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Department of Pharmacology, University of Tennessee College of Medicine
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Ding, S., Zhou, F. M. Profiling Voltage-gated Potassium Channel mRNA Expression in Nigral Neurons using Single-cell RT-PCR Techniques. J. Vis. Exp. (55), e3136, doi:10.3791/3136 (2011).
En los mamíferos el sistema nervioso central, los diferentes tipos de neuronas con diversas características moleculares y funcionales se entremezclan entre sí difíciles otro, para separar y no se identifica fácilmente por su morfología. Por lo tanto, es a menudo difícil de analizar la expresión génica en un tipo de neurona específica. Aquí se documenta un procedimiento que combina células enteras patch clamp técnicas de grabación con una sola célula reacción en cadena de la polimerasa de transcripción inversa (SCRT-PCR) para el perfil de expresión de ARNm en los diferentes tipos de neuronas en el nigra sustancial. Técnicas electrofisiológicas se utilizó por primera vez para registrar las propiedades neurofisiológicas y funcional de las neuronas individuales. Entonces, el citoplasma de las neuronas individuales electrofisiológicamente caracteriza nigral se aspira y se somete a SCRT-PCR análisis para obtener los perfiles de expresión de ARNm de enzimas síntesis de neurotransmisores, receptores y canales iónicos. La alta selectividad y la sensibilidad que este método sea especialmente útil cuando la inmunohistoquímica no se pueden utilizar debido a la falta de anticuerpos adecuado o bajo nivel de expresión de la proteína. Este método también es aplicable a las neuronas de otras áreas del cerebro.
1. Cerebro rebanada preparación
2. Toma de huellas dactilares electrofisiológicos de las neuronas nigral
3. Citoplasma aspiración
4. La transcripción inversa (RT)
5. Dos etapas de amplificación de PCR
6. Los resultados representativos:
La dopamina (DA), las neuronas en la sustancia negra pars compacta y pars reticulata y la proyección de las neuronas vecinas GABA en la sustancia negra pars reticulata tienen distintas características electrofisiológicas (Zhou et al 2006;. Ding et al 2011).. Como se muestra en la figura. 1B2, SNr neuronas GABA muestran picos de frecuencia espontánea de alrededor de 10 Hz. Los picos tienen una duración base de alrededor de 1 ms. Tras la inyección de corriente hiperpolarizante, SNr neuronas GABA mostrar un hundimiento débil despolarización en respuesta a la hiperpolarización de inyección de corriente, lo que indica una débil expresión de la corriente I h en estas neuronas (Fig. 1B2). Por el contrario, la sustancia nigra neuronas DA presentan baja frecuencia (alrededor de 2 Hz) picos espontáneos que tienen una duración base de alrededor de 3 ms. Neuronas DA también muestran un hundimiento pronunciado en respuesta a la hiperpolarización de inyección de corriente, lo que indica una fuerte expresión de I h corriente (Fig. 1B3) (Zhou et al 2006;.. Ding et al 2011).
SCRT-PCR detectó ARNm de la decarboxilasa del ácido glutámico 1 (GAD1, la enzima clave para la síntesis de GABA y un marcador para las neuronas GABA) en electrofisiológicamente identificado las neuronas GABA SNr, pero no en las neuronas DA (Fig. 1B4, 5). Por el contrario, SCRT-PCR detectó ARNm de la tirosina hidroxilasa (TH, enzima clave para la síntesis de dopamina y un marcador de neuronas DA) en electrofisiológicamente identificado SNC y las neuronas DA SNr, pero no en las neuronas GABA (Fig. 1B4, 5). Así SCRT-PCR resultados confirman la identificación de las neuronas electrofisiológicos. A continuación, SCRT-PCR se utilizó para el perfil de la expresión de la tensión activa KV3 subunidades canal Kv3.1, Kv3.2, Kv3.3 y Kv3.4. Estas subunidades contribuyen a formar voltaje canales de K + de diversas propiedades en función de la composición de la subunidad (Ding et al. 2011). En el ejemplo SNr GABA neurona se muestra en la figura. 1B4, mRNAs de Kv3.1, Kv3.2, Kv3.3 y Kv3.4 se detectaron. En el ejemplo SNr DA neurona se muestra en la Fig.1B5, sólo Kv3.2 Kv3.3 y Kv3.4 se detectaron. En los datos agrupados, Kv3.1 fue más frecuentemente detectados en SNr neuronas GABA que en nigral neuronas DA, lo que indica un mayor nivel de expresión de Kv3.1 en la rápida adición neuronas GABA SNr (Ding et al. 2011).

Figura 1. Identificación electrofisiológica de las neuronas GABA SNr y las neuronas nigral DA A:.. Nigral áreas pueden ser identificadas por su localización anatómica distinta A1 muestra la ubicación del SNC y SNR en una corona manchada de Nissl sección capturado con un objetivo 1X. El área de caja se CAPTURed con un objetivo 10X y se muestra en el centro como indica la flecha. La SNC rico en células y células de los pobres SNr son claramente visibles. A2 muestra la ubicación de SNc y SNR en una sección en vivo, sin manchas coronal capturado con un objetivo de 4X. La SNC rico en células y células de los pobres SNr son claramente identificables. VTA, el área tegmental ventral. B1 muestra un parche de neuronas GABA SNr se sujeta en su conjunto de células modo. B2 se muestran las propiedades típicas electrofisiológicas de las neuronas GABA SNr en el modo actual de grabación de sujeción. Estas neuronas espontáneas de alta frecuencia potencial de acción de corta duración y tienen una débil que h respuesta mediada por el hundimiento de hiperpolarización de inyección de corriente. B3 muestra típica de las propiedades electrofisiológicas de las neuronas DA nigral en el modo actual de grabación de sujeción. Se incendio espontáneo bajos potenciales de acción de frecuencia de larga duración y tienen un prominente I h mediada por el SAG (cabeza de flecha) respuesta a la hiperpolarización de inyección de corriente. Por lo tanto, SNr neuronas GABA y las neuronas de dopamina nigral están claramente identificados electrofisiológica. B4 muestra una imagen del gel de SCRT-PCR de un electrofisiológicos identificaron las neuronas GABA SNr. Glutamato decarboxilasa 1 (GAD1) mRNA, pero no tirosina hidroxilasa (TH) mRNA se detectó. mRNAs de Kv3.1, Kv3.2, Kv3.3 y Kv3.4 se detectaron en este neuronas GABA SNr. B5 muestra SCRT-PCR la detección de ARNm canal neuronal KV3 en una neurona SNr DA. ARNm de TH, pero no ARNm GAD1 se detectó en un electrofisiológicamente identificado las neuronas DA SNr. mRNAs de Kv3.2, Kv3.3 y Kv3.4 se detectaron en este SNr DA neuronas. B6 muestra los datos agrupados.
7. Posibles resultados falsos negativos y falsos positivos
Basándonos en nuestra experiencia, varios factores pueden dar lugar a falsos negativos SCRT-PCR resultados. Estos factores incluyen la falta de aspiración en cantidad suficiente del citoplasma, debido a la obstrucción de parches punta de la pipeta, la contaminación RNasa e ineficiente PCR. Parche obstrucción punta de la pipeta por lo general se puede ver en el monitor de vídeo y señalados por la resistencia a un mayor acceso. RNasa contaminación se puede evitar la desactivación completa y el uso de guantes. La eficacia de PCR de la imprimación debe ser probada mediante el uso de ARN total de tejido cerebral un golpe de puño (Zhou et al 2008;.. Ding et al 2011).
Ya que siempre uso para el tratamiento de primera DNasa nuestras muestras antes de RT, no hemos encontrado resultados positivos falsos. En teoría, sin la digestión DNasa, contaminación de ADN genómico y por lo tanto la detección de falsos positivos pueden ocurrir cuando el gen se intronless o el primer par no abarca la región intrón.
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La combinación de la grabación de patch clamp en cortes de cerebro con SCRT-PCR hemos demostrado aquí proporcionan un excelente método para investigar los perfiles de expresión de mRNA de los canales iónicos, receptores y las enzimas clave para la síntesis de neurotransmisores en las neuronas caracteriza individualmente. Esto es particularmente útil cuando la proteína en cuestión no puede ser detectado y localizado por otros métodos como la inmunohistoquímica debido al bajo nivel de expresión y / o la falta de anticuerpos adecuados (Surmeier et al 1996;.. Zhou et al 2009). La alta sensibilidad y selectividad de SCRT-PCR permiten la detección de ARNm de baja abundancia (Surmeier et al. 1996). Además, este método permite la correlación de la expresión génica con propiedades electrofisiológicas y funcionales en las neuronas caracteriza individualmente (Liss et al 2001;. Zhou et al 2008, 2009;. Ding et al 2011).. Con base en evidencia en la literatura y nuestra experiencia, este método es aplicable a todos los tipos de neuronas en el sistema nervioso.
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No hay conflictos de interés declarado.
Este trabajo fue apoyado por subvenciones del NIH R01DA021194 y R01NS058850.
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Best,
Anping
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ReplyPosted by: anping c.May 9, 2012, 8:04 AM