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Zellanalyse- und Hochgeschwindigkeitssortiertsystem

Subject Area Microbiology, Virology and Immunology
Term Funded in 2012
Project identifier Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 216372545
 
Final Report Year 2017

Final Report Abstract

Durch die zentrale Bereitstellung von leistungsfähigen Zellsortern sowie durch ein abgestimmtes Nutzungs- und Ausbildungskonzept, hat die Flow Cytometry Core Facility am Universitätsklinkum Bonn in den letzten Jahren einen wesentlichen Beitrag zum Erfolg der biomedizinischen Forschung am Standort Bonn leisten können. Die durchflusszytometrische Zellsortierung stellt eine Kerntechnologie in verschiedenen Bereichen der Immunologie, Stammzellbiologie und Onkologie dar und ist für manche zellbiologischen Fragestellungen unverzichtbar. So ist z.B. die Identifizierung und Aufreinigung differenzierter Zelltypen aus Blut oder Gewebematerial eine Voraussetzung für die funktionelle und genetische Charakterisierung dieser Zelltypen und ist deshalb aus den Arbeitsprogrammen der unterstützten Initiativen SFB704, SFB TR57, SFB 670 und dem Exzellenzcluster Immunosensation nicht mehr wegzudenken. Im Rahmen der bearbeiten Fragestellungen an verschiedenen T-Zelltypen des Immunsystems, die eine subtypspezifische Aufreinigung dieser Zellen notwendig machen, zeigte sich auch, das eine Vollausstattung des Zellsorters mit 5 Lasern und 18 Farbdetektoren mittlerweile notwendig ist. Die eindeutige Charakterisierung des Subtyps und Differenzierungsgrads der Zielzellen erfordert für eine Vielzahl von Projekten eine Mehrparameteranalytik, die über die klassische 8 Farben Färbung hinausgeht. Dies begründet sich in der zunehmend besser verstandenen Komplexität und Heterogenität der Zellen des Immunsystems, bei der die Bedeutung kleinster organspezifischer Subpopulationen immer deutlicher wird. Auch die Möglichkeit vier Population gleichzeitig zu sortieren, hat sich für verschiedene Projekte als nützlich erwiesen, um die Limitierungen, die sich durch die begrenzte Verfügbarkeit von Primärmaterial ergeben, auszugleichen. Die Vollausstattung hat sich auch deshalb als notwendig herausgestellt, weil es von den Nutzern als selbstverständlich angenommen wird, dass an einem „state oft the art“ Zell Sorter in einer Core Facility alle erhältlichen fluoreszierenden Gen-Marker Proteine, gemessen und untereinander oder zusammen mit Oberflächenmarkierungen problemarm kombiniert werden können. Viele Projekte nutzen die Möglichkeit an einem Zellsorter mit einem entsprechenden Ablagemodul, einzelne Zellen kontrolliert und schnell in Multiwell Platten ablegen zu können, um diese dann als Klon funktionell zu analysieren oder weiterführende Untersuchungen mithilfe von Next Generation Sequencing durchzuführen. Neben den zellulären Anwendungen haben sich für die Zellsortierung auch neue Anwendungen im Bereich der Sortierung nicht zellulärem Material z.B. von Mikrovesikeln ergeben. Dort liegt die Fragestellung z.B. in der krankheitsspezifischen Änderung von MikroRNA Anteilen in zirkulierenden Exosomen im Blut. Es besteht weiterhin ein hoher Bedarf an Zellsortierungen. Selbst wenn manche Fragestellungen durch den wissenschaftlichen Fortschritt an Aktualität verlieren, werden diese zur Zeit fast ansatzlos durch neue Anwendungen ersetzt.

Publications

  • Intrahepatic myeloid-cell aggregates enable local proliferation of CD8(+) T cells and successful immunotherapy against chronic viral liver infection. Nat. Immunol. 14, 574–583 (2013)
    Huang, L.-R., Wohlleber, D., Reisinger, F., Jenne, C.N., Cheng, R.-L., Abdullah, Z., Schildberg, F.A., Odenthal, M., Dienes, H.- P., van Rooijen, N., et al.
  • Autoattraction of neural precursors and their neuronal progeny impairs neuronal migration. Nat Neurosci 17, 24–26 (2014)
    Ladewig, J., Koch, P., and Brüstle, O.
    (See online at https://doi.org/10.1038/nn.3583)
  • Cytosolic RNA:DNA hybrids activate the cGAS–STING axis. The EMBO Journal 33, 2937–2946 (2014)
    Mankan, A.K., Schmidt, T., Chauhan, D., Goldeck, M., Höning, K., Gaidt, M., Kubarenko, A.V., Andreeva, L., Hopfner, K.- P., and Hornung, V.
    (See online at https://doi.org/10.15252/embj.201488726)
  • IL-6 trans-Signaling- Dependent Rapid Development of Cytotoxic CD8+ T Cell Function. Cell Reports 8, 1318–1327 (2014)
    Böttcher, J.P., Schanz, O., Garbers, C., Zaremba, A., Hegenbarth, S., Kurts, C., Beyer, M., Schultze, J.L., Kastenmüller, W., Rose-John, S., et al.
    (See online at https://doi.org/10.1016/j.celrep.2014.07.008)
  • MicroRNA expression in circulating microvesicles predicts cardiovascular events in patients with coronary artery disease. J Am Heart Assoc 3, e001249 (2014)
    Jansen, F., Yang, X., Proebsting, S., Hoelscher, M., Przybilla, D., Baumann, K., Schmitz, T., Dolf, A., Endl, E., Franklin, B.S., et al.
    (See online at https://doi.org/10.1161/JAHA.114.001249)
  • Functional classification of memory CD8+ T cells by CX3CR1 expression. Nat Commun 6, 8306 (2015)
    Böttcher, J.P., Beyer, M., Meissner, F., Abdullah, Z., Sander, J., Höchst, B., Eickhoff, S., Rieckmann, J.C., Russo, C., Bauer, T., et al.
    (See online at https://doi.org/10.1038/ncomms9306)
  • MITF and c-Jun antagonism interconnects melanoma dedifferentiation with pro-inflammatory cytokine responsiveness and myeloid cell recruitment. Nat Commun 6, 8755 (2015)
    Riesenberg, S. et al.
    (See online at https://doi.org/10.1038/ncomms9755)
  • A Genome-wide CRISPR (Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats) Screen Identifies NEK7 as an Essential Component of NLRP3 Inflammasome Activation. J. Biol. Chem. 291, 103–109 (2016)
    Schmid-Burgk, J.L., Chauhan, D., Schmidt, T., Ebert, T.S., Reinhardt, J., Endl, E., and Hornung, V.
    (See online at https://doi.org/10.1074/jbc.C115.700492)
  • Human Monocytes Engage an Alternative Inflammasome Pathway. Immunity 44, 833–846 (2016)
    Gaidt, M.M., Ebert, T.S., Chauhan, D., Schmidt, T., Schmid-Burgk, J.L., Rapino, F., Robertson, A.A.B., Cooper, M.A., Graf, T., and Hornung, V.
    (See online at https://doi.org/10.1016/j.immuni.2016.01.012)
  • Patency of Litomosoides sigmodontis infection depends on Toll-like receptor 4 whereas Toll-like receptor 2 signalling influences filarial-specific CD4(+) T-cell responses. Immunology 147, 429–442 (2016)
    Rodrigo, M.B., Schulz, S., Krupp, V., Ritter, M., Wiszniewsky, K., Arndts, K., Tamadaho, R.S.E., Endl, E., Hoerauf, A., and Layland, L.E.
    (See online at https://doi.org/10.1111/imm.12573)
 
 

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