Summary

בידוד גרעינים מתאי אב לבביים של עכברים עבור אפיגנום ופרופיל ביטוי גנים ברזולוציה של תא בודד

Published: May 12, 2023
doi:

Summary

כאן אנו מציגים פרוטוקול המתאר הכנת גרעיני תאים. לאחר מיקרודיסקציה ודיסוציאציה אנזימטית של רקמת הלב לתאים בודדים, תאי האב הוקפאו, ולאחר מכן בידוד של תאים טהורים בני קיימא, ששימשו לריצוף RNA של גרעין יחיד ובדיקת גרעין יחיד לכרומטין נגיש לטרנספוזאז עם ניתוחי ריצוף בתפוקה גבוהה.

Abstract

הלב המתפתח הוא מבנה מורכב המכיל תאי אב שונים הנשלטים על ידי מנגנוני בקרה מורכבים. בחינת ביטוי הגנים ומצב הכרומטין של תאים בודדים מאפשרת זיהוי סוג התא ומצבו. גישות ריצוף חד-תאי חשפו מספר מאפיינים חשובים של הטרוגניות תאי אב לבביים. עם זאת, שיטות אלה מוגבלות בדרך כלל לרקמה טרייה, מה שמגביל מחקרים עם תנאי ניסוי מגוונים, מכיוון שיש לעבד את הרקמה הטרייה בבת אחת באותה ריצה כדי להפחית את השונות הטכנית. לכן, יש צורך בהליכים קלים וגמישים להפקת נתונים משיטות כגון ריצוף RNA של גרעין יחיד (snRNA-seq) ובדיקת גרעין יחיד עבור כרומטין נגיש לטרנספוזאז עם ריצוף בתפוקה גבוהה (snATAC-seq) בתחום זה. כאן, אנו מציגים פרוטוקול לבידוד מהיר של גרעינים עבור אומיקה דואלית של גרעינים בודדים (snRNA-seq משולב ו-snATAC-seq). שיטה זו מאפשרת בידוד גרעינים מדגימות קפואות של תאי אב לבביים וניתן לשלב אותה עם פלטפורמות המשתמשות בתאים מיקרופלואידים.

Introduction

בקרב מומים מולדים, מומי לב מולדים (CHDs) הם הנפוצים ביותר, המתרחשים בכ -1% מלידות החי בכל שנה 1,2. מוטציות גנטיות מזוהות רק במיעוט מהמקרים, מה שמרמז על כך שגורמים אחרים, כגון חריגות בבקרת גנים, מעורבים באטיולוגיה של CHD 2,3. התפתחות הלב היא תהליך מורכב של סוגי תאים מגוונים ומקיימים אינטראקציה, מה שהופך את זיהוי מוטציות סיבתיות לא מקודדות והשפעותיהן על בקרת גנים למאתגר. אורגנוגנזה של הלב מתחילה באבות תאיים שיוצרים תת-סוגים שונים של תאי לב, כולל תאי מיוקרדיאל, פיברובלסט, אפיקרדיאלי ואנדוקרדיאלי 4,5. גנומיקה של תא בודד מתגלה כשיטת מפתח לחקר התפתחות הלב ולהערכת ההשפעה של הטרוגניות תאית על בריאות ומחלות6. פיתוח שיטות מולטי-אומיות למדידה סימולטנית של פרמטרים שונים והרחבת צינורות חישוביים הקל על גילוי סוגי תאים ותת-סוגים בלב תקין וחולה6. מאמר זה מתאר פרוטוקול בידוד אמין של גרעין יחיד עבור תאי אב לבביים קפואים המתקבלים מעוברי עכברים, התואם ל- snRNA-seq ו- snATAC-seq במורד הזרם (כמו גם snRNA-seq ו- snATAC-seq בשילוב)7,8,9.

ATAC-seq היא שיטה חזקה המאפשרת זיהוי של אזורי כרומטין פתוחים רגולטוריים ומיקום של נוקלאוזומים10,11. מידע זה משמש להסקת מסקנות לגבי המיקום, הזהות והפעילות של גורמי שעתוק. ניתן לנתח את הפעילות של גורמי הכרומטין, כולל משפצים, כמו גם את פעילות השעתוק של RNA פולימראז, מכיוון שהשיטה רגישה מאוד למדידת שינויים כמותיים במבנה הכרומטין 1,2. לפיכך, ATAC-seq מספק גישה חזקה ונטולת פניות לחשיפת המנגנונים השולטים בוויסות שעתוק בסוג תא מסוים. פרוטוקולי ATAC-seq אומתו גם למדידת נגישות הכרומטין בתאים בודדים, וחשפו שונות בארכיטקטורת הכרומטין בתוך אוכלוסיות תאים10,12,13.

למרות שבשנים האחרונות חלה התקדמות ניכרת בתחום התאים הבודדים, הקושי העיקרי הוא עיבוד הדגימות הטריות הדרושות לביצוע ניסויים אלה14. כדי לעקוף קושי זה, בדיקות שונות בוצעו במטרה לבצע ניתוחים כגון snRNA-seq ו snATAC-seq עם רקמת לב קפואה או תאים15,16.

מספר פלטפורמות שימשו לניתוח נתוני גנומיקה של תא בודד17. הפלטפורמות הנפוצות לביטוי גנים של תא בודד ופרופיל ATAC הן פלטפורמות לאנקפסולציה של טיפות מיקרופלואידיות מרובות17. מכיוון שפלטפורמות אלה משתמשות בתאים מיקרופלואידים, פסולת או אגרגטים יכולים לסתום את המערכת, וכתוצאה מכך נתונים שאינם שמישים. לפיכך, הצלחתם של מחקרים חד-תאיים תלויה בבידוד מדויק של תאים/גרעינים בודדים.

הפרוטוקול המוצג כאן משתמש בגישה דומה למחקרים אחרונים המשתמשים ב- snRNA-seq ו- snATAC-seq כדי להבין מומי לב מולדים 18,19,20,21,22,23. הליך זה משתמש בדיסוציאציה אנזימטית של רקמת לב טרייה שנותחה במיקרודיסקציה ואחריה שימור בהקפאה של תאי אב לבביים של עכברים. לאחר ההפשרה, התאים בני קיימא מטוהרים ומעובדים לבידוד גרעיני. בעבודה זו, פרוטוקול זה שימש בהצלחה להשגת נתוני snRNA-seq ו- snATAC-seq מאותה הכנה גרעינית של תאי אב לבביים של עכברים.

Protocol

נוהל בעלי החיים שאומץ במחקר זה אושר על ידי ועדות האתיקה של בעלי החיים באוניברסיטת אקס-מרסיי (C2EA-14) ובוצע על פי פרוטוקולים שאושרו על ידי הוועדה האתית הלאומית שמונתה לניסויים בבעלי חיים (Ministère de l’Education Nationale, de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche; אישור Apafis N°33927-20211111715507212). 1. הגדרת ההזדו?…

Representative Results

בהשוואה להכנת מתלים חד-תאיים לגישות חד-תאיות, הכנת מתלים חד-גרעיניים מאתגרת הרבה יותר ודורשת רמה גבוהה יותר של רזולוציה ועיבוד. גורם המפתח לשילוב מוצלח של snRNA-seq ו-snATAC-seq הוא מתלה גרעינים נקי ושלם. יש להתאים את הפרוטוקול לבידוד גרעינים יעיל לכל סוג ומצב רקמה (טרי או קפוא). כאן מתואר פרוטוקול א?…

Discussion

ניתוח ההרכב התאי של הלב המתפתח על ידי מחקרים משולבים של snRNA-seq ו- snATAC-seq מספק הבנה עמוקה יותר של מקור מחלת הלב המולדת26. מספר מעבדות מחקר חקרו את ההשפעות של שימור בהקפאה של רקמת הלב על snRNA-seq27. ביצוע snRNA-seq ו- snATAC-seq באמצעות רקמות מיקרו-חתוכות טריות ממודלים עכבריים של מחלו…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

מחקר זה נתמך על ידי ERA-CVD-2019 ו- ANR-JCJC-2020 ל- SS. אנו מודים למתקן הגנומיקה והביואינפורמטיקה (GBiM) מהמעבדה לגנטיקה רפואית U 1251/מרסיי ולסוקרים האנונימיים על מתן הערות חשובות.

Materials

2100 Bioanalyzer Instrument Agilent No catalog number
5M Sodium chloride (NaCl) Sigma 59222C-500ML 
BSA 10%  Sigma A1595-50ML
Chromium Next GEM Chip J Single Cell Kit, 16 rxns 10X Genomics 1000230
Chromium Next GEM Single Cell Multiome ATAC + Gene Expression Reagent Bundle, 4 rxns (including Nuclei Buffer 20X) 10X Genomics 1000285
Countess cell counting chamber slides Invitrogen C10283
Countess III FL Thermofisher No catalog number
Digitonin (5%) Thermofisher BN2006
DMSO Sigma D2650-5x5ML
DNA LoBind Tubes  Eppendorf 22431021
D-PBS Thermofisher 14190094 Sterile and RNase-free
Dual Index Kit TT Set A 96 rxns 10X Genomics 1000215
Falcon 15 mL Conical Centrifuge Tubes  Fisher Scientific  352096
Falcon 50 mL Conical Centrifuge Tubes  Fisher Scientific  10788561
HI-FBS Thermofisher A3840001 Heat inactivated
High sensitivity DNA kit Agilent 5067-4626
Igepal CA-630 Sigma I8896-50ML
LIVE/DEAD Viability/Cytotoxicity Kit Thermofisher L3224
MACS Dead Cell Removal kit: Dead Cell Romoval MicroBeads, Binding Buffer 20X Miltenyi Biotec 130-090-101
MACS SmartStrainers (30 µm) Miltenyi Biotec 130-098-458
Magnesium chloride (MgCl2) Sigma M1028-100ML
Milieu McCoy 5A  Thermofisher 16600082
MS Columns Miltenyi Biotec 130-042-201
NovaSeq 6000 S2 Illumina No catalog number
Penicillin Streptomycin (Pen/Strep) Thermofisher 15070063
PluriStrainer Mini 40µm PluriSelect V-PM15-2021-12
Rock inhibitor Enzo Life Sciences ALX-270-333-M005
Single Index Kit N Set A, 96 rxn 10X Genomics 1000212
Standard 90mm Petri dish Sterilin Thermofisher 101R20
Sterile double-distilled water Thermofisher R0582
Trizma Hydrochloride solution (HCl) Sigma T2194-100ML 
Trypan Blue stain (0.4%) Invitrogen T10282
Trypsin 0.05% – EDTA 1X Thermofisher 25300054
Tween20 Sigma P9416-50ML 
Wide orifice filtered pipette tips 200 μl Labcon 1152-965-008-9
ZEISS SteREO Discovery.V8 ZEISS No catalog number

References

  1. vander Bom, T., et al. The changing epidemiology of congenital heart disease. Nature Reviews. Cardiology. 8 (1), 50-60 (2011).
  2. Bouma, B. J., Mulder, B. J. Changing landscape of congenital heart disease. Circulation Research. 120 (6), 908-922 (2017).
  3. Postma, A. V., Bezzina, C. R., Christoffels, V. M. Genetics of congenital heart disease: The contribution of the noncoding regulatory genome. Journal of Human Genetics. 61 (1), 13-19 (2016).
  4. Buijtendijk, M. F. J., Barnett, P., vanden Hoff, M. J. B. Development of the human heart. American Journal of Medical Genetics. Part C, Seminars in Medical Genetics. 184 (1), 7-22 (2020).
  5. Sylva, M., vanden Hoff, M. J., Moorman, A. F. Development of the human heart. American Journal of Medical Genetics. Part A. 164 (6), 1347-1371 (2014).
  6. Gromova, T., Gehred, N. D., Vondriska, T. M. Single-cell transcriptomes in the heart: When every epigenome counts. Cardiovascular Research. 119 (1), 64-78 (2022).
  7. Tanay, A., Regev, A. Scaling single-cell genomics from phenomenology to mechanism. Nature. 541 (7637), 331-338 (2017).
  8. Schwartzman, O., Tanay, A. Single-cell epigenomics: Techniques and emerging applications. Nature Reviews. Genetics. 16 (12), 716-726 (2015).
  9. Macaulay, I. C., Ponting, C. P., Voet, T. Single-cell multiomics: Multiple measurements from single cells. Trends in Genetics. 33 (2), 155-168 (2017).
  10. Buenrostro, J. D., Wu, B., Chang, H. Y., Greenleaf, W. J. ATAC-seq: A method for assaying chromatin accessibility genome-wide. Current Protocols in Molecular Biology. 109, 1-9 (2015).
  11. Stefanovic, S., et al. Hox-dependent coordination of mouse cardiac progenitor cell patterning and differentiation. Elife. 9, e55124 (2020).
  12. Xu, W., et al. A plate-based single-cell ATAC-seq workflow for fast and robust profiling of chromatin accessibility. Nature Protocols. 16 (8), 4084-4107 (2021).
  13. Buenrostro, J. D., et al. Single-cell chromatin accessibility reveals principles of regulatory variation. Nature. 523 (7561), 486-490 (2015).
  14. Denisenko, E., et al. Systematic assessment of tissue dissociation and storage biases in single-cell and single-nucleus RNA-seq workflows. Genome Biology. 21 (1), 130 (2020).
  15. Safabakhsh, S., et al. Isolating nuclei from frozen human heart tissue for single-nucleus RNA sequencing. Current Protocols. 2 (7), e480 (2022).
  16. Pimpalwar, N., et al. Methods for isolation and transcriptional profiling of individual cells from the human heart. Heliyon. 6 (12), 05810 (2020).
  17. 10x Genomics. Chromium Next GEM Single Cell Multiome ATAC + Gene Expression Reagent Kits User Guide. 10x Genomics. , (2022).
  18. Jia, G., et al. Single cell RNA-seq and ATAC-seq analysis of cardiac progenitor cell transition states and lineage settlement. Nature Communications. 9 (1), 4877 (2018).
  19. Wang, L., et al. Single-cell dual-omics reveals the transcriptomic and epigenomic diversity of cardiac non-myocytes. Cardiovascular Research. 118 (6), 1548-1563 (2022).
  20. Wang, Z., et al. Cell-type-specific gene regulatory networks underlying murine neonatal heart regeneration at single-cell resolution. Cell Reports. 35 (8), 109211 (2021).
  21. Ameen, M., et al. Integrative single-cell analysis of cardiogenesis identifies developmental trajectories and non-coding mutations in congenital heart disease. Cell. 185 (26), 4937-4953 (2022).
  22. Gao, R., et al. Pioneering function of Isl1 in the epigenetic control of cardiomyocyte cell fate. Cell Research. 29 (6), 486-501 (2019).
  23. Manivannan, S., et al. Single-cell transcriptomic profiling unveils dysregulation of cardiac progenitor cells and cardiomyocytes in a mouse model of maternal hyperglycemia. Communications Biology. 5 (1), 820 (2022).
  24. Cao, Y., et al. Integrated analysis of multimodal single-cell data with structural similarity. Nucleic Acids Research. 50 (21), e121 (2022).
  25. What is CellRanger. 10x Genomics Available from: https://support.10xgenomics.com/single-cell-gene-expression/software/pipelines/latest/what-is-cell-ranger (2023)
  26. Hill, M. C. Integrated multi-omic characterization of congenital heart disease. Nature. 608 (7921), 181-191 (2022).
  27. Chen, Z., Wei, L., Duru, F., Chen, L. Single-cell RNA sequencing: In-depth decoding of heart biology and cardiovascular diseases. Current Genomics. 21 (8), 585-601 (2020).
  28. Machado, L., Relaix, F., Mourikis, P. Stress relief: Emerging methods to mitigate dissociation-induced artefacts. Trends in Cell Biology. 31 (11), 888-897 (2021).
  29. Tabula Muris, C., et al. Single-cell transcriptomics of 20 mouse organs creates a Tabula Muris. Nature. 562 (7727), 367-372 (2018).
  30. Machado, L., et al. Tissue damage induces a conserved stress response that initiates quiescent muscle stem cell activation. Cell Stem Cell. 28 (6), 1125-1135 (2021).
  31. Haghverdi, L., Lun, A. T. L., Morgan, M. D., Marioni, J. C. Batch effects in single-cell RNA-sequencing data are corrected by matching mutual nearest neighbors. Nature Biotechnology. 36 (5), 421-427 (2018).
  32. Yang, Y., et al. SMNN: Batch effect correction for single-cell RNA-seq data via supervised mutual nearest neighbor detection. Briefings in Bioinformatics. 22 (3), 097 (2021).
  33. Stefanovic, S., Christoffels, V. M. GATA-dependent transcriptional and epigenetic control of cardiac lineage specification and differentiation. Cellular and Molecular Life Sciences. 72 (20), 3871-3881 (2015).
  34. Gunthel, M., Barnett, P., Christoffels, V. M. Development, proliferation, and growth of the mammalian heart. Molecular Therapy. 26 (7), 1599-1609 (2018).
  35. Stefanovic, S., Etchevers, H. C., Zaffran, S. Outflow tract formation-embryonic origins of conotruncal congenital heart disease. Journal of Cardiovascular Development and Disease. 8 (4), 42 (2021).
  36. Hao, Y., et al. Integrated analysis of multimodal single-cell data. Cell. 184 (13), 3573-3587 (2021).
  37. Bai, H., Lin, M., Meng, Y., Bai, H., Cai, S. An improved CUT&RUN method for regulation network reconstruction of low abundance transcription factor. Cellular Signalling. 96, 110361 (2022).

Play Video

Cite This Article
Ibrahim, S., Robert, C., Humbert, C., Ferreira, C., Collod, G., Stefanovic, S. Nuclei Isolation from Mouse Cardiac Progenitor Cells for Epigenome and Gene Expression Profiling at Single-Cell Resolution. J. Vis. Exp. (195), e65328, doi:10.3791/65328 (2023).

View Video