QSense分析病毒研究——用户案例

QSense QCM-D技术已经用于病毒研究了几十年。这里我们展示用户案例根据同行评议的出版物,演示QSense技术可用于病毒的研究。

膜受体竞争分析

QSense技术的基础和应用研究中使用。在病毒相关的研究中,这项技术通常用于获得的见解关于病毒和病毒与周围的交互行为。

在这个用户案例,基于Parveen等人的工作。¹,目标是增加的理解多价和病毒进入宿主细胞内化的交互。在这个过程中,一个病毒结合多个并行受体,这是一个相互作用知之甚少。

在研究的方法¹,是使用一个lipid-based模型系统来创建一个绑定类原生环境动力学研究和分析竞争膜受体。具体来说,作者想用QCM-D理解诺瓦克病毒像粒子之间的竞争(noroVLPs)和凝集素的膜受体(gsl鞘糖脂,嵌入到支持脂质膜),并通过凝集素附件调查诺瓦克病毒分离。QCM-D被用来探索和回答下列问题:

• 什么附件noroVLPs和凝集素的过程模型膜(GSL-containing slb)看起来像什么?
• (如何)的凝集素触发释放noroVLPs从模型膜?

QCM-D诺瓦克病毒和凝集素结合的分析

要回答上述问题,QCM-D实验被设计用来模拟感兴趣的场景,图1。

与嵌入式受体模型膜(slb)上创建的硅传感器。两种不同类型的受体是,H 1型或B 1型,和每种类型中使用三种不同浓度(注意SLB形成不是图表所示,图2),接下来,该模型膜接触noroVLPs,然后有一个缓冲冲洗,随后介绍了外源凝集素。

图1所示。lipid-based模型的示意图说明系统用于分析膜受体竞争——一个受支持的磷脂双分子层与嵌入式H 1型或B 1型鞘糖脂(gsl),在不同浓度、SiO之上₂涂布QCM-D传感器。然后暴露于noroVLPs模型膜和凝集素监控膜受体的依恋和竞争。

分析结果

测量数据各自GSL类型和浓度是图2所示,在左边的图表显示H 1型(三个浓度)和右图表显示H 1型(三个浓度)。

图2。QCM-D测量数据的分析竞争膜受体。测量开始NoroVLP插入,紧随其后的是一个缓冲冲洗,然后引入外源凝集素。SLB形成不包括在图表。左:H 1型(三个浓度),右:B类型1(3)浓度。

对SLB NoroVLP依恋

引入NoroVLPsΔ下降fΔ增加D,图2所示。中等和高GSL的变化是不可逆的浓度在缓冲冲洗。这些结果表明,noroVLPs绑定到膜嵌入GSL,绑定是不可逆转的缓冲冲洗介质和高GSL浓度。反过来,这表明有一个病毒的多价结合GSL密度高导致公司SLB附件的病毒。

凝集素附件和NoroVLP超然

Δ的f和ΔD注射外源凝集素所引起的变化,即Δ的增加fΔ下降D,表明有一个释放SLB-bound noroVLPs。

反褶积的f——数据到noroVLP和凝集素的贡献

得到一个更详细的了解竞争行为和分离的分离动力学noroVLPs凝集素附件动力学,作者使用的反褶积f跟踪和得出结论,凝集素除了会导致一个完整的释放SLB-bound noroVLPs GSL类型。

结束语

在这项研究中¹的目标是探索多元交互使用lipid-based模型系统来创建一个绑定类原生环境动力学研究。使用QCM-D,附件noroVLPs过程和外源凝集素,超然noroVLPs由于竞争的监控。发布的工作当然是更广泛的比这里显示,和分析允许的,例如,量化的:

• 绑定的noroVLPs GSL的函数类型和浓度
• 释放GSL-bound noroVLPs添加外源凝集素

关键作者强调的是,这个工作展示了利用竞争的潜力结合动力学分析有多种意义的交互。

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