Summary

Одноклеточных Quantitation мРНК и поверхности белков в инфицированных Обезьяний вирус иммунодефицита CD4+ T клетки изолированы от макак резус

Published: September 25, 2018
doi:

Summary

Описал представляет собой методологию для quantitate экспрессии генов, 96 и 18 поверхностных белков в одиночных клетках ex vivo, позволяя для идентификации дифференциально выразил генов и белков в инфицированных вирусом клеток по отношению к неинфицированных клеток. Мы применяем подход к изучению SIV-инфицированных CD4+ T клетки изолированы от макак резус.

Abstract

Сингл элементный анализ является важным инструментом для рассечения гетерогенной популяции клеток. Выявление и изоляция редких клеток может быть затруднено. Для решения этой задачи, методология сочетания индексируются проточной цитометрии и высок объём мультиплексированных количественных полимеразной цепной реакции (ПЦР) была разработана. Цель заключалась в выявлении и характеризуют обезьяний иммунодефицита (СИВ)-инфицированные клетки присутствуют в пределах макак резус. Через количественный поверхностных белков путем активации флуоресценции клеток сортируя (FACS) и мРНК, ПЦР инфицированные вирусом клетки определяются выражением вирусных генов, который в сочетании с принимающей генов и белков измерений для создания многомерных профиля . Мы называем подход, целенаправленных одноклеточных Proteo-transcriptional оценки или tSCEPTRE. Для выполнения метода, жизнеспособных клеток запятнаны с флуоресцентных антител специфических для поверхностных маркеров, используемых для изоляции СУИМ подмножества ячеек и/или течению фенотипического анализа. Отдельные ячейки сортируются после немедленного лизиса, мультиплекс обратная транскрипция (RT), предварительно амплификации PCR и ПЦР высокую пропускную способность до 96 стенограмм. СУИМ измерений записываются во время сортировки и впоследствии связан с данными выражения гена хорошо позиции для создания комбинированного белка и транскрипционный анализ профиля. Для изучения SIV-инфицированных клеток непосредственно ex vivo, клетки были определены ПЦР обнаружение нескольких видов вирусной РНК. Сочетание вирусных стенограммы и количество каждого обеспечивают основу для классификации клеток в различных стадиях вирусный жизненного цикла (например, производственной и непроизводственной). Кроме того tSCEPTRE SIV+ клеток были по сравнению с неинфицированных клеток, изолированные от же образца для оценки дифференциально выраженной хост генов и белков. Результаты анализа показали ранее непонятыми вирусной РНК выражение гетерогенность среди инфицированных клеток, а также в естественных условиях регулирования SIV-опосредованной post-transcriptional гена с одной ячейкой резолюции. Метод tSCEPTRE является актуальной для анализа любой популяции клеток, поддаются идентификации выражением поверхности белка marker(s), принимающих или патогена gene(s) или их комбинации.

Introduction

Многих внутриклеточных возбудителей полагаются на принимающей ячейки механизма репликации, часто изменяя хост клеточной биологии или ориентация весьма специфические субпопуляции клеток хозяина, чтобы максимизировать шансы распространения. В результате биологические процессы клеток обычно разрушаются, пагубные последствия для общего состояния здоровья хоста. Понимание взаимодействий между вирусами и клеток хозяина, в которых они повторить будет выяснить механизмы заболеваний, которые могут помочь в разработке улучшения лечения и стратегий для предотвращения инфекции. Прямые аналитические инструменты, которые позволяют изучение взаимодействия хост возбудитель важное значение этой цели. Сингл элементный анализ обеспечивает единственным средством однозначно отнести клеточном фенотипу в частности генотип, или инфекции статус1. К примеру патогенных инфекций часто вызывают прямые и косвенные изменения в клетки хозяина. Таким образом, различие инфицированных клеток от их неинфицированных партнеров необходимо для изменения атрибутов принимающей ячейки прямой инфекции или вторичные эффекты, такие как обобщенные воспаления. Кроме того для многих патогенов, таких как Сив и вирусам иммунодефицита человека (ВИЧ), принимающей ячейки инфекции проходит через несколько этапов, таких как рано, поздно, или скрытая, каждый из которых может характеризоваться отдельных генов и белков выражение профили2 , 3 , 4 , 5. анализ сыпучих смесей клеток удастся захватить это неоднородность6. Напротив, весьма мультиплексированных одноклеточных анализирует возможность количественно оценить выражение как вирусный и принимающих гены предлагают средства для устранения инфекции конкретных клеточных возмущений, включая вариации через стадии инфекции. Кроме того анализ взаимодействия хост возбудителя в физиологически соответствующие параметры имеет решающее значение для выявления событий, которые происходят в зараженных организмов. Таким образом методы, которые могут быть применены непосредственно ex vivo , скорее всего, в лучший захват в естественных условиях процессы.

Сив и ВИЧ целевых CD4+ T клетки, в которых они противодействовать хост противовирусное «ограничение» факторы и помощью антиген представляющих молекул по созданию продуктивной инфекции и избежать иммунной наблюдения7,8, 9,10,11. Без лечения, инфекция приводит к массовой гибели CD4 клеток+ T, в конечном итоге кульминацией приобретенного иммунодефицита (СПИД)12. В параметре антиретровирусной терапии, скрытно инфицированной клетки водохранилищ сохраняются на протяжении десятилетий, что создает серьезное препятствие для лечебной стратегиями. Понимание свойств в vivo ВИЧ/SIV-инфицированных клеток имеет потенциал раскрыть принимающей ячейки особенности важную роль в патогенезе и настойчивость. Однако это весьма сложным, прежде всего благодаря low frequency инфицированных клеток и нехватка реагентов возможность легко идентифицировать их. Клетки, которые транскрибировать вирусной РНК, оцениваются присутствовать на 0,01 – 1% CD4+ T-клеток в крови и лимфоидной ткани13,14,15. При подавляющей терапии скрытно инфицированные клетки даже реже, 10-3– 10-7 16,17,18. Вирусных белков пятнать assays, что хорошо работать для изучения в пробирке инфекций, таких как внутриклеточных кляп, субоптимальный вследствие окрашивания фона 0,01 – 0,1%, аналогичные или больше, чем частота инфицированных клеток13, 14. Пятнать поверхности для Env протеина используя хорошо изученных SIV ВИЧ/Env-моноклональные антитела также было доказано быть трудно, вероятно, по тем же причинам. Недавно, Роман инструменты призваны улучшить обнаружение клеток, выражая кляп, либо включения assays для кляп РНК или с помощью альтернативных изображений технологий14,15,19. Однако такие подходы по-прежнему ограничены в число количественных измерений выполняется для каждой ячейки.

Здесь мы описываем методологии (1) идентифицирует отдельные инфицированные вирусом клетки непосредственно ex vivo чувствительных и конкретных вирусных генов Количественная ПЦР и (2) количественное выражение до 18 поверхностных белков и 96 генов для каждого инфицированных (и неинфицированным) клеток. Эта методология сочетает поверхности белка одноклеточных измерение СУИМ, следуют лизис немедленного клеток и с помощью анализа выражения гена мультиплексированных целевых ПЦР на системе Biomark. Микросхема аэрогидродинамических (МФК) технология позволяет мультиплексированных количественный генов 96 из 96 образцов одновременно, проделанную матрицу 9216 камер, в которых выполняются отдельные ПЦР-реакции. Живой клетки СУИМ Сортировка записей высоким содержанием белка изобилие измерений при сохранении всей транскриптом для анализа сразу же вниз по течению. Для выявления инфицированных вирусом клеток, конкретных анализов для вирусной РНК альтернативно сращивания и unspliced (vRNA), включены в анализ ПЦР, вместе с группой определяемых пользователем анализов, на общую сумму до 96 генов, максимальное количество анализов, в настоящее время размещены в МФК. Экспрессия генов и белков информацию, собранную для каждой ячейки связаны также позиции. Мы сообщалось ранее результаты этого анализа других20. Здесь, мы предоставляем более подробные методологические руководящие принципы, а также дополнительные описательные фенотипирование SIV-инфицированных CD4+ T клетки.

Этот подход, который мы называем tSCEPTRE, могут применяться к суспензии любых жизнеспособных клеток населения реактивной дневно обозначенные антитела и выражая транскриптом совместим с доступных ПЦР-анализов. Например она может использоваться для характеристики дифференциальных генов и белков в редких ячейки или ячейки, не легко отличают поверхности белка маркеров. Подготовка образца опирается на стандарт пятнать протокола с использованием коммерчески доступных антител. Цитофлуориметрами с возможностью сортировки одноклеточных коммерчески доступны, но биобезопасности дополнительные меры предосторожности, необходимые для обработки инфекционных живых клеток. Запись одноклеточного белка выражение профиль для каждой ячейки по позиции, а также упомянутые в настоящем документе как индексированных сортировки, является общей чертой всех коммерчески доступных СУИМ, сортировка программного обеспечения. Вычислительный анализ генов дифференциально выраженной хост среди популяции клеток интерес не описано здесь, но ссылки предоставляются для опубликованных ранее методов.

Protocol

Примечание: Схема протокола рабочего процесса показан на рисунке 1. Он состоит из трех основных этапов: СУИМ, RT и предварительно амплификация cDNA и ПЦР для до 96 генов одновременно. Две версии протокола, сортировка клеток в ограничении разведений и сортировка единичных кле…

Representative Results

Рабочий процесс для весь протокол изображен на рисунке 1. Он состоит из двух вариантов определяется количество клеток сортировка: либо ограничивающих разрежения или как одной клетки, как описано в тексте. На рисунке 2приведены примеры а…

Discussion

Протокол описано здесь, называется tSCEPTRE, интегрирует поверхности белка одноклеточных количественный, многопараметрических проточной цитометрии с количественное выражение mRNA одноклеточных, высоко мультиплексированных RT-ПЦР. Объединение этих двух технологий позволяет высоким содер?…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Авторы хотели бы поблагодарить NIAID VRC потока Cytometry Core и Cytometry Core потока MHRP Услуги для технического обслуживания и эксплуатации инструментов СУИМ и сортировочное оборудование; Мария Монтеро, Вишакха Шарма, песня имён для экспертной технической помощи; Майкл Пятак, младший (покойный) для помощи с SIV ПЦР анализа дизайн; и Брэндон Кил и Мэтью Scarlotta для SIV изолировать последовательности. Мнения являются мнениями авторов и не должно быть истолковано как представлять позиции армии США или Министерство обороны. Исследование было проведено по протоколу утвержденных использование животных в соответствии с Закон о благосостоянии животных и других федеральных законов и нормативных положений, касающихся животных АААЛЖ аккредитованных объекта и экспериментов с участием животных и придерживается принципов говорится в руководстве для ухода и использования лабораторных животных, СРН публикации, издание 2011.

Materials

RNA extraction and PCR reagents and consumables

Genemate 96-Well Semi-Skirted PCR Plate

BioExpress/VWR

T-3060-1

Adhesive PCR Plate Seals

ThermoFisher

AB0558

Armadillo 384-well PCR Plate

ThermoFisher

AB2384

MicroAmp Optical Adhesive Film

Applied Biosystems/ThermoFisher

4311971

DEPC Water

Quality Biological

351-068-101

Glass Distilled Water

Teknova

W3345

Superscript III Platinum One-Step qRT-PCR Kit

Invitrogen/ThermoFisher

11732088

SUPERase-In Rnase Inhibitor

Invitrogen/ThermoFisher

AM2696

Platinum Taq

Invitrogen/ThermoFisher

10966034

dNTP Mix

Invitrogen/ThermoFisher

18427088

ROX Reference Dye (if separate from kit)

Invitrogen/ThermoFisher

12223012

DNA Suspension Buffer

Teknova

T0223

RNAqueous kit

Invitrogen/ThermoFisher

AM1931

TaqMan gene expression assays not listed in Table 2

CD6

Applied Biosystems/ThermoFisher

Hs00198752_m1

TLR3

Applied Biosystems/ThermoFisher

Hs1551078_m1

Biomark reagents

Control Line Fluid Kit

Fluidigm

89000021

TaqMan Universal PCR Mix

Applied Biosystems/ThermoFisher

4304437

Assay Loading Reagent

Fluidigm

85000736

Sample Loading Reagent

Fluidigm

85000735

Dynamic Array 96.96 (chip)

Fluidigm

BMK-M-96.96

FACS reagents

SPHERO COMPtrol Goat anti-mouse (lambda)

Spherotech Inc.

CMIgP-30-5H

CompBeads Anti-Mouse Ig,k

BD Biosciences

51-90-9001229

5 ml Polystyrene tube with strainer cap

FALCON

352235

Aqua Live/Dead stain

Invitrogen/ThermoFisher

L34976

dilute 1:800

Mouse Anti-Human CD3 BV650 clone SP34-2

BD Biosciences

563916

dilute 1:40

Mouse Anti-Human CD4 BV786 clone L200

BD Biosciences

563914

dilute 1:20

Mouse Anti-Human CD8 BUV496 clone RPA-T8

BD Biosciences

564804

dilute 1:10

Mouse Anti-Human CD28 BV711 clone CD28.2

Biolegend

302948

dilute 1:20

Mouse Anti-Human CD95 BUV737 clone DX2

BD Biosciences

564710

dilute 1:10

Mouse Anti-Human CD14 BV510 clone M5E2

Biolegend

301842

dilute 1:83

Mouse Anti-Human CD16 BV510 clone 3G8

Biolegend

302048

dilute 1:167

Mouse Anti-Human CD20 BV510 clone 2H7

Biolegend

302340

dilute 1:37

Anti-CD38-R PE clone OKT10

NHP reagent recource

N/A

dilute 1:100

Mouse Anti-Human CD69 BUV395 clone FN50

BD Biosciences

564364

dilute 1:10

Mouse Anti-Human HLA-DR APC-H7 clone G46-6

BD Biosciences

561358

dilute 1:20

Mouse Anti-Human ICOS Alexa Fluor 700 clone C398.4A

Biolegend

313528

dilute 1:80

Instruments

BioPrptect Containment Enclosure

Baker

BD FACS Aria

BD Biosciences

ProtoFlex Dual 96-well PCR system

Applied Biosystems/ThermoFisher

4484076

Quant Studio 6 qPCR instrument

Applied Biosystems/ThermoFisher

4485694

IFC controller HX

Fluidigm

IFC-HX

Biomark HD

Fluidigm

BMKHD-BMKHD

References

  1. Macaulay, I. C., Ponting, C. P., Voet, T. Single-Cell Multiomics: Multiple Measurements from Single Cells. Trends Genet. 33 (2), 155-168 (2017).
  2. Pasternak, A. O., Lukashov, V. V., Berkhout, B. Cell-associated HIV RNA: a dynamic biomarker of viral persistence. Retrovirology. 10, 41 (2013).
  3. Mailler, E., et al. The Life-Cycle of the HIV-1 Gag-RNA Complex. Viruses. 8 (9), (2016).
  4. Varmus, H. Retroviruses. Science. 240 (4858), 1427-1435 (1988).
  5. Frankel, A. D., Young, J. A. HIV-1: fifteen proteins and an RNA. Annu Rev Biochem. 67, 1-25 (1998).
  6. Dominguez, M. H., et al. Highly multiplexed quantitation of gene expression on single cells. J Immunol Methods. 391 (1-2), 133-145 (2013).
  7. Tokarev, A., Guatelli, J. Misdirection of membrane trafficking by HIV-1 Vpu and Nef: Keys to viral virulence and persistence. Cell Logist. 1 (3), 90-102 (2011).
  8. Malim, M. H., Bieniasz, P. D. HIV Restriction Factors and Mechanisms of Evasion. Cold Spring Harb Perspect Med. 2 (5), a006940 (2012).
  9. Sugden, S. M., Bego, M. G., Pham, T. N., Cohen, E. A. Remodeling of the Host Cell Plasma Membrane by HIV-1 Nef and Vpu: A Strategy to Ensure Viral Fitness and Persistence. Viruses. 8 (3), 67 (2016).
  10. Simon, V., Bloch, N., Landau, N. R. Intrinsic host restrictions to HIV-1 and mechanisms of viral escape. Nat Immunol. 16 (6), 546-553 (2015).
  11. Kirchhoff, F. Immune evasion and counteraction of restriction factors by HIV-1 and other primate lentiviruses. Cell Host Microbe. 8 (1), 55-67 (2010).
  12. Wigzell, H. Immunopathogenesis of HIV infection. J Acquir Immune Defic Syndr. 1 (6), 559-565 (1988).
  13. Reynolds, M. R., et al. Ex vivo analysis of SIV-infected cells by flow cytometry. Cytometry A. 77 (11), 1059-1066 (2010).
  14. Baxter, A. E., et al. Single-Cell Characterization of Viral Translation-Competent Reservoirs in HIV-Infected Individuals. Cell Host Microbe. 20 (3), 368-380 (2016).
  15. Grau-Exposito, J., et al. A Novel Single-Cell FISH-Flow Assay Identifies Effector Memory CD4+ T cells as a Major Niche for HIV-1 Transcription in HIV-Infected Patients. MBio. 8 (4), (2017).
  16. Eriksson, S., et al. Comparative analysis of measures of viral reservoirs in HIV-1 eradication studies. PLoS Pathog. 9 (2), e1003174 (2013).
  17. Finzi, D., et al. Identification of a reservoir for HIV-1 in patients on highly active antiretroviral therapy. Science. 278 (5341), 1295-1300 (1997).
  18. Chomont, N., et al. HIV reservoir size and persistence are driven by T cell survival and homeostatic proliferation. Nat Med. 15 (8), 893-900 (2009).
  19. DeMaster, L. K., et al. A Subset of CD4/CD8 Double-Negative T Cells Expresses HIV Proteins in Patients on Antiretroviral Therapy. J Virol. 90 (5), 2165-2179 (2015).
  20. Bolton, D. L., et al. Combined single-cell quantitation of host and SIV genes and proteins ex vivo reveals host-pathogen interactions in individual cells. PLoS Pathog. 13 (6), e1006445 (2017).
  21. Quintans, J., Lefkovits, I. Precursor cells specific to sheep red cells in nude mice. Estimation of frequency in the microculture system. Eur J Immunol. 3 (7), 392-397 (1973).
  22. Finak, G., et al. MAST: a flexible statistical framework for assessing transcriptional changes and characterizing heterogeneity in single-cell RNA sequencing data. Genome Biol. 16, 278 (2015).
  23. McDavid, A., et al. Modeling bi-modality improves characterization of cell cycle on gene expression in single cells. PLoS Comput Biol. 10 (7), e1003696 (2014).
  24. McDavid, A., Finak, G., Gottardo, R. The contribution of cell cycle to heterogeneity in single-cell RNA-seq data. Nat Biotechnol. 34 (6), 591-593 (2016).
  25. Kok, Y. L., Ciuffi, A., Metzner, K. J. Unravelling HIV-1 Latency, One Cell at a Time. Trends Microbiol. , (2017).
  26. Rato, S., Golumbeanu, M., Telenti, A., Ciuffi, A. Exploring viral infection using single-cell sequencing. Virus Res. 239, 55-68 (2017).
  27. Wagner, A., Regev, A., Yosef, N. Revealing the vectors of cellular identity with single-cell genomics. Nat Biotechnol. 34 (11), 1145-1160 (2016).
  28. Nestorowa, S., et al. A single-cell resolution map of mouse hematopoietic stem and progenitor cell differentiation. Blood. 128 (8), e20-e31 (2016).
  29. Soh, K. T., et al. Simultaneous, Single-Cell Measurement of Messenger RNA, Cell Surface Proteins, and Intracellular Proteins. Curr Protoc Cytom. 75, 41-47 (2016).
  30. Kochan, J., Wawro, M., Kasza, A. Simultaneous detection of mRNA and protein in single cells using immunofluorescence-combined single-molecule RNA FISH. Biotechniques. 59 (4), 209-212 (2015).
  31. Stahlberg, A., Thomsen, C., Ruff, D., Aman, P. Quantitative PCR analysis of DNA, RNAs, and proteins in the same single cell. Clin Chem. 58 (12), 1682-1691 (2012).
  32. Assarsson, E., et al. Homogenous 96-plex PEA immunoassay exhibiting high sensitivity, specificity, and excellent scalability. PLoS One. 9 (4), e95192 (2014).
  33. Fredriksson, S., et al. Protein detection using proximity-dependent DNA ligation assays. Nat Biotechnol. 20 (5), 473-477 (2002).
  34. Genshaft, A. S., et al. targeted profiling of single-cell proteomes and transcriptomes in a single reaction. Genome Biol. 17 (1), 188 (2016).
  35. Mahnke, Y. D., Roederer, M. Optimizing a multicolor immunophenotyping assay. Clin Lab Med. 27 (3), 469-485 (2007).
  36. Liang, C., Hu, J., Russell, R. S., Kameoka, M., Wainberg, M. A. Spliced human immunodeficiency virus type 1 RNA is reverse transcribed into cDNA within infected cells. AIDS Res Hum Retroviruses. 20 (2), 203-211 (2004).
  37. Stegle, O., Teichmann, S. A., Marioni, J. C. Computational and analytical challenges in single-cell transcriptomics. Nat Rev Genet. 16 (3), 133-145 (2015).
  38. Wu, M., Singh, A. K. Single-cell protein analysis. Curr Opin Biotechnol. 23 (1), 83-88 (2012).
  39. Haque, A., Engel, J., Teichmann, S. A., Lonnberg, T. A practical guide to single-cell RNA-sequencing for biomedical research and clinical applications. Genome Med. 9 (1), 75 (2017).
check_url/57776?article_type=t

Play Video

Cite This Article
Tokarev, A., Creegan, M., Eller, M. A., Roederer, M., Bolton, D. L. Single-cell Quantitation of mRNA and Surface Protein Expression in Simian Immunodeficiency Virus-infected CD4+ T Cells Isolated from Rhesus macaques. J. Vis. Exp. (139), e57776, doi:10.3791/57776 (2018).

View Video