我们提出了一个战略计划和方案,用于识别影响转录因子 (TF) DNA 结合的非编码遗传变异。为基因型依赖性 TF DNA 结合的电泳迁移率变化测定 (EMSA) 和 DNA 亲和沉淀测定 (DAPA) 分析提供了详细的实验方案。
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我们提出了一个战略计划和方案,用于识别影响转录因子 (TF) DNA 结合的非编码遗传变异。为基因型依赖性 TF DNA 结合的电泳迁移率变化测定 (EMSA) 和 DNA 亲和沉淀测定 (DAPA) 分析提供了详细的实验方案。
基于群体和家系的遗传研究通常会导致鉴定出与临床疾病或表型在统计学上相关的遗传变异。对于许多疾病和性状,大多数变异是非编码的,因此可能通过影响微妙的、相对难以预测的控制基因表达的机制来发挥作用。在这里,我们描述了一种一般的战略方法,用于确定非编码变体的优先级,并筛选它们的功能。这种方法涉及使用功能基因组数据库进行计算优先级排序,然后对转录因子 (TFs) 与风险和非风险等位基因的差异结合进行实验分析。对于遗传变异的电泳迁移率变化测定 (EMSA) 和 DNA 亲和沉淀测定 (DAPA) 分析,使用合成 DNA 寡核苷酸 (oligo) 来鉴定疾病或表型相关细胞的核裂解物中的因子。对于 EMSA,通过在三硼酸盐-EDTA (TBE) 聚丙烯酰胺凝胶上进行非变性电泳分析具有或不具有结合核因子 (通常是 TFs) 的寡核苷酸。对于 DAPA,寡核苷酸与磁柱结合,特异性结合 DNA 序列的核因子通过质谱法或还原十二烷基硫酸钠聚丙烯酰胺凝胶电泳 (SDS-PAGE) 洗脱和分析,然后进行蛋白质印迹分析。这种通用方法可广泛用于研究与任何疾病、性状或表型相关的非编码遗传变异的功能。
测序和基因分型的基础研究,包括全基因组关联分析(GWAS),候选人基因研究和深测序研究,已经确定了在统计学上与疾病,性状或表型相关的许多基因变异。相反早期预测,大多数这些变体(85-93%)的分布在非编码区,并且不改变蛋白质1,2的氨基酸序列。解释这些非编码变体的功能和确定它们连接到相关的疾病的生物学机制,特征,或表型已被证明具有挑战性3-6。我们已开发,以确定链接变体的重要中间体的表型的分子机制的一般策略 - 基因表达。这条管线是专门设计来确定的TF由遗传变异体结合的调制。这一策略结合的目的是预测的计算方法和分子生物学技术在硅片的候选变体的生物学效应,并验证这些预测凭经验( 图1)。

图1: 对于不包含在这个手稿以灰色阴影相关的详细协议的非编码基因变异步骤的分析战略方针 请点击此处查看该图的放大版本。
在许多情况下,通过扩大变体的列表以包括与每个统计学关联变体在高联动不平衡(LD)的所有那些开始是很重要的。 LD是在两个不同的染色体位置的等位基因的非随机关联,可以由R 2统计7被测量的量度。 R 2是林的措施卡格两个变量之间的不平衡,有两个变量之间的R 2 = 1表示完全连锁。在高LD等位基因被发现在整个人群祖先染色体上共分离。当前的基因分型阵列不包括在人类基因组中所有已知的变体。相反,他们利用了人类基因组中的LD和包括公知的变体作为代理为LD 8的一特定区域内的其它变体的一个子集。因此,在没有任何生物后果的变体可以与特定疾病,因为它是在与一个有意义的生物效应的因果变体的变体的LD相关联。在程序上,建议转换的1000基因组最新发布的项目9项变量调用文件(VCF)与PLINK 10,11,用于全基因组关联分析的开放源代码工具兼容的二进制文件。随后,LD R 2> 0.8所有其他遗传变异与每个输入遗传VAriant可确定为候选者。使用合适的参考人群该步进例如是很重要的,如果一个变种是在欧洲血统的科目,从类似的血统科目的数据应该用于LD扩展标识。
LD膨胀常常导致数十个候选变体,它是可能的,只有这些一小部分有助于疾病的机制。通常,它是不可行的实验逐一检查每个这些变体。因此,有用以利用数千公开可用功能基因组数据集作为过滤器的变体的优先次序。例如,编码财团12已经如DNA酶SEQ 13,ATAC进行数千描述转录因子的结合芯片起实验和辅因子,以及组蛋白标记在各种上下文,以及染色质辅助数据从技术-SEQ 14和FAIRE-SEQ 15。数据BASES和Web服务器如UCSC基因组浏览器16,路线图表观基因组17,蓝图表观基因组18,顺反组19,并重新映射20提供由这些和其他实验技术在广泛的细胞类型和条件产生的数据免费访问。当有太多的变体通过实验检验,这些数据可以被用来优先那些位于相关的细胞和组织类型的可能调控区之内。此外,在一个变型为特定蛋白的芯片起峰内的情况下,这些数据可以提供潜在线索作为对特定TF(S)或辅因子的结合可能影响。
接着,将所得的优先变体实验筛选,以验证预测的基因型依赖性蛋白使用EMSA 21,22结合。 EMSA测量的寡核苷酸上的非还原性TBE凝胶迁移的变化。荧光标记的寡核苷酸温育与核裂解物,以及核因子的结合将延缓在凝胶上的寡的运动。以这种方式,已经结合更多的核因子将呈现为对扫描更强的荧光信号寡。值得注意的是,EMSA不需要关于特定蛋白质的结合会受到影响的预测。
一旦变体被识别,它们位于预测的调节区之内,并且能够差动结合核因子中,采用计算的方法来预测具体TF(S),其结合它们可能会影响。我们优选使用CIS-BP 23,24,RegulomeDB 25,UniProbe 26和JASPAR 27。一旦候选人转录因子被确定,这些预测可以专门使用抗转录因子这些(EMSA-supershifts和DAPA-西部片)测试。一个EMSA-超迁移涉及增加了一个特定的TF-抗体与核裂解物和寡。阳性结果在EMSA-超迁移是再版esented如在EMSA频带的进一步转变,或带的损耗(在参考28中综述)。在互补DAPA,含有该变体和20个碱基对的侧翼核苷酸的5'-生物素化的寡核苷酸双链体与来自相关的细胞类型(多个)核裂解物温育以捕获任何核因子特异性结合的寡核苷酸。低聚双链核因子复合物是通过在一个磁列链霉微珠固定。结合的核因子直接通过洗脱29,48收集。结合预测可以然后通过使用特异于所述蛋白质的抗体的Western印迹来评估。在没有明显的预测,或过多的预测,从DAPA实验的变体拉起伏的洗脱可被发送到一个蛋白质组学芯使用质谱来识别候选转录因子的情况下,其可以随后使用验证这些先前描述的方法。
在该articl剩余即,提供了一种用于遗传变异体的EMSA和DAPA分析的详细协议。
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1.解决方案和试剂的制备
| 名称 | 序列 |
| rs76562819_REF_FOR | GTAATGCCTTAATGAGAGAG 一个 GTTAGTCATCTTCTCACTTC |
| rs76562819_REF_REV | GAAGTGAGAAGATGACTAACŧCTCTCTCATTAAGGCATTAC |
| rs76562819_NONREF_FOR | GTAATGCCTTAATGAGAGAG 摹 GTTAGTCATCTTCTCACTTC |
| rs76562819_NONREF_REV | GAAGTGAGAAGATGACTAACÇCTCTCTCATTAAGGCATTAC |
表1:实施例EMSA / DAPA寡核苷酸设计以测试SNP差分仓丁。"REF"代表参考等位基因,而"NONREF"代表非基准等位基因。 "FOR"表示正向链,而"REV"表示它的补。的SNP被认为是在红色。
从培养细胞核裂解液2.准备工作
注意:此实验方案是使用B淋巴母细胞系进行了优化,但在其他几个无关的贴/悬浮细胞系已经测试和工程普遍。
3.电泳迁移分析(EMSA)
| 试剂 | 终浓度。 | RXN#1 | RXN#2 | RXN#3 | RXN#4 |
| 超纯水 | 20微升体积。 | 13.5微升 | 11.98微升 | 13.5μl | 11.98微升 |
| 10X结合缓冲液 | 1X | 2微升 | 2微升 | 2微升 | 2微升 |
| DTT / TW-20 | 1X | 2微升 | 2微升 | 2微升 | 2微升 |
| 鲑鱼精子DNA | 500纳克/微升 | 0.5微升 | 0.5微升 | 0.5微升 | 0.5微升 |
| 1微克/微升多聚d(IC) | 1微克 | 1微升 | 1微升 | 1微升 | 1微升 |
| 核提取物(5.26微克/微升) | 8微克 | - | 1.52微升 | - | 1.52微升 |
| NE缓冲区 | 1.52微升 | - | 1.52微升 | - | |
| 参考等位基因寡 | 50飞摩尔 | 1微升 | 1微升 | - | - |
| 非参考等位基因寡 | 50飞摩尔 | - | - | 1微升 | 1微升 |
表2:实例EMSA反应SETU页表说明的例子EMSA测试的假设有基因型依赖性转录因子到特定的SNP的结合。
4. DNA亲和纯化实验(DAPA)
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在这一节中,关于裂解液的质量,其特征在于执行EMSA或dapA和变异当提供所期待的代表性结果。例如,已经提出,冻融蛋白样品多次可能导致变性。为了探索在这些"冻融"循环的上下文EMSA分析的再现性,二35沸点寡聚在同一遗传变异体不同,用核裂解物的单一批次解冻并重新冷冻用于指定量孵育。次图2表明,冷冻和解冻这个特定B淋巴细胞核提取物达5倍,对蛋白质的完整性似乎没有影响;然而,核蛋白质的稳定性通过样品而不同,并且因此,应在使用每个单独的细胞系测试。它也可能有不同批次prepar变异核裂解ations。是否该变化是由于之前的裂解,细胞传代次数,或其他因素,细胞周期的阶段,它使用裂解物的不同批次,以确保真正的结果是很重要的,以复制EMSA结果。
此外,以优化信噪比的EMSA是重要的。在这方面的一个重要的变量是寡聚浓度。寡(5-300飞摩尔)的量进行滴定,以评估不同量寡聚物如何影响该信号( 图3)。
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虽然在测序和基因分型技术的进步大大提高了我们的能力,以找出与疾病相关的基因变异,我们了解这些变异影响的作用机制能力滞后。该问题的一个重要原因是,许多疾病相关变体位于在正对编码的基因组的区域,这有可能影响控制基因表达更难对预测的机制。在这里,我们提出了一种基于EMSA和DAPA技术,有价值的分子工具,用于识别基因型依赖TF绑定可能导致许多非编码变异体的功能活动的协议。虽然这两种技术已经在过去广泛使用,它们最近才适于结合的TF的基因变异分析。超越转录因子,EMSA也可用于分析遗传变异体上的RNA结合蛋白,只有轻微的调整,协议36的效果。
ove_content">本文中所呈现的协议是简单和容易执行;尽管如此,某些部分需要之前的实验首先附加考虑,重要的是通过执行严格的统计分析,以产生用于考虑变体的初始列表中这一步骤的错误。可以破坏所有下游的分析,因为很多变体可能差异绑定核裂解而不会造成疾病的风险。此外,在相关的细胞类型进行使用功能的基因组数据是至关重要的,因为不相关的细胞类型可以导致假阳性TF的产生约束力预测。目前,最广泛使用的功能基因组资源包括ENCODE 12和流程图表...Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.
作者什么都没有透露。
我们感谢 Erin Zoller、Jessica Bene 和 Lindsey Hays 在协议开发中提供的意见和指导。MTW 部分得到了 NIH R21 HG008186和辛辛那提儿童医院研究基金会的受托人奖资助。ZHP 部分由 T32 GM063483-13 提供支持。
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| Name | Company | Catalog Number | Comments |
|---|---|---|---|
| 定制 DNA 寡核苷酸 | 集成 DNA 技术 | http://www.idtdna.com/site/order/oligoentry | |
| 钾 | Fisher Scientific | BP366-500 | KCl,用于 CE 缓冲液 |
| HEPES (1 M)Fisher | Scientific | 15630-080 | 用于 CE 和 NE 缓冲液 |
| EDTA (0.5M),pH 值 8.0 | Life Technologies | R1021 | 用于 CE、NE 和退火缓冲液 |
| 氯化钠 | Fisher Scientific | BP358-1 | NaCl,用于 NE 缓冲液 |
| Tris-HCl (1M),pH 8.0 | Invitrogen | BP1756-100 | 用于退火缓冲液 |
| 磷酸盐缓冲盐水 (1x) | Fisher Scientific | MT21040CM | PBS,用于细胞洗涤 |
| DL-二硫苏糖醇溶液 (1 M) | Sigma | 646563 | 还原剂 |
| 蛋白酶抑制剂Cocktail | Thermo Scientific | 87786 | 防止 TFs |
| 磷酸酶抑制剂混合物的分解代谢 | Thermo Scientific | 78420 | 防止 TF 去磷酸化 |
| Nonidet P-40 替代 | IBI Scientific | IB01140 | NP-40,用于细胞核提取 |
| BCA 蛋白检测试剂盒 | Thermo Scientific | 23225 | 用于测量蛋白浓度 |
| Odyssey EMSA 缓冲液试剂盒 | Licor | 829-07910 | 包含所有必要的 EMSA 缓冲液 |
| TBE 凝胶,6%,12 孔 | 用于 EMSA | Invitrogen | EC6265BOX |
| (10x) | EMSA | Thermo Scientific | B52 |
| Miltenyi Biotec | 130-092-318 | 包含所有必要的 DAPA 缓冲液 | |
| Licor Odyssey CLx | Licor | 推荐用于 DAPA/EMSA | |
| 抗生素-抗真菌剂 | Gibco | 的扫描仪 15240-062 | 含有 10,000 单位/ml 的青霉素,10,000 µg/ml 链霉素和 25 µ克/毫升 Fungizone®抗真菌性 |
| 胎牛血清 | Gibco | 26140-079 | FBS,用于培养基 |
| RPMI 1640 培养基 | Gibco | 22400-071 | 含有 L-谷氨酰胺和 25 mM HEPES |
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