Intrazelluläre Färbung und Durchflusszytometrie zu identifizieren Lymphozytensubpopulationen in Murine Aorta, Niere und Lymphknoten in einem Modell von Hypertonie
Summary
Dieser Artikel enthält detaillierte Methodik zur Identifizierung und funktionelle T-Lymphozyten-Untergruppen, die innerhalb Maus Niere, Aorta und der Lymphknoten durch die intrazelluläre Färbung und Durchflusszytometrie zu quantifizieren. Das Modell der Angiotensin-II-induzierte Hypertonie wurde zu erklären, ausgewählt, Schritt-für-Schritt, die Verfahren und die grundlegenden Prinzipien der Durchflusszytometrie und intrazelluläre Färbung.
Abstract
It is now well known that T lymphocytes play a critical role in the development of several cardiovascular diseases1,2,3,4,5. For example, studies from our group have shown that hypertension is associated with an excessive accumulation of T cells in the vessels and kidney during the development of experimental hypertension6. Once in these tissues, T cells produce several cytokines that affect both vascular and renal function leading to vasoconstriction and sodium and water retention1,2. To fully understand how T cells cause cardiovascular and renal diseases, it is important to be able to identify and quantify the specific T cell subsets present in these tissues. T cell subsets are defined by a combination of surface markers, the cytokines they secrete, and the transcription factors they express. The complexity of the T cell population makes flow cytometry and intracellular staining an invaluable technique to dissect the phenotypes of the lymphocytes present in tissues. Here, we provide a detailed protocol to identify the surface and intracellular markers (cytokines and transcription factors) in T cells isolated from murine kidney, aorta and aortic draining lymph nodes in a model of angiotensin II induced hypertension. The following steps are described in detail: isolation of the tissues, generation of the single cell suspensions, ex vivo stimulation, fixation, permeabilization and staining. In addition, several fundamental principles of flow cytometric analyses including choosing the proper controls and appropriate gating strategies are discussed.
Introduction
Neuere Erkenntnisse zeigen , dass das adaptive Immunsystem, insbesondere T – Lymphozyten, eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung verschiedener kardiovaskulärer Erkrankungen 1,2,3,4,5 spielen. Beispielsweise im Modell der Angiotensin – II induzierten Bluthochdruck, eine Anhäufung von T – Zellen in den Gefäßen und den Nieren der Mäuse wurde 6 beschrieben. Das vaskuläre Akkumulation überwiegend in der Adventitia und des perivaskulären Fett. In der Niere akkumulieren T-Zellen sowohl in der Medulla und Nierenrinde. Je nachdem , welche Teilmenge beteiligt ist, geben diese T – Zellen zu unterschiedlichen Zytokine, vaskulären und renalen Funktion und führen zur Entwicklung der Pathologie (rezensiert von McMaster et al. 6) beeinflussen.
T – Helfer 1 (Th1), Th2, Th9, Th17, Th22, regulatorischen T (Treg – Zellen) und T follikulären Helfer (Tfh) Zellen auf der Grundlage ihrer Funktionen und Unterschrift Zyto: CD4 + T – Helfer – Lymphozyten können in mehrere Untergruppen unterteilt werdenkines 7. In ähnlicher Weise können CD8 + zytotoxische T – Zellen als Tc1, Tc2, TC17 oder Tc9 8 klassifiziert werden. Es gibt auch doppelt negative T – Zellen (dh Zellen, die die CD4 oder CD8 – T – Zell – Marker nicht exprimieren). Eine Teilmenge dieser Zellen besitzen eine alternative gamma delta T-Zellen-Rezeptor (anstelle der klassischen Alpha- und Beta-Rezeptoren) und werden deshalb nachfolgend als gamma delta T-Zellen. Die Multi-Parameter-Analyse mittels Durchflusszytometrie von Oberflächenmarker, Cytokinen und Transkriptionsfaktor bildet den besten Ansatz, um diese Zellen zu identifizieren. Obgleich dieses Verfahren weitgehend auf dem Gebiet der Immunologie verwendet wird, ist es weniger gut in festen Organen und bei der Festlegung von cardiovaskulären Erkrankungen beschrieben.
Historisch gesehen war die Identifizierung von Lymphozyten in Gewebe zu Immunhistochemie oder RT-PCR Ansätze beschränkt. Obwohl Immunhistochemie und Immunfluoreszenz sind leistungsfähige Methoden, um die Gewebeverteilung eines Antigens von int zu bestimmenerest, sie sind unzureichend phänotypisch die Untergruppen identifizieren beteiligt. Darüber hinaus, während RT-PCR-Analyse nützlich ist, die mRNA-Expression von Antigenen, Cytokinen oder Transkriptionsfaktoren zu erkennen, erlaubt es nicht die Detektion von mehreren Proteinen gleichzeitig auf der Ebene einzelner Zellen.
Das Aufkommen der Durchflusszytometrie, vor allem, wenn sie mit intrazellulären Färbung kombiniert Zytokinen und Transkriptionsfaktoren zu erfassen, stellt die Ermittler mit einer leistungsstarken Technik, die Identifizierung und Quantifizierung auf Einzelzellebene von Immunzelluntergruppen in festen Organen ermöglicht. Wir haben eine intrazelluläre Anfärbung Assay optimiert durch Durchflusszytometrie der großen T-Zell-Untergruppen, die innerhalb murine Nieren Aorta und aortic drainierenden Lymphknoten in einem Modell von Angiotensin II induzierten Bluthochdruck zu identifizieren. Die Optimierung jedes Schrittes: Gewebe Verdauung, ex vivo – Aktivierung, Permeabilisierung und Oberfläche und die intrazelluläre Färbung entsteht ein hoch wiederproduzierbar Assay, der auf andere kardiovaskuläre und renale Krankheitsmodellen angewendet werden kann.
Protocol
Representative Results
Discussion
The protocol described herein has been optimized to properly identify T cell subsets present within murine kidneys, aorta and lymph nodes. This protocol can be easily adapted to examine other immune cell subsets such as B lymphocytes and innate immune cells and can be modified to include other tissue types. The digestion step is critical and has to be modified and optimized for each tissue9. A prolonged digestion step or the use of an inappropriate enzyme can affect the stability of antigen expression. Similar…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Diese Arbeit wurde von einem American Heart Association Fellowship Award (16POST29950007) bis FL, eine Ausbildung Zuschuss von der National Institutes of Health (NIH T32 HL069765) zu BLD, American Heart Association Fellowship Award (14POST20420025) zu MA Saleh unterstützt und ein NIH K08 Auszeichnung (HL121671) zu MSM. MSM wird auch durch ein Forschungsstipendium von Gilead Sciences, Inc. unterstützt
Materials
| Collagenase D | ROCHE | 11088882001 | |
| Collagenase A | ROCHE | 10103586001 | |
| Collagenase B | ROCHE | 11088815001 | |
| Dnase | ROCHE | 10104159001 | |
| 1X Red blood cell lysis buffer | eBioscience | 00-4333-57 | |
| RPMI Medium 1614 1X | Gibco | 11835-030 | |
| DPBS without calcium and magnesium | Gibco | 14190-144 | |
| Percoll | GE Healthcare | 17-5445-02 | For density gradient centrifugation |
| GentleMACS ™ C tube | Miltenyi Biotec | 130-096-334 | |
| GentleMACS dissociator device | Miltenyi Biotec | 130-093-235 | Use the program SPLEEN_04 |
| Cell activation cocktail (with Brefeldin A) | Biolegend | 423303 | |
| anti-CD16/32 | eBioscience | 14-0161-81 | dilute 1:100 |
| LIVE/DEAD fixable violet dead cell stain kit | Life Technologies | L34955 | |
| Transcription factor buffer set | BD Pharmingen | 562725 | |
| OneComp eBeads | eBioscience | 01-1111-42 | |
| 123 count eBeads | eBioscience | 01-1234-42 | |
| CD45 AmCyan (clone 30-F11) | BioLegend | 103138 | |
| CD3 PerCP-Cy5.5 (clone 17A2) | BioLegend | 100218 | |
| IL-17A FITC (clone TC11-18H10.1) | BioLegend | 506910 | |
| IL-17F APC (clone 9D3.1C8) | BioLegend | 517004 | |
| CD4 APC-Cy7 (clone GK1.5) | BD Biosciences | 560181 | |
| CD8 APC (clone 53-67) | eBioscience | 17-0081-82 | |
| T-bet PE-Cy7 (clone 4B10) | BioLegend | 644823 | |
| IFNγ FITC (clone XMG1.2) | BD Biosciences | 557724 |
References
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