Summary

وحيدة الخلية التنميط من الخلايا العصبية الشبكية المتطورة والناضجة

Published: April 19, 2012
doi:

Summary

تم وصف طريقة لعزل خلايا الشبكية واحد، والتضخيم لاحق من cDNAs بهم. وحيدة الخلية transcriptomics يكشف عن درجة من عدم التجانس الحالي الخلوي في الأنسجة والجينات تكشف علامة جديدة للسكان الخلية نادر. ويمكن تعديل البروتوكول المرافق لتتناسب مع العديد من أنواع مختلفة من الخلايا.

Abstract

السكان درجة عالية من التخصص، ولكنها صغيرة جدا من الخلايا تلعب دورا هاما في العديد من الأنسجة. وكان تحديد خلية من نوع علامات وبرامج محددة التعبير الجيني للخلية فرعية نادرة للغاية تحديا باستخدام معيار كامل الأنسجة النهج. التنميط الجيني التعبير من الخلايا الفردية تسمح للوصول لم يسبق لها مثيل إلى أنواع الخلايا التي تشكل إلا نسبة ضئيلة من مجموع النسيج 1-7. وبالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام هذه التقنية لدراسة البرامج التعبير الجيني الذي يتم التعبير عن عابر في أعداد صغيرة من الخلايا خلال التحولات التنموية الحيوية 8.

هذه مسألة التنوع الخلوية تنشأ مرارا وتكرارا في الجهاز العصبي المركزي (CNS) حيث الوصلات العصبية يمكن أن يحدث بين خلايا مختلفة تماما 9. العدد الدقيق للأنواع الخلايا متميزة ليس معروفا على وجه التحديد، ولكن لم يقدر أنه قد يكون هناك ما يصل الى 1000 من أنواع مختلفة في القشرة أناtself 10. قد تكون وظيفة (ق) من الدوائر العصبية المعقدة الاعتماد على بعض أنواع الخلايا العصبية النادرة والجينات التي تعبر عنها. من خلال تحديد علامات جديدة وتساعد على تصنيف جزيئيا الخلايا العصبية المختلفة، ونهج وحيد الخلية هو مفيدة بشكل خاص في تحليل أنواع الخلايا في الجهاز العصبي. كما قد يساعد على توضيح آليات تطوره العصبي عن طريق تحديد الجينات وأعرب تفاضلي ومسارات الجينات خلال المراحل الأولى من التنمية سلف الخلايا العصبية.

كما منديل، بسيط الوصول إليها بسهولة مع تنوع كبير الخلايا العصبية، في شبكية العين عند الفقاريات هو نظام نموذجا ممتازا لدراسة عمليات التنمية الخلوية، وتمايز الخلايا العصبية وتنويع الخلايا العصبية. ومع ذلك، كما هو الحال في أجزاء أخرى من الجهاز العصبي المركزي، ويمكن لهذا التنوع الخلوية يمثل مشكلة لتحديد مسارات الوراثية التي تدفع الأسلاف شبكية العين إلى اعتماد مصير خلية معينة، وخصوصا ان مبصرات قضيب يشكلون أماهjority من السكان خلايا شبكية المجموع 11. هنا نقدم تقريرا عن طريقة لتحديد هوية النصوص التي أعرب عنها في خلايا الشبكية واحد (الشكل 1). أسلوب التنميط وحيدة الخلية يسمح لتقييم حجم السكان الحالي عدم التجانس داخل الخلوية المختلفة من شبكية العين 2،4،5،12. وبالإضافة إلى ذلك، فقد كشفت هذه الطريقة مجموعة من الجينات المرشحة الجديدة التي قد تلعب دور (ق) في مصير الخلية عمليات صنع القرار التي تحدث في مجموعات فرعية من الخلايا الاصلية في شبكية العين 8. مع بعض التعديلات البسيطة في البروتوكول، يمكن أن تستخدم هذه التقنية لأنسجة عديدة ومختلفة وأنواع الخلايا.

Protocol

1. خلية التفكك مخطط انسيابي يحدد بروتوكول يظهر هو الشكل 1. لأرقام التسويقي للكواشف خاصة لاستخدامه خلال هذا البروتوكول، يرجى الرجوع إلى الجدول رقم 1. تشريح شبكية العين في حمام برنامج تلفزيوني. خلال تشر…

Discussion

عدد الآخذة في التوسع من الدراسات التي تكشف عن قوة الخلية الى خلية التغير في السكان الذين يعتقد انهم كانوا أكثر تجانسا فيما يتعلق التعبير الجيني على 6،8. في واحدة على الأقل، وقد تبين أن هذا الجين التعبير عن "الضجيج" للعب وظيفة هامة البيولوجية 13. وتحجب ا?…

Disclosures

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.

References

  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).
check_url/3824?article_type=t

Play Video

Cite This Article
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).

View Video