10. A comparative study of time-resolved sampling with Vitrobot and spray-based method. (A) A schematic showing the growth of RecA protein onto single-... 135

Figure 4.11. A proof-of-principle kinetic study for time-resolved sampling capability of the microfluidic sample preparation based RecA-ssDNA interaction. (A) Electron... 138

Figure 4.12. A group of violin plots representing the reproducibility of the time-resolved sample preparation method by independently-prepared RecA-ssDNA... 139

Figure 5.1. (A) A scheme describing a surface treatment strategy for larger coverage of EM grids. Adsorption of hydrophilic polymer (poly-L-lysine, thiolated... 148

초록보기

 단백질은 생물체에서 발견되는 가장 매력적인 생체분자 중 하나이다. 단백질은 체내에서 세포의 기계적 안정성을 제공하며, 분자를 수송하고, 수많은 화학반응을 매개하는 등 거의 모든 생물학적 과정에 관여한다. 이러한 이유로 많은 약물이 단백질을 주요 타겟으로 한다. 단백질의 기능은 해당 단백질의 3 차원 구조에 의해 직접적으로 결정된다. 따라서 단백질의 고해상도 3 차원 구조를 이해하는 것은 단백질의 기능을 이해하는데 필수적인 요소이며, 이러한 단계는 약물 설계의 기초적인 정보를 제공한다.

단백질과 같은 생체분자의 고해상도 3 차원 구조결정법은 X-선 결정학 (X-ray crystallography) 또는 핵자기공명분광법 (NMR)에 의해 주로 이루어져왔으나, 지난 수 십 년간 초저온투과전자현미경 분석법 (Cryo-EM)의 지속적인 발전으로 현재 가장 널리 활용되는 방법으로 널리 자리매김하고 있다. 결정을 만들기에 까다로운 단백질을 손쉽게 적용할 수 있는 점뿐만 아니라, 직접전자검출기(direct electron detector), 연산처리능력 등의 획기적인 진보가 이러한 변화를 이끌고 있다. 하지만 이러한 발전과 대비하여, 시료 제작 기술은 현재 초저온투과전자현미경 분석법이 가지는 내재적 한계를 극복할 수 있는 장점에도 불구하고 아직 더 많은 진보가 필요한 상태로 남아있다. 고해상도 3 차원 재구성을 위해서는 개별 단백질 시료의 여러 배향을 분석하는 것이 중요함에도 불구하고, Vitrobot 과 같이 현재 사용되는 시료 제작 방법은 샘플 블로팅 (blotting)이 필수적이므로 단백질 입자의 많은 부분이 공기-액체 계면에 포획되어 배향이 제한되거나 건조로 인한 구조적 변화가 일어나 분석의 효율성을 저해한다. 또한, 구조의 정적인 정보만을 제공하므로 생화학 반응에서 발생하는 구조적 변화를 관찰하는 것이 불가능하다.

본 학위논문은 고해상도 초저온투과전자현미경 (cryo-EM) 분석의 효율성을 증대시키기 위한 미세유체장치 기반의 시료 제작 시스템을 개발하는 것을 목표로 하였다. 정상상태 (steady-state state) 및 전이상태 (transient state) 구조 분석을 수행할 수 있는 시료 제작 장치를 개발하여 단백질의 단순 구조뿐만 아니라 생화학 반응 중인 단백질의 구조 변화까지도 관찰할 수 있도록 하였다.

정상상태 (또는 평형상태)에서의 단백질 시료 제작은 미세유체 기반 샘플 분사 장치에 의해 이루어진다. 이 과정은 분사된 샘플 액적이 전자현미경분석용 그리드에 착지함과 동시에 넓게 퍼짐에 따라 샘플 블로팅 (blotting) 과정이 필요 없다는 장점을 가진다. 이러한 과정에서 단백질의 공기-액체 계면 포획을 최소화되는 것을 단백질 입자의 분포를 통해 확인하였다. 이 외, 스프레이 조건 최적화, 그리드 종류, 샘플 단백질의 종류, 수증기 포화 장치의 적용, 모델 단백질의 3 차원 재구성 등을 포함하는 광범위한 최적화 및 특성화를 통해 초저온투과전자현미경(cryo-EM) 분석 및 데이터 처리에 대한 호환성을 입증하였다.

세포해리액으로부터 단백질의 분리정제 및 직접적인 negative stain EM 시료 제작을 수행할 수 있도록 하는 미세유체장치를 개발하였다. 많은 양의 단백질이 시료 제작 단계에서 소모되는 기존 방법에 비해 그리드에 소량의 샘플만을 도포할 수 있는 장점으로 인해 대량 세포배양 및 순차적 분리정제 단계를 최소화할 수 있어 세포의 생리화학적 상태를 보다 뚜렷하게 반영할 수 있다. 우리는 장치 내 단백질 정제 및 정제된 단백질의 직접적인 시료 제작이 가능하기 위해 면역침강법 (Immunoprecipitation)이 프로토콜에 적합한 미세유체장치를 개발하였다. 면역침강법을 바탕으로 항원-특이적 항체의 변화를 통해 타겟 단백질을 유연하게 변경할 수 있어 세포 내 존재하는 여러 타겟 단백질에 대응이 가능하다. β-갈락토시다아제에 의한 형광 발현 반응을 바탕으로 미세유체장치 내 면역침강법 적용을 위한 장치의 작동 조건을 최적화하였고, 정제된 20S proteasome 단백질의 negative stain EM 분석을 위해 제작된 샘플에서 해당 단백질의 독특한 형태인 속이 빈 원통 형태를 손쉽게 관찰할 수 있었다.

생화학 반응에서 단백질의 구조 변화를 관찰할 수 있도록 하는 시료 제작 시스템을 개발하였다. 이를 위해, 생화학 반응의 종결보다 빠른 시간 내에 샘플의 신속한 혼합, 칩 내 배양 및 분사가 가능한 미세 유체 장치를 개발하였다. 원하는 반응 시간에서의 시료 제작을 위해 장치 내 체류시간에 기반하여 여러 반응시간을 갖는 미세유체장치를 설계하고 제작하였다. 채널 내 혼합 구조의 평가 및 최적화를 통해 두 가지 서로 다른 샘플을 3.4 밀리초 이내에 90% 이상으로 혼합할 수 있는 성능을 확보하였으며, 체류시간 분포를 분석하기 위한 CFD 시뮬레이션, 시료 제작에 소요되는 단계별 소요시간 등을 조사해 전체 시스템의 시분해능을 특성화하였다. 시분해 샘플 제작의 개념 증명을 위해 박테리아 유전자 재조합효소 (RecA) 단백질과 단일 가닥 DNA (ssDNA)의 생화학 상호작용 모델을 이용하였다. ssDNA 에 대한 RecA 필라멘트의 시간 의존적 형성을 여러 반응 시간에서의 시료 관찰을 통해 선형적으로 증가하는 양상을 관찰하였으며 RecA 필라멘트 증가의 속도론적 결과(~ 20 nt/s)가 참고문헌에서의 결과와 일치하는 결과를 보였다. 이를 통해, 본 연구에서 개발한 미세유체 시스템은 정상 상태 및 전이 상태에 있는 생체분자 시료를 제작하여 초저온투과전자현미경(cryo-EM) 및 단입자분석(Single particle analysis) 방법으로 이루어지는 단백질 구조 분석 흐름에 적합함을 확인하였다. 이러한 미세유체 기반 시료 제작 시스템의 잠재력 및 가능성을 바탕으로 구조생물학 연구자들의 미세유체 시스템 도입을 통한 보다 심화된 연구를 가능하게 할 것으로 전망한다.