Identificar sitios de transcripción Factor Olig2 Unión genómica en agudo purificada PDGFRα + células por inmunoprecipitación de cromatina celular bajo análisis de la secuencia
Summary
Aquí presentamos un protocolo que está diseñado para analizar la Unión de todo el genoma del oligodendrocyte del factor de transcripción 2 (Olig2) en células de cerebro agudo purificada oligodendrocyte precursoras (OPC) por la realización de inmunoprecipitación de cromatina baja-celular (ChIP) , preparación de biblioteca, alto rendimiento secuenciación y análisis Bioinformático de los datos.
Abstract
En células de mamífero, transcripción genética está regulado de una forma específica de tipo celular por las interacciones de los factores transcripcionales con DNA genómico. Factores de transcripción específicos del linaje se consideran que desempeñan un papel esencial en la diferenciación durante el desarrollo y especificación de la célula. ChIP, juntada con la secuencia de la DNA de alto rendimiento (ChIP-seq) es ampliamente utilizado para analizar los sitios de unión de todo el genoma de los factores de transcripción (o su complejo asociado) para extracción de ADN genómico. Sin embargo, un gran número de células se requiere para una reacción estándar de ChIP, que dificulta el estudio del número limitado de células primarias aisladas o poblaciones celulares raros. Para entender el mecanismo de regulación de transcripción específicos del linaje de oligodendrocyte factor Olig2 en el ratón agudo purificado OPC, un método detallado usando ChIP-seq para identificar los sitios de unión de todo el genoma de Olig2 (o Olig2 complejo) se muestra. En primer lugar, el protocolo explica cómo purificar el alfa del receptor de factor de crecimiento derivado de plaquetas (PDGFRα) OPC positiva de cerebro de ratón. A continuación, Olig2 anticuerpo mediada por ChIP y se llevan a cabo la construcción de la biblioteca. La última parte describe el software de Bioinformática y procedimientos utilizados para el análisis de Olig2 ChIP-seq. En Resumen, este papel divulga un método para analizar los enlaces de todo el genoma del factor transcripcional Olig2 en cerebro agudo purificada OPC.
Introduction
Es importante para el estudio de la proteína (o complejo de la proteína) enlaces de ADN y las marcas epigenéticas para construir redes de regulación transcripcionales implicados en varios procesos biológicos. En particular, la fijación de factores de transcripción al ADN genómico puede jugar un papel importante en la regulación de los genes, la diferenciación celular y el desarrollo de tejido. Una poderosa herramienta para el estudio de la regulación transcripcional y mecanismos epigenéticos es inmunoprecipitación de cromatina (ChIP). Debido a los rápidos avances en la tecnología de secuenciación de última generación, juntada con la secuencia de la DNA de alto rendimiento (ChIP-seq) la viruta se utiliza para el análisis de enlaces de proteínas de ADN y marcas epigenéticas1. Sin embargo, un protocolo estándar de ChIP-seq requiere unos 20 millones de células por reacción, lo que dificulta la aplicación de esta técnica cuando el número de células, como células primarias aisladas y poblaciones celulares raros.
Oligodendrocyte células de linaje como oligodendrocitos células de precursor del oligodendrocyte (OPC) se encuentran ampliamente distribuidas por todo el cerebro y son esenciales para el desarrollo y función del cerebro. Como un tipo de células precursoras, OPCs son capaces de auto renovación y diferenciación. OPC no sólo sirve como progenitores de oligodendrocitos sino también juega un papel importante en la propagación de la señalización neuronal mediante la comunicación con otros tipos de células de cerebro2. Estudios previos han sugerido que el desarrollo de oligodendrocyte está regulada por factores de transcripción específicos del linaje como Olig2 y Sox103,4. Estos factores de transcripción fueron encontrados para enlazar las regiones promotor o potenciador de algunos genes cruciales para influenciar su expresión durante la diferenciación y especificación de oligodendrocyte. Sin embargo, es difícil identificar el atascamiento de la DNA de proteína o complejo de la proteína de interés en OPC primario agudo purificada con un número muy limitado de las células.
Este protocolo describe cómo investigar sistemáticamente la immunoprecipitated de ADN genómico por Olig2 en OPCs de ratón purificado a escala del genoma utilizando la técnica de ChIP-seq. OPC de cerebro de ratón fueron purificado por immunopanning agudo y utilizado en un experimento de ChIP sin proliferación in vitro. Un número limitado de OPC puede obtenerse por immunopanning y es insuficiente para los experimentos estándar de ChIP-seq. En este documento, un protocolo de baja celular ChIP-seq con tan bajo como 20 mil células por reacción de ChIP para factores de transcripción se describe. En Resumen, reticuladas células fueron lisadas y sonicadas por un dispositivo de sonicación para esquilar la cromatina. La cromatina esquilada se incubó con anticuerpos Olig2 como proteína granos A cubierto para precipitar el ADN genómico del anticuerpo enlazado de Olig2. Después de la elución de perlas de proteína A cubierto y cross-linking inversa, se purificó ADN genómico precipitado por anticuerpos Olig2 por extracción con fenol-cloroformo. El producto resultante fue cuantificado y sometido a T-tailing, primer recocido cambio de plantilla y extensión, además de adaptadores y amplificación, selección de tamaño de la biblioteca y depuración los pasos para la construcción de la biblioteca de ChIP-seq.
Después de la secuencia, se analizó la calidad de la materia prima Lee de la muestra preparada con anticuerpo de factor de transcripción Olig2 y la muestra de control. Baja calidad de pares de bases y que contienen adaptador leen fragmentos fueron recortados. Lee a continuación, recortado fueron alineado con el genoma de referencia de ratón. Las regiones genómicas que se enriquecieron significativamente para Lee ChIP, en comparación con la muestra de control, se detectaron como picos. Picos significativos, que representan potenciales sitios de unión de factores de transcripción, se filtra y visualizados en un navegador de genoma.
En particular, el método descrito en el presente Protocolo puede ser ampliamente utilizado para ChIP-seq de otros factores de transcripción con cualquier tipo de celular de un número limitado.
Protocol
Representative Results
Discussion
Redes de regulación genética mamíferos son muy complejas. ChIP-seq es un potente método para investigar las interacciones de la proteína del genoma-ADN. Este protocolo incluye cómo se realiza Olig2 ChIP-seq con una cantidad baja de OPC purificada de cerebro de ratón (tan bajo como 20 mil células por reacción). El primer paso clave de este protocolo es la purificación de OPC de cerebro de ratón por immunopanning con el anticuerpo PDGFRα. Para la selección positiva de OPC con placas PDGFRα revestido, atan a m…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
JQW, XD, RCDD y YY fueron apoyados por becas de los institutos nacionales de salud R01 NS088353; NIH grant 1R21AR071583-01; el Staman Ogilvie fondo-Memorial Hermann Foundation; la iniciativa de cerebro UTHealth y CTSA UL1 TR000371; y una beca de la Universidad de Texas sistema Neurociencia y Neurotecnología Research Institute (Grant #362469).
Materials
| Reagent/ Equipment | |||
| Banderiaea simplicifolia lectin 1 | Vector Laboratories | # L-1100 | |
| Rat anti-PDGFRa antibody | BD Bioscience | # 558774 | |
| Neural tissue dissociation Kit (P) | MACS Miltenyi Biotec | # 130-092-628 | |
| Accutase | STEMCELL technologies | # 07920 | |
| TRIzol | Thermo Fisher | # 15596026 | |
| Anti-NG2 Chondroitin Sulfate Proteoglycan Antibody | Millipore | # AB5320 | |
| Bioruptor Pico sonication device | Diagenode | # B01060001 | |
| True MicroChIP kit | Diagenode | # C01010130 | |
| Phenol:Chloroform:Isoamyl Alcohol (25:24:1, v/v) | Thermo Fisher | # 15593031 | |
| NucleoSpin Gel and PCR Clean-Up kit | MACHEREY-NAGEL | # 740609 | |
| Quant-iT PicoGreen dsDNA Assay Kit | Thermo Fisher | # P11496 | |
| DNA SMART ChIP-Seq kit | Clontech Laboratories | # 634865 | |
| Agencourt AMPure XP | Beckman Voulter | # A63880 | |
| GlycoBlue | Thermo Fisher | # AM9516 | |
| pico-green | Thermo Fisher | # P11496 | |
| D-PBS | Thermo Fisher | # 14190-144 | |
| SYBR Green master mix | Bio-Rad Laboratories | # 1725124 | |
| DMEM/F12 | Fisher Scientific | # 11-320-033 | |
| Penicillin-Streptomycin (P/S) | Fisher Scientific | # 15140122 | |
| N-2 Supplement | Fisher Scientific | # 17502048 | |
| B-27 Supplement | Fisher Scientific | # 17504044 | |
| insulin | Sigma | # I6634 | Prepare 0.5 mg/ml insulin solution by dissolving 5 mg insulin in 10 ml water and 50 μl of 1 N HCl. |
| Bovine Serum Albumin, suitable for cell culture (BSA) | Sigma | # A4161 | Prepare 4% BSA solution by dissolving 4 g BSA in 100 ml D-PBS and adjust the pH to 7.4 |
| Fibroblast Growth Factor basic Protein, Human recombinant (bFGF) | EMD Millipore | # GF003 | |
| HUMAN PDGF-AA | VWR | # 102061-188 | |
| poly-D-lysine | VWR | # IC15017510 | Prepare 1 mg/ml poly-D-lysine solution by dissolving 10 mg poly-D-lysine in 10 ml water and dilute 100 times when using. |
| Falcon Disposable Petri Dishes, Sterile, Corning, 100x15mm | VWR | # 25373-100 | |
| Falcon Disposable Petri Dishes, Sterile, Corning, 150x15mm | VWR | # 25373-187 | |
| HBSS, 10X, no Calcium, no Magnesium, no Phenol Red | Fisher Scientific | # 14185-052 | |
| Trypan Blue | Stemcell Technologies | # 07050 | |
| protease inhibitor cocktail | Sigma | # 11697498001 | |
| Software | |||
| FastQC | [10] http://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc/ | Obtaining quality control metrics of raw and trimmed reads | |
| Trimmomatic 0.33 | [11] http://www.usadellab.org/cms/?page=trimmomatic | Trimming and filtering raw reads | |
| GENCODE mm10 | ftp://ftp.sanger.ac.uk/pub/gencode/Gencode_mouse/release_M15/GRCm38.primary_assembly.genome.fa.gz | Mouse reference genome | |
| Bowtie2 2.2.4 | [12] http://bowtie-bio.sourceforge.net/bowtie2/index.shtml | Aligning reads to a reference genome | |
| SAMTools 1.5 | [13] http://samtools.sourceforge.net/ | Converting SAM file into BAM format | |
| HOMER 4.9.1 | [14] http://homer.ucsd.edu/homer/ | Creating a tag directory and annotating enriched genomic regions with gene symbols | |
| R 3.2.2 | [15] https://www.R-project.org/ | Programming scripts and running functions | |
| SPP 1.13 | [16] https://github.com/hms-dbmi/spp | Creating a strand cross-correlation plot | |
| MACS2 2.2.4 | [17] https://github.com/taoliu/MACS | Finding regions of ChIP enrichment over control | |
| BEDTools 2.25 | [18] http://bedtools.readthedocs.io/en/latest/ | Genome arithmetics | |
| bedGraphToBigWig | http://hgdownload.cse.ucsc.edu/admin/exe/ | Converting bedGraph file into bigwig | |
| IGV browser 2.3.58 | [19] http://software.broadinstitute.org/software/igv/ | Visualization and browsing of significant ChIP-seq peaks | |
| Microsoft Excel | Spreasheet program | ||
| ENCODE's blacklist | https://sites.google.com/site/anshulkundaje/projects/blacklists | Filtering peaks | |
| mm10.chrom.sizes | http://hgdownload.cse.ucsc.edu/goldenPath/mm10/bigZips/mm10.chrom.sizes. | Converting bedGraph file into bigwig | |
| ENCODE's motif database | [25] http://compbio.mit.edu/encode-motifs/ | Comprehensive motif database required for motif enrichment | |
| MEME-ChIP | [20] http://meme-suite.org/index.html | Motif enrichment analysis and motif discovery | |
| Primer names used for qPCR | Primer sequences used for qPCR | ||
| Mbp-F: | CTATAAATCGGCTCACAAGG | ||
| Mbp-R: | AGGCGGTTATATTAAGAAGC | ||
| Iba1-F: | ACTGCCAGCCTAAGACAACC | ||
| Iba1-R: | GCTTTTCCTCCCTGCAAATCC | ||
| Mog-F: | GGCTTCTTGGAGGAAGGGAC | ||
| Mog-R: | TGAATTGTCCTGCATAGCTGC | ||
| GAPDH-F | ATGACATCAAGAAGGTGGTG | ||
| GAPDH-R | CATACCAGGAAATGAGCTTG | ||
| Tuj1-F | TTTTCGTCTCTAGCCGCGTG | ||
| Tuj1-R | GATGACCTCCCAGAACTTGGC | ||
| PDGFRα-F | AGAGTTACACGTTTGAGCTGTC | ||
| PDGFRα-R | GTCCCTCCACGGTACTCCT |
References
- Wu, J. Q., et al. Tcf7 is an important regulator of the switch of self-renewal and differentiation in a multipotential hematopoietic cell line. PLoS Genet. 8 (3), e1002565 (2012).
- Zuchero, J. B., Barres, B. A. Intrinsic and extrinsic control of oligodendrocyte development. Curr Opin Neurobiol. 23 (6), 914-920 (2013).
- Liu, Z., et al. Induction of oligodendrocyte differentiation by Olig2 and Sox10: evidence for reciprocal interactions and dosage-dependent mechanisms. Dev Biol. 302 (2), 683-693 (2007).
- Dong, X., et al. Comprehensive Identification of Long Non-coding RNAs in Purified Cell Types from the Brain Reveals Functional LncRNA in OPC Fate Determination. PLoS Genet. 11 (12), e1005669 (2015).
- Hilgenberg, L. G., Smith, M. A. Preparation of dissociated mouse cortical neuron cultures. J Vis Exp. (10), e562 (2007).
- Emery, B., Dugas, J. C. Purification of oligodendrocyte lineage cells from mouse cortices by immunopanning. Cold Spring Harb Protoc. 2013 (9), 854-868 (2013).
- Cahoy, J. D., et al. A transcriptome database for astrocytes, neurons, and oligodendrocytes: a new resource for understanding brain development and function. J Neurosci. 28 (1), 264-278 (2008).
- Zhang, Y., et al. An RNA-sequencing transcriptome and splicing database of glia, neurons, and vascular cells of the cerebral cortex. J Neurosci. 34 (36), 11929-11947 (2014).
- Cheng, X., et al. Bone morphogenetic protein signaling and olig1/2 interact to regulate the differentiation and maturation of adult oligodendrocyte precursor cells. Stem Cells. 25 (12), 3204-3214 (2007).
- Bolger, A. M., Lohse, M., Usadel, B. Trimmomatic: a flexible trimmer for Illumina sequence data. Bioinformatics. 30 (15), 2114-2120 (2014).
- Langmead, B., Salzberg, S. L. Fast gapped-read alignment with Bowtie 2. Nat Methods. 9 (4), 357-359 (2012).
- Li, H., et al. The Sequence Alignment/Map format and SAMtools. Bioinformatics. 25 (16), 2078-2079 (2009).
- Heinz, S., et al. Simple combinations of lineage-determining transcription factors prime cis-regulatory elements required for macrophage and B cell identities. Mol Cell. 38 (4), 576-589 (2010).
- Team, R. C. A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing. , (2015).
- Kharchenko, P. V., Tolstorukov, M. Y., Park, P. J. Design and analysis of ChIP-seq experiments for DNA-binding proteins. Nat Biotechnol. 26 (12), 1351-1359 (2008).
- Zhang, Y., et al. Model-based analysis of ChIP-Seq (MACS). Genome Biol. 9 (9), R137 (2008).
- Quinlan, A. R., Hall, I. M. BEDTools: a flexible suite of utilities for comparing genomic features. Bioinformatics. 26 (6), 841-842 (2010).
- Robinson, J. T., et al. Integrative genomics viewer. Nat Biotechnol. 29 (1), 24-26 (2011).
- Bailey, T. L., et al. MEME SUITE: tools for motif discovery and searching. Nucleic Acids Res. 37 (Web Server issue), W202-W208 (2009).
- Sims, D., Sudbery, I., Ilott, N. E., Heger, A., Ponting, C. P. Sequencing depth and coverage: key considerations in genomic analyses. Nat Rev Genet. 15 (2), 121-132 (2014).
- Landt, S. G., et al. ChIP-seq guidelines and practices of the ENCODE and modENCODE consortia. Genome Res. 22 (9), 1813-1831 (2012).
- Consortium, E. P. An integrated encyclopedia of DNA elements in the human genome. Nature. 489 (7414), 57-74 (2012).
- Mazzoni, E. O., et al. Embryonic stem cell-based mapping of developmental transcriptional programs. Nat Methods. 8 (12), 1056-1058 (2011).
- Kheradpour, P., Kellis, M. Systematic discovery and characterization of regulatory motifs in ENCODE TF binding experiments. Nucleic Acids Res. 42 (5), 2976-2987 (2014).
- Dugas, J. C., Tai, Y. C., Speed, T. P., Ngai, J., Barres, B. A. Functional genomic analysis of oligodendrocyte differentiation. J Neurosci. 26 (43), 10967-10983 (2006).
- Gilfillan, G. D., et al. Limitations and possibilities of low cell number ChIP-seq. BMC Genomics. 13, 645 (2012).
- Raskatov, J. A., et al. Modulation of NF-kappaB-dependent gene transcription using programmable DNA minor groove binders. Proc Natl Acad Sci U S A. 109 (4), 1023-1028 (2012).
- Cheneby, J., Gheorghe, M., Artufel, M., Mathelier, A., Ballester, B. ReMap 2018: an updated atlas of regulatory regions from an integrative analysis of DNA-binding ChIP-seq experiments. Nucleic Acids Res. , (2017).
- Yevshin, I., Sharipov, R., Valeev, T., Kel, A., Kolpakov, F. GTRD: a database of transcription factor binding sites identified by ChIP-seq experiments. Nucleic Acids Res. 45 (D1), D61-D67 (2017).
- Kulakovskiy, I. V., et al. HOCOMOCO: a comprehensive collection of human transcription factor binding sites models. Nucleic Acids Res. 41 (Database issue), D195-D202 (2013).
- Jain, D., Baldi, S., Zabel, A., Straub, T., Becker, P. B. Active promoters give rise to false positive ‘Phantom Peaks’ in ChIP-seq experiments. Nucleic Acids Res. 43 (14), 6959-6968 (2015).
- Gerstein, M. B., et al. Architecture of the human regulatory network derived from ENCODE data. Nature. 489 (7414), 91-100 (2012).
