Summary

Secuenciación y análisis de islotes pancreáticos humanos de una sola célula

Published: July 18, 2019
doi:

Summary

Aquí, presentamos un protocolo para generar datos de transcriptoma de alta calidad y a gran escala de células individuales de islotes pancreáticos humanos aislados utilizando una tecnología de secuenciación de ARN microfluídico microfluídico basada en gotas.

Abstract

Los islotes pancreáticos comprenden células endocrinas con patrones distintivos de expresión hormonal. Las células endocrinas muestran diferencias funcionales en respuesta a condiciones normales y patológicas. El objetivo de este protocolo es generar datos de transcriptoma de alta calidad y a gran escala de cada tipo de célula endocrina con el uso de una tecnología de secuenciación de ARN microfluídico basada en gotas. Estos datos se pueden utilizar para construir el perfil de expresión génica de cada tipo de célula endocrina en condiciones normales o específicas. El proceso requiere un manejo cuidadoso, una medición precisa y un riguroso control de calidad. En este protocolo, describimos pasos detallados para la disociación, secuenciación y análisis de datos de islotes pancreáticos humanos. Los resultados representativos de unas 20.000 células de islet único humano demuestran la aplicación exitosa del protocolo.

Introduction

Los islotes pancreáticos liberan hormonas endocrinas para regular los niveles de glucosa en sangre. Cinco tipos de células endocrinas, que difieren funcional y morfológicamente, están implicados en este papel esencial: las células producen glucagón, insulina de células, somatostatina de células de células PP, polipéptido pancreático de células PP y células de la ghrelina1. La generación de perfiles de expresión génica es un enfoque útil para caracterizar las células endocrinas en condiciones normales o específicas. Históricamente, todo el perfil de expresión génica del islet se generó utilizando microarray y secuenciación de ARN de próxima generación2,3,4,5, 7 , 8. Aunque todo el transcriptoma de islet es informativo para identificar las transcripciones específicas de órganos y los genes candidatos a la enfermedad, no logra descubrir la heterogeneidad molecular de cada tipo de célula de isla. La técnica de microdisección de captura láser (LCM) se haaplicado para obtener directamente tipos de células específicas de los islotes 9,10,11,12, pero se queda corto de pureza de la célula objetivo Población. Para superar estas limitaciones, se ha utilizado la clasificación celular activada por fluorescencia (FACS) para seleccionar poblaciones específicas de células endocrinas, como las células13,14,15,16 , 17 , 18. Por otra parte, Dorrell y otros utilizaron un enfoque de clasificación facS basado en anticuerpos para clasificar las células en cuatro subpoblaciones19. Las células de los isletes ordenadas por FACS también se pueden chapar para la secuenciación de ARN de células individuales; sin embargo, los métodos basados en placas se enfrentan a desafíos en escalabilidad20,21,22.

Para generar datos de transcriptoma de alta calidad y a gran escala de cada tipo de célula endocrina, aplicamos tecnología microfluídica a las células de los isletes humanos. La plataforma microfluídica genera datos de transcriptoma a partir de un gran número de células individuales de una manera escalable, de alto rendimiento, alta calidad y escalable23,24,25,26,27. Además de revelar las características moleculares de un tipo de célula capturada en una gran cantidad, la plataforma microfluídica altamente escalable permite la identificación de tipos de células raras cuando se proporcionan suficientes células. Por lo tanto, la aplicación de la plataforma a los islotes pancreáticos humanos permitió perfilar células de ghrelina-secreting, un tipo de célula endocrina rara con función poco conocida debido a su escasez28. En los últimos años, varios estudios han sido publicados por nosotros y otros informando datos de transcriptoma a gran escala de islotes humanos utilizando la tecnología29,30,31,32, 33. Los datos están a disposición del público y recursos útiles para que la comunidad de islote estudie la heterogeneidad de células endocrinas y su implicación en las enfermedades.

Aquí, describimos un protocolo de secuenciación de ARN microfluídico microfluídico basado en gotas, que se ha utilizado para producir datos de transcriptoma de aproximadamente 20.000 células de islos humanos, incluyendo las células de “, “, “, “, “, “, “, “y” y una proporción más pequeña de células no endocrinas 32. El flujo de trabajo comienza con islotes humanos aislados y representa los pasos de disociación de células de islotes, captura de una sola célula y análisis de datos. El protocolo requiere el uso de islotes recién aislados y se puede aplicar a los islotes de los seres humanos y otras especies, como los roedores. Con este flujo de trabajo, se pueden crear atlas de celda de islet imparciales y completos bajo línea base y otras condiciones.

Protocol

1. Disociación de isla humana Obtener islotes humanos aislados de donantes de órganos cadáveres de ambos sexos, con edades entre 15 y 80 años, sin enfermedades preexistentes, a menos que se requieran islotes de donantes con datos demográficos específicos para el propósito del estudio. Después del aislamiento, haga que los islotes aislados se mantengan en la instalación de cultivo de tejidos durante 2-3 días en el proveedor. A menudo se tarda más de 1 día en hacerse visibles los daños en los…

Representative Results

El flujo de trabajo de secuenciación de ARN de una sola célula consta de tres pasos: disociar islotes humanos intactos en suspensión de una sola célula, capturar células individuales utilizando una tecnología basada en gotas y analizar datos de ARN-seq (Figura1). En primer lugar, los islotes humanos adquiridos fueron incubados de la noche a la mañana. Los islotes intactos se examinaron bajo el microscopio (Figura2A). La in…

Discussion

Las tecnologías de una sola célula desarrolladas en los últimos años proporcionan una nueva plataforma para caracterizar los tipos celulares y estudiar la heterogeneidad molecular en islotes pancreáticos humanos. Adoptamos un protocolo de aislamiento microfluídico de una sola célula basado en gotas y análisis de datos para estudiar islotes humanos. Nuestro protocolo produjo con éxito datos de secuenciación de ARN de más de 20.000 células de islotes humanos individuales con variaciones relativamente pequeñas …

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Ninguno

Materials

30 µm Pre-Separation Filters Miltenyi Biotec 130-041-407 Cell strainer
8-chamber slides Chemometec 102673-680 Dell counting assay slides
Bioanalyzer High Sensitivity DNA Kit Agilent 5067-4626 for QC
Bovine Serum Albumin Sigma-Aldrich A9647 Single cell media
Chromium Single Cell 3' Library & Gel Bead Kit v2, 16 rxns 10X Genomics 120237 Single cell reagents
Chromium Single Cell A Chip Kit v2, 48 rx (6 chips) 10X Genomics 120236 Microfluidic chips
CMRL-1066 ThermoFisher 11530-037 Complete islet media
EB Buffer Qiagen 19086 Elution buffer
Eppendorf twin-tec PCR plate, 96-well, blue, semi-skirted VWR 47744-112 Emulsion plate
Fetal Bovine Serum ThermoFisher 16000-036 Complete islet media
Human islets Prodo Labs HIR Isolated human islets
L-Glutamine (200 mM) ThermoFisher 25030-081 Complete islet media
Nextera DNA Library Preparation Kit (96 samples) Illumina FC-121-1031 Library preparation reagents
NextSeq 500/550 High Output Kit v2.5 (75 cycles) Illumina FC-404-2005 Sequencing
Penicillin-Streptomycin (10,000 U/mL) ThermoFisher 15140-122 Complete islet media
Qubit High Sensitivity dsDNA Kit Life Technologies Q32854 for QC
Solution 18 Chemometec 103011-420 Cell counting assay reagent
SPRISelect Reagent Fisher Scientific B23318 Purification beads
Tissue Culture Dishes (10 cm) VWR 10861-594 for islet culture
TrypLE Express Life Technologies 12604-013 Cell dissociation solution
Zymo DNA Clean & Concentrator-5, 50 reactions VWR 77001-152 Library clean up columns

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Xin, Y., Adler, C., Kim, J., Ding, Y., Ni, M., Wei, Y., Macdonald, L., Okamoto, H. Single-cell RNA Sequencing and Analysis of Human Pancreatic Islets. J. Vis. Exp. (149), e59866, doi:10.3791/59866 (2019).

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