Fare yumurtalık epigenomu ve transkriptomunun hücreye özgü eşleştirilmiş sorgulaması
Summary
Bu protokolde, çevirici ribozom afinite saflaştırma (TRAP) yöntemi ve spesifik hücre tiplerinde etiketlenmiş çekirdeklerin izolasyonu (INTACT) yöntemi, bir Cyp17a1-Cre fare hattına geçilen NuTRAP fare modeli kullanılarak hücreye özgü yumurtalık transkriptomunun ve epigenomun eşleştirilmiş sorgulaması için optimize edilmiştir.
Abstract
Hücre tipine özgü epigenomik ve transkriptomik değişikliklerin değerlendirilmesi, yumurtalık yaşlanmasını anlamanın anahtarıdır. Bu amaçla, çeviri ribozom afinite saflaştırma (TRAP) yönteminin optimizasyonu ve spesifik hücre tiplerinde etiketlenmiş çekirdeklerin izolasyonu (INTACT) yöntemi, yeni bir transgenik NuTRAP fare modeli kullanılarak hücreye özgü yumurtalık transkriptomu ve epigenomunun daha sonra eşleştirilmiş sorgulaması için gerçekleştirilmiştir. NuTRAP alelinin ekspresyonu, flokslu bir STOP kasetinin kontrolü altındadır ve promotöre özgü Cre hatları kullanılarak spesifik yumurtalık hücre tiplerine hedeflenebilir. Son çalışmalar, erken yaşlanma fenotiplerinin sürülmesinde yumurtalık stromal hücrelerini içerdiğinden, NuTRAP ekspresyon sistemi bir Cyp17a1-Cre sürücüsü kullanılarak stromal hücrelere hedeflenmiştir. NuTRAP yapısının indüksiyonu yumurtalık stromal fibroblastlarına özgüydü ve dizileme çalışmaları için yeterli DNA ve RNA tek bir yumurtalıktan elde edildi. Burada sunulan NuTRAP modeli ve yöntemleri, mevcut bir Cre çizgisine sahip herhangi bir yumurtalık hücre tipini incelemek için kullanılabilir.
Introduction
Yumurtalıklar, spesifik hücre popülasyonlarından farklı katkılarla somatik yaşlanma1’de önemli oyunculardır. Yumurtalığın hücresel heterojenliği, toplu, tüm yumurtalık tahlillerinden moleküler sonuçların yorumlanmasını zorlaştırır. Yumurtalık yaşlanmasında spesifik hücre popülasyonlarının rolünü anlamak, yaşlı kadınlarda doğurganlık ve sağlık düşüşünden sorumlu moleküler sürücüleri tanımlamanın anahtarıdır. Geleneksel olarak, spesifik over hücre tiplerinin multi-omik değerlendirmesi, lazer mikrodiseksiyon2, tek hücreli yaklaşımlar3 veya hücre sıralama4 gibi tekniklerle elde edilmiştir. Bununla birlikte, mikrodiseksiyonun gerçekleştirilmesi pahalı ve zor olabilir ve hücre sıralaması hücresel fenotipik profilleri değiştirebilir5.
Yumurtalık hücre tipine özgü epigenomik ve transkriptomik profilleri değerlendirmek için yeni bir yaklaşım, nükleer etiketleme ve çeviri ribozom afinite saflaştırma (NuTRAP) fare modelini kullanır. NuTRAP modeli, afinite saflaştırma yöntemlerini kullanarak hücre sıralamasına gerek kalmadan hücre tipine özgü nükleik asitlerin izolasyonuna izin verir: ribozom afinite saflaştırmasının (TRAP) çevrilmesi ve belirli hücre tiplerinde etiketlenmiş çekirdeklerin izolasyonu (INTACT)6. NuTRAP alelinin ekspresyonu, flokslu bir STOP kasetinin kontrolü altındadır ve promotöre özgü Cre hatları kullanılarak spesifik yumurtalık hücre tiplerine hedeflenebilir. NuTRAP fareyi hücre tipine özgü bir Cre çizgisiyle geçerek, STOP kasetinin çıkarılması, ribozomal kompleksin eGFP etiketlemesine ve çekirdeğin Cre’ye bağımlı bir şekilde biyotin / mCherry etiketlemesine neden olur6. TRAP ve INTACT teknikleri daha sonra mRNA ve nükleer DNA’yı ilgilenilen hücre tipinden izole etmek ve transkriptomik ve epigenomik analizlere devam etmek için kullanılabilir.
NuTRAP modeli, yağ dokusu6, beyin dokusu 7,8,9 ve retina 10 gibi farklı dokularda, tüm doku homojenatında tespit edilemeyen hücre tipine özgü epigenomik ve transkriptomik değişiklikleri ortaya çıkarmak için kullanılmıştır. NuTRAP yaklaşımının geleneksel hücre sıralama tekniklerine göre faydaları şunlardır: 1) ex vivo aktivasyonel artefaktların önlenmesi8, 2) özel ekipmana (yani hücre ayıklayıcılara) olan ihtiyacın en aza indirilmesi ve 3) hücre tipine özgü analizlerin artan verimi ve azalan maliyeti. Ek olarak, hücre tipine özgü DNA ve RNA’yı tek bir fareden izole etme yeteneği, istatistiksel gücü artıran eşleştirilmiş analizlere izin verir. Son çalışmalar, erken yaşlanma fenotipleri 11,12,13’ün sürülmesinde yumurtalık stromal hücrelerini içerdiğinden, NuTRAP ekspresyon sistemini bir Cyp17a1-Cre sürücüsü kullanarak stromal ve teka hücrelerine hedefledik. Burada, NuTRAP yapısının indüksiyonunun yumurtalık stromal ve teka hücrelerine özgü olduğunu ve dizileme çalışmaları için yeterli DNA ve RNA’nın tek bir yumurtalıktan elde edildiğini gösteriyoruz. Burada sunulan NuTRAP modeli ve yöntemleri, mevcut herhangi bir Cre çizgisine sahip herhangi bir yumurtalık hücre tipini incelemek için kullanılabilir.
Hücre tipine özgü yumurtalık NuTRAP fare hattının oluşturulması için, nükleer etiketleme ve çevirme ribozom afinite saflaştırma (NuTRAP) aleli, BirA, biyotin ligaz tanıma peptidi (BLRP) etiketli mCherry / mRANGAP1 ve eGFP / L10a’nın ekspresyonunu kontrol eden flokslu bir STOP kodonuna sahiptir. Hücre tipine özgü bir Cre çizgisi ile çaprazlandığında, NuTRAP kasetinin ifadesi, nükleer protein mRANGAP1’i biotin / mCherry ile ve ribozomal protein L10a’yı eGFP ile Cre’ye bağımlı bir şekilde etiketler. Bu, hücre sıralamaya gerek kalmadan çekirdeklerin ve mRNA’nın spesifik hücre tiplerinden izole edilmesine izin verir. NuTRAP floks/ floks , bunu değerlendirmek için yumurtalık hücre tipleriyle ilgili hücre tipine özgü bir Cre ile eşleştirilebilir.
Protocol
Representative Results
Discussion
NuTRAP fare modeli6, mevcut bir Cre sürücüsü ile herhangi bir hücre tipine uyarlanabilen belirli hücre tiplerinden transkriptom ve epigenomun eşleştirilmiş sorgulaması için güçlü bir transgenik etiketleme yaklaşımıdır. Burada, Cyp17-NuTRAP fare modelinin yumurtalık teka ve stromal hücreleri hedeflemedeki özgüllüğünü gösteriyoruz. Cyp17-NuTRAP modeli, yumurtalık yaşlanması, kanser ve hastalıkta rol oynayan teka ve stromal hücreye özgü epigenetik mekanizmaları daha…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Bu çalışma, Ulusal Sağlık Enstitüleri (NIH) (R01AG070035, R01AG069742, T32AG052363), BrightFocus Vakfı (M2020207) ve Presbiteryen Sağlık Vakfı’ndan gelen hibelerle desteklenmiştir. Bu çalışma kısmen MERIT ödülü I01BX003906 ve Amerika Birleşik Devletleri’nden (ABD) Paylaşılan Ekipman Değerlendirme Programı (ShEEP) ödülü ISIBX004797 tarafından da desteklenmiştir. Gazi İşleri Daire Başkanlığı, Biyomedikal Laboratuvarı Araştırma ve Geliştirme Servisi. Yazarlar ayrıca yardım ve cihaz kullanımı için Klinik Genomik Merkezi (OMRF) ve Görüntüleme Çekirdeği Tesisi’ne (OMRF) teşekkür eder.
Materials
| 0.1 M Spermidine | Sigma-Aldrich | 05292-1ML-F | |
| 1 M MgCl2 | Thermo Scientific | AM9530G | |
| 10% NP-40 | Thermo Scientific | 85124 | |
| 100 mg/mL Cycloheximide | Sigma-Aldrich | C4859-1ML | |
| 2-mercaptoethanol | Sigma-Aldrich | M3148 | |
| 30 µm cell strainer | Miltenyi Biotec | 130-098-458 | |
| All Prep DNA/RNA Mini Kit | Qiagen | 80204 | |
| anti-GFP antibody | Abcam | Ab290 | For TRAP and IHC (Rabbit polyclonal to GFP) |
| Buffer RLT | Qiagen | 79216 | RNA Lysis Buffer in protocol |
| cOmplete, mini, EDTA-free protease inhibitor tablet | Roche | 11836170001 | For TRAP Homogenization Buffer |
| Cyp17iCre mouse model | The Jackson Laboratory | 28547 | B6;SJL-Tg(Cyp17a1-icre)AJako/J |
| DynaMag-2 magnet | Invitrogen | 12321D | |
| Genotyping Primers | IDT | Custom | Generic Cre – Jackson Laboratory protocol 22392, Primers: oIMR1084, oIMR1085, oIMR7338, oIMR7339 |
| Cyp17iCre – Jackson Laboratory protocol 30847, Primers: 21218, 31704, 31705, 35663 | |||
| NuTRAP – Jackson Laboratory protocol 21509, Primers: 21306, 24493, 32625, 32626 | |||
| Halt Protease Inhibitor cocktail (100X) | Thermo Scientific | 1861278 | For NPB Buffer |
| M-280 Streptavidin Dynabeads | Invitrogen | 11205D | 2.8 µm bead diameter |
| MixMate | Eppendorf | 5353000529 | |
| Nuclei Isolation Kit: Nuclei EZ Prep | Sigma-Aldrich | Nuc101 | Contains Nuclei Lysis Buffer and Nuclei Storage Buffer |
| 1 M HEPES | Gibco | 15630-080 | |
| 5 M NaCl | Thermo Scientific | AM9760G | |
| 2M KCl | Thermo Scientific | AM9640G | |
| 0.5 M EDTA | Thermo Scientific | AM9260G | |
| 0.5 M EGTA | Fisher Scientific | 50-255-956 | |
| NuTRAP mouse model | The Jackson Laboratory | 29899 | B6;129S6-Gt(ROSA)26Sortm2(CAG-NuTRAP)Evdr/J |
| Pierce DTT No-Weigh Format | Thermo Scientific | A39255 | |
| Protein G Dynabeads | ThermoFisher | 10004D | For TRAP |
| RNaseOUT | Invitrogen | 10777019 | |
| Sodium Heparin | Fisher Scientific | BP2425 | |
| Ultrapure 1M Tris-HCl, pH 7.5 | Invitrogen | 15567-027 | |
| VWR Tube Rotator | Fisher Scientific | NC9854190 |
References
- Broekmans, F. J., Soules, M. R., Fauser, B. C. Ovarian aging: Mechanisms and clinical consequences. Endocrine Reviews. 30 (5), 465-493 (2009).
- Cheng, L., et al. Laser-assisted microdissection in translational research: Theory, technical considerations, and future applications. Applied Immunohistochemistry & Molecular Morphology. 21 (1), 31-47 (2013).
- Morris, M. E., et al. A single-cell atlas of the cycling murine ovary. eLife. 11, 77239 (2022).
- Kendrick, H., et al. Transcriptome analysis of mammary epithelial subpopulations identifies novel determinants of lineage commitment and cell fate. BMC Genomics. 9, 591 (2008).
- Richardson, G. M., Lannigan, J., Macara, I. G. Does FACS perturb gene expression. Cytometry A. 87 (2), 166-175 (2015).
- Roh, H. C., et al. Simultaneous transcriptional and epigenomic profiling from specific cell types within heterogeneous tissues in vivo. Cell Reports. 18 (4), 1048-1061 (2017).
- Chucair-Elliott, A. J., et al. Inducible cell-specific mouse models for paired epigenetic and transcriptomic studies of microglia and astroglia. Communications Biology. 3 (1), 693 (2020).
- Ocanas, S. R., et al. Minimizing the ex vivo confounds of cell-isolation techniques on transcriptomic and translatomic profiles of purified microglia. eNeuro. 9 (2), (2022).
- Raus, A. M., Nelson, N. E., Fuller, T. D., Ivy, A. S. 34;SIT" with Emx1-NuTRAP mice: Simultaneous INTACT and TRAP for paired transcriptomic and epigenetic sequencing. Current Protocols. 2 (10), 570 (2022).
- Chucair-Elliott, A. J., et al. Translatomic response of retinal Muller glia to acute and chronic stress. Neurobiology Disease. 175, 105931 (2022).
- Amargant, F., et al. Ovarian stiffness increases with age in the mammalian ovary and depends on collagen and hyaluronan matrices. Aging Cell. 19 (11), 13259 (2020).
- Briley, S. M., et al. Reproductive age-associated fibrosis in the stroma of the mammalian ovary. Reproduction. 152 (3), 245-260 (2016).
- Umehara, T., et al. Female reproductive life span is extended by targeted removal of fibrotic collagen from the mouse ovary. Science Advances. 8 (24), (2022).
- Lopez-Sanchez, N., Frade, J. M. Cell cycle analysis in the vertebrate brain using immunolabeled fresh cell nuclei. Bio-Protocol. 3 (22), 973 (2013).
- Saccon, T. D., et al. Primordial follicle reserve, DNA damage and macrophage infiltration in the ovaries of the long-living Ames dwarf mice. Experimental Gerontology. 132, 110851 (2020).
- Kinnear, H. M., et al. The ovarian stroma as a new frontier. Reproduction. 160 (3), 25-39 (2020).
- Ajayi, A. F., Akhigbe, R. E. Staging of the estrous cycle and induction of estrus in experimental rodents: an update. Fertility Research and Practice. 6, 5 (2020).
- Tighe, R. M., et al. Improving the quality and reproducibility of flow cytometry in the lung. An official American Thoracic Society workshop report. American Journal of Respiratory Cell and Molecular Biology. 61 (2), 150-161 (2019).
- Zhang, X., et al. Comparative analysis of droplet-based ultra-high-throughput single-cell RNA-Seq systems. Molecular Cell. 73 (1), 130-142 (2019).
- Zheng, G. X., et al. Massively parallel digital transcriptional profiling of single cells. Nature Communications. 8, 14049 (2017).
- Klein, A. M., et al. Droplet barcoding for single-cell transcriptomics applied to embryonic stem cells. Cell. 161 (5), 1187-1201 (2015).
- Macosko, E. Z., et al. Highly parallel genome-wide expression profiling of individual cells using nanoliter droplets. Cell. 161 (5), 1202-1214 (2015).
- Prakadan, S. M., Shalek, A. K., Weitz, D. A. Scaling by shrinking: Empowering single-cell ‘omics’ with microfluidic devices. Nature Reviews Genetics. 18 (6), 345-361 (2017).
- Wang, Q., et al. CoBATCH for high-throughput single-cell epigenomic profiling. Molecular Cell. 76 (1), 206-216 (2019).
- Luo, C., et al. Robust single-cell DNA methylome profiling with snmC-seq2. Nature Communications. 9, 3824 (2018).
- Liu, H., et al. DNA methylation atlas of the mouse brain at single-cell resolution. Nature. 598 (7879), 120-128 (2021).
- Yamawaki, T. M., et al. Systematic comparison of high-throughput single-cell RNA-seq methods for immune cell profiling. BMC Genomics. 22 (1), 66 (2021).
- Hashimshony, T., et al. CEL-Seq2: Sensitive highly-multiplexed single-cell RNA-Seq. Genome Biology. 17, 77 (2016).
- Natarajan, K. N. Single-cell tagged reverse transcription (STRT-Seq). Methods in Molecular Biology. 1979, 133-153 (2019).
- Jaitin, D. A., et al. Massively parallel single-cell RNA-seq for marker-free decomposition of tissues into cell types. Science. 343 (6172), 776-779 (2014).
- Aldridge, S., Teichmann, S. A. Single cell transcriptomics comes of age. Nature Communications. 11, 4307 (2020).
- Clark, S. J., Lee, H. J., Smallwood, S. A., Kelsey, G., Reik, W. Single-cell epigenomics: Powerful new methods for understanding gene regulation and cell identity. Genome Biology. 17, 72 (2016).
- Christensson, E., Lewan, L. The use of spermidine for the isolation of nuclei from mouse liver. Studies of purity and yield during different physiological conditions. Zeitschrift für Naturforschung. Section C, Biosciences. 29 (5-6), 267-271 (1974).
- Levine, M. E., et al. Menopause accelerates biological aging. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 113 (33), 9327-9332 (2016).
- Ossewaarde, M. E., et al. Age at menopause, cause-specific mortality and total life expectancy. Epidemiology. 16 (4), 556-562 (2005).
- Wellons, M., Ouyang, P., Schreiner, P. J., Herrington, D. M., Vaidya, D. Early menopause predicts future coronary heart disease and stroke: the Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis. Menopause. 19 (10), 1081-1087 (2012).
- Camaioni, A., et al. The process of ovarian aging: It is not just about oocytes and granulosa cells. Journal of Assisted Reproduction and Genetics. 39 (4), 783-792 (2022).
