本研究描述了管理通过微阵列技术获得的DNA甲基化数据的工作流程。该协议演示了从样品制备到数据分析的步骤。详细描述了所有程序,视频显示了重要的步骤。
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本研究描述了管理通过微阵列技术获得的DNA甲基化数据的工作流程。该协议演示了从样品制备到数据分析的步骤。详细描述了所有程序,视频显示了重要的步骤。
肥胖与生活方式直接相关,并且与DNA甲基化变化有关,这些变化可能导致脂肪生成和脂质储存过程的改变,从而导致疾病的发展。我们展示了从选择到有或没有肥胖患者的表观遗传学数据分析的完整方案。该协议的所有步骤都在试点研究中进行了测试和验证。32名妇女参加了这项研究,其中15人根据体重指数(BMI)被归类为肥胖(45.1±5.4公斤/平方米);根据BMI(22.6±1.8 kg / m2)对17个没有肥胖的个体进行分类。在肥胖组中,通过线性回归分析鉴定了564个与脂肪量相关的CpG位点。CpG站点位于发起方区域。差异分析发现,肥胖个体中有470个CpGs低甲基化位点和94个高甲基化位点。RUNX中最低甲基化的富集途径是 RUNX, WNT 信号传导和对缺氧的反应。高甲基化途径与胰岛素分泌、胰高血糖素信号传导和Ca2+有关。我们得出结论,该协议有效地鉴定了DNA甲基化模式和与性状相关的DNA甲基化。这些模式可能与基因表达的改变有关,影响脂肪生成和脂质储存。我们的研究结果证实,致肥胖的生活方式可以促进人类DNA的表观遗传变化。
大规模组学技术越来越多地用于慢性病研究。这些方法的一个有趣的特点是向科学界提供大量生成的数据。因此,出现了标准化方案的需求,以便对研究进行技术比较。本研究建议使用试点研究作为应用示例,对获取和分析DNA甲基化数据的方案进行标准化。
负能量消耗在现代人类生活方式中占主导地位,导致脂肪组织过度积累,从而导致肥胖的发展¹。许多因素增加了肥胖率,例如久坐不动,高热量饮食和紧张的日常工作。世界卫生组织(WHO)估计,2016年有19亿成年人肥胖,这意味着超过20%的世界人口BMI2超过30公斤/平方米。2018 年的最新更新显示,美国(USA)的肥胖患病率高于 42%3。
表观遗传学是染色体区域的结构适应性,以记录,信号或延续改变的活性状态4。DNA甲基化是胞嘧啶-鸟苷二核苷酸位点(CpG位点)的可逆化学改变,形成5-甲基胞嘧啶-pG(5mCpG)。它可以通过调节转录机制对DNA的访问来调节基因表达5,6,7,8。在这种情况下,了解哪些CpG位点与肥胖相关特征相关是至关重要的9。许多因素可以支持或阻止位点特异性DNA甲基化。该过程所需的酶,如DNA甲基转移酶10 (DNTMs)和10-11转位(TETs),可以在环境暴露下促进DNA甲基化或去甲基化11。
考虑到过去几年对DNA甲基化研究的兴趣日益浓厚,选择最合适的分析策略来精确回答每个问题一直是研究人员的基本关注点12,13,14。450K DNA甲基化阵列是最受欢迎的方法,在360多篇出版物中使用14来确定DNA甲基化谱。它可以确定位于99%已知基因中的多达485,000个CpG的甲基化15。但是,该阵列已停产,取而代之的是 EPIC,覆盖 850,000 个 CpG 站点。目前的协议可以同时适用于450K和EPIC16,17,18。
该方案在 图1 中逐步呈现,包括以下步骤:群体选择,采样,实验制备,DNA甲基化管道和生物信息学分析。这里演示了在我们实验室进行的试点研究,以说明拟议方案的步骤。

图 1:所介绍协议的示意图。请单击此处查看此图的放大版本。
圣保罗大学里贝朗普雷图医学院大学医院(HCRP-USP)的伦理委员会批准了这项研究(CAAE:14275319.7.0000.5440)。与会者签署了同意书,所有程序均按照《赫尔辛基宣言》进行。
1. 人口和抽样
2. 人体测量学和身体成分
表1:人口特征。 所有变量都是参数化的(p >0.05,Shapiro Wilk),并使用独立t检验评估差异,其中p<0.05被认为是显着的。*p < 0.0001。 请点击此处下载此表格。
3. 生物材料的收集
4. 基因提取
5. 甲基化分析前的制备
6. DNA甲基化管道
注意:DNA甲基化实验分为4天(图1)。遵循制造商的建议和规格以获得准确的结果。
7. 生物信息学分析
注意:有必要更改微阵列类型的某些属性(例如,arraytype = "450k"应替换为 arraytype = "EPIC")。ChAMP 管道的作者详细描述了应修改以分析软件包 Bioconductor 页面上的阵列的所有字段30。
使用ChAMP管道后,在所有过滤器(不合格的CpG,非CG探针,SNP附近的CpG,多命中位点以及与XY相关的CpG)之后,分析中考虑了409,887个探针; 图 2 中显示了一个方案。

图 2:生物信息学分析的管道。请单击此处查看此图的放大版本。
此外,密度图显示,所有样品的β分布密度与质量控制步骤相似。此分析评估 beta 值的分布,并指出是否有任何样本需要排除。在这一批中,没有根据该分析排除任何样品。

图 3:使用 ChAMP 软件包获得的 Beta 值密度图。请单击此处查看此图的大图。
采用奇异值分解(SVD)分析验证了显著影响DNA甲基化数据变异性的主成分。数据显示,BMI、WC(p <1e10-5)和FM(p <0.05)对数据变异性有显著影响(图4)。

图 4:奇异值分解分析。请单击此处查看此图的放大图。
细胞类型估计显示,肥胖女性的自然杀伤细胞(NK)和B细胞都较高(图5)。

图5:通过豪斯曼方法估计的细胞分数。颗粒:粒细胞。 CD4T:辅助性T细胞,淋巴细胞。CD8T:细胞毒性T细胞,淋巴细胞。单核细胞:单核细胞。B细胞:B淋巴细胞。NK:自然杀伤细胞,淋巴细胞。*p < 0.05。 请点击此处查看此图的放大版本。
肥胖和非肥胖女性之间的DNA甲基化水平在细胞类型校正之前和之后都存在差异。在对细胞类型进行DNA甲基化数据校正之前,观察到43,463个差异甲基化位置(DMP),之后观察到3,329个CpG仍然显着。445个CpG位点位于基因间区域(IGR),2,884个位于基因区域,大多数位于启动子区域(n = 1,438)。沿所有区域的分布分别为TSS1500(n = 612),TSS200(n = 826),5'UTR(n = 390),第一个外显子(n = 273),主体(n = 724)和3'UTR(n = 59)。考虑到Δβ值<-0.05和>0.05,与非肥胖个体相比,肥胖者中有162个CpG被低甲基化,576个CpG被高甲基化(图6)。这些数据可在GEO数据库中获得,注册代码为GSE166611。

图 6:差异甲基化位置。请单击此处查看此图的放大版本。
可以评估组间不同的甲基化,并在甲基化研究中发现与特定性状相关的CpG位点。对于脂肪量研究,发现了13,222个CpG位点。启动子区域的6,159个CpG与脂肪量有关,其中470个高甲基化和94个低甲基化(图7),并且各自的基因富集(表2)。

图 7:低甲基化和高甲基化基因的启动子区域,与脂肪量独立相关。请单击此处查看此图的放大版本。
表2:来自差异甲基化CpG位点的基因的功能富集。请点击此处下载此表格。
补充材料1:请点击此处下载本文件。
DNA甲基化阵列是获取DNA甲基化最常用的方法,因为它们具有成本效益14。本研究描述了一种详细的方案,该方案使用市售的微阵列平台在巴西队列中进行的试点研究中评估DNA甲基化。从试点研究中获得的结果证实了该方案的有效性。 图3 显示了样品的可比性和完整的亚硫酸氢盐转化率32。
作为质量控制步骤,ChAMP算法建议在过滤过程中排除CpGs站点。排除探针的目的是改进数据分析并消除偏差。去除低质量的CpG(p值低于0.05)以消除数据集中的实验噪声。目标在密度图分析中保持通过状态。Zhou33 描述了在SNP附近过滤CpG的重要性,以避免不匹配,误解多态性胞嘧啶的甲基化,并导致I型探针设计的开关颜色34。此外,由于XY染色体受到印记的差异性影响,Heiss和Just35 强调了过滤这些探针的重要性,因为在女性中,杂交问题可能是混淆因素35。
DMAP的有效期、甲酰胺开放日期、无水乙醇的分析质量和总白细胞计数被认为是方案中的关键步骤。
此外,根据我们的观察,细胞类型估计对于进行生物信息学分析至关重要。豪斯曼方法执行细胞类型估计,如Tian的研究30中所述。该方法基于473个特定的CpG位点,可以预测最重要细胞类型的百分比,例如粒细胞,单核细胞,B细胞和T细胞36。我们使用了ChAMP软件包中推荐的函数"myRefbase"。估计后,ChAMP 算法会调整 beta 值,并从数据集中消除此偏差。这一步在专注于肥胖的研究中至关重要,因为由于其慢性炎症状态,这一人群在白细胞中具有相当大的差异。
我们仅更改了普通PCR密封的原始盖图,涉及方法修改和故障排除。每次离心过程后,密封件都更换为新的密封件。我们不能使用标准的热封,而是在板周围使用铝箔进行调整。
虽然商业检测被认为是表观遗传学研究的黄金标准,但该协议的一个局限性可能是来自独特品牌的试剂和设备的特异性37,38,39,40。另一个限制是缺乏能够识别实验正确进展的指标41。
本方案的标准化代表了表观遗传学研究的重要指南,减少了过程中的人为错误,并允许成功的数据分析和不同研究之间的可比性。
根据我们的结果,DNA甲基化实验适用于比较有和没有肥胖的个体的研究43。此外,拟议的生物信息学分析提供了高质量的数据,可以在大规模研究中加以考虑。
使用SVD分析,我们发现肥胖相关性状(BMI,WC和FM)影响了DNA甲基化数据的变异性。作为一项重要结果,细胞类型估计表明,肥胖女性的自然杀伤细胞(NK)和B细胞均高于非肥胖女性(图5)。这些细胞的较高计数可以通过这些个体的低度炎症状态来解释44。我们观察到,肥胖患者在与脂肪量相关的基因的启动子区域中具有低甲基化和高甲基化的CpG。大多数位点被低甲基化,这可能与这些个体中活性氧(ROS)水平的自然增加有关。这种氧化应激条件可能促进鸟嘌呤在二核苷酸位点的扰动,形成8-羟基-2'-脱氧鸟苷(8-OHdG),导致5mCp-8-OHdG二核苷酸位点,并引起TET酶募集。所有这些事件都可能通过不同的作用机制促进DNA低甲基化和高甲基化45。
此外,肥胖个体的脂肪发生率似乎增加,大约10%的新细胞为旧细胞46,47。表观遗传贡献强调致肥胖环境,可以改变细胞的增殖和分化速率,有利于脂肪团的发育48。表观遗传变化也会影响脂肪生成程序,促进或限制其发展。主要转录因子(PPARγ或C / EBPα)或多蛋白复合物的组装,位于下游启动子区域,通过包括或排除表观遗传修饰酶来操作,通过高甲基化或低甲基化调节基因表达45。PPARγ通路以前曾被描述为改变WNT通路,该通路在这项研究中富集了基因。虽然目前尚不清楚WNT信号传导在脂肪生成过程中是如何发生的,但最近的研究表明,它可能在脂肪细胞代谢中具有重要作用,特别是在致肥胖条件下49。
本文的作者没有利益冲突,也没有财务披露要声明。
我们要感谢袁田博士(tian.yuan@ucl.ac.uk)能够回答有关ChAMP软件包的所有疑问。我们还感谢Guilherme Telles,Msc.从本文对技术和科学问题的贡献;他对表观遗传学和视频捕获和格式化技术(guilherme.telles@usp.br)进行了重要考虑。耗材资助:圣保罗研究基金会(FAPESP)(#2018/24069-3)和国家科学技术发展委员会(CNPq:#408292/2018-0)。个人资助:(FAPESP:#2014/16740-6)和高等教育人员发展协调学术卓越计划(CAPES:88882.180020/2018-01)。数据将不受限制地公开和免费提供。与NYN(电子邮件:nataliayumi@usp.br)或CBN(电子邮件:carla@fmrp.usp.br)的通信地址。
| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| 无水乙醇 | J.T. Baker | B5924-03 | |
| 琼脂糖凝胶 | Kasvi | K9-9100 | |
| 生物阻抗 | Quantum BIA 450 Q - RJL 系统 | ||
| 乙二胺四乙酸 (EDTA) | 康宁 | 46-000-CI | |
| EZ DNA 甲基化金试剂盒 | ZymoResearch,尔湾,加利福尼亚州,美国 | D5001 | |
| 甲酰胺 | Sigma | F9037 | |
| FMS—碎裂溶液 | Illumina | 11203428 | 提供的试剂 |
| HumanMethylation450 BeadChip | Illumina | ||
| Maxwell Instrument | Promega,巴西 | AS4500 | |
| MA1—多样品扩增 1 混合 | Illumina | 11202880 | 提供的试剂 |
| MicroAmp 光学胶膜 | Thermo Fisher Scientific | 201703982 | |
| MSM—多样品扩增预混 | Illumina | 11203410 | 提供的试剂 |
| NaOH | F. MAIA | 114700 | |
| PB1—用于制备用于杂交的 BeadChips 的试剂 | Illumina | 11291245 | 提供的试剂 |
| PB2—杂交过程中使用的加湿缓冲液 | Illumina | 11191130 | 提供的试剂 |
| 2-丙醇 | Emsure | 10,96,34,01,000 | |
| RA1—重悬、杂交和洗涤溶液 | Illumina | 11292441 | 提供的试剂 |
| RPM—随机引物混合物 | Illumina | 15010230 提供的试剂 | |
| STM—Superior 双色预混 | Illumina | 11288046 | 提供的试剂 |
| TEM—双色扩展预混 | Illumina | 11208309 | 提供的试剂 |
| 超纯 EDTA | Invitrogen | 155576-028 | |
| 带条形码的 96 孔反应板 (0.1mL) | ByoSystems | 4346906 | |
| 带条形码的 96 孔反应板 (0.8mL) | Thermo Fisher Scientific | AB-0859 | |
| XC1—XStain BeadChip 溶液 1 | Illumina | 11208288 | 提供的试剂 |
| XC2—XStain BeadChip solution 2 | Illumina | 11208296 | 提供的试剂 |
| XC3—XStain BeadChip solution 3 | Illumina | 11208392 | 提供的试剂 |
| XC4—XStain BeadChip 溶液 4 | Illumina | 11208430 | 提供的试剂 |
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