我们提出了一种用于识别影响转录因子(TF)DNA结合的非编码遗传变异的策略性方案和实验流程。本文提供了针对基因型依赖性转录因子DNA结合的电泳迁移率变动分析(EMSA)和DNA亲和沉淀分析(DAPA)的详细实验方案。
需要JoVE订阅才能观看此内容。 请登录或开始免费试用
方法文章
* These authors contributed equally
我们提出了一种用于识别影响转录因子(TF)DNA结合的非编码遗传变异的策略性方案和实验流程。本文提供了针对基因型依赖性转录因子DNA结合的电泳迁移率变动分析(EMSA)和DNA亲和沉淀分析(DAPA)的详细实验方案。
基于人群和家系的遗传学研究通常能够鉴定出在统计学上与临床疾病或表型相关联的遗传变异。对于许多疾病和性状而言,大多数变异位于非编码区,因此可能通过影响基因表达的细微且相对难以预测的调控机制发挥作用。本文介绍一种用于优先筛选非编码变异并检测其功能的通用策略。该策略包括利用功能基因组学数据库进行计算优先排序,随后通过实验分析转录因子(TFs)对风险等位基因与非风险等位基因的差异结合能力。在对遗传变异进行电泳迁移率变动分析(EMSA)和DNA亲和沉淀分析(DAPA)时,均使用合成的DNA寡核苷酸(oligo)来鉴定疾病或表型相关细胞核裂解液中的结合因子。在EMSA中,带有或不带有结合核因子(通常是转录因子)的寡核苷酸通过非变性聚丙烯酰胺凝胶电泳(使用TBE缓冲体系)进行分离分析。在DAPA中,寡核苷酸被固定于磁性柱上,特异性结合DNA序列的核因子被洗脱后,通过质谱分析,或经还原性SDS-PAGE电泳后进行Western blot分析。这一通用方法可广泛应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。
基于测序和基因分型的研究,包括全基因组关联研究(GWAS)、候选位点研究以及深度测序研究,已鉴定出许多在统计学上与疾病、性状或表型相关的遗传变异。与早期预测相反,其中大多数变异(85–93%)位于非编码区,且不改变蛋白质的氨基酸序列1,2。解读这些非编码变异的功能,并确定将其与相关疾病、性状或表型联系起来的生物学机制,已被证明具有挑战性3-6。我们开发了一种通用策略,用于鉴定将遗传变异与一个重要中间表型——基因表达——联系起来的分子机制。该流程专门设计用于识别遗传变异对转录因子(TF)结合的调控作用。该策略结合了计算方法与分子生物学技术,旨在通过in silico方法预测候选变异的生物学效应,并通过实验手段对这些预测结果进行验证(图1)。

图 1: 非编码遗传变异分析的策略性方法。 未包含在本论文相关详细方案中的步骤以灰色阴影表示。 请点击此处查看该图的放大版本。
在许多情况下,首先扩展变异位点列表非常重要,需纳入所有与每个统计学相关变异位点处于高连锁不平衡(LD)状态的变异。LD 是衡量两个不同染色体位置上等位基因非随机关联程度的指标,可通过 r 值进行量化。2 统计量7. r2 是衡量两个变异位点间连锁不平衡程度的指标,其中 r2 = 1,表示两个变异位点之间完全连锁。处于高连锁不平衡(LD)的等位基因在不同祖先群体中倾向于在同一染色体上共分离。当前的基因分型芯片并未包含人类基因组中所有已知的遗传变异,而是利用人类基因组中的连锁不平衡结构,选择一部分已知变异作为特定LD区域中其他变异的代表(标签变异)。8因此,一个本身没有任何生物学效应的变异可能由于与致病变异(即具有明确生物学效应的变异)处于连锁不平衡(LD)状态,而被错误地关联到某种特定疾病。在操作上,建议采用1,000基因组计划的最新版本数据进行转换9 将变异位点调用文件(VCF)转换为与PLINK兼容的二进制文件10,11,一种用于全基因组关联分析的开源工具。随后,所有其他与LD r具有连锁不平衡的遗传变异2 >0.8,每个输入的遗传变异均可被识别为候选者。在此步骤中使用适当的参考群体至关重要。 例如,如果在欧洲血统受试者中发现某个变异,则应使用具有相似血统受试者的数据进行连锁不平衡扩展。
连锁不平衡扩展通常会产生数十个候选变异位点,其中可能仅有少数变异参与疾病机制。通常情况下,对这些变异位点逐一进行实验验证是不可行的。因此,利用数千个公开可用的功能基因组数据集作为筛选手段,以优先排序这些变异位点,具有重要意义。例如,ENCODE联盟12已开展了数千次ChIP-seq实验,描述了转录因子(TFs)和共调节因子的结合情况,以及多种背景下的组蛋白修饰状态,同时还包括来自DNase-seq13、ATAC-seq14和FAIRE-seq15等技术的染色质可及性数据。诸如UCSC基因组浏览器16、Roadmap表观基因组计划17、Blueprint表观基因组计划18、Cistrome数据库19和ReMap数据库20等数据库和网络服务器,提供了这些及其他实验技术在多种细胞类型和条件下所产生的数据的免费访问。当候选变异数量过多而无法全部进行实验验证时,可利用这些数据优先筛选出位于相关细胞和组织类型中潜在调控区域内的变异位点。此外,若某一变异位于特定蛋白的ChIP-seq信号峰区域内,这些数据还可为可能受影响的特定转录因子(TFs)或共调节因子的结合提供潜在线索。
接下来,通过实验筛选上述获得的优先变异位点,利用电泳迁移率变动分析(EMSA)21,22 验证预测的基因型依赖性蛋白质结合。EMSA通过非还原性TBE凝胶检测寡核苷酸迁移率的变化。将荧光标记的寡核苷酸与核裂解液孵育,核因子的结合会减缓寡核苷酸在凝胶中的迁移。因此,结合了更多核因子的寡核苷酸在扫描后会呈现出更强的荧光信号。值得注意的是,EMSA无需对结合能力可能发生变化的具体蛋白质进行预测。
一旦鉴定出位于预测调控区域且能够差异性结合核因子的变异,即可采用计算方法预测其可能影响的特定转录因子(TF)。我们倾向于使用 CIS-BP23,24、RegulomeDB25、UniProbe26 和 JASPAR27 进行预测。在确定候选转录因子后,可利用针对这些转录因子的抗体通过 EMSA-超迁移实验(EMSA-supershift)和 DAPA-Western 实验进行特异性验证。EMSA-超迁移实验是在核裂解液与寡核苷酸反应体系中加入转录因子特异性抗体。EMSA-超迁移实验的阳性结果表现为EMSA条带进一步上移或条带消失(详见参考文献28的综述)。在互补的DAPA实验中,将含有目标变异及其上下游各20个碱基的5'-生物素标记寡核苷酸双链与相应细胞类型的核裂解液共同孵育,以捕获特异性结合该寡核苷酸的核因子。利用链霉亲和素磁珠在磁力柱中固定寡核苷酸双链-核因子复合物,随后通过洗脱直接收集结合的核因子29,48。然后可通过Western blotting使用针对目标蛋白的特异性抗体检测结合情况,从而验证预测结果。在缺乏明确预测结果或预测过多的情况下,可将DAPA实验中变异序列pull-down所得的洗脱物送至蛋白质组学核心平台,通过质谱分析鉴定候选转录因子,之后再利用上述方法进行验证。
在本文的其余部分,提供了遗传变异的 EMSA 和 DAPA 分析的详细实验方案。
访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。
1. 溶液与试剂的配制
| 姓名 | 序列 |
| rs76562819_REF_FOR | GTAATGCCTTAATGAGAGAGAGTTAGTCATCTTCTCACTTC |
| rs76562819_REF_REV | GAAGTGAGAAGATGACTAAC群体与家系遗传学研究通常能识别出与临床疾病或表型存在统计学关联的遗传变异。对于许多疾病和性状而言,大多数变异位于非编码区,因此很可能通过影响调控基因表达的、微妙且相对难以预测的机制发挥作用。本文描述了一种优先筛选非编码变异并检测其功能的通用策略方法。该方法包括利用功能基因组数据库进行计算优先排序,随后对风险等位基因与非风险等位基因的转录因子(TF)差异结合进行实验分析。对于遗传变异的电泳迁移率变动分析(EMSA)和DNA亲和沉淀分析(DAPA),均使用合成的DNA寡核苷酸来鉴定疾病或表型相关细胞的核裂解物中的因子。在EMSA中,结合或未结合核因子(通常是转录因子)的寡核苷酸通过三硼酸-EDTA(TBE)聚丙烯酰胺凝胶的非变性电泳进行分析。在DAPA中,寡核苷酸结合到磁柱上,特异性结合该DNA序列的核因子被洗脱,并通过质谱分析或经还原性十二烷基硫酸钠聚丙烯酰胺凝胶电泳(SDS-PAGE)后进行蛋白质印迹分析来鉴定。这一通用方法可广泛应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。CTCTCTCATTAAGGCATTAC |
| rs76562819_NONREF_FOR | GTAATGCCTTAATGAGAGAG群体与家系遗传学研究通常能识别出与临床疾病或表型存在统计学关联的遗传变异。对于许多疾病和性状而言,大多数变异位于非编码区,因此其作用机制可能在于影响调控基因表达的、微妙且相对难以预测的机制。本文描述了一种优先筛选非编码变异并检测其功能的通用策略方法。该方法包括利用功能基因组数据库进行计算机优先排序,随后通过实验分析转录因子(TFs)对风险等位基因与非风险等位基因的差异结合。无论是采用电泳迁移率变动分析(EMSA)还是DNA亲和沉淀分析(DAPA)来研究遗传变异,均使用合成的DNA寡核苷酸来鉴定疾病或表型相关细胞的核裂解物中的因子。对于EMSA,结合或未结合核因子(常为转录因子)的寡核苷酸通过非变性三硼酸-EDTA(TBE)聚丙烯酰胺凝胶电泳进行分析。对于DAPA,寡核苷酸结合于磁柱上,特异性结合该DNA序列的核因子被洗脱,并通过质谱分析或经还原性十二烷基硫酸钠聚丙烯酰胺凝胶电泳(SDS-PAGE)后进行蛋白质印迹分析。这一通用方法可广泛应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。GTTAGTCATCTTCTCACTTC |
| rs76562819_NONREF_REV | GAAGTGAGAAGATGACTAAC群体与家系遗传学研究通常能识别出与临床疾病或表型存在统计学关联的遗传变异。对于许多疾病和性状而言,大多数变异位于非编码区,因此很可能通过影响控制基因表达的、微妙且相对难以预测的机制发挥作用。本文描述了一种优先筛选非编码变异并检测其功能的通用策略方法。该方法包括利用功能基因组数据库进行计算机优先排序,随后对风险等位基因与非风险等位基因的转录因子(TF)差异结合进行实验分析。无论是采用电泳迁移率变动分析(EMSA)还是DNA亲和沉淀分析(DAPA)来研究遗传变异,都使用合成的DNA寡核苷酸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-EDTA(TBE)聚丙烯酰胺凝胶上进行非变性电泳来分析结合或未结合核因子(通常是转录因子)的寡核苷酸。对于DAPA,将寡核苷酸结合到磁柱上,特异性结合该DNA序列的核因子被洗脱下来,并通过质谱分析,或在还原性十二烷基硫酸钠聚丙烯酰胺凝胶电泳(SDS-PAGE)后进行蛋白质印迹分析。这一通用方法可广泛应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。CTCTCTCATTAAGGCATTAC |
表1:用于检测单核苷酸多态性差异结合性的EMSA/DAPA寡核苷酸设计示例。“REF”代表参考等位基因,“NONREF”代表非参考等位基因。“FOR”代表正向链,“REV”代表其互补链。单核苷酸多态性以红色显示。
2. 从培养细胞制备核裂解物
注:本实验方案使用B淋巴细胞母细胞系进行了优化,但已在其他多种无关的贴壁/悬浮细胞系中测试,具有普适性。
3. 电泳迁移率变动分析 (EMSA)
| 试剂 | 终浓度 | 反应 #1 | 反应 #2 | 反应 #3 | 反应 #4 |
| 超纯水 | 至 20 µl 体积 | 13.5 µl | 11.98 µl | 13.5µl | 11.98 µl |
| 10x 结合缓冲液 | 1x | 2 μl | 2 μl | 2 μl | 2 µl |
| DTT/TW-20 | 1x | 2 μl | 2 μl | 2 μl | 2 μl |
| 鲑鱼精子 DNA | 500 ng/μl | 0.5 μl | 0.5 μl | 0.5 μl | 0.5 μl |
| 1μg/μl Poly d(I-C) | 1 μg | 1 μl | 1 μl | 1 μl | 1 μl |
| 核提取物 (5.26 ug/µl) | 8 μg | - | 1.52 μl | - | 1.52 μl |
| NE 缓冲液 | 1.52 μl | - | 1.52 μl | - | |
| 参考等位基因寡核苷酸 | 50 fmol | 1 μl | 1 μl | - | - |
| 非参考等位基因寡核苷酸 | 50 fmol | - | - | 1 μl | 1 μl |
表2:EMSA反应体系设置示例。该表示例说明了用于验证转录因子与特定单核苷酸多态性之间存在基因型依赖性结合这一假设的EMSA实验。
4. DNA 亲和纯化实验 (DAPA)
访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。
本节提供了进行 EMSA 或 DAPA 实验时预期结果的代表性示例,并描述了裂解液质量对实验结果变异性的影响。例如,已有研究表明,蛋白质样品经历多次冻融循环可能导致其变性。为了探究 EMSA 分析在这些“冻融循环”条件下的可重复性,将两种在单个遗传变异位点上不同的 35 bp 寡核苷酸探针,分别与同一批次的核裂解液共同孵育,该核裂解液按指定次数进行反复冻融。图 2 表明,将此特定的 B 淋巴细胞核提取物冻融多达 5 次,似乎并未影响蛋白质的完整性;然而,不同样本中核蛋白的稳定性存在差异,因此应针对所使用的每一种细胞系单独进行测试。此外,不同批次制备的核裂解液之间也可能存在差异。这种差异可能源于裂解前细胞所处的细胞周期阶段、细胞传代次数或其他因素,因此,为确保实验结果的真实性,应使用不同批次的裂解液重复 EMSA 实验结果。
此外,优化EMSA的信噪比也非常重要。其中,寡核苷酸浓度是一个关键变量。通过滴定不同量的寡核苷酸...
访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。
尽管测序和基因分型技术的进步极大地提高了我们识别与疾病相关遗传变异的能力,但我们对这些变异所影响的功能机制的理解仍显滞后。造成这一问题的主要原因是,许多与疾病相关的变异位于基因组的非编码区,可能影响基因表达调控中较难预测的机制。本文介绍了一种基于EMSA和DAPA技术的实验方案,这两种分子工具可用于鉴定依赖基因型的转录因子(TF)结合事件,有助于阐明大量非编码变异的功能。尽管这两种技术此前已被广泛使用,但直到最近才被应用于转录因子结合的遗传变异分析。此外,只需对实验方案进行少量调整,EMSA还可用于分析遗传变异对RNA结合蛋白的影响36。
本文所展示的实验方案简单且易于操作;然而,在实验前仍需对某些部分进行额外考虑。首先,应通过严格的统计分析,初步生成一个待筛选的变异位点列表。此步骤中的任何错误都可能导致后续所有分析出现偏差,因为许多变异位点可能对核裂解液表现出不同的结合能力,但并不影响疾病风险。此外,使用与研究相关的细胞类型所获得的功能基因组学数据至关重要,因为使用无关的细胞类型可能导致转录因子(TF)结合位点预测出现假阳性结果。目前最广泛使用的功能基因组学...
访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。
作者无任何利益冲突需要披露。
感谢Erin Zoller、Jessica Bene和Lindsey Hays在实验方案开发过程中提供的意见和指导。MTW的部分资助来自美国国立卫生研究院(NIH)R21 HG008186项目以及辛辛那提儿童医院研究基金会的受托人奖助金。ZHP的部分资助来自T32 GM063483-13项目。
访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。
| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| 定制DNA寡核苷酸 | Integrated DNA Technologies | http://www.idtdna.com/site/order/oligoentry | |
| 氯化钾 | Fisher Scientific | BP366-500 | KCl,用于毛细管电泳缓冲液 |
| HEPES(1 M) | Fisher Scientific | 15630-080 | 用于毛细管电泳和核提取缓冲液 |
| EDTA(0.5 M),pH 8.0 | Life Technologies | R1021 | 用于毛细管电泳、核提取和退火缓冲液 |
| 氯化钠 | Fisher Scientific | BP358-1 | NaCl,用于核提取缓冲液 |
| Tris-HCl(1 M),pH 8.0 | Invitrogen | BP1756-100 | 用于退火缓冲液 |
| 磷酸盐缓冲盐水(1×) | 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 |
| 蛋白酶抑制剂混合物 | Thermo Scientific | 87786 | 防止转录因子降解 |
| 磷酸酶抑制剂混合物 | Thermo Scientific | 78420 | 防止转录因子去磷酸化 |
| Nonidet P-40替代物 | IBI Scientific | IB01140 | NP-40,用于核提取 |
| BCA蛋白检测试剂盒 | Thermo Scientific | 23225 | 用于测定蛋白浓度 |
| Odyssey EMSA缓冲液试剂盒 | Licor | 829-07910 | 包含所有必需的EMSA缓冲液 |
| TBE凝胶,6%,12孔 | Invitrogen | EC6265BOX | 用于EMSA |
| TBE缓冲液(10×) | Thermo Scientific | B52 | 用于EMSA |
| FactorFinder起始试剂盒 | Miltenyi Biotec | 130-092-318 | 包含所有必需的DAPA缓冲液 |
| Licor Odyssey CLx | Licor | 推荐用于DAPA/EMSA的扫描仪 | |
| 抗生素-抗真菌剂 | Gibco | 15240-062 | 含有10,000单位/毫升青霉素、10,000 µg/mL链霉素和25 µg/mL Fungizone®抗真菌剂 |
| 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 |
访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。