Method Article
Ici, nous présentons une approche combinatoire pour classer les types de cellules neuronales avant l'isolement et pour la caractérisation ultérieure des transcriptomes monocellulaires. Ce protocole optimise la préparation d'échantillons pour un séquençage d'ARN réussi (RNA-Seq) et décrit une méthodologie conçue spécifiquement pour une meilleure compréhension de la diversité cellulaire.
La découverte de marqueurs spécifiques de type cellulaire peut donner un aperçu de la fonction cellulaire et des origines de l'hétérogénéité cellulaire. Avec une poussée récente pour une meilleure compréhension de la diversité neuronale, il est important d'identifier des gènes dont l'expression définit diverses sous-populations de cellules. La rétine sert d'excellent modèle pour l'étude de la diversité du système nerveux central, car elle est composée de multiples types de cellules majeures. L'étude de chaque classe majeure de cellules a donné des marqueurs génétiques qui facilitent l'identification de ces populations. Cependant, de multiples sous-types de cellules existent dans chacune de ces principales classes de cellules rétiniennes, et quelques-uns de ces sous-types connaissent des marqueurs génétiques, même si beaucoup ont été caractérisés par une morphologie ou une fonction. Une connaissance des marqueurs génétiques pour les sous-types individuels de la rétine permettrait l'étude et la cartographie des cibles cérébrales liées à des fonctions visuelles spécifiques et pourrait également donner un aperçu des réseaux génétiques quiMaintenir la diversité cellulaire. Les avenues actuelles utilisées pour identifier les marqueurs génétiques des sous-types présentent des inconvénients tels que la classification des types de cellules suite au séquençage. Cela présente un défi pour l'analyse des données et nécessite des méthodes de validation rigoureuses pour s'assurer que les grappes contiennent des cellules de même fonction. Nous proposons une technique pour identifier la morphologie et la fonctionnalité d'une cellule avant l'isolement et le séquençage, ce qui permettra une identification plus facile des marqueurs spécifiques aux sous-types. Cette technique peut être étendue aux types de cellules non neuronales, ainsi qu'à des populations rares de cellules présentant des variations mineures. Ce protocole produit des données d'excellente qualité, car de nombreuses bibliothèques ont fourni des profondeurs de lecture supérieures à 20 millions de lectures pour des cellules individuelles. Cette méthodologie remédie à plusieurs des obstacles présentés par les cellules monocellulaires RNA-Seq et peut être adaptée pour les chercheurs visant à faire connaître les types de cellules d'une manière simple et efficace.
La diversité neuronale est observée dans tout le système nerveux central, en particulier dans la rétine des vertébrés, un tissu hautement spécialisé constitué de 1 type de cellules gliaires et 6 neuronales provenant d'une population de cellules progénitrices rétiniennes 1 , 2 , 3 . De nombreux sous-types de cellules peuvent être classés fonctionnellement, morphologiquement et génétiquement. Le but de ce protocole est de lier la variabilité génétique des types de cellules à leurs caractéristiques fonctionnelles et / ou morphologiques identifiables. Un certain nombre de gènes ont été identifiés pour la classification des cellules, mais de nombreux sous-types continuent à ne pas caractériser, car ils représentent une petite fraction de la population globale. L'identification des gènes dans ces sous-types spécifiques permettra une meilleure compréhension de la diversité neuronale au sein de la rétine et peut également éclairer la diversification des cellules neuronales ailleurs. FuDe plus, les études à une seule cellule permettent de découvrir de nouveaux types de cellules, ce qui pourrait avoir été négligé en raison de leur faible représentation parmi la population générale 4 , 5 , 6 , 7 .
L'un des avantages de la transcriptomie monocellulaire est que des marqueurs uniques ou des combinaisons de marqueurs qui définissent un sous-type cellulaire particulier peuvent être découverts. Ceux-ci peuvent ensuite être utilisés pour obtenir un accès génétique à ce type de cellule pour différentes manipulations. Par exemple, nous utilisons ce protocole pour caractériser les gènes spécifiques du type cellulaire d'un sous-ensemble de cellules ganglionnaires rétiniennes qui expriment le photopigment de la mélanopsine. L'utilisation d'un marqueur fluorescent dans des cellules ganglionnaires rétiniennes exprimant la mélanopsine permet d'étudier ces cellules car elles sont regroupées en raison de leur expression d'un gène connu. Fait intéressant, il existe cinq sous-types connus de cette popu cellulaireDans la retine de la souris 8 . Ainsi, pour isoler l'ARN des cellules de chaque type, nous avons utilisé des classifications morphologiques établies dans le modèle transgénique pour identifier chaque sous-type avant l'isolement cellulaire. Cette technique permet la caractérisation des cellules ainsi que leur isolement directement à partir de la rétine, sans nécessiter de dissociation tissulaire, ce qui peut provoquer une réponse au stress dans les cellules et la contamination due à des dendrites coupées 9 .
Une multitude de nouvelles techniques sont apparues au cours des dernières années alors que la méthode RNA-Seq continue de se développer. Ces outils permettent une acquisition maximale des cellules et une plus grande rentabilité tout en abordant la question à l'étude 4 , 7 , 10 , 11 , 12 , 13 . Cependant, pendantCes techniques ont été d'excellents tremplins, il existe un certain nombre d'obstacles encore rencontrés que ce protocole peut traiter. Tout d'abord, bon nombre des procédures actuelles isolent les cellules du tissu dissocié et tentent d'utiliser soit l'analyse des composants principaux, soit le regroupement hiérarchique post-hoc pour déterminer la classification des cellules. S'appuyer sur ces outils pour classer les sous-types peut ne pas produire de résultats fiables et peut forcer l'un à trouver de nouvelles façons de valider ces données pour la corrélation d'un marqueur génétique avec un type de cellule fonctionnelle. L'exigence de dissociation dans d'autres protocoles peut parfois entraîner des lésions tissulaires et peut entraîner la rupture des processus neuronaux, entraînant une perte potentielle d'ARNm. En outre, dans les préparations de cellules dissociées, les réponses au stress peuvent commencer à affecter les transcriptomes de ces cellules 14 . Ce protocole surmonte ces défis en déterminant le type de cellule fonctionnelle avant l'isolement, et il maintient mieux le hLa santé des cellules en gardant le tissu rétinien intact.
Une technique a été introduite en 2014 et consistait en l'analyse in vivo du transcriptome des cellules vivantes 15 . Bien que cette technique permette l'examen du transcriptome avec une rupture mécanique minimale du tissu, il manque la capacité de classer les types de cellules spécifiques dans le tissu avant d'examiner leurs transcriptomes sans utiliser une souris journaliste très spécifique. Notre protocole ne nécessite pas de journaliste spécifique, car nous utilisons le remplissage cellulaire et l'électrophysiologie pour caractériser les cellules avant leur isolement. Une autre limitation de ce protocole précédent est qu'il nécessite une longueur d'onde spécifique pour exciter l'élément photoactivable, alors que notre protocole permet l'utilisation d'un reporter fluorescent et d'un colorant fluorescent, qui sont facilement disponibles ou peuvent être choisis par chaque laboratoire individuellement. Pourtant, d'autres laboratoires ont épousé les deux méthodes de l'électrL'ophysiologie et la transcriptomie pour l'étude de la diversité cellulaire. L'utilisation d'enregistrements patch-clamp pour caractériser la fonction d'une cellule avant son isolement a été réalisée sur des neurones dissociés 16 et, dans certains cas, elle a précédé l'utilisation de l'analyse par microarrays 17 pour ces études. Les mêmes complications sont rencontrées par ces approches, car elles nécessitent une dissociation des tissus ou l'utilisation de la technologie des microarray, qui repose sur l'hybridation des échantillons sur les sondes disponibles. L'un des progrès les plus récents a été le développement de Patch-Seq, une technique qui combine l'utilisation des enregistrements de patch-clamp et de la technologie RNA-Seq pour comprendre les cellules des tranches de cerveau entier 18 . Bien que cette technique ait ses similitudes avec le protocole présenté ici, il est à nouveau important de noter que notre approche permet au tissu de rester intact pour la santé des cellules. Ici, nous présentons un protocole pour l'optimisationDe cette alliance, qui génère des bibliothèques à une seule cellule de haute qualité pour l'utilisation d'ARN-Seq pour obtenir une profondeur de lecture et une couverture de cartographie élevées.
Toutes les procédures ont été approuvées par le Comité institutionnel pour les soins et l'utilisation des animaux (IACUC) à l'Université Northwestern.
1. Préparation de solutions pour électrophysiologie (4 h)
2. Préparation du tissu rétinien (2 h)
REMARQUE: Toutes les procédures de cette section doivent être effectuées sous un éclairage rouge foncé
3. Visualisation et ciblage des cellules Ganglion rétiniennes GFP + (10 min)
REMARQUE: Toutes les procédures de cette section doivent être effectuées sous un éclairage rouge foncé
4. Isolation cellulaire (2 min)
6. Transcription inverse (10 min)
REMARQUE: Avant de commencer, décongeler les réactifs nécessaires pour la transcription inverse (RT, à l'exception de l'enzyme) sur la glace. Ceux-ci comprennent: l'amorce II, le tampon 1, l'oligonucléotide et l'inhibiteur de la RNase.
7. Amplification d'ADNc (2,5 h)
REMARQUE: Avant le début, décongéler le tampon de PCR et l'amorce de PCR sur la glace et faire tourner les tubes dans une mini centrifugeuse de table avant de préparer le mélange de maître PCR.
8. Purification du cDN amplifiéA (30 min)
9. Déterminer les concentrations et l'ADNc du tag (20 min)
10. Couplage et purification de l'indice (1 h)
REMARQUE: Avant le début, amener les billes d'ADN et le tampon de ré-suspension à la RT pendant au moins 30 minutes. Décidez quels indices utiliser pour chacun des échantillons.
NOTE: Ces indices seront attachés aux extrémités 5 'et 3' respectives de l'ADN fragmenté pour l'identification des échantillons après le séquençage. Assurez-vous qu'aucun deuxLes jumelages sont les mêmes pour les échantillons qui peuvent être séquencés ensemble. Par exemple, si l'échantillon 1 utilise des indices blancs 1 et orange 1, l'échantillon deux doit utiliser le blanc 1 et l'orange 2 ou le blanc 2 et l'orange 2, mais jamais la même combinaison d'indices. Ce kit contient 4 indices distincts en blanc et 6 indices distincts. Toutes les différentes combinaisons possibles permettent de rassembler jusqu'à 24 échantillons dans une voie de séquençage. Même si nous ne regroupons généralement que 10 échantillons dans une voie, on pourrait également utiliser le kit contenant 24 indices, ce qui permettrait de regrouper 96 échantillons dans une seule voie de séquençage, si désiré.
11. Mise en commun des échantillons (10 min)
Les types de cellules sont facilement classés à la suite de l'injection de colorant
La figure 1 montre un exemple de GFP + RGC avant et après le remplissage du traceur fluorescent. Cette cellule a été identifiée en fonction de son expression de GFP dans la ligne transgénique ( figure 1A ). Une étanchéité étroite a été formée avec une électrode de verre à pointe fine sur le soma de cette cellule. Afin de caractériser le sous-type, le colorant fluorescent a été injecté dans le soma et a permis de remplir tous les processus associés ( figure 1B ). La classification en tant que M4 ipRGC a été activée par l'observation que cette cellule a un très grand soma et que ses processus se terminent dans la sublamina ON de la couche plexiforme interne ( Figure 1C ). À titre d'illustration des différences de stratification qui peuvent être discernées dans une préparation rétinienne isolée, nous avons rempli M1 (OFF-stratificationG), M3 (bistratifié), et M4 (ON-stratifying) ipRGC avec un traceur fluorescent, les a réparé et effectué l'imagerie confocal des ONT et OFF sublaminae ( Figure 1D ). Cette visualisation des dendrites par imagerie confocal est très similaire à la façon dont les dendrites se retrouvent dans un tissu in vitro non fixé lorsque les cellules sont remplies d'un traceur fluorescent (Schmidt et Kofuji 2009, 2010 et 2011).
Bibliothèques d'ADNc à partir de cellules individuelles
L'utilisation d'une amorce Oligo d (T) permet la transcription inverse sélective et l'amplification de l'ARNm. Après avoir généré et amplifié les bibliothèques d'ADNc de chaque cellule, des puces de bioanalyseur ont été utilisées pour évaluer la qualité et la taille des bibliothèques. Les résultats de cette analyse montrent que les frottis d'ADNc idéaux sont de 0,5 à 2 Kb dans un bon échantillon ( figure 2A ). Certains échantillons montrent quelques bandes ou frottis sous la marque de 300 pb, suggèrentEn estimant que ces bibliothèques sont de mauvaise qualité (voir le tableau 1 pour le dépannage). Un exemple d'une trace de bioanalyseur de bonne qualité montre peu ou pas de bandes d'ADN inférieures à 300 pb et un frottis robuste entre 500 pb et 2 Ko (figure 2B). Les voies de contrôle vides devraient afficher les marqueurs inférieurs et supérieurs à 35 et 10380 pb, respectivement, ainsi qu'une ligne de base stable qui ne fluctue pas. Diverses bibliothèques peuvent produire des données de qualité, comme le montrent les deux Figure 2B et 2C , ce qui a produit d'excellentes profondeurs de lecture et des taux de cartographie élevés. Seuls les échantillons avec des bibliothèques d'ADNc puissantes de la taille attendue doivent être transmis à la tagmentation (voir le tableau 1 pour le dépannage).
L'étiquetage à faible entrée prépare des échantillons de haute qualité pour le séquençage
Ce protocole est optimisé pour la tagmentation avec une quantité mineure de matière de départ L. Juste 250 pg fonctionne le mieux pour une étiquetage réussie, car les quantités inférieures ne s'amélioreront pas correctement et les quantités plus élevées ne se fragmenteront pas complètement. Après avoir terminé la balisation et l'amplification par PCR / nettoyage de l'échantillon, les échantillons ont encore été analysés sur une puce de bioanalyseur. Les frottis d'ADNc idéaux à ce stade devraient être de 0,2-1 Kb ( Figure 3A ). La trace devrait apparaître lisse et uniformément répartie entre ces deux tailles ( Figure 3B ); Cette trace correspond à l'échantillon dans la voie 1. La figure 3C montre une étiquetage incomplet, qui peut être résolu facilement (voir le tableau 1 pour le dépannage). Nous avons effectué une analyse des données sur les échantillons et avons constaté que ce protocole a produit des échantillons avec d'excellentes profondeurs de lecture, dépassant souvent 12 millions de lectures par échantillon; Moyennes de cartographie de 69,1%; Et plus de 5 000 gènes exprimés.
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Figure 1: Identification des types de RGC basés sur l'expression des GFP dans les IPRGC exprimant la mélanopsine et sur les propriétés morphologiques. ( A ) La couche de ganglion-cellule de la rétine, visualisée en utilisant IR-DIC dans la préparation de la rétine à montage intégral. ( B ) La même préparation a été visualisée en épifluorescence (~ 480 nm) pour identifier les cellules ganglionnaires exprimant la GFP. ( C ) Une cellule exprimant GFP ciblée pour l'enregistrement de patch-clamp et remplie d'un traceur fluorescent. La cellule peut être identifiée comme un ipRGC M4 en fonction de sa très grande taille de soma et de ses dendrites stratifiantes 25 , 26 . ( D ) Image confocale des dendrites ipRGC imagées dans la sous-chaîne ON et / ou OFF de l'IPL (M1), dans la sous-sublimation ON de l'IPL (M4) et dans les sous-stations ON et OFF de l'IPL (M3). IR-DIC: contraste d'interférence différentiel infrarouge..jove.com / files / ftp_upload / 55229 / 55229fig1large.jpg "target =" _ blank "> Cliquez ici pour voir une version plus grande de cette figure.
Figure 2: Analyse de la qualité de la bibliothèque d'ADNc avec une trace de bioanalyseur. ( A) Exemple de sortie de bioanalyseur pour plusieurs échantillons qui ont été transcrits inverse, amplifié et purifié. Les lignes 1-3 montrent les frottis d'ADN idéaux, avec la majorité de l'ADN supérieur à 300 pb. Les bibliothèques avec frottis dans cette gamme ont toujours fourni d'excellentes données de séquençage, montrant une moyenne de 5 683 gènes exprimés par cellule. La voie 4 représente un échantillon qui a été traité sans succès et n'a donc pas produit d'ADNc. La voie de contrôle réussie a une ligne de base constante et deux pics propres à 35 et 10 380 pb. ( B ) Exemple d'une trace réussie de bioanalyseur avec une forte intensité d'ADNc d'environ 2 Kb. Ce s Mear correspond à l'échantillon dans la voie 1. ( C ) Exemple d'une trace de bioanalyseur réussie avec l'ADNc centré autour de 500 pb. Cette trace correspond à l'échantillon dans la voie 3. Cliquez ici pour voir une version plus grande de cette figure.
Figure 3: échantillons étiquetés montrent des frottis robustes entre 0,2 et 2 Kb. ( A ) Un exemple représentatif de la sortie du bioanalyseur après la validation, l'amplification et le nettoyage de la PCR. ( B ) Trace d'un échantillon validé avec succès correspondant à la voie 1 dans (A). ( C ) Exemple de trace pour un échantillon avec une étiquetage incomplet, effacer par l'intensité maximale d'environ 1 Kb."> Cliquez ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.
Problème | Cause possible | Solution | |
Étape 3.3) Impossible de former un joint d'étanchéité GΩ | La surface de la cellule n'est pas assez propre | Nettoyer davantage en utilisant une pression positive | |
Étape 3.3) La cellule semble dégonfler / mourir | Préparez une nouvelle pipette et ciblez une nouvelle cellule | ||
Étape 3.4) Impossible de déterminer l'emplacement terminal des dendrites | Alexafluor n'a pas eu assez de temps pour se diffuser à travers la cellule ou la concentration d'Alexafluor n'est pas assez élevée | Assurez-vous que le gain et le temps d'exposition sur la caméra sont suffisamment élevés. Attendez 5 minutes supplémentaires avant de visualiser les dendrites. Si les dendrites ne sont toujours pas visibles, préparez une solution avec Alexafluor plus élevéconcentration. | |
Étape 4.1) Impossible d'aspirer tout le cytoplasme | |||
Étape 5.5) Le surnageant n'est pas clair après 8 minutes | Pipetter doucement la solution entière deux fois, tout en restant sur le séparateur magnétique, et laisser reposer pendant encore 5 minutes | ||
Étape 5.5) La pastille se disperse pendant le pipetage | L'échantillon est trop loin de l'aimant | Gardez les tubes sur le dispositif de séparation magnétique pendant toute la pipetage. Expulser la solution et permettre aux perles de rallonger pendant 5 minutes | |
Étape 5.7) Après 5 minutes, les échantillons apparaissent toujours brillants | La quantité maximale d'EtOH n'a pas été supprimée | Continuer à surveiller les échantillons pendant le séchage. Toutes les 2 minutes, utilisez une pipette P10 et retirez tous les EtOH au fond du tube | |
Étape 8.9) La pastille a eu des fissures avant la réhydratation | Autoriser l'échantillon à réhydraterTaux pour un total de 4 min, plutôt que 2 (étape 8.10) | ||
Étape 8.11) Une petite quantité de bourrelet a été élevée avec un surnageant | Éjecter l'échantillon entier dans le tube et le placer sur le séparateur magnétique pendant 1 min; Faites pipeter doucement et assurez-vous d'éviter la pastille | ||
Étape 8.12) Les frottis d'ADN sont incohérents et l'échelle de fluorescence change continuellement | Concentration d'ADN trop élevée pour une puce HS | Vérifier la concentration de l'échantillon et diluer entre 1 à 10 ng / μL. Réexaminer le bioanalyseur | |
Étape 8.12) Frottis à faible poids moléculaire | Dégradation de l'ARN | Assurez-vous de clignoter la cellule immédiatement après la collecte. Jeter cette bibliothèque d'ADNc | |
Étape 8.12) Ligne de référence du marqueur flottant dans la voie de contrôle | Contamination ou réactif ancien | Jeter le marqueur d'ADN et utiliser un nouveau tube pour un essai de bioanalyseur | |
Étape 8.12) Pas de frottis d'ADN | Défaut d'expulser la cellule | Retirer de nouvelles aiguilles avec une pointe légèrement plus grande | |
Échec du cordon ARN | Assurez-vous que les perles ont été complètement remises en suspension avant leur utilisation et permettent aux échantillons d'incuber avant de placer sur le séparateur magnétique | ||
Étape 8.12) Faible frottis d'ADN | Pas assez d'amplification | Employer plus de cycles de PCR | |
Étape 8.12) frottis d'ADN en dehors de la plage de 500bp-2Kb | Les frottis d'ADN inférieurs à 0,5 et au-dessus de 2 Kb sont probablement contaminés. Jeter l'échantillon | ||
Étape 8.12) Pointes régulièrement espacées sur trace d'ADN | Contamination de l'échantillon | Toujours porter des gants frais et fabriquer de l'éthanol neuf pour les rinçages; Les conseils de filtre devraient être utilisés en tout temps | |
Étape 9.3) Impossible de détecter la concentration de l'échantillon sur le fluoromètre | Les échantillons au-dessous du niveau de détection ont trop peu d'ADN pour la marquage et ne peuvent être utilisés | ||
Étape 10.10) Les échantillons ne sont pas secs après 10 min | Continuer à éliminer l'EtOH en excès | Autoriser les échantillons à dépasser plus longtemps, les vérifier chaque minute | |
Étape 10.13) frottis inclinés vers 2Kb | Fragmentation incomplète | Ré-diluer l'échantillon à une concentration de 0,15 ng / μL, plutôt que de 0,2 ng / μL; Réexécuter l'étiquetage | |
Étape 10.13) frottis faussés vers 200 pb | Trop peu d'entrée d'ADN | Diluez moins l'échantillon, essayez une concentration de 0,4 ng / μL; Réexécuter l'étiquetage | |
Réaction de la tagaison trop longue | Réduire le temps de réaction de la tagmentation à 8 minutes | ||
Étape 10.13) frottis faibles | Amplification inappropriée de l'ADN | ||
Étape 11.2) La concentration maximale admissible du pool est inférieure à 5 nM | Identifiez quel (s) échantillon (s) ont des concentrations significativement faibles et réexécutez le tagmentation avec une nouvelle dilution |
Tableau 1: Solutions et suggestions pour les compromis potentiels dans le protocole. Ce tableau énumère les difficultés potentielles qui peuvent survenir au cours de ce protocole et les étapes auxquelles on peut les rencontrer. Ce tableau énumère les causes possibles de plusieurs de ces problèmes, ainsi que des solutions qui peuvent aider à résoudre tout problème.
Notre protocole démontre, par un guide rapide et facile à utiliser, une méthode pour préparer des cellules individuelles de classes morphologiques identifiées pour un séquençage de haute qualité, avec peu de blessures à l'échantillon. Dans le présent manuscrit, les cellules ganglionnaires de la rétine intrinsèquement photosensibles sont morphologiquement caractérisées, isolées et préparées pour l'ARN-Seq. Des contraintes cellulaires peuvent se produire pendant la manipulation de la rétine; Pour cette raison, nous remplaçons chaque morceau de tissu après un maximum de 4 h d'utilisation. Nous pouvons évaluer l'état des cellules en utilisant la plate-forme d'électrophysiologie pour enregistrer à partir de ces cellules et pour surveiller leurs réponses, ce qui nous permet de s'assurer que les cellules sont de bonne santé. Notre protocole a permis de générer des bibliothèques d'ADNc réussies à partir de 15 échantillons traités sur 23, donnant un taux de réussite de 65%. En outre, la qualité de nos données de séquençage était excellente, car le nombre moyen de gènes exprimés par nos cellules variait de 2 316 à 10 353, avec une moyenne de 5 683Gènes s'inscrivant avec une valeur FPKM non nulle. Ces chiffres sont semblables au nombre de gènes exprimé par d'autres études sur les neurones 5 , montrant que nos données sont également de bonne qualité.
Bien que nous ayons eu du succès avec ce protocole pour ces neurones spécifiques, il convient de noter que des modifications mineures à cette technique peuvent être appliquées pour un certain nombre d'applications différentes. En utilisant un classificateur de cellules activé par fluorescence (FACS) dans un modèle de souris séparé, nous avons isolé de petites populations de cellules (1 000 à 25 000) marquées avec un marqueur GFP du système nerveux central. L'ARN de ces populations a été isolé et 1 μL (ou légèrement inférieur à 12 ng / μL) de cet ARN a été utilisé pour commencer la transcription inverse à l'étape 6.1. Le seul ajustement qui devrait être apporté au protocole après cette étape se produit à l'étape 7.4, auquel cas on peut choisir d'utiliser moins de cycles de PCR. Nous avons utilisé 19 cycles dans les cas où l'échantillon initial contenait gPlus de 10 000 cellules et ont constaté que cela produit des bibliothèques d'ADNc de bonne qualité. Par exemple, des échantillons de cellules ont été préparés à partir d'une population FACSorted et le nombre de gènes exprimés variait de 12 340 à 4 052, avec une moyenne de 13 265 gènes avec une valeur FPKM non nulle. Cette technique peut être appliquée à différents modèles de souris pour lesquels un journaliste fluorescent est présent. En raison de cet amendement, les chercheurs pourraient étudier n'importe quelle population cellulaire pour laquelle une souris journalière fluorescente est disponible, en prolongeant les études dans le domaine de la diversité neuronale.
Un deuxième ajustement peut être effectué sur les cellules de profil en fonction de la fonctionnalité plutôt que simplement de la morphologie. Ce projet repose sur un modèle transgénique, mais cette technique peut être appliquée aux neurones sans identificateurs moléculaires connus. Par exemple, il existe plus de 30 sous-types fonctionnels de cellules ganglionnaires rétiniennes actuellement identifiées 27 , dont très peu ont des marqueurs uniques. Comme cette techniqueRepose déjà sur une plate-forme d'électrophysiologie pour le remplissage cellulaire, on pourrait utiliser un serrage de patch pour identifier le profil de réponse fonctionnelle de chaque cellule en fonction de son modèle d'épingle. En utilisant des enregistrements de pointes évoqués par la lumière, la classification des neurones rétiniens pourrait être déterminée avant l'isolement cellulaire. Cette technique fonctionne sur les cellules ganglionnaires de la rétine, mais elle peut être étendue pour examiner d'autres neurones rétiniens. Il convient toutefois de noter que si ce protocole est utilisé pour taper des cellules bipolaires ou amacrines de la rétine dans la couche nucléaire intérieure, par exemple, il faut faire attention à fournir une pression positive constante à la pointe de l'électrode pour éviter de mettre en contact les cellules L'électrode passe à travers la couche de ganglion et la couche interne de plexiforme. Pour les neurones de la rétine dans la couche nucléaire interne, la préparation des sections de la rétine avant les enregistrements cellulaires devrait probablement fonctionner de manière optimale pour éviter toute contamination. Chaque cellule serait isolée et préparée comme décrit ici suite à la claÉtape de ssification. En outre, nous proposons l'utilisation de ce protocole pour l'étude des neurones, mais cette technique peut être appliquée à tout type de cellule qui peut être morphologiquement caractérisé ou isolé par l'utilisation d'un modèle transgénique.
Cette technique peut également être modifiée pour fonctionner avec des bibliothèques d'ADNc préalablement préparées, comme nous l'avons déjà fait pour l'hybridation par microarray 28 . Avec une bibliothèque préparée séparément, on commence par des quantités d'ADNc comprises entre 50 et 150 ng et commence le protocole à l'étape 8.4; Des concentrations plus élevées et plus faibles n'ont pas été tentées, même si elles peuvent également fonctionner. La purification de l'ADNc en utilisant des billes d'ADN se produirait d'abord, suivie d'une étiquetage et d'une amplification par PCR. Nous avons testé cet ajustement avec l'ADNc à partir de préparations de bibliothèques, telles que celles pour l'hybridation par microarray 29 , et ont produit avec succès des bibliothèques tagnées pour RNA-Seq.
AiletteCe protocole peut être utilisé dans l'évaluation du succès d'une induction particulière de populations cellulaires à partir de cellules souches pluripotentes induites (iPSC). La force motrice de la différenciation de ces cellules pluripotentes ré-programmées repose sur une compréhension des facteurs de transcription qui conduisent les types de cellules à se développer séparément les uns des autres. Conduire des iPSCs vers des destinataires cellulaires particuliers est une nouvelle méthode pour étudier la diversité neuronale, car elle peut être utilisée pour générer des types de cellules sélectivement. Ce protocole peut être adapté pour évaluer la qualité de la diversité parmi les cellules différenciées de ce modèle. Comme mentionné précédemment, il existe plus de 30 sous-types fonctionnels de cellules ganglionnaires de la rétine, et de nombreux efforts ont été faits pour générer des RGC fonctionnels à partir d'iPSC. L'identification des marqueurs pour les sous-types de RGC - dans notre cas, ipRGC - permettrait au chercheur d'évaluer le succès de leur protocole dans la production de divers sous-types de RGC. L'évaluation des types de cellulesParmi ces neurones, cela profiterait de ce protocole et pourrait également servir d'outil pour l'étude continue des marqueurs spécifiques aux sous-types, car ce système modèle est facilement disponible.
Dans le présent manuscrit, nous décrivons une technique simple pour l'isolement et la préparation de cellules individuelles pour l'analyse transcriptomique. De plus, nous proposons des moyens de modifier le protocole afin que cette technique puisse être utilisée pour une multitude d'expériences avec une gamme d'objectifs à l'esprit. Le protocole décrit ici a été adapté à partir d'un protocole décrit par Trombetta et al. 24 comme ajustement des instructions du kit recommandé pour l'ARN-Seq à faible entrée. Les principales différences résident dans l'isolement cellulaire et divers changements volumétriques que nous avons choisis pour répondre aux besoins de ce projet. Il est important de souligner que l'étape la plus importante dans ce protocole est l'isolement des cellules du tissu rétinien. C'est le point dans le protocole durinG dont la plupart des erreurs peuvent survenir, et cela devrait être effectué avec la plus grande attention. Toute quantité de contamination peut entraîner des échantillons inutilisables, tandis que la perte de cytoplasme peut provoquer une épuisement sévère des molécules d'ARNm. Cette étape doit être effectuée avec soin et par le même individu, de l'expérience à l'expérience pour s'assurer que les échantillons ont été manipulés avec précision.
En résumé, ce protocole décrit une technique pour la classification, l'isolement et la préparation de cellules pour l'ARN-Seq de haute qualité. Il s'agit d'un moyen efficace, relativement peu coûteux, d'optimiser la qualité des données à partir de cellules individuelles. Cette technique est polyvalente et peut être modifiée de manière minimale pour l'application à diverses études.
Les auteurs n'ont rien à dévoiler.
Nous souhaitons remercier Jennifer Bair et Einat Snir, ainsi que l'Institut de génétique humaine de l'Université de l'Iowa pour leur aide à la préparation et à la gestion des échantillons.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Ames' Medium | Sigma Aldrich | A1420-10X1L | |
Sodium Bicarbonate | Sigma Aldrich | S8875 | |
K-gluconate | Spectrum Chemical | PO178 | |
EGTA | Sigma Aldrich | E4378 | |
HEPES | Sigma Aldrich | H3375 | |
Diethyl pyrocarbonate (DEPC) | Sigma Aldrich | D5758 | |
Alexa Fluor 594 Hydrazide | Invitrogen | A10442 | |
Collagenase | Worthington Biochemical | LS005273 | |
Hyaluronidase | Worthington Biochemical | LS002592 | |
Petri dish (35 mm diameter) | Thermo Fisher Scientific | 153066 | |
Ophthalmologic scissors | Fine Science Tools | 15000-00 | |
#5 Forceps | Fine Science Tools | 11252-30 | |
Microplate Shaker | Fisher Scientific | 13-687-708 | |
Glass Micropipette | Sutter | BF120-69-10 | |
Micropipette Puller | Sutter | P-1000 horizontal pipette puller | |
1 mL syringe | Fisher Scientific | 14-823-2F | |
Flexible tubing | Fisher Scientific | 14-171 | |
TCL lysis buffer | Qiagen | 1031576 | Lysis Buffer 1 |
β-mercaptoethanol | Sigma Aldrich | M3148 | |
RNase-free Water | Qiagen | 129112 | |
0.2 mL PCR tubes | Eppendorf | 30124359 | |
Ethyl Alcohol, Pure | Sigma Aldrich | E7023 | Ethanol |
Analog Vortex Mixer | Thermo Fisher Scientific | 02215365 | Vortex |
Mini Centrifuge | Thermo Fisher Scientific | 05-090-100 | |
Agencourt RNAClean XP Beads | Beckman Coulter | A63987 | RNA magnetic beads |
MagnaBlot II Magnetic Separator | Promega | V8351 | Magnetic stand |
1.5 mL MCT Graduated Tubes | Thermo Fisher Scientific | 05-408-129 | |
Smart-Seq v4 Ultra Low Input RNA Kit | Clontech | 634888 | Reagents for Reverse Transcription and PCR Amplification |
10x Lysis Buffer | Lysis Buffer 2 | ||
5x Ultra Low First-strand Buffer | Buffer 1 | ||
3' SMART-Seq CDS Primer II A | Primer II | ||
SMART-Seq v4 Oligonucleotide | Oligonucleotide | ||
SMARTScribe Rverse Transcriptase | Reverse Transcriptase (RT) | ||
2x SeqAmp PCR Buffer | PCR Buffer | ||
PCR Primer II A | PCR Primer | ||
SeqAmp DNA Polymerase | DNA Polymerase | ||
Mastercycler pro S | Eppendorf | 950030020 | Thermocycler |
Agencourt AMPure XP Beads | Beckman Coulter | A63881 | DNA magnetic beads |
2100 Bioanalyzer | Agilent Technologies | G2939AA | |
HS Bioanalyzer Chips & Reagents | Agilent Technologies | 5067-4626 | |
Qubit HS Assay Kit | Thermo Fisher Scientific | Q32851 | For the calculation of sample concentrations |
Qubit Assay Tubes | Thermo Fisher Scientific | Q32856 | |
Qubit 2.0 Fluorometer | Thermo Fisher Scientific | Q32866 | |
Nextera XT DNA Sample Preparation Kit | Illumina | FC-131-1024 | Reagents for Tagmentation and Index Coupling |
TD Buffer | Buffer 2 | ||
ATM | Tagmentation Mix | ||
NT Buffer | Tagmentation Neutralizing Buffer | ||
NPM | PCR Master Mix | ||
Nextera XT Index Kit | Illumina | FC-131-1001 | Indices for Tagmentation |
N501 | White 1 | ||
N502 | White 2 | ||
N701 | Orange 1 | ||
N702 | Orange 2 | ||
HiSeq 2500 | Illumina | SY-401-2501 | For completing sequencing of samples |
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