Summary

क्रोनिक लिम्फोसाइटैटिक ल्यूकेमिया मरीजों में मिथाइल-सीपीजी-बाध्यकारी डोमेन कैप्चर-आधारित पद्धति का उपयोग करके व्यापक डीएनए मेथिलैलेशन विश्लेषण

Published: June 16, 2017
doi:

Summary

यह काम एक अनुकूलित मिथाइल-सीपीजी-बाध्यकारी डोमेन (एमबीडी) अनुक्रमण प्रोटोकॉल का वर्णन करता है और क्रोनिक लिम्फोसाइटैटिक ल्यूकेमिया (सीएलएल) रोगियों में अलग-अलग मेथिलेटेड सीपीजी-समृद्ध क्षेत्रों की पहचान करने के लिए एक कम्प्यूटेशनल पाइपलाइन का वर्णन करता है।

Abstract

कैंसर के विकास और प्रगति के दौरान उनके यंत्रवत् कार्यों को समझने में बढ़ती हुई रुचि के कारण कैंसर में लंबे समय तक गैर-कोटिंग आरएनए (एलएनसीआरएनए) की भूमिका सबसे आगे आ रही है। इसके बावजूद, एलएनसीआरएनए के वैश्विक एपिनेटिक नियमन और कैंसर में दोहराए जाने वाले अनुक्रमों की अच्छी जांच नहीं हुई है, विशेषकर पुरानी लिम्फोसाइटैटिक ल्यूकेमिया (सीएलएल) में। यह अध्ययन एक अनूठे दृष्टिकोण पर केंद्रित है: मिथाइल बाध्यकारी डोमेन (एमबीडी) प्रोटीन का उपयोग करके डबल-फंसे हुए, मेथिलेटेड डीएनए टुकड़ों का प्रतिरक्षा-आधारित कब्जा, अगली पीढ़ी के अनुक्रमण (एमबीडी-सीईसी) द्वारा पीछा किया गया। इस अध्ययन में दो पूर्वकल्पनात्मक उपसमूह (5 आईजीवीएच उत्परिवर्तित नमूनों + 5 आईजीवीएच अनमुरेटेड नमूनों) से संबंधित सीएलएल रोगी का नमूना उपयोग किया गया था विश्लेषण ने सामान्य स्वस्थ नियंत्रणों की तुलना में 5,800 हाइपमैथिलेटेड और 12,570 हाइपोमैथिलेटेड सीएलएल-विशिष्ट भिन्न मिथाइलेटेड जीन (सीएलएलडीएमजी) का पता चला है। महत्वपूर्ण रूप से, इन परिणामों ने कई सीएलएल-विशिष्ट, अलग-अलग मेथिलेटेड एलएनसीआरएनए की पहचान की, फिर सेपेटी तत्वों, और प्रोटीन-कोडिंग जीन संभावित भविष्यसूचक मूल्य के साथ यह काम एमएलडी-सीक और बायोइनफॉरमैटिक्स पाइप लाइन के लिए सीएलएल रोगी के नमूनों का उपयोग करते हुए अत्यधिक सीपीजी-समृद्ध क्षेत्रों में वैश्विक मेथिलिलेशन प्रोफाइल के व्यापक विश्लेषण के लिए विस्तृत प्रोटोकॉल की रूपरेखा है। अंत में, एक प्रोटीन-कोडन जीन और एक एलएनसीआरएनए पाइरोसेक्नेसिंग का उपयोग करके मान्य किया गया था, जो एमपीडी-सीक प्रोटोकॉल से निष्कर्षों की पुष्टि करने के लिए सीपीजी मेथिलिलेशन स्तर का विश्लेषण करने के लिए एक उच्च मात्रात्मक विधि है।

Introduction

हाल के वर्षों में वैश्विक डीएनए मेथिलिलेशन प्रोफाइल का विश्लेषण करने के लिए अगली पीढ़ी के अनुक्रमण तकनीकों का उपयोग तेजी से लोकप्रिय रहा है। जीनोम-व्यापी मेथिलिकेशन एलेक्स, जिसमें माइक्रोएरे- और गैर-माइक्रोएरे-आधारित विधियों शामिल हैं, निम्न के आधार पर विकसित किए गए: जीनोमिक डीएनए, मेथिलैक्शन-प्रतिबन्ध प्रतिबंध एंजाइम पचनों के बायसफ़ाइट रूपांतरण, और मेथिलैटेड डीएनए के इम्युनोपेरियैप्थ मिथाइल सीपीजी-विशिष्ट एंटीबॉडीज़ ।

एबरेन्ट डीएनए मेथाइलेशन, ल्यूकेमिया और लिम्फोमा के लक्षणों में से एक है, जिसमें चिरकालिक लिम्फोसाइटैटिक ल्यूकेमिया (सीएलएल) शामिल है। इससे पहले, हमारे सहित कई समूहों ने डीएलए मेथिलिलेशन प्रोफाइल को अलग सीएलएल प्रॉग्निगोस्टिक उपसमूहों और सामान्य, स्वस्थ बी सेल नियंत्रण को जीनोमिक डीएनए के बायसफ़ाइट रूपांतरण का उपयोग कर दिखाया, इसके बाद सूक्ष्म सरणी-आधारित तरीकों या संपूर्ण जीनोम अनुक्रमण 1 , 2 , 3 , <Sup वर्ग = "xref"> 4 जीनोमिक डीएनए के बिसूफाइट रूपांतरण को असमापित साइटोसिंस के डीरमिनेशन को मूत्राल में ले जाता है, जो जीनोम में संशोधित मिथाइलेटेड साइटोसिन्स छोड़ देता है। एक बार परिवर्तित होने पर, डीएनए की मेथिलिकेशन स्थिति पीसीआर प्रवर्धन और सूक्ष्म-सरणी-आधारित या पूरे-जीनोम बीसफ़ाफ़्ट अनुक्रमण (डब्ल्यूजीबीएस) जैसे विभिन्न मात्रात्मक या गुणात्मक विधियों का उपयोग करके अनुक्रमणित किया जा सकता है। यद्यपि bisulfite रूपांतरण आधारित तरीकों के कई फायदे हैं और डीएनए मेथिलिकेशन स्तरों का विश्लेषण करने के लिए विभिन्न कैंसर प्रकारों में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है, हालांकि इस तकनीक से जुड़े कुछ कमियां हैं। डब्ल्यूजीबीएस अनुक्रमण, एकल-आधार-जोड़ी रिजॉल्यूशन को कम मात्रा में डीएनए की अनुमति देता है और बड़ी संख्या में नमूने का विश्लेषण करने के लिए सबसे उपयुक्त विकल्प है। हालांकि, यह विधि 5 एमसी और 5 एचएमसी स्तरों के जीनोम 5 , 6 के बीच संशोधनों को अलग करने में विफल रहता है। इसके अतिरिक्त, माइक्रोएरे-आधारित विधियाँ पूरी तरह से सी प्रदान नहीं करती हैंजीनोम के अधिकतर

हमारे प्रयोगशाला 7 के हाल के एक अध्ययन में, बीसफ़्लैट रूपांतरण की बजाय, immunoprecipitation आधारित विधियों का उपयोग सीएलएल मरीजों और सामान्य स्वस्थ नियंत्रणों में वैश्विक स्तर पर अत्यधिक सीपीजी-अमीर, अलग-अलग मेथिलेटेड क्षेत्रों की पहचान करने के लिए किया गया था। Inmethyl-CpG- बाध्यकारी डोमेन (एमबीडी) अगली पीढ़ी के अनुक्रमण (MBD-seq), डबल असहाय खंडित डीएनए का संवर्धन सीपीजी मेथिलिकेशन की डिग्री पर निर्भर करता है। यह विधि bisulfite रूपांतरण पद्धति की कमियों को दूर कर सकती है और एक निष्पक्ष और पीसीआर-स्वतंत्र तरीके से सीपीजी मेथिलिकेशन की जीनोम-विस्तृत कवरेज प्रदान कर सकती है। इसके अतिरिक्त, बाइसफ़ाइट रूपांतरण-आधारित माइक्रोएरे विधियों के विपरीत, एमबीडी-सीक दोहराए जाने वाले तत्वों की मेथिलिकेशन स्थिति का विश्लेषण करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है, जैसे परमाणु तत्वों (एनआईएनई), परमाणु तत्वों (एसईआर), लंबे टर्मिनल दोहराव (एलटीआरएस) आदि हालांकि, बिसूफ़ाइट रूपांतरण विधियों की तुलना में,एक एमबीडी-सीक प्रोटोकॉल को अपेक्षाकृत बड़ी मात्रा में इनपुट डीएनए की आवश्यकता होती है। इसके अलावा, अनुक्रमण की गुणवत्ता पढ़ी जाती है और डेटा उपयोग किए जाने वाले एंटीबॉडी की विशिष्टता, आत्मीयता और गुणवत्ता पर निर्भर करता है।

वर्तमान अध्ययन में अगली पीढ़ी के अनुक्रमण के लिए मेथिलेटेड डीएनए को समृद्ध करने के लिए विस्तृत एमबीडी-सीक प्रोटोकॉल बताता है। यह एक वाणिज्यिक मेथिलेटेड डीएनए बाध्यकारी संवर्धन किट ( सामग्री तालिका में सूचीबद्ध) का उपयोग करता है, साथ ही सामान्य स्वस्थ नियंत्रणों की तुलना में सीएलएल-विशिष्ट हाइपर- और हाइपोमैथिलेटेड क्षेत्रों की पहचान करने के लिए मेथिलैशन अनुक्रमण डेटा को देखने और व्याख्या करने के लिए एक कम्प्यूटेशनल पाइपलाइन का उपयोग करता है। असल में, यह विधि मैथिलाटेड सीपीजी के साथ संपन्न डीएनए को निकालने के लिए मानव एमबीडी 2 प्रोटीन इंटरैक्शन के एमबीडी की क्षमता का उपयोग करता है, और इसके बाद मेथिलेटेड डीएनए के उच्च-थ्रूपुट अनुक्रमण के द्वारा किया जाता है।

Protocol

सीएलएल नमूने एकत्र करने के लिए नैतिक अनुमोदन 2007-05-21 से है, निम्न पंजीकरण संख्या के साथ: ईपीएन जीबीजी डीएनआर 239/07 हालिया संशोधित मानदंडों के अनुसार सभी सीएलएल रोगियों का निदान किया गया, और निदान के समय नमून?…

Representative Results

MBD-seq हाल ही में सीएलएल मरीजों और सीएलएल-विशिष्ट विभेदित हाइपर- और हाइपोमिथाइलेटेड जीन 7 की पहचान करने के लिए मिलान किए गए सामान्य, स्वस्थ नियंत्रणों पर प्रदर्शन किया है। सीएलएल और स…

Discussion

MBD-seq एक लागत प्रभावी, immunoprecipitation- आधारित तकनीक है जिसका उपयोग पूरी जीनोम-व्यापी कवरेज के साथ मेथिलैशन पैटर्न का अध्ययन करने के लिए किया जा सकता है। सीपीजी-समृद्ध मिथाइलेटेड डीएनए के संवर्धन में मेडीआईप सेक…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

इस अध्ययन को स्वीडिश अनुसंधान परिषद, स्वीडिश कैंसर सोसाइटी, नूट और एलिस वॉलनबर्ग फाउंडेशन (के.ए.डब्ल्यू।), और एफओयू वैस्ट्रा गॉटलैंड्सियनियन द्वारा समर्थित किया गया था।

Materials

Dneasy Blood and tissue kit Qaigen 69504
Lymphoprep solution A X I S-S H I E L D 1114544
Nano drop 2000 Thermo Fischersceintific
TE buffer PH 8 Sigma aldrich 93283
Bioruptor standard sonication device Diagenode UCD-200
TPX bioruptor tubes 1.5ml Diagenode C30010010-300
3 M Sodium acetate Diagenode C03030002
E-gel iBase safe imager combo kit Thermo Fischersceintific G6465EU
E-gel 2% Agarose gels Thermo Fischersceintific G441002
Methylminer Methylated DNA enrichment kit Thermo Fischersceintific ME10025
Labquake Tube Shaker/Rotators Thermo Fischersceintific 415110
Dynal MPC-S Thermo Fischersceintific A13346
Vortex mixer VWR 12620-848
Absolute Ethanol Any company
70% Ethanool Any company
DNAse free water Milli Q
DNA precipitant (3M sodium acetate) Diagenode C03030002
Safe seal 1.5ml eppendorf tubes Eppendorf 4036-3204
Qubit dsDNA HS Assay Kit Thermo Fischersceintific Q32851
Qubit 0.5ml tubes Thermo Fischersceintific Q32856
Qubit Thermo Fischersceintific Q32866
Illumina Hiseq2000 Platform Illumina
Water  Bath Grant
Heat block grant
Tube rotater Labquake

References

  1. Kanduri, M., et al. Differential genome-wide array-based methylation profiles in prognostic subsets of chronic lymphocytic leukemia. Blood. 115 (2), 296-305 (2010).
  2. Cahill, N., et al. 450K-array analysis of chronic lymphocytic leukemia cells reveals global DNA methylation to be relatively stable over time and similar in resting and proliferative compartments. Leukemia. 27 (1), 150-158 (2013).
  3. Kanduri, M., et al. Distinct transcriptional control in major immunogenetic subsets of chronic lymphocytic leukemia exhibiting subset-biased global DNA methylation profiles. Epigenetics. 7 (12), 1435-1442 (2012).
  4. Kulis, M., et al. Epigenomic analysis detects widespread gene-body DNA hypomethylation in chronic lymphocytic leukemia. Nat Genet. 44 (11), 1236-1242 (2012).
  5. Booth, M. J., et al. Quantitative sequencing of 5-methylcytosine and 5-hydroxymethylcytosine at single-base resolution. Science. 336 (6083), 934-937 (2012).
  6. Yu, M., et al. Base-resolution analysis of 5-hydroxymethylcytosine in the mammalian genome. Cell. 149 (6), 1368-1380 (2012).
  7. Subhash, S., Andersson, P. O., Kosalai, S. T., Kanduri, C., Kanduri, M. Global DNA methylation profiling reveals new insights into epigenetically deregulated protein coding and long noncoding RNAs in CLL. Clin Epigenetics. 8, 106 (2016).
  8. Hallek, M., et al. Guidelines for the diagnosis and treatment of chronic lymphocytic leukemia: a report from the International Workshop on Chronic Lymphocytic Leukemia updating the National Cancer Institute-Working Group 1996 guidelines. Blood. 111 (12), 5446-5456 (2008).
  9. De Meyer, T., et al. Quality evaluation of methyl binding domain based kits for enrichment DNA-methylation sequencing. PLoS One. 8 (3), e59068 (2013).
  10. Bolger, A. M., Lohse, M., Usadel, B. Trimmomatic: a flexible trimmer for Illumina sequence data. Bioinformatics. 30 (15), 2114-2120 (2014).
  11. Langmead, B., Trapnell, C., Pop, M., Salzberg, S. L. Ultrafast and memory-efficient alignment of short DNA sequences to the human genome. Genome Biol. 10 (3), R25 (2009).
  12. Zhang, Y., et al. Model-based analysis of ChIP-Seq (MACS). Genome Biol. 9 (9), R137 (2008).
  13. Quinlan, A. R., Hall, I. M. BEDTools: a flexible suite of utilities for comparing genomic features. Bioinformatics. 26 (6), 841-842 (2010).
  14. Subhash, S., Kanduri, C. GeneSCF: a real-time based functional enrichment tool with support for multiple organisms. BMC Bioinformatics. 17 (1), 365 (2016).
  15. Liao, Y., Smyth, G. K., Shi, W. featureCounts: an efficient general purpose program for assigning sequence reads to genomic features. Bioinformatics. 30 (7), 923-930 (2014).
  16. Robinson, M. D., McCarthy, D. J., Smyth, G. K. edgeR: a Bioconductor package for differential expression analysis of digital gene expression data. Bioinformatics. 26 (1), 139-140 (2010).
  17. Martinelli, S., et al. ANGPT2 promoter methylation is strongly associated with gene expression and prognosis in chronic lymphocytic leukemia. Epigenetics. 8 (7), 720-729 (2013).
  18. Kopparapu, P. K., et al. Epigenetic silencing of miR-26A1 in chronic lymphocytic leukemia and mantle cell lymphoma: Impact on EZH2 expression. Epigenetics. 11 (5), 335-343 (2016).
  19. Robinson, M. D., et al. Evaluation of affinity-based genome-wide DNA methylation data: effects of CpG density, amplification bias, and copy number variation. Genome Res. 20 (12), 1719-1729 (2010).
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Cite This Article
Subhash, S., Kanduri, M. Comprehensive DNA Methylation Analysis Using a Methyl-CpG-binding Domain Capture-based Method in Chronic Lymphocytic Leukemia Patients. J. Vis. Exp. (124), e55773, doi:10.3791/55773 (2017).

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