Summary

Zellspezifische paarweise Abfrage des Ovarialepigenoms und des Transkriptoms der Maus

Published: February 24, 2023
doi:

Summary

In diesem Protokoll wurden die translatierende Ribosomenaffinitätsreinigungsmethode (TRAP) und die Isolierung von Zellkernen, die in bestimmten Zelltypen markiert wurden (INTACT), für die paarweise Abfrage des zellspezifischen ovariellen Transkriptoms und Epigenoms unter Verwendung des NuTRAP-Mausmodells, das mit einer Cyp17a1-Cre-Mauslinie gekreuzt wurde, optimiert.

Abstract

Die Beurteilung zelltypspezifischer epigenomischer und transkriptomischer Veränderungen ist der Schlüssel zum Verständnis der Ovarialalterung. Zu diesem Zweck wurde die Optimierung der translatierenden Ribosomenaffinitätsreinigungsmethode (TRAP) und die Isolierung von Zellkernen, die in bestimmten Zelltypen markiert sind (INTACT), für die anschließende paarweise Abfrage des zellspezifischen ovariellen Transkriptoms und Epigenoms unter Verwendung eines neuartigen transgenen NuTRAP-Mausmodells durchgeführt. Die Expression des NuTRAP-Allels wird von einer gefloxten STOP-Kassette kontrolliert und kann mit Hilfe von Promotor-spezifischen Cre-Linien auf bestimmte ovarielle Zelltypen ausgerichtet werden. Da neuere Studien darauf hindeuten, dass ovarielle Stromazellen für die Entstehung vorzeitiger Alterungsphänotypen verantwortlich sind, wurde das NuTRAP-Expressionssystem mit einem Cyp17a1-Cre-Treiber auf Stromazellen ausgerichtet. Die Induktion des NuTRAP-Konstrukts war spezifisch für ovarielle stromale Fibroblasten, und es wurden ausreichend DNA und RNA für Sequenzierungsstudien aus einem einzigen Eierstock gewonnen. Das hier vorgestellte NuTRAP-Modell und die hier vorgestellten Methoden können verwendet werden, um jeden ovariellen Zelltyp mit einer verfügbaren Cre-Linie zu untersuchen.

Introduction

Die Eierstöcke spielen eine wichtige Rolle beim somatischen Altern1, wobei bestimmte Zellpopulationen unterschiedliche Beiträge leisten. Die zelluläre Heterogenität des Eierstocks macht es schwierig, molekulare Ergebnisse aus Bulk-Tests für den gesamten Eierstock zu interpretieren. Das Verständnis der Rolle bestimmter Zellpopulationen bei der Alterung der Eierstöcke ist der Schlüssel zur Identifizierung der molekularen Treiber, die für die Fruchtbarkeit und den Gesundheitsverlust bei älteren Frauen verantwortlich sind. Traditionell wurde die Multi-Omics-Bewertung spezifischer Ovarialzelltypen durch Techniken wie Lasermikrodissektion2, Einzelzellansätze3 oder Zellsortierung4 erreicht. Die Mikrodissektion kann jedoch teuer und schwierig durchzuführen sein, und die Zellsortierung kann zelluläre phänotypische Profile verändern5.

Ein neuartiger Ansatz zur Bewertung von ovariellen Zelltyp-spezifischen epigenomischen und transkriptomischen Profilen verwendet das NuTRAP-Mausmodell (NuTRAP) zur Markierung und Translation der Ribosomenaffinitätsreinigung. Das NuTRAP-Modell ermöglicht die Isolierung von zelltypspezifischen Nukleinsäuren, ohne dass eine Zellsortierung erforderlich ist, indem die Methoden der Affinitätsreinigung verwendet werden: Ribosomen-Affinitätsreinigung (TRAP) und Isolierung von Zellkernen, die in bestimmten Zelltypen markiert sind (INTACT)6. Die Expression des NuTRAP-Allels wird von einer gefloxten STOP-Kassette kontrolliert und kann mit Hilfe von Promotor-spezifischen Cre-Linien auf bestimmte ovarielle Zelltypen ausgerichtet werden. Durch die Kreuzung der NuTRAP-Maus mit einer zelltypspezifischen Cre-Linie bewirkt die Entfernung der STOP-Kassette eine eGFP-Markierung des ribosomalen Komplexes und eine Biotin/mCherry-Markierung des Zellkerns in Cre-abhängiger Weise6. Die TRAP- und INTACT-Techniken können dann verwendet werden, um mRNA und Kern-DNA aus dem interessierenden Zelltyp zu isolieren und zu transkriptomischen und epigenomischen Analysen überzugehen.

Das NuTRAP-Modell wurde in verschiedenen Geweben wie Fettgewebe6, Hirngewebe 7,8,9 und der Netzhaut10 verwendet, um zelltypspezifische epigenomische und transkriptomische Veränderungen aufzudecken, die in Ganzgewebehomogenaten möglicherweise nicht nachgewiesen werden können. Zu den Vorteilen des NuTRAP-Ansatzes gegenüber herkömmlichen Zellsortiertechniken gehören die folgenden: 1) die Vermeidung von Ex-vivo-Aktivierungsartefakten 8, 2) der minimierte Bedarf an spezialisierten Geräten (z. B. Zellsortierern) und 3) der erhöhte Durchsatz und die geringeren Kosten für zelltypspezifische Analysen. Darüber hinaus ermöglicht die Möglichkeit, zelltypspezifische DNA und RNA aus einer einzigen Maus zu isolieren, paarweise Analysen, die die statistische Aussagekraft erhöhen. Da neuere Studien gezeigt haben, dass ovarielle Stromazellen für die vorzeitige Alterung der Phänotypen11,12,13 verantwortlich sind, haben wir das NuTRAP-Expressionssystem mit einem Cyp17a1-Cre-Treiber auf Stroma- und Thekazellen ausgerichtet. In dieser Arbeit zeigen wir, dass die Induktion des NuTRAP-Konstrukts spezifisch für ovarielle Stroma- und Thekazellen ist und dass genügend DNA und RNA für Sequenzierungsstudien aus einem einzigen Eierstock gewonnen werden. Das NuTRAP-Modell und die hier vorgestellten Methoden können verwendet werden, um jeden ovariellen Zelltyp mit jeder verfügbaren Cre-Linie zu untersuchen.

Für die Generierung einer zelltypspezifischen ovariellen NuTRAP-Mauslinie verfügt das NuTRAP-Allel über ein floxiertes STOP-Codon, das die Expression von BirA, Biotin-Ligase-Erkennungspeptid (BLRP)-markiertem mCherry/mRANGAP1 und eGFP/L10a kontrolliert. Bei Kreuzung mit einer zelltypspezifischen Cre-Linie markiert die Expression der NuTRAP-Kassette das nukleäre Protein mRANGAP1 mit Biotin/mCherry und das ribosomale Protein L10a mit eGFP in Cre-abhängiger Weise. Dies ermöglicht die Isolierung von Zellkernen und mRNA aus bestimmten Zelltypen, ohne dass eine Zellsortierung erforderlich ist. Um dies zu beurteilen, kann derNuTRAP flox/flox mit einem zelltypspezifischen Cre gepaart werden, das für ovarielle Zelltypen relevant ist.

Protocol

Alle Tierverfahren wurden vom Institutional Animal Care and Use Committee der Oklahoma Medical Research Foundation (OMRF) genehmigt. Elternmäuse wurden vom Jackson Laboratory (Bar Harbor, ME) gekauft und unter SPF-Bedingungen in einer HEPA-Barriereumgebung in einem 14 h/10 h Hell/Dunkel-Zyklus (Licht an um 6:00 Uhr morgens) im OMRF gezüchtet und untergebracht. HINWEIS: In dieser Demonstration verwenden wir einen Cyp17iCre+/−(Stamm # 028547, The Jackson Laboratory) männlich gepa…

Representative Results

Eine schematische Darstellung der Protokolle TRAP und INTACT ist in Abbildung 1 dargestellt. In dieser Arbeit wird die Spezifität des Cyp17-NuTRAP-Mausmodells für ovarielle Stroma/Theca-Zellen mittels Immunfluoreszenzbildgebung und RNA-Seq aus TRAP-isolierter RNA demonstriert. Zunächst wurde eine Immunfluoreszenzbildgebung des eGFP-Signals im Ovar und die Lokalisation des eGFP-Signals in den Theka- und Stromazellen durchgeführt. Kurz gesagt wurden 5 μm Schnitte mit einem Xylol- und Etha…

Discussion

Das NuTRAP-Mausmodell6 ist ein leistungsfähiger transgener Markierungsansatz für die paarweise Abfrage des Transkriptoms und des Epigenoms von spezifischen Zelltypen, die mit einem verfügbaren Cre-Treiber an jeden Zelltyp angepasst werden können. In dieser Arbeit demonstrieren wir die Spezifität des Cyp17-NuTRAP-Mausmodells bei der Ausrichtung auf Ovarial-, Theka- und Stromazellen. Das Cyp17-NuTRAP-Modell kann verwendet werden, um die theka- und stromazellspezifischen epigenetischen Mechanism…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Diese Arbeit wurde durch Zuschüsse der National Institutes of Health (NIH) (R01AG070035, R01AG069742, T32AG052363), der BrightFocus Foundation (M2020207) und der Presbyterian Health Foundation unterstützt. Diese Arbeit wurde auch teilweise durch den MERIT-Preis I01BX003906 und einen Shared-Equipment-Evaluierungsprogramm-Preis (ShEEP) ISIBX004797 aus den Vereinigten Staaten (USA) unterstützt. Abteilung für Veteranenangelegenheiten, Forschungs- und Entwicklungsdienst für biomedizinische Laboratorien. Die Autoren bedanken sich auch beim Clinical Genomics Center (OMRF) und der Imaging Core Facility (OMRF) für die Unterstützung und die Nutzung der Instrumente.

Materials

0.1 M Spermidine Sigma-Aldrich 05292-1ML-F
1 M MgCl2 Thermo Scientific AM9530G
10% NP-40 Thermo Scientific 85124
100 mg/mL Cycloheximide Sigma-Aldrich C4859-1ML
2-mercaptoethanol Sigma-Aldrich M3148
30 µm cell strainer  Miltenyi Biotec 130-098-458
All Prep DNA/RNA Mini Kit Qiagen 80204
anti-GFP antibody Abcam Ab290 For TRAP and IHC (Rabbit polyclonal to GFP)
Buffer RLT Qiagen 79216 RNA Lysis Buffer in protocol
cOmplete, mini, EDTA-free protease inhibitor tablet Roche 11836170001 For TRAP Homogenization Buffer
Cyp17iCre mouse model The Jackson Laboratory 28547 B6;SJL-Tg(Cyp17a1-icre)AJako/J
DynaMag-2 magnet Invitrogen 12321D
Genotyping Primers IDT Custom Generic Cre – Jackson Laboratory protocol 22392, Primers: oIMR1084, oIMR1085, oIMR7338, oIMR7339
         Cyp17iCre – Jackson Laboratory protocol 30847, Primers: 21218, 31704, 31705, 35663
         NuTRAP – Jackson Laboratory protocol 21509, Primers: 21306, 24493, 32625, 32626
Halt Protease Inhibitor cocktail (100X) Thermo Scientific 1861278 For NPB Buffer
M-280 Streptavidin Dynabeads  Invitrogen 11205D 2.8 µm bead diameter
MixMate Eppendorf 5353000529
Nuclei Isolation Kit: Nuclei EZ Prep Sigma-Aldrich Nuc101 Contains Nuclei Lysis Buffer and Nuclei Storage Buffer
1 M HEPES Gibco 15630-080
5 M NaCl Thermo Scientific AM9760G
2M KCl Thermo Scientific AM9640G
0.5 M EDTA Thermo Scientific AM9260G
0.5 M EGTA Fisher Scientific 50-255-956
NuTRAP mouse model The Jackson Laboratory 29899 B6;129S6-Gt(ROSA)26Sortm2(CAG-NuTRAP)Evdr/J
Pierce DTT No-Weigh Format Thermo Scientific A39255
Protein G Dynabeads ThermoFisher 10004D For TRAP
RNaseOUT Invitrogen 10777019
Sodium Heparin Fisher Scientific BP2425
Ultrapure 1M Tris-HCl, pH 7.5 Invitrogen 15567-027
VWR Tube Rotator Fisher Scientific NC9854190

References

  1. Broekmans, F. J., Soules, M. R., Fauser, B. C. Ovarian aging: Mechanisms and clinical consequences. Endocrine Reviews. 30 (5), 465-493 (2009).
  2. Cheng, L., et al. Laser-assisted microdissection in translational research: Theory, technical considerations, and future applications. Applied Immunohistochemistry & Molecular Morphology. 21 (1), 31-47 (2013).
  3. Morris, M. E., et al. A single-cell atlas of the cycling murine ovary. eLife. 11, 77239 (2022).
  4. Kendrick, H., et al. Transcriptome analysis of mammary epithelial subpopulations identifies novel determinants of lineage commitment and cell fate. BMC Genomics. 9, 591 (2008).
  5. Richardson, G. M., Lannigan, J., Macara, I. G. Does FACS perturb gene expression. Cytometry A. 87 (2), 166-175 (2015).
  6. Roh, H. C., et al. Simultaneous transcriptional and epigenomic profiling from specific cell types within heterogeneous tissues in vivo. Cell Reports. 18 (4), 1048-1061 (2017).
  7. Chucair-Elliott, A. J., et al. Inducible cell-specific mouse models for paired epigenetic and transcriptomic studies of microglia and astroglia. Communications Biology. 3 (1), 693 (2020).
  8. Ocanas, S. R., et al. Minimizing the ex vivo confounds of cell-isolation techniques on transcriptomic and translatomic profiles of purified microglia. eNeuro. 9 (2), (2022).
  9. Raus, A. M., Nelson, N. E., Fuller, T. D., Ivy, A. S. 34;SIT" with Emx1-NuTRAP mice: Simultaneous INTACT and TRAP for paired transcriptomic and epigenetic sequencing. Current Protocols. 2 (10), 570 (2022).
  10. Chucair-Elliott, A. J., et al. Translatomic response of retinal Muller glia to acute and chronic stress. Neurobiology Disease. 175, 105931 (2022).
  11. Amargant, F., et al. Ovarian stiffness increases with age in the mammalian ovary and depends on collagen and hyaluronan matrices. Aging Cell. 19 (11), 13259 (2020).
  12. Briley, S. M., et al. Reproductive age-associated fibrosis in the stroma of the mammalian ovary. Reproduction. 152 (3), 245-260 (2016).
  13. Umehara, T., et al. Female reproductive life span is extended by targeted removal of fibrotic collagen from the mouse ovary. Science Advances. 8 (24), (2022).
  14. Lopez-Sanchez, N., Frade, J. M. Cell cycle analysis in the vertebrate brain using immunolabeled fresh cell nuclei. Bio-Protocol. 3 (22), 973 (2013).
  15. Saccon, T. D., et al. Primordial follicle reserve, DNA damage and macrophage infiltration in the ovaries of the long-living Ames dwarf mice. Experimental Gerontology. 132, 110851 (2020).
  16. Kinnear, H. M., et al. The ovarian stroma as a new frontier. Reproduction. 160 (3), 25-39 (2020).
  17. Ajayi, A. F., Akhigbe, R. E. Staging of the estrous cycle and induction of estrus in experimental rodents: an update. Fertility Research and Practice. 6, 5 (2020).
  18. Tighe, R. M., et al. Improving the quality and reproducibility of flow cytometry in the lung. An official American Thoracic Society workshop report. American Journal of Respiratory Cell and Molecular Biology. 61 (2), 150-161 (2019).
  19. Zhang, X., et al. Comparative analysis of droplet-based ultra-high-throughput single-cell RNA-Seq systems. Molecular Cell. 73 (1), 130-142 (2019).
  20. Zheng, G. X., et al. Massively parallel digital transcriptional profiling of single cells. Nature Communications. 8, 14049 (2017).
  21. Klein, A. M., et al. Droplet barcoding for single-cell transcriptomics applied to embryonic stem cells. Cell. 161 (5), 1187-1201 (2015).
  22. Macosko, E. Z., et al. Highly parallel genome-wide expression profiling of individual cells using nanoliter droplets. Cell. 161 (5), 1202-1214 (2015).
  23. Prakadan, S. M., Shalek, A. K., Weitz, D. A. Scaling by shrinking: Empowering single-cell ‘omics’ with microfluidic devices. Nature Reviews Genetics. 18 (6), 345-361 (2017).
  24. Wang, Q., et al. CoBATCH for high-throughput single-cell epigenomic profiling. Molecular Cell. 76 (1), 206-216 (2019).
  25. Luo, C., et al. Robust single-cell DNA methylome profiling with snmC-seq2. Nature Communications. 9, 3824 (2018).
  26. Liu, H., et al. DNA methylation atlas of the mouse brain at single-cell resolution. Nature. 598 (7879), 120-128 (2021).
  27. Yamawaki, T. M., et al. Systematic comparison of high-throughput single-cell RNA-seq methods for immune cell profiling. BMC Genomics. 22 (1), 66 (2021).
  28. Hashimshony, T., et al. CEL-Seq2: Sensitive highly-multiplexed single-cell RNA-Seq. Genome Biology. 17, 77 (2016).
  29. Natarajan, K. N. Single-cell tagged reverse transcription (STRT-Seq). Methods in Molecular Biology. 1979, 133-153 (2019).
  30. Jaitin, D. A., et al. Massively parallel single-cell RNA-seq for marker-free decomposition of tissues into cell types. Science. 343 (6172), 776-779 (2014).
  31. Aldridge, S., Teichmann, S. A. Single cell transcriptomics comes of age. Nature Communications. 11, 4307 (2020).
  32. Clark, S. J., Lee, H. J., Smallwood, S. A., Kelsey, G., Reik, W. Single-cell epigenomics: Powerful new methods for understanding gene regulation and cell identity. Genome Biology. 17, 72 (2016).
  33. Christensson, E., Lewan, L. The use of spermidine for the isolation of nuclei from mouse liver. Studies of purity and yield during different physiological conditions. Zeitschrift für Naturforschung. Section C, Biosciences. 29 (5-6), 267-271 (1974).
  34. Levine, M. E., et al. Menopause accelerates biological aging. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 113 (33), 9327-9332 (2016).
  35. Ossewaarde, M. E., et al. Age at menopause, cause-specific mortality and total life expectancy. Epidemiology. 16 (4), 556-562 (2005).
  36. Wellons, M., Ouyang, P., Schreiner, P. J., Herrington, D. M., Vaidya, D. Early menopause predicts future coronary heart disease and stroke: the Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis. Menopause. 19 (10), 1081-1087 (2012).
  37. Camaioni, A., et al. The process of ovarian aging: It is not just about oocytes and granulosa cells. Journal of Assisted Reproduction and Genetics. 39 (4), 783-792 (2022).
check_url/64765?article_type=t

Play Video

Cite This Article
Ocañas, S. R., Isola, J. V. V., Saccon, T. D., Pham, K. D., Chucair-Elliott, A. J., Schneider, A., Freeman, W. M., Stout, M. B. Cell-Specific Paired Interrogation of the Mouse Ovarian Epigenome and Transcriptome. J. Vis. Exp. (192), e64765, doi:10.3791/64765 (2023).

View Video