Summary

Secuenciación de captura de ADN de unión a metil-para tejidos del paciente

Published: October 31, 2016
doi:

Summary

Aquí se presenta un protocolo para investigar la metilación del ADN del genoma de ancho en estudios de cribado de pacientes clínicos a gran escala utilizando la secuenciación Metil-unión de captura de ADN (SEC-MBDCap o MBD-ss) la tecnología y el análisis de tuberías bioinformática posteriores.

Abstract

La metilación es una de las modificaciones epigenéticas esenciales en el ADN, que es responsable de la regulación precisa de los genes necesarios para el desarrollo estable y la diferenciación de diferentes tipos de tejidos. La desregulación de este proceso es a menudo el sello de diversas enfermedades como el cáncer. Aquí, se describe una de las técnicas de secuenciación recientes, Metil-Binding secuenciación de captura de ADN (MBDCap-seq), que se utiliza para cuantificar la metilación en diversos tejidos normales y de enfermedad para grandes cohortes de pacientes. Se describe un protocolo detallado de este enfoque enriquecimiento por afinidad junto con una tubería de bioinformática para lograr la cuantificación óptima. Esta técnica se ha utilizado para secuenciar cientos de pacientes a través de diversos tipos de cáncer como parte de la metiloma proyecto 1000 (Sistema de metiloma Cáncer).

Introduction

Regulación epigenética de genes a través de la metilación del ADN es uno de los mecanismos esenciales requeridos para determinar el destino de la célula por la diferenciación estable de diferentes tipos de tejidos en el cuerpo 1. La desregulación de este proceso ha sido conocido por causar varias enfermedades incluyendo el cáncer 2.

Este proceso implica principalmente la adición de grupos metilo en el residuo de citosina en los dinucleótidos CpG de ADN 3. Hay algunas técnicas diferentes que actualmente se utilizan para investigar este mecanismo, cada uno con sus propias ventajas tal como se describe en muchos estudios 2-8. Aquí vamos a discutir una de estas técnicas llamadas Metil-Binding secuenciación de ADN de captura (MBDCap-ss), donde utilizamos una técnica de enriquecimiento de afinidad para identificar regiones del ADN metilado. Esta técnica se basa en la capacidad de unión metil-de la proteína MBD2 para enriquecer los fragmentos de ADN genómicos que contienen sitios CpG metilados. Utilizamos un kit de enriquecimiento de ADN metilado comercialpara el aislamiento de estas regiones metiladas. Nuestro laboratorio ha proyectado cientos de muestras de pacientes utilizando esta técnica y aquí proporcionar un protocolo optimizado integral, que se puede utilizar para investigar grandes cohortes de pacientes.

Como es evidente con cualquier tecnología de secuenciación de nueva generación, MBDCap-seq también requiere un enfoque de la bioinformática específicos con el fin de cuantificar con precisión los niveles de metilación a través de las muestras. Ha habido muchos estudios recientes, en un esfuerzo para optimizar el proceso de normalización y el análisis de los datos de secuenciación de 9, 10. En este protocolo, se demuestra uno de estos métodos de aplicación de un enfoque de recuperación de lectura única – LONUT – seguido de la normalización lineal de cada muestra con el fin de permitir las comparaciones imparciales través de gran número de muestras de pacientes.

Protocol

Todos los tejidos se obtienen después de la aprobación del Comité de Revisión Institucional y cuando todos los participantes dieron su consentimiento para ambos análisis moleculares y estudios de seguimiento. Los protocolos son aprobados por el Comité de Estudios Humanos de la Universidad de Texas Health Science Center en San Antonio. 1. unión Metil-de captura de ADN (MBDCap) Recogida de muestras y el aislamiento de ADN Recoger tumor mayor o muestras de tejido normal a…

Representative Results

Hemos utilizado MBDCap-seq para estudiar alteraciones de metilación del ADN en un gran número de pacientes de diversos tipos de cáncer incluyendo cáncer de mama 12, endometrial 13, de la próstata 14, y los cánceres de hígado, entre otros. Aquí se demuestra alguna información del cáncer de mama estudio publicado recientemente 12. En este caso, se utilizó todo el enfoque de secuenciación del genoma para identificar las islas CpG que están metilados diferencialmente en el tumor con respe…

Discussion

La técnica MBDCap-seq es un enfoque de enriquecimiento de afinidad 3, considerado como una alternativa rentable al investigar cohortes con un gran número de pacientes 15. El oleoducto que aquí se presenta describe un enfoque integral, desde la adquisición de la muestra para el análisis y la interpretación de los datos. Uno de los pasos más importantes es la creación de un procedimiento de amplificación por PCR para mejorar la eficiencia de la PCR de las regiones GC enriquecido en el genoma ya que es donde se p…

Declarações

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

El trabajo es apoyado por CPRIT Investigación Formación Premio RP140105, así como parcialmente apoyado por los Institutos Nacionales de Estados Unidos de Salud (NIH) subvenciones R01 GM114142 y por William Owens & Ella Fundación de Investigación Médica.

Materials

Methylminer DNA enrichment Kit Invitrogen ME10025
Dynabeads M-280 Streptavidin Invitrogen 112-05D
Bioruptor Plus Sonication Device diagenode B01020001
3M sodium acetate pH 5.2 Sigma S7899 100ml
SPRIworks Fragment Library System I Beckman Coulter A50100 Fully automated library construction system
Adapter Primers Bioo Scientific 514104 PCR primer mix
Qubit Invitrogen Q32854 Fluorometric Quantitation System
PCR master mix KAPA scientific KK2621 PCR master mix
AMPure XP Beckman Coulter A63881 PCR Purification beads
EB Buffer Qiagen 19086
HiSeq 2000 Sequencing System Illumina

Referências

  1. Trimarchi, M. P., Mouangsavanh, M., Huang, T. H. Cancer epigenetics: a perspective on the role of DNA methylation in acquired endocrine. Chin. J. Cancer. 30, 749-756 (2011).
  2. Nair, S. S., et al. Comparison of methyl-DNA immunoprecipitation (MeDIP) and methyl-CpG binding domain (MBD) protein capture for genome-wide DNA methylation analysis reveal CpG sequence coverage bias. Epigenetics. 6, 34-44 (2011).
  3. Zuo, T., Tycko, B., Liu, T. M., Lin, J. J., Huang, T. H. Methods in DNA methylation profiling. Epigenomics. 1, 331-345 (2009).
  4. Clark, C., et al. A comparison of the whole genome approach of MeDIP-seq to the targeted approach of the Infinium HumanMethylation450 BeadChip((R)) for methylome profiling. PLoS One. 7, e50233 (2012).
  5. Walker, D. L., et al. DNA methylation profiling: comparison of genome-wide sequencing methods and the Infinium Human Methylation 450 Bead Chip. Epigenomics. , 1-16 (2015).
  6. Huang, Y. W., Huang, T. H., Wang, L. S. Profiling DNA methylomes from microarray to genome-scale sequencing. Technol. Cancer Res. Treat. 9, 139-147 (2010).
  7. Serre, D., Lee, B. H., Ting, A. H. MBD-isolated Genome Sequencing provides a high-throughput and comprehensive survey of DNA methylation in the human genome. Nucleic Acids Res. 38, 391-399 (2010).
  8. Brinkman, A. B., et al. Whole-genome DNA methylation profiling using MethylCap-seq. Methods. 52, 232-236 (2010).
  9. Wang, R., et al. LOcating non-unique matched tags (LONUT) to improve the detection of the enriched regions for ChIP-seq data. PLoS One. 8, e67788 (2013).
  10. Gu, F., et al. CMS: a web-based system for visualization and analysis of genome-wide methylation data of human cancers. PLoS One. 8, e60980 (2013).
  11. Lan, X., Bonneville, R., Apostolos, J., Wu, W., Jin, V. X. W-ChIPeaks: a comprehensive web application tool for processing ChIP-chip and ChIP-seq data. Bioinformatics. 27, 428-430 (2011).
  12. Jadhav, R. R., et al. Genome-wide DNA methylation analysis reveals estrogen-mediated epigenetic repression of metallothionein-1 gene cluster in breast cancer. Clin. Epigenetics. 7, 13 (2015).
  13. Hsu, Y. T., et al. Promoter hypomethylation of EpCAM-regulated bone morphogenetic protein gene family in recurrent endometrial cancer. Clin. Cancer Res. 19, 6272-6285 (2013).
  14. Wang, Y. V., et al. Roles of Distal and Genic Methylation in the Development of Prostate Tumorigenesis Revealed by Genome-wide DNA Methylation Analysis. Sci. Rep. , (2015).
  15. Plongthongkum, N., Diep, D. H., Zhang, K. Advances in the profiling of DNA modifications: cytosine methylation and beyond. Nat Rev Gen. 15, 647-661 (2014).
  16. Riebler, A., et al. BayMeth: improved DNA methylation quantification for affinity capture sequencing data using a flexible Bayesian approach. Genome Biol. 15, R35 (2014).
check_url/pt/54131?article_type=t

Play Video

Citar este artigo
Jadhav, R. R., Wang, Y. V., Hsu, Y., Liu, J., Garcia, D., Lai, Z., Huang, T. H. M., Jin, V. X. Methyl-binding DNA capture Sequencing for Patient Tissues. J. Vis. Exp. (116), e54131, doi:10.3791/54131 (2016).

View Video