Summary

単一セルの開発のプロファイリングと成熟網膜神経細胞

Published: April 19, 2012
doi:

Summary

単一網膜細胞およびそれらのcDNAのその後の増幅を単離するための方法が説明されています。単一細胞トランスクリプトーム組織内に存在する細胞の不均質性の程度を明らかにし、まれな細胞集団の新たなマーカー遺伝子を発見します。付随するプロトコルは、多くの異なる種類の細胞に合わせて調整することができます。

Abstract

細胞の高度に専門化が、非常に小さな集団が多くの組織で重要な役割を果たしている。非常にまれな細胞サブセットの細胞型特異的マーカーと遺伝子発現プログラムの識別は、標準的な全体の組織のアプローチを使用して挑戦されています。個々の細胞の遺伝子発現プロファイリングは、全組織1-7のわずかな割合を構成する細胞の種類に前例のないアクセスを可能にします。さらに、この手法は、一時的に8の動的発達遷移中に細胞の小さな数字で表現される遺伝子発現のプログラムを調べるために使用することができます。

携帯電話の多様性のこの問題は、ニューロンの接続が非常に多様な細胞が9との間に発生する可能性があり、中枢神経系(CNS)で繰り返し発生します。異なる種類の細胞の正確な数は正確に知られていないですが、それは皮質私のように多くの1000などの異なるタイプが存在する可能性があることと推定されているtself 10。複雑な神経回路の機能(s)はまれな神経細胞の種類とそれらが発現する遺伝子の一部に依存する場合があります。新しいマーカーを同定し、分子の異なるニューロンを分類するために助けることによって、単一セルのアプローチは、神経系の細胞型の解析に特に有用である。それはまた、神経前駆開発の初期段階で示差的に発現する遺伝子や遺伝子経路を識別することによって、神経発生のメカニズムを解明するのに役立つ可能性があります。

かなりの神経細胞の多様性を持つ単純な、簡単にアクセス組織として、脊椎動物の網膜は、細胞の開発、神経分化と神経多様化のプロセスを研究するための優れたモデルシステムです。しかし、中枢神経系の他の部分のように、この細胞の多様性は、特に桿体は、MAを作ることを考えると、特定の細胞の運命を採用する網膜前駆細胞を駆動する遺伝的経路を決定するための問題を提示することができ合計網膜細胞集団11のjority。ここでは、単一網膜細胞( 図1)で表される転写産物を同定するための方法を報告します。単一細胞のプロファイリング技術は、網膜2,4,5,12の異なる細胞集団内の異質性の存在量の評価が可能になります。さらに、このメソッドは、細胞の運命は、網膜前駆細胞のサブセット8で発生するプロセスを意思決定の役割(複数可)を果たす可能性がある新たな候補遺伝子の宿主を明らかにした。プロトコルにはいくつかの簡単な調整で、このテクニックは、多くの異なる組織および細胞型に利用することができる。

Protocol

1。細胞解離示されているプロトコルをまとめたフローチャートは、 図1である。このプロトコルを通して使用される特定の試薬 ​​のカタログ番号については、 表1を参照してください。 PBS浴中の網膜を分析。解剖中には、網膜が解離を阻害することができ、それらを維持するので、硝子体、レンズを取り外すことをお勧めします。網膜色素上皮(RPE)のす…

Discussion

研究の拡大を続ける数は、その遺伝子発現6,8に関してより均一であると考えられていた集団での強固な細胞間の変動を明らかにしています。少なくとも一つのインスタンスで、この遺伝子発現の"ノイズ"が重要な生物学的機能13を果たすことが示されている。個々の細胞間の遺伝子発現の違いは、伝統的な全体の組織の方法を使用して隠されている。これらの実験は、?…

Divulgazioni

The authors have nothing to disclose.

Materials

Reaction mixtures:

Cell Lysis buffer

0.45 μ 10X reaction buffer (100 mM Tris-HCl pH 8.3, 500 mM KCl, 2 mM MgCl2)
0.23 μl 10% NP-40
0.23 μl 0.1M DTT
0.05 μl RNase Inhibitor (40 U/μl)
0.05 μl SUPERase-In (20U/μl)
0.13 μl Modified Oligo d(T) primer
(TATAGAATTCGCGGCCGCTCGCGATTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTTT)
0.09 μl dNTPs (2.5 mM each)
3.27 μl dH20 (use molecular biology grade for all reaction mixtures)

Tailing Reaction Mixture

0.18 μl 100 mM dATP
0.6 μl 10X reaction buffer(100 mM Tris-HCl pH 8.3, 500 mM KCl, 2 mM MgCl2)
4.62 μl dH2O
0.3 μl TdT (400 U/μl)
0.3 μl RNase H (2 U/μl)

PCR Reaction Mixture

10 μl 10x Ex-Taq HS Buffer with Mg2+
10 μl 2.5 mM dNTPs
0.2 μl Modified Oligo d(T) primer (10 μg/μl)
1 μl Ex-Taq HS Polymerase (5U/μl)
68.8 μl dH2O

10X One-Phor All Buffer

0.5M Potassium acetate
0.1M Tris acetate (pH 7.6)
0.1M Magnesium acetate

Solutions:

10X Phosphate buffered saline (1 liter)

80g NaCl
2g KCl
14.4 g Na2PO4
2.4 g KH2PO4
adjust to pH 7.4 with NaOH and bring the volume to 1 liter with water

Name of the reagent Company Catalog number Comments
Vertical needle puller David Kopf Instruments Model 750  
Microcapillary tubes Sigma P0674  
Aspirator tube assembly Sigma A5177  
Corning filter tips (100-1000 μl Fisher Scientific 07-200-265  
Hank’s balanced salt solution (1X) Lonza BioWhittaker 10-508F  
HEPES buffer (1M) MP Biomedicals 091688449  
Bovine serum albumin Sigma A9418  
DNase I Roche 04716728001  
papain Worthington LS03126  
Superscript III Invitrogen 18080-044  
RNase Inhibitor Applied Biosystems AM2682 These two RNase inhibitors seem to work the best. Contaminants present in other inhibitors can contribute to a background smear.
SUPERase-In Applied Biosystems AM2694 These two RNase inhibitors seem to work the best. Contaminants present in other inhibitors can contribute to a background smear.
Modified Oligo d(T) primer (gel purified) Oligos ETC   We have used primers purchased from many different companies and have seen the most reliable and reproducible results from Oligos ETC.
T4 gene 32 protein New England Biolabs M0300L  
Exonuclease I New England Biolabs M0293S  
TdT Roche 3 333 574 As with other reagents, using a TdT enzyme from other companies gave more variable results.
RNase H Invitrogen 18021-014  
Ex-Taq HS Polymerase Takara RR006A  
Biotin N6-ddATP Enzo Biosciences 42809  

Table 1. Specific reagents and equipment.

Riferimenti

  1. Tietjen, I. Single-cell transcriptional analysis of neuronal progenitors. Neuron. 38, 161-175 (2003).
  2. Trimarchi, J. M. Molecular heterogeneity of developing retinal ganglion and amacrine cells revealed through single cell gene expression profiling. J. Comp. Neurol. 502, 1047-1065 (2007).
  3. Trimarchi, J. M., Cho, S. H., Cepko, C. L. Identification of genes expressed preferentially in the developing peripheral margin of the optic cup. Dev. Dyn. 238, 2327-2327 (2009).
  4. Cherry, T. J., Trimarchi, J. M., Stadler, M. B., Cepko, C. L. Development and diversification of retinal amacrine interneurons at single cell resolution. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 106, 9495-9500 (2009).
  5. Roesch, K. The transcriptome of retinal Muller glial cells. J. Comp. Neurol. 509, 225-238 (2008).
  6. Ramos, C. A. Evidence for diversity in transcriptional profiles of single hematopoietic stem cells. PLoS Genet. 2, e159 (2006).
  7. Chiang, M. K., Melton, D. A. Single-cell transcript analysis of pancreas development. Dev. Cell. 4, 383-393 (2003).
  8. Trimarchi, J. M., Stadler, M. B., Cepko, C. L. Individual retinal progenitor cells display extensive heterogeneity of gene expression. PLoS ONE. 3, e1588 (2008).
  9. Nelson, S. B., Sugino, K., Hempel, C. M. The problem of neuronal cell types: a physiological genomics approach. Trends Neurosci. 29, 339-345 (2006).
  10. Stevens, C. F. Neuronal diversity: too many cell types for comfort. Curr. Biol. 8, R708-R710 (1998).
  11. Cepko, C. L., Austin, C. P., Yang, X., Alexiades, M., Ezzeddine, D. Cell fate determination in the vertebrate retina. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 93, 589-595 (1996).
  12. Kim, D. S. Identification of molecular markers of bipolar cells in the murine retina. J. Comp. Neurol. 507, 1795-1810 (2008).
  13. Chang, H. H., Hemberg, M., Barahona, M., Ingber, D. E., Huang, S. Transcriptome-wide noise controls lineage choice in mammalian progenitor cells. Nature. 453, 544-547 (2008).
  14. Levsky, J. M., Singer, R. H. Gene expression and the myth of the average cell. Trends Cell Biol. 13, 4-6 (2003).
  15. Livesey, F. J., Cepko, C. L. Vertebrate neural cell-fate determination: lessons from the retina. Nat. Rev. Neurosci. 2, 109-118 (2001).
  16. Masland, R. H., Raviola, E. Confronting complexity: strategies for understanding the microcircuitry of the retina. Annu. Rev. Neurosci. 23, 249-284 (2000).
  17. Blackshaw, S. Genomic analysis of mouse retinal development. PLoS Biol. 2, e247 (2004).
  18. Livesey, F. J., Young, T. L., Cepko, C. L. An analysis of the gene expression program of mammalian neural progenitor cells. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 101, 1374-1379 (2004).
  19. Chowers, I. Identification of novel genes preferentially expressed in the retina using a custom human retina cDNA microarray. Invest. Ophthalmol. Vis. Sci. 44, 3732-3741 (2003).
  20. Clarke, G. C., Leavitt, R. A., Andrews, B. R., Hayden, D. F., Lumsden, M. R., J, C., McInnes, R. R. A one-hit model of cell death in inherited neuronal degenerations. Nature. 406, 195-199 (2000).
  21. McEvoy, J. F. -. O., Zhang, J., Nemeth, J., Brennan, K., Bradley, R., Krafcik, C., Rodriguez-Galindo, F., Wilson, C., Xiong, M., Lozano, S. Coexpression of normally incompatible developmental pathways in retinoblastoma genesis. Cancer Cell. 20, 260-275 (2011).
  22. Gelder, R. N. V. a. n. Amplified RNA synthesized from limited quantities of heterogeneous cDNA. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 87, 1663-1667 (1990).
  23. Ginsberg, S. D., Che, S. Expression profile analysis within the human hippocampus: comparison of CA1 and CA3 pyramidal neurons. J. Comp. Neurol. 487, 107-118 (2005).
  24. Iscove, N. N. Representation is faithfully preserved in global cDNA amplified exponentially from sub-picogram quantities of mRNA. Nat. Biotechnol. 20, 940-943 (2002).
  25. Subkhankulova, T., Livesey, F. J. Comparative evaluation of linear and exponential amplification techniques for expression profiling at the single-cell level. Genome Biol. 7, R18 (2006).
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Citazione di questo articolo
Goetz, J. J., Trimarchi, J. M. Single-cell Profiling of Developing and Mature Retinal Neurons. J. Vis. Exp. (62), e3824, doi:10.3791/3824 (2012).

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