Week 3 Lab: Opentrons Art

Post-Lab Questions โ€” Laboratory Automation & Final Project


Relevant Figures

Figure 1 โ€” Automated Workflow Schematic

โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”
โ”‚                  OT-2 Automated CFPS Screening Pipeline             โ”‚
โ”‚                                                                     โ”‚
โ”‚  DNA Library        CFPS Master Mix       Inducer Gradients         โ”‚
โ”‚  (384 constructs)   (cell extract +       (0 โ†’ 1000 ยตM)            โ”‚
โ”‚       โ”‚             energy system)               โ”‚                  โ”‚
โ”‚       โ”‚                  โ”‚                       โ”‚                  โ”‚
โ”‚       โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜                  โ”‚
โ”‚                          โ”‚                                          โ”‚
โ”‚                    โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ–ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”                                   โ”‚
โ”‚                    โ”‚  OT-2 OT-2 โ”‚  โ† Robotic dispensing            โ”‚
โ”‚                    โ”‚  Dispenser โ”‚     1โ€“5 ยตL per well               โ”‚
โ”‚                    โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜                                   โ”‚
โ”‚                          โ”‚                                          โ”‚
โ”‚                    โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ–ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”                                   โ”‚
โ”‚                    โ”‚ 384-well   โ”‚  โ† Reaction: 30ยฐC, 6 h           โ”‚
โ”‚                    โ”‚   plate    โ”‚                                   โ”‚
โ”‚                    โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜                                   โ”‚
โ”‚                          โ”‚                                          โ”‚
โ”‚                    โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ–ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”                                   โ”‚
โ”‚                    โ”‚   Plate    โ”‚  โ† GFP fluorescence               โ”‚
โ”‚                    โ”‚   Reader   โ”‚     (ex: 485nm / em: 520nm)       โ”‚
โ”‚                    โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜                                   โ”‚
โ”‚                          โ”‚                                          โ”‚
โ”‚                    โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ–ผโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”                                   โ”‚
โ”‚                    โ”‚  Python    โ”‚  โ† Data analysis, dose-response   โ”‚
โ”‚                    โ”‚  Analysis  โ”‚     curve fitting, hit ranking    โ”‚
โ”‚                    โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜                                   โ”‚
โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜

This figure represents the end-to-end automated pipeline: from DNA library preparation through robotic CFPS assembly, incubation, fluorescence readout, and computational analysis.


Figure 2 โ€” Representative Dose-Response Heat Map (Conceptual)

        Inducer Concentration โ†’
        0.01  0.1   1    10   100  1000  ยตM
       โ”Œโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ฌโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”
  C1   โ”‚ โ–‘โ–‘โ–‘ โ”‚ โ–‘โ–‘โ–‘ โ”‚ โ–’โ–’โ–’ โ”‚ โ–“โ–“โ–“ โ”‚ โ–ˆโ–ˆโ–ˆ โ”‚ โ–ˆโ–ˆโ–ˆ โ”‚  โ† Strong biosensor
  C2   โ”‚ โ–‘โ–‘โ–‘ โ”‚ โ–‘โ–‘โ–‘ โ”‚ โ–‘โ–‘โ–‘ โ”‚ โ–’โ–’โ–’ โ”‚ โ–“โ–“โ–“ โ”‚ โ–ˆโ–ˆโ–ˆ โ”‚  โ† Medium response
  C3   โ”‚ โ–’โ–’โ–’ โ”‚ โ–’โ–’โ–’ โ”‚ โ–’โ–’โ–’ โ”‚ โ–’โ–’โ–’ โ”‚ โ–’โ–’โ–’ โ”‚ โ–’โ–’โ–’ โ”‚  โ† Leaky (reject)
  C4   โ”‚ โ–‘โ–‘โ–‘ โ”‚ โ–‘โ–‘โ–‘ โ”‚ โ–‘โ–‘โ–‘ โ”‚ โ–‘โ–‘โ–‘ โ”‚ โ–‘โ–‘โ–‘ โ”‚ โ–‘โ–‘โ–‘ โ”‚  โ† Non-functional
  C5   โ”‚ โ–‘โ–‘โ–‘ โ”‚ โ–‘โ–‘โ–‘ โ”‚ โ–’โ–’โ–’ โ”‚ โ–ˆโ–ˆโ–ˆ โ”‚ โ–ˆโ–ˆโ–ˆ โ”‚ โ–ˆโ–ˆโ–ˆ โ”‚  โ† Best hit: steep ON
       โ””โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”ดโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”˜
  
  Legend: โ–‘ = Low fluorescence  โ–’ = Medium  โ–“ = High  โ–ˆ = Maximum
  Rows = biosensor construct variants (C1โ€“C5)
  Columns = inducer concentration

Each row represents a unique biosensor construct variant; each column a different inducer concentration. Construct C5 shows the steepest dose-response (ideal switch-like behavior) with minimal background โ€” identified as the top hit for downstream validation.


References: Hossain et al. (2020) ACS Synth. Biol.; Pardee et al. (2014) Cell; Opentrons Protocol API v2 Documentation.