Summary

एकल-कक्ष Transcriptomic विश्लेषण माउस अग्नाशय अंत; स्रावी कोशिकाओं के

Published: September 30, 2018
doi:

Summary

हम भ्रूण, नवजात और जन्मोत्तर अग्न्याशय एकल सेल आरएनए अनुक्रमण द्वारा पीछा से अंत में स्रावी कोशिकाओं के अलगाव के लिए एक विधि का वर्णन । इस विधि अग्नाशय अंत-स्रावी वंश विकास, सेल विविधता और transcriptomic गतिशीलता का विश्लेषण की अनुमति देता है ।

Abstract

अग्नाशय के अंत में स्रावी कोशिकाओं, जो टाप में संकुल रहे हैं, रक्त ग्लूकोज स्थिरता और ऊर्जा चयापचय को विनियमित. विभिन्न प्रकार के सेल टाप में, इंसुलिन स्रावित β कोशिकाओं सहित, भ्रूण के चरण के दौरान आम अंत-स्रावी progenitors से भेदभाव कर रहे हैं. अपरिपक्व स्रावी कोशिकाओं सेल प्रसार के माध्यम से विस्तार और एक लंबी जन्मोत्तर विकास अवधि के दौरान परिपक्व । हालांकि, इन प्रक्रियाओं अंतर्निहित तंत्र स्पष्ट रूप से परिभाषित नहीं हैं । एकल सेल आरएनए-अनुक्रमण अलग कोशिका आबादी के लक्षण वर्णन के लिए एक आशाजनक दृष्टिकोण है और सेल वंश भेदभाव रास्ते अनुरेखण । यहाँ, हम भ्रूण, नवजात और जन्मोत्तर अग्न्याशय से पृथक अग्नाशय β कोशिकाओं के एकल सेल आरएनए-अनुक्रमण के लिए एक विधि का वर्णन ।

Introduction

अग्ंयाशय स्तनधारियों में एक महत्वपूर्ण चयापचय अंग है । अग्ंयाशय अंत में स्रावी और exocrine डिब्बों के शामिल है । अग्नाशय के अंत-स्रावी कोशिकाओं, सहित इंसुलिन का उत्पादन β कोशिकाओं और ग्लूकागन उत्पादन α कोशिकाओं, आइलेट्स के टाप में एक साथ क्लस्टर और समन्वयन प्रणालीगत ग्लूकोज homeostasis को विनियमित. अंत में स्रावी कोशिकाओं के रोग मधुमेह में परिणाम है, जो एक प्रमुख सार्वजनिक स्वास्थ्य दुनिया भर में मुद्दा बन गया है ।

अग्नाशय स्रावी कोशिकाओं Ngn3+ progenitors से embryogenesis1के दौरान प्राप्त कर रहे हैं । बाद में, प्रसवकालीन अवधि के दौरान, अंत में स्रावी कोशिकाओं अपरिपक्व टाप बनाने के लिए पैदा करना । इन अपरिपक्व कोशिकाओं को विकसित करने के लिए जारी है और धीरे-2वयस्कों में रक्त ग्लूकोज homeostasis को विनियमित करने के लिए बड़े पैमाने पर हो जाता है जो परिपक्व टाप, बन जाते हैं ।

हालांकि transcriptional कारकों के एक समूह की पहचान की गई है कि β कोशिका विभेद को विनियमित, β कोशिकाओं के सटीक परिपक्वता मार्ग अभी भी अस्पष्ट है. इसके अलावा, β सेल परिपक्वता प्रक्रिया भी सेल संख्या विस्तार के विनियमन3,4 और सेलुलर विविधता5,6की पीढ़ी शामिल है । हालांकि, इन प्रक्रियाओं के नियामक तंत्र अच्छी तरह से अध्ययन नहीं किया गया है ।

एकल-सेल आरएनए-अनुक्रमण एक शक्तिशाली दृष्टिकोण है कि प्रोफ़ाइल सेल उपआबादी और ट्रेस सेल वंश विकासात्मक रास्ते7कर सकते हैं । इस तकनीक का लाभ उठाते हुए, अग्नाशय के टाप डेवलपमेंट के दौरान होने वाली मुख्य घटनाओं को एकल-कक्ष स्तर8पर समझने में किया जा सकता है । एकल-सेल आरएनए-अनुक्रमण प्रोटोकॉल के बीच, स्मार्ट-seq2 बेहतर संवेदनशीलता और सटीकता के साथ पूर्ण लंबाई सीडीएनए की पीढ़ी की अनुमति देता है, और कम लागत9पर मानक रिएजेंट के उपयोग. स्मार्ट-seq210अनुक्रमण के लिए एक सीडीएनए पुस्तकालय का निर्माण करने के लिए लगभग दो दिन लगते हैं ।

यहाँ, हम प्रतिदीप्ति के अलगाव के लिए एक विधि का प्रस्ताव-लेबल β कोशिकाओं भ्रूण के अग्न्याशय से वयस्क Ins1-आरएफपी ट्रांसजेनिक चूहों11के लिए, प्रतिदीप्ति-सक्रिय कक्ष छँटाई का उपयोग (FACS), और पर transcriptomic विश्लेषणों का प्रदर्शन सिंगल-सेल स्तर, स्मार्ट-seq2 प्रौद्योगिकी (चित्रा 1) का उपयोग कर । इस प्रोटोकॉल को सामान्य, रोग और उम्र बढ़ने राज्यों में सभी अग्नाशय अंत-स्रावी कोशिका प्रकार के transcriptomes का विश्लेषण करने के लिए विस्तारित किया जा सकता है ।

Protocol

यहां वर्णित सभी विधियों को पेकिंग विश्वविद्यालय के संस्थागत पशु देखभाल एवं उपयोग समिति (IACUC) द्वारा अनुमोदित किया गया है । 1. अग्ंयाशय अलगाव ई 17.5 (भ्रूण दिवस १७.५) भ्रूण के लिए: अनुम…

Representative Results

अग्ंयाशय भ्रूण, नवजात और जन्मोत्तर चूहों (चित्रा 2a और बी b) से विच्छेदित किया गया । जन्मोत्तर दिन 18 से अधिक पुराने चूहों के लिए, पाचन प्रभाव छिड़काव की डिग्री पर निर्भ?…

Discussion

इस प्रोटोकॉल में, हम अग्नाशय β कोशिकाओं के एकल सेल अभिव्यक्ति प्रोफाइल का अध्ययन करने के लिए एक प्रभावी और आसान करने के लिए उपयोग विधि का प्रदर्शन किया । इस विधि से भ्रूण, नवजात और जन्मोत्तर अग्न्याशय स?…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

हम राष्ट्रीय प्रोटीन विज्ञान, बीजिंग (पेकिंग विश्वविद्यालय) और जीवन विज्ञान कंप्यूटिंग मंच के लिए पेकिंग-Tsinghua केंद्र के लिए केंद्र का धंयवाद । इस काम को चीन के विज्ञान और प्रौद्योगिकी मंत्रालय (2015CB942800), चीन के राष्ट्रीय प्राकृतिक विज्ञान फाउंडेशन (३१५२१००४, ३१४७१३५८, और ३१५२२०३६), और पेकिंग-Tsinghua केंद्र से जीवन विज्ञान के लिए सी के लिए वित्त पोषण के द्वारा समर्थित किया गया था R.X.

Materials

Collagenase P Roche 11213873001
Trypsin-EDTA (0.25 %), phenol red Thermo Fisher Scientific 25200114
Fetal bovine serum (FBS) Hyclone SH30071.03
Dumont #4 Forceps Roboz RS-4904
Dumont #5 Forceps Roboz RS-5058
30 G BD Needle 1/2" Length BD 305106
Stereo Microscope Zeiss Stemi DV4
Stereo Fluorescence microscope Zeiss Stereo Lumar V12
Centrifuge Eppendorf 5810R
Centrifuge Eppendorf 5424R
Polystyrene Round-Bottom Tube with Cell-Strainer Cap BD-Falcon 352235
96-Well PCR Microplate Axygen PCR-96-C
Silicone Sealing Mat Axygen AM-96-PCR-RD
Thin Well PCR Tube Extragene P-02X8-CF
Cell sorter BD Biosciences BD FACSAria
Capillary pipette Sutter B100-58-10
RNaseZap Ambion AM9780
ERCC RNA Spike-In Mix Life Technologies 4456740
Distilled water Gibco 10977
Triton X-100 Sigma-Aldrich T9284
dNTP mix New England Biolabs N0447
Recombinant RNase Inhibitor Takara 2313
Superscript II reverse transcriptase Invitrogen 18064-014
First-strand buffer (5x) Invitrogen 18064-014
DTT Invitrogen 18064-014
Betaine Sigma-Aldrich 107-43-7
MgCl2 Sigma-Aldrich 7786-30-3
Nuclease-free water Invitrogen AM9932
KAPA HiFi HotStart ReadyMix (2x) KAPA Biosystems KK2601
VAHTS DNA Clean Beads XP beads Vazyme N411-03
Qubit dsDNA HS Assay Kit Invitrogen Q32854
AceQ qPCR SYBR Green Master Mix Vazyme Q121-02
TruePrep DNA Library Prep Kit V2 for Illumina Vazyme TD502 Include 5x TTBL, 5x TTE, 5x TS, 5x TAB, TAE
TruePrep Index Kit V3 for Illumina Vazyme TD203 Include 16 N6XX and 24 N8XX
High Sensitivity NGS Fragment Analysis Kit Advanced Analytical Technologies DNF-474
1x HBSS without Ca2+ and Mg2+ 138 mM NaCl; 5.34 mM KCl
4.17 mM NaHCO3; 0.34 mM Na2HPO4
0.44 mM KH2PO4
Isolation buffer 1 × HBSS containing 10 mM HEPES, 1 mM MgCl2, 5 mM Glucose, pH 7.4
FACS buffer 1 × HBSS containing 15 mM HEPES, 5.6 mM Glucose, 1% FBS, pH 7.4
NaCl Sigma-Aldrich S5886
KCl Sigma-Aldrich P9541
NaHCO3 Sigma-Aldrich S6297
Na2HPO4 Sigma-Aldrich S5136
KH2PO4 Sigma-Aldrich P5655
D-(+)-Glucose Sigma-Aldrich G5767
HEPES Sigma-Aldrich H4034
MgCl2 Sigma-Aldrich M2393
Oligo-dT30VN primer 5'-AAGCAGTGGTATCAACGCAGAGTACT30VN-3'
TSO 5'-AAGCAGTGGTATCAACGCAGAGTACATrGrG+G-3'
ISPCR primers 5'-AAGCAGTGGTATCAACGCAGAGT-3'
Gapdh Forward primer 5'-ATGGTGAAGGTCGGTGTGAAC-3'
Gapdh Reverse primer 5'-GCCTTGACTGTGCCGTTGAAT-3'
Ins2 Forward primer 5'-TGGCTTCTTCTACACACCCA-3'
Ins2 Reverse primer 5'-TCTAGTTGCAGTAGTTCTCCA-3'

References

  1. Gu, G., Dubauskaite, J., Melton, D. A. Direct evidence for the pancreatic lineage: NGN3+ cells are islet progenitors and are distinct from duct progenitors. Development. 129 (10), 2447-2457 (2002).
  2. Oliver-Krasinski, J. M., Stoffers, D. A. On the origin of the beta cell. Genes & Development. 22 (15), 1998-2021 (1998).
  3. Dor, Y., Brown, J., Martinez, O. I., Melton, D. A. Adult pancreatic beta-cells are formed by self-duplication rather than stem-cell differentiation. Nature. 429 (6987), 41-46 (2004).
  4. Smukler, S. R., et al. The adult mouse and human pancreas contain rare multipotent stem cells that express insulin. Cell Stem Cell. 8 (3), 281-293 (2011).
  5. Dorrell, C., et al. Human islets contain four distinct subtypes of beta cells. Nature Communications. 7, 11756 (2016).
  6. Bader, E., et al. Identification of proliferative and mature beta-cells in the islets of Langerhans. Nature. 535 (7612), 430-434 (2016).
  7. Saliba, A. E., Westermann, A. J., Gorski, S. A., Vogel, J. Single-cell RNA-seq: Advances and future challenges. Nucleic Acids Research. 42 (14), 8845-8860 (2014).
  8. Qiu, W. L., et al. Deciphering pancreatic islet beta cell and alpha cell maturation pathways and characteristic features at the single-cell level. Cell Metabolism. 25 (5), 1194-1205 (2017).
  9. Picelli, S., et al. Smart-seq2 for sensitive full-length transcriptome profiling in single cells. Nature Methods. 10 (11), 1096-1098 (2013).
  10. Picelli, S., et al. Full-length RNA-seq from single cells using Smart-seq2. Nature Protocols. 9 (1), 171-181 (2014).
  11. Piccand, J., et al. Pak3 promotes cell cycle exit and differentiation of beta-cells in the embryonic pancreas and is necessary to maintain glucose homeostasis in adult mice. Diabetes. 63 (1), 203-215 (2014).
  12. Veite-Schmahl, M. J., Regan, D. P., Rivers, A. C., Nowatzke, J. F., Kennedy, M. A. Dissection of the mouse pancreas for histological analysis and metabolic profiling. Journal of Visualized Experiments. (126), (2017).
  13. Hu, P., Zhang, W., Xin, H., Deng, G. Single cell isolation and analysis. Frontiers in Cell and Developmental Biology. 4, 116 (2016).
  14. Haque, A., Engel, J., Teichmann, S. A., Lonnberg, T. A practical guide to single-cell RNA-sequencing for biomedical research and clinical applications. Genome Medicine. 9 (1), 75 (2017).
  15. . FastQC: A quality control tool for high throughput sequence data Available from: https://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc/ (2010)
  16. Langmead, B., Salzberg, S. L. Fast gapped-read alignment with Bowtie 2. Nature Methods. 9 (4), 357-359 (2012).
  17. Kim, D., et al. TopHat2: accurate alignment of transcriptomes in the presence of insertions, deletions and gene fusions. Genome Biology. 14 (4), (2013).
  18. Anders, S., Pyl, P. T., Huber, W. HTSeq–a Python framework to work with high-throughput sequencing data. Bioinformatics. 31 (2), 166-169 (2015).
  19. Wagner, G. P., Kin, K., Lynch, V. J. Measurement of mRNA abundance using RNA-seq data: RPKM measure is inconsistent among samples. Theory in Biosciences. 131 (4), 281-285 (2012).
  20. Brennecke, P., et al. Accounting for technical noise in single-cell RNA-seq experiments. Nature Methods. 10 (11), 1093-1095 (2013).
  21. Le, S., Josse, J., Husson, F. FactoMineR: An R package for multivariate analysis. Journal of Statistical Software. 25 (1), (2008).
  22. Hadley, W. . ggplot2: Elegant graphics for data analysis. , (2009).
  23. . gplots: Various R Programming Tools for Plotting Data Available from: https://cran.r-project.org/package=gplots (2016)
  24. Marcheva, B., et al. Disruption of the clock components CLOCK and BMAL1 leads to hypoinsulinaemia and diabetes. Nature. 466 (7306), 627-631 (2010).
  25. Li, L., et al. Single-cell RNA-seq analysis maps development of human germline cells and gonadal niche interactions. Cell Stem Cell. , (2017).
  26. Qi, M., et al. Human pancreatic islet isolation: Part I: Digestion and collection of pancreatic tissue. Journal of Visualized Experiments. (27), (2009).
  27. Qi, M., et al. Human pancreatic islet isolation: Part II: Purification and culture of human islets. Journal of Visualized Experiments. (27), (2009).
  28. Teo, A. K. K., et al. Single-cell analyses of human islet cells reveal de-differentiation signatures. Cell Death Discovery. 4 (14), (2018).
check_url/58000?article_type=t

Play Video

Cite This Article
Li, L., Yu, X., Zhang, Y., Feng, Y., Qiu, W., Xu, C. Single-cell Transcriptomic Analyses of Mouse Pancreatic Endocrine Cells. J. Vis. Exp. (139), e58000, doi:10.3791/58000 (2018).

View Video