Summary

단일 셀 RNA 시퀀싱 시퀀싱 (디바-Seq) 절대 수 수동 정렬 및 두 배 전사 생체 외에서 를 사용 하 여 붙일 레이블이 마우스 뉴런의

Published: October 26, 2018
doi:

Summary

이 프로토콜 수동을 정렬 mRNA 증폭 높은 깊이 단일 셀 RNA 시퀀싱 전사 기반 생체 외에서 다음 단일 붙일 레이블된 신경 세포를 분리 하는 절차에 설명 합니다.

Abstract

단일 셀 RNA 시퀀싱 (RNA-seq)은 지금 유전자 발현 시 금 한 널리 구현 된 도구 이다. 상업적으로 사용 가능한 단일 셀 RNA 시퀀싱 플랫폼 무차별 모든 입력된 셀 처리합니다. 때때로, 형광 활성화 셀 정렬 (FACS) 관심의 구체적으로 레이블이 지정 된 인구를 분리 하 상류 사용 됩니다. FACS의 한계는 수집 하 고 쥐의 뇌에서 드문 또는 띄엄띄엄 레이블이 신경 인구를 프로 파일링에 대 한 실용적인 크게 레이블이 분수 입력된 셀의 높은 숫자에 대 한 필요는. 여기, 우리는 수동으로 수집 스파스 붙일 갓에서 단일 뉴런을 표시 해리 마우스 뇌 조직에 대 한 메서드를 설명 합니다. 이 프로세스는 높은 순도와 생체 외에서 전사 기반 증폭 프로토콜 생 성적 비율을 유지 하는 후속 통합 단일 레이블 뉴런을 캡처에 대 한 수 있습니다. 개별 mRNA 카운트를 생성 하기 위해 독특한 분자 식별자 (Umi)를 사용 하는 이중 선형 증폭 방법을 설명 합니다. 증폭 결과 단일 셀 당 유전자 검출의 높은 학위에서의 2 라운드.

Introduction

단일 셀 RNA 시퀀싱 (RNA-seq) transcriptomic 연구 변신 했다. 대규모 단일 셀 RNAseq 다양 한 방울1,2, 마이크로3, nanogrids4, microwells5와 같은 기술 사용 하 여 수행할 수 있지만 대부분 메서드 정의 된 셀을 정렬할 수 없습니다. 그 유전자 인코딩된 fluorophores를 표현 한다. 선택 세포 인구를 격리 하려면 형광 활성화 셀 정렬 (FACS) 단일 셀 모드에서 레이블이 지정 된 셀을 정렬 하려면 종종 사용 됩니다. 그러나, FACS 몇 가지 제한 사항이 있으며 세심 한 샘플 처리 단계가 필요 합니다. 첫째, 입력된 셀의 많은 수는 일반적으로 상당한 분수 (종종 몇 백만 셀 mL 당), 필요 (> 15-20%) 레이블이 지정 된 인구를 포함 하. 둘째, 셀 준비 조밀도 기온 변화도 원심 분리 단계 폐해 분수, 파편, 및 그렇지 않으면 노즐 또는 흐름 셀을 방해할 수 있습니다 세포 덩어리를 제거 하의 여러 라운드를 필요할 수 있습니다. 셋째, FACS 일반적으로 얼룩이 지 고 라이브/죽은 (예를 들어, 4, 6-diamidino-2-phenylindole (DAPI), propidium 요오드 화물 (PI), 및 Cytotracker 염료) 얼룩, 추가 시간을 소요 하기 위한 단계를 destaining을 사용 합니다. 넷째, 엄지손가락의 규칙 2-색상 정렬 (예: DAPI 및 그린/레드 형광 단백질 (GFP/RFP)), 일반적으로 두 개의 예제 및 컨트롤은 필요에 따라 원하는 마우스 긴장 뿐만 아니라 처리 됩니다 레이블된 샘플을 요구. 다섯째, 필터링은 종종 수행 하기 전에 여러 번 샘플 FACS 기계에 막힌된 샘플 라인을 사전 방지 하기 위해 정렬 하는 동안. 여섯째, 가장 일반적으로 사용 되 FACS 설정을 초기화 하 고 유체 흐름을 안정화 고 방울 캘리브레이션을 수행에 시간을 할당 해야 합니다. 예제는 일반적으로 보상 행렬, 더블 릿 거부 설정, 중 문, 사용자 설정 단계 6과 7 스스로 미리 또는 필요에 대 한 실제 샘플 컬렉션 이전 순서 대로 실행 하는 7, 제어는 동시에 기술자의 지원입니다. 마지막으로, 포스트-FACS, 종종 하나의 분류에 셀에 각 잘; 있는지 확인 하는 단계는 예를 들어 빠른 판 영상 등이 콘텐츠 심사 설치에 샘플 검사 여.

위에서 설명한 단계를 우회 하 여 붙일 레이블이 단일 뉴런의 작은 인구의 시퀀싱을 대상으로 비교적 빠른 촉진 수동 절차 뒤에 매우 민감한 체 외 의 2 라운드 정렬 설명 증폭 프로토콜, 시퀀싱 (디바-Seq) 절대 수 두 번 시험관 전사 라는. RNA 증폭 및 cDNA 라이브러리 생성은 Eberwine 그 외 여러분 에서 적응 6 와 Hashimshony 외. 7, 작은 세포 볼륨; 있는 마우스 수에 맞게 특정 수정 또한, 우리는 또한 흥분 성의 피라미드 뉴런에 대 한 동등 하 게 유용 하다 발견.

Protocol

동물 주제를 포함 하 여 모든 절차는 찬 봄 항구 실험실, 뉴욕 (IACUC #16-13-09-8)에 IACUC에 의해 승인 되었습니다. 1. 수동 정렬 붙일 레이블이 마우스 뉴런의 10-15 µ m 출구 직경 모 세관 끌어당기는 사람을 사용 하 여 다음 설정을 가진 유리 microcapillaries ( 재료의 표참조)를 당겨: 열: 508, 풀: 비어 벨: 빈, 시간: 빈. 120-150 cm 유연한 실리콘 튜브 (~0.8 m m 내경)…

Representative Results

위에서 설명한 프로토콜을 사용 하 여, GABAergic 신경 했다 수동으로 정렬 (그림 1) 고 RNA는 증폭, cDNA 라이브러리 (그림 2)로 그리고 높은 깊이8시퀀스. 증폭된 RNA (aRNA) 제품 500 위에 약간 피크 분포와 크기에서 200-4000 bp 사이 원거리 bp (그림 3A). 비드 정화 cDNA 라이브러리 추가 구슬 200 보다 ?…

Discussion

프로토콜을 정렬 매뉴얼은 인구 밀도 쥐 두뇌에서 표시 또는 현재 높은 처리량 셀을 사용 하 여 공부 가능 하지 않은 희소 한 세포 인구를 대표 하는 신경의 감독된 RNA 시퀀싱에 적합 정렬 및 증폭 방법입니다. FACS를 보통 복종 셀 노즐 크기에 따라 ~ 9-14 psi의 범위에서 칼 집 및 샘플 라인 압력을 받 다 고 원하는 이벤트 요금. 또한, 노즐에서 배출 되 고, 시 셀 수 토지 하드 컬렉션 튜브 또는 우물 영…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

이 작품은 NIH (5R01MH094705-04와 Z.J.H.에 R01MH109665-01)에서 교부 금에 의해, CSHL 로버트 슨 신경 과학 기금 (Z.J.H.)에 의해 고 NARSAD 장래가 화목 (되)에 의해 지원 되었다.

Materials

ERCC RNA Spike-In Control Mixes Thermo Fisher Cat# 4456740
SuperScript III Thermo Fisher Cat# 18080093
RNaseOUT Recombinant Ribonuclease Inhibitor Thermo Fisher Cat# 10777019
RNA fragmentation buffer New England Biolabs Cat# E6105S
RNA MinElute kit Qiagen Cat# 74204
Antarctic phosphatase New England Biolabs Cat# M0289
Poly nucleotide kinase New England Biolabs Cat# M0201
T4 RNA ligase2, truncated New England Biolabs Cat# M0242
Ampure Xp magnetic  beads Beckman Coulter Cat# A63880
SPRIselect size selection magnetic beads Thermo Fisher Cat# B23317
DL-AP5 Tocris Cat# 0105
CNQX Tocris Cat# 1045
TTX Tocris Cat# 1078
Protease from Streptomyces griseus Sigma-Aldrich Cat# P5147
Message Amp II kit Thermo Fisher Cat# AM1751
Carbogen Airgas Cat# UN3156
Sylgard 184 Sigma-Aldrich Cat# 761036
Illumina TrueSeq smallRNA kit Illumina Cat# RS-200-0012
Bioanalyzer RNA Pico chip Agilent Cat# 5067-1513
Bioanalyzer High Sensitvity DNA chip Agilent Cat# 5067-4626
Bioanalyzer 2100 Agilent
Dissection microscope with fluorescence and bright field illumination with DIC optics.  (Leica model MZ-16F). Leica Model MZ-16F
Glass microcapillary: Borosilicate capillary tubes 500/pk. OD= 1 mm, ID=0.58 mm, wall= 0.21 mm, Length= 150 mm. Warner instruments Model GC100-15, Order# 30-0017
Capillary pipette puller Sutter Instruments Co P-97
Vibratome Thermo Microm HM 650V
Vibratome tissue cooling unit Thermo Microm CU 65

References

  1. Macosko, E. Z., et al. Highly Parallel Genome-wide Expression Profiling of Individual Cells Using Nanoliter Droplets. Cell. 161 (5), 1202-1214 (2015).
  2. Klein, A. M., et al. Droplet barcoding for single-cell transcriptomics applied to embryonic stem cells. Cell. 161 (5), 1187-1201 (2015).
  3. Xin, Y., et al. Use of the Fluidigm C1 platform for RNA sequencing of single mouse pancreatic islet cells. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 113 (12), 3293-3298 (2016).
  4. Gao, R., et al. Nanogrid single-nucleus RNA sequencing reveals phenotypic diversity in breast cancer. Nature Communications. 8 (1), 228 (2017).
  5. Yuan, J., Sims, P. A. An Automated Microwell Platform for Large-Scale Single Cell RNA-Seq. Scientific Reports. 6, 33883 (2016).
  6. Eberwine, J., et al. Analysis of gene expression in single live neurons. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 89 (7), 3010-3014 (1992).
  7. Hashimshony, T., Wagner, F., Sher, N., Yanai, I. CEL-Seq: Single-Cell RNA-Seq by Multiplexed Linear Amplification. Cell Reports. 2 (3), 666-673 (2012).
  8. Paul, A., et al. Transcriptional Architecture of Synaptic Communication Delineates GABAergic Neuron Identity. Cell. 171 (3), 522-539 (2017).
  9. Zeisel, A., et al. Cell types in the mouse cortex and hippocampus revealed by single-cell RNA-seq. Science. 1934, (2015).
  10. Tasic, B., et al. Adult mouse cortical cell taxonomy revealed by single cell transcriptomics. Nature Neuroscience. 19, 335-346 (2016).
  11. Okaty, B. W., et al. Multi-Scale Molecular Deconstruction of the Serotonin Neuron System. Neuron. 88 (4), 774-791 (2015).
  12. Poulin, J. F., Tasic, B., Hjerling-Leffler, J., Trimarchi, J. M., Awatramani, R. Disentangling neural cell diversity using single-cell transcriptomics. Nature Neuroscience. 19 (9), 1131-1141 (2016).
  13. Crow, M., Paul, A., Ballouz, S., Huang, Z. J., Gillis, J. Exploiting single-cell expression to characterize co-expression replicability. Genome Biology. 17, 101 (2016).
  14. Crow, M., Paul, A., Ballouz, S., Huang, Z. J., Gillis, J. Characterizing the replicability of cell types defined by single cell RNA-sequencing data using MetaNeighbor. Nature Communications. 9 (1), (2018).
  15. Hrvatin, S., et al. Single-cell analysis of experience-dependent transcriptomic states in the mouse visual cortex. Nature Neuroscience. 21 (1), 120-129 (2018).

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Cite This Article
Paul, A., Huang, Z. J. Single-cell RNA Sequencing of Fluorescently Labeled Mouse Neurons Using Manual Sorting and Double In Vitro Transcription with Absolute Counts Sequencing (DIVA-Seq). J. Vis. Exp. (140), e58690, doi:10.3791/58690 (2018).

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