Summary

एकल-कोशिका संकल्प पर एपिजीनोम और जीन अभिव्यक्ति प्रोफाइलिंग के लिए माउस कार्डियक पूर्वज कोशिकाओं से नाभिक अलगाव

Published: May 12, 2023
doi:

Summary

यहां, हम सेल नाभिक तैयारी का वर्णन करने वाला एक प्रोटोकॉल प्रस्तुत करते हैं। एकल कोशिकाओं में हृदय ऊतक के सूक्ष्मविच्छेदन और एंजाइमेटिक पृथक्करण के बाद, पूर्वज कोशिकाओं को फ्रीज किया गया था, इसके बाद शुद्ध व्यवहार्य कोशिकाओं का अलगाव किया गया था, जिसका उपयोग एकल-नाभिक आरएनए अनुक्रमण के लिए किया गया था और उच्च-थ्रूपुट अनुक्रमण विश्लेषण के साथ ट्रांसपोसेस-सुलभ क्रोमैटिन के लिए एकल-नाभिक परख का उपयोग किया गया था।

Abstract

विकासशील हृदय एक जटिल संरचना है जिसमें जटिल नियामक तंत्र द्वारा नियंत्रित विभिन्न पूर्वज कोशिकाएं होती हैं। व्यक्तिगत कोशिकाओं की जीन अभिव्यक्ति और क्रोमैटिन स्थिति की परीक्षा सेल प्रकार और स्थिति की पहचान की अनुमति देती है। एकल-कोशिका अनुक्रमण दृष्टिकोण ने कार्डियक पूर्वज कोशिका विषमता की कई महत्वपूर्ण विशेषताओं का खुलासा किया है। हालांकि, ये विधियां आम तौर पर ताजा ऊतक तक ही सीमित होती हैं, जो विभिन्न प्रयोगात्मक स्थितियों के साथ अध्ययन को सीमित करती हैं, क्योंकि तकनीकी परिवर्तनशीलता को कम करने के लिए ताजा ऊतक को एक ही समय में संसाधित किया जाना चाहिए। इसलिए, इस क्षेत्र में उच्च-थ्रूपुट अनुक्रमण (एसएनएटीएसी-सेक) के साथ ट्रांसपोसेज-सुलभ क्रोमैटिन के लिए एकल-नाभिक आरएनए अनुक्रमण (एसएनआरएनए-सेक) और एकल-नाभिक परख जैसे तरीकों से डेटा का उत्पादन करने के लिए आसान और लचीली प्रक्रियाओं की आवश्यकता है। यहां, हम बाद में एकल-नाभिक दोहरे-ओमिक्स (संयुक्त एसएनआरएनए-सेक और एसएनएटीएसी-सेक) के लिए नाभिक को तेजी से अलग करने के लिए एक प्रोटोकॉल प्रस्तुत करते हैं। यह विधि कार्डियक पूर्वज कोशिकाओं के जमे हुए नमूनों से नाभिक के अलगाव की अनुमति देती है और इसे माइक्रोफ्लुइडिक कक्षों का उपयोग करने वाले प्लेटफार्मों के साथ जोड़ा जा सकता है।

Introduction

जन्म दोषों में, जन्मजात हृदय दोष (सीएचडी) सबसे आम हैं, जोहर साल लगभग 1% जीवित जन्मों में होते हैं। आनुवंशिक उत्परिवर्तन केवल अल्पसंख्यक मामलों में पहचाने जाते हैं, जिसका अर्थ है कि अन्य कारण, जैसे जीन विनियमन में असामान्यताएं, सीएचडी 2,3 के एटियलजि में शामिल हैं। कार्डियक विकास विविध और अंतःक्रियात्मक सेल प्रकारों की एक जटिल प्रक्रिया है, जिससे कारण नॉनकोडिंग म्यूटेशन की पहचान और जीन विनियमन पर उनके प्रभाव चुनौतीपूर्ण हो जाते हैं। हृदय का ऑर्गेनोजेनेसिस सेलुलर पूर्वजों के साथ शुरू होता है जो हृदय कोशिकाओं के विभिन्न उपप्रकारों को जन्म देते हैं, जिनमें मायोकार्डियल, फाइब्रोब्लास्ट, एपिकार्डियल और एंडोकार्डियल कोशिकाएं 4,5 शामिल हैं। एकल-कोशिका जीनोमिक्स हृदय के विकास का अध्ययन करने और स्वास्थ्य और रोग6 में सेलुलर विषमता के प्रभाव का आकलन करने के लिए एक महत्वपूर्ण विधि के रूप में उभर रहा है। विभिन्न मापदंडों के एक साथ माप और कम्प्यूटेशनल पाइपलाइनों के विस्तार के लिए बहु-ओमिक्स विधियों के विकास ने सामान्य और रोगग्रस्त हृदय6 में सेल प्रकार और उपप्रकारों की खोज की सुविधा प्रदान की है। यह लेख माउस भ्रूण से प्राप्त जमे हुए कार्डियक पूर्वज कोशिकाओं के लिए एक विश्वसनीय एकल-नाभिक अलगाव प्रोटोकॉल का वर्णन करता है जो डाउनस्ट्रीम एसएनआरएनए-सेक और एसएनएटीएसी-सेक (साथ ही एसएनआरएनए-सेक और एसएनएटीएसी-सेक संयुक्त) 7,8,9 के साथ संगत है।

एटीएसी-सेक एक मजबूत विधि है जो नियामक खुले क्रोमैटिन क्षेत्रों की पहचान और न्यूक्लियोसोम10,11 की स्थिति की अनुमति देती है। इस जानकारी का उपयोग प्रतिलेखन कारकों के स्थान, पहचान और गतिविधि के बारे में निष्कर्ष निकालने के लिए किया जाता है। क्रोमैटिन कारकों की गतिविधि, जिसमें रीमॉडेलर्स शामिल हैं, साथ ही आरएनए पोलीमरेज़ की ट्रांसक्रिप्शनल गतिविधि, का विश्लेषण किया जा सकता है, इस प्रकार, क्योंकि विधि क्रोमैटिन संरचना 1,2 में मात्रात्मक परिवर्तनों को मापने के लिए अत्यधिक संवेदनशील है। इस प्रकार, एटीएसी-सेक एक विशिष्ट सेल प्रकार में ट्रांसक्रिप्शनल विनियमन को नियंत्रित करने वाले तंत्र को उजागर करने के लिए एक मजबूत और निष्पक्ष दृष्टिकोण प्रदान करता है। एटीएसी-सेक प्रोटोकॉल को एकल कोशिकाओं में क्रोमैटिन पहुंच को मापने के लिए भी मान्य किया गया है, जो सेल आबादी10,12,13 के भीतर क्रोमैटिन आर्किटेक्चर में परिवर्तनशीलता का खुलासा करता है।

यद्यपि हाल के वर्षों में एकल कोशिकाओं के क्षेत्र में उल्लेखनीय प्रगति हुई है, मुख्य कठिनाईइन प्रयोगों को करने के लिए आवश्यक ताजा नमूनों का प्रसंस्करण है। इस कठिनाई को दरकिनार करने के लिए, जमे हुए हृदय ऊतक या कोशिकाओं15,16 के साथ एसएनआरएनए-सेक और एसएनएटीएसी-सेक जैसे विश्लेषण करने के उद्देश्य से विभिन्न परीक्षण किए गए हैं।

एकल-कोशिका जीनोमिक्स डेटा17 का विश्लेषण करने के लिए कई प्लेटफार्मों का उपयोग किया गया है। एकल-कोशिका जीन अभिव्यक्ति और एटीएसी प्रोफाइलिंग के लिए व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले प्लेटफॉर्म कई माइक्रोफ्लुइडिक ड्रॉपलेट एनकैप्सुलेशन17 के लिए प्लेटफॉर्म हैं। चूंकि ये प्लेटफ़ॉर्म माइक्रोफ्लुइडिक कक्षों का उपयोग करते हैं, मलबे या समुच्चय सिस्टम को रोक सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप गैर-उपयोग योग्य डेटा होता है। इस प्रकार, एकल-कोशिका अध्ययन की सफलता व्यक्तिगत कोशिकाओं / नाभिक के सटीक अलगाव पर निर्भर करती है।

यहां प्रस्तुत प्रोटोकॉल जन्मजात हृदय दोष18,19,20,21,22,23 को समझने के लिए एसएनआरएनए-सेक और एसएनएटीएसी-सेक का उपयोग करके हाल के अध्ययनों के लिए एक समान दृष्टिकोण का उपयोग करता है। यह प्रक्रिया माउस कार्डियक पूर्वज कोशिकाओं के क्रायोप्रिजर्वेशन के बाद ताजा सूक्ष्मविच्छेदित हृदय ऊतक के एंजाइमेटिक पृथक्करण का उपयोग करती है। पिघलने के बाद, व्यवहार्य कोशिकाओं को शुद्ध किया जाता है और परमाणु अलगाव के लिए संसाधित किया जाता है। इस काम में, माउस कार्डियक पूर्वज कोशिकाओं की एक ही परमाणु तैयारी से एसएनआरएनए-सेक और एसएनएटीएसी-सेक डेटा प्राप्त करने के लिए इस प्रोटोकॉल का सफलतापूर्वक उपयोग किया गया था।

Protocol

इस अध्ययन में अपनाई गई पशु प्रक्रिया को एक्स-मार्सिले विश्वविद्यालय (सी 2 ईए -14) की पशु नैतिकता समितियों द्वारा अनुमोदित किया गया था और पशु प्रयोग के लिए नियुक्त राष्ट्रीय नैतिक समिति द्वारा अनुमोदित प?…

Representative Results

एकल-सेल दृष्टिकोण के लिए एकल-सेल निलंबन की तैयारी की तुलना में, एकल-नाभिक निलंबन की तैयारी बहुत अधिक चुनौतीपूर्ण है और इसके लिए उच्च स्तर के संकल्प और प्रसंस्करण की आवश्यकता होती है। सफल संयुक्त एसएनआ?…

Discussion

संयुक्त एसएनआरएनए-सेक और एसएनएटीएसी-सेक अध्ययनों द्वारा विकासशील हृदय की सेलुलर संरचना का विश्लेषण जन्मजात हृदय रोग26 की उत्पत्ति की गहरी समझ प्रदान करता है। कई शोध प्रयोगशालाओं ने एसएनआरए?…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

इस शोध को ईआरए-सीवीडी-2019 और एएनआर-जेसीजेसी-2020 द्वारा एसएस द्वारा समर्थित किया गया था। मार्सिले मेडिकल जेनेटिक्स लैब से जीनोमिक्स और जैव सूचना विज्ञान सुविधा (जीबीआईएम) और मूल्यवान टिप्पणियां प्रदान करने के लिए अनाम समीक्षकों को धन्यवाद देते हैं।

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).
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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).

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