Summary

マウス卵巣エピゲノムとトランスクリプトームの細胞特異的ペアインプロゲーション

Published: February 24, 2023
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Summary

このプロトコルでは、翻訳リボソームアフィニティー精製(TRAP)法と特定の細胞タイプでタグ付けされた核の単離(INTACT)法が、Cyp17a1-Creマウス系統に交配されたNuTRAPマウスモデルを使用して、細胞特異的卵巣トランスクリプトームとエピゲノムのペアインプロゲーション用に最適化されました。

Abstract

細胞型特異的なエピゲノムおよびトランスクリプトームの変化を評価することは、卵巣の老化を理解するための鍵です。この目的のために、翻訳リボソームアフィニティー精製(TRAP)法の最適化と特定の細胞型でタグ付けされた核の単離(INTACT)法が、新しいトランスジェニックNuTRAPマウスモデルを使用した細胞特異的卵巣トランスクリプトームとエピゲノムのその後のペアインテロゲーションのために行われました。NuTRAP対立遺伝子の発現は、フロックスSTOPカセットの制御下にあり、プロモーター特異的Cre株を使用して特定の卵巣細胞型を標的とすることができます。最近の研究では、卵巣間質細胞が早期老化表現型の駆動に関与していることが示されているため、NuTRAP発現システムは、Cyp17a1-Creドライバーを使用して間質細胞を標的としました。NuTRAP構築物の誘導は卵巣間質線維芽細胞に特異的であり、シーケンシング研究に十分なDNAおよびRNAが単一の卵巣から得られた。ここで紹介するNuTRAPモデルと方法は、利用可能なCre株を持つ任意の卵巣細胞タイプの研究に使用できます。

Introduction

卵巣は体細胞老化の主要なプレーヤーであり1、特定の細胞集団からの明確な寄与があります。卵巣の細胞不均一性は、バルク、全卵巣アッセイからの分子結果を解釈することを困難にします。卵巣の老化における特定の細胞集団の役割を理解することは、高齢女性の生殖能力と健康低下の原因となる分子ドライバーを特定するための鍵です。従来、特定の卵巣細胞タイプのマルチオミクス評価は、レーザーマイクロダイセクション2、シングルセルアプローチ3、またはセルソーティング4などの技術によって達成されていました。しかし、マイクロダイセクションは費用がかかり、実行が困難な場合があり、細胞の選別は細胞の表現型プロファイルを変化させる可能性があります5

卵巣細胞型特異的なエピゲノムおよびトランスクリプトミクスプロファイルを評価するための新しいアプローチは、核タグ付けおよび翻訳リボソームアフィニティー精製(NuTRAP)マウスモデルを使用します。NuTRAPモデルでは、アフィニティー精製法(翻訳リボソームアフィニティー精製(TRAP)および特定の細胞タイプでタグ付けされた核の単離(INTACT)6)を使用することで、細胞ソーティングを必要とせずに細胞種特異的核酸を単離できます。NuTRAP対立遺伝子の発現は、フロックスSTOPカセットの制御下にあり、プロモーター特異的Cre株を使用して特定の卵巣細胞型を標的とすることができます。NuTRAPマウスを細胞型特異的Creラインと交差させることにより、STOPカセットを除去すると、リボソーム複合体のeGFPタグ付けと核のビオチン/mCherryタグ付けがCre依存的に行われます6。次に、TRAPおよびINTACT技術を使用して、目的の細胞型からmRNAおよび核DNAを分離し、トランスクリプトームおよびエピゲノム解析に進むことができます。

NuTRAPモデルは、脂肪組織6、脳組織789網膜10などのさまざまな組織で使用されており全組織ホモジネートでは検出されない可能性のある細胞型特異的なエピゲノムおよびトランスクリプトームの変化を明らかにしています。従来の細胞選別技術に対するNuTRAPアプローチの利点には、1)生体外活性化アーティファクトの防止8、2)特殊な機器(すなわち、細胞選別機)の必要性の最小化、および3)細胞タイプ特異的分析のスループットの向上とコストの削減が含まれます。さらに、1匹のマウスから細胞種特異的なDNAとRNAを単離できるため、統計的検出力を高めるペア分析が可能になります。最近の研究では、卵巣間質細胞が早期老化表現型11,12,13の駆動に関与していることが示されているため、Cyp17a1-Creドライバーを使用してNuTRAP発現系を間質細胞とテカ細胞に標的化しました。ここでは、NuTRAP構築物の誘導が卵巣間質細胞とテカ細胞に特異的であり、シーケンシング研究に十分なDNAとRNAが単一の卵巣から得られることを実証します。ここで紹介するNuTRAPモデルと方法は、利用可能なCre株を持つあらゆる卵巣細胞タイプの研究に使用できます。

細胞型特異的卵巣NuTRAPマウス株の作製のために、核タグおよび翻訳リボソームアフィニティー精製(NuTRAP)対立遺伝子は、BirA、ビオチンリガーゼ認識ペプチド(BLRP)タグ付きmCherry/mRANGAP1、およびeGFP/L10aの発現を制御するフロックスSTOPコドンを有する。細胞型特異的Creラインと交差させると、NuTRAPカセットの発現は核タンパク質mRANGAP1をビオチン/mCherryで標識し、リボソームタンパク質L10aをeGFPでCre依存的に標識します。これにより、細胞選別を必要とせずに、特定の細胞タイプから核およびmRNAを単離することができます。NuTRAPフロックス/フロックス は、卵巣細胞タイプに関連する細胞タイプ特異的Creと組み合わせて、これを評価することができます。

Protocol

すべての動物の手順は、オクラホマ医学研究財団(OMRF)の施設内動物管理および使用委員会によって承認されました。親マウスはジャクソン研究所(メイン州バーハーバー)から購入し、OMRFで14時間/ 10時間の明暗サイクル(午前6:00に点灯)でHEPAバリア環境でSPF条件下で飼育および飼育されました。 注:このデモンストレーションでは、Cyp17iCre+/-(株#028547、ジャクソン研?…

Representative Results

TRAPプロトコルとINTACTプロトコルの回路図を図1に示します。ここでは、卵巣間質/テカ細胞に対するCyp17-NuTRAPマウスモデルの特異性は、免疫蛍光イメージングおよびTRAP単離されたRNAからのRNA-Seqによって実証されています。まず、卵巣におけるeGFPシグナルの免疫蛍光イメージングと、theca細胞および間質細胞へのeGFPシグナルの局在化を行った。簡単に説明すると、5μm切片…

Discussion

NuTRAPマウスモデル6は、利用可能なCreドライバーを使用して任意の細胞タイプに適応できる、特定の細胞タイプからのトランスクリプトームとエピゲノムのペアインベリングのための強力なトランスジェニック標識アプローチです。ここでは、卵巣細胞と間質細胞を標的とするCyp17-NuTRAPマウスモデルの特異性を示します。Cyp17-NuTRAPモデルは、卵巣の老化、癌、および疾患に関…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

この研究は、国立衛生研究所(NIH)(R01AG070035、R01AG069742、T32AG052363)、ブライトフォーカス財団(M2020207)、および長老派健康財団からの助成金によって支援されました。この作業は、米国(US)のMERIT賞I01BX003906および共有機器評価プログラム(ShEEP)賞ISIBX004797によっても部分的にサポートされました。退役軍人省、生物医学研究所研究開発サービス。著者らはまた、臨床ゲノミクスセンター(OMRF)とイメージングコアファシリティ(OMRF)の支援と機器の使用に感謝したいと思います。

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).
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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).

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