2019年3月6日
定量杀伤细胞免疫球蛋白样受体(KIR)半自动分型(qKAT)是一种简单、高通量且经济高效的方法,可用于对KIR基因进行拷贝数分型,从而应用于群体和疾病关联研究。
该方法可解答有关自然杀伤细胞受体遗传学的关键问题,例如单倍型多样性及其与疾病的关系。对该方法的可视化演示将有助于在您实验室建立该实验方案,包括自动化流程和数据分析。该技术的主要优势在于,与传统方法不同,qKAT(即定量KIR自动化分型)具有高通量特性,并可提供基因拷贝数信息。
qKAT 可为疾病关联性提供深入见解。该技术的应用在诸如 HIV 和丙型肝炎等病毒感染的治疗、癌症、干细胞移植以及妊娠相关疾病中具有重要意义。qKAT 还可用于群体遗传学研究,并探索 KIR 与 HLA 分子之间的表达及功能相互作用。
qKAT 包含10个多重反应,可特异性靶向两个 KIR 基因和一个参考基因的外显子。在本方案中,设计了特异性引物以检测给定基因的等位基因,PCR 扩增产生短的扩增子。随后,使用双标记的特异性水解探针实时监测 PCR 扩增过程。
拷贝数分析采用目标KIR基因相对于参考基因的相对定量。qKAT被设计并设置为一种高通量技术,因此每个反应可处理近1,000个样本。
以下步骤展示了每个96孔DNA板的制备和铺板过程。首先,在对DNA进行定量后,将DNA稀释至96孔深孔板中。应至少包含一个已知拷贝数的对照样本和一个无模板对照样本。
将培养板在450 ×g下离心2分钟。然后,将每个样本以四复孔形式分装至384孔qPCR板中。之后,在室温下的洁净区域将DNA风干24小时。
为10块384孔板设置一个qKAT反应时,首先在4摄氏度下解冻qPCR缓冲液、引物和探针分装样品。然后按照文本方案在冰上配制主混合液。接着使用多通道移液器将主混合液均匀分配至一块96孔深孔板中。
将9.5微升的主混合液加入含有干燥gDNA样本的每个孔中。操作完成后,用铝箔密封板,并立即在4°C下保存。若在多个384孔DNA板上进行主混合液的加样,切记对液体处理系统的针头进行短暂的水洗清洁。
将含有基因组DNA样品的板在450 ×g下离心3分钟。然后,将板置于4摄氏度孵育,以重悬DNA并消除任何气泡。孵育过夜后,重复离心步骤以消除任何气泡。
然后,将微孔板放入冷却的储存区。将qPCR仪连接至微孔板处理仪。接着,根据文本方案对微孔板处理仪进行编程。
运行完成后,让机器人从qPCR仪中取出反应板并放入废弃托架中。扩增完成后,打开qPCR软件。在“导航器”选项卡下,打开该反应板对应的已保存的反应实验文件。
接下来,打开“创建新分析”窗口,为二阶导数最大值法选择适当的设置。然后选择滤光片组合,并确保已选中为 STAT6 收集的数据。选择适当的颜色补偿。
单击“计算”,然后单击“保存文件”。要使用拟合点法(Fit Points method)分析数据,请打开“创建新分析”窗口,并为拟合点法选择适当的设置。然后,为 STAT6 选择正确的滤光片和颜色补偿。
设置噪声带以排除背景噪声。然后,打开分析选项卡,将拟合点设置为三个,并选择显示拟合点。保存更改后,针对 KIR 基因使用适当的拟合点和二阶导数分析设置,重复上述步骤。
在qPCR软件中打开Navigator选项卡,选择“结果批量导出”。然后,打开包含实验文件的文件夹,并将其移至窗口右侧。单击“下一步”,选择导出文件的名称和保存位置。
此后,选择感兴趣的分析类型,然后单击“下一步”。在单击“下一步”以启动导出过程之前,请确保文件名称、导出文件夹以及分析类型均正确无误。当导出状态变为“OK”时,屏幕将自动进入下一步。
确保所有选定的文件均已成功导出,然后单击“完成”。接着,使用文本方案中的脚本将导出的板文件拆分为单个反应,并将文件转换为拷贝数分析软件可读的格式。随后,打开拷贝数分析软件,选择“导入实时 PCR 结果文件”以加载脚本生成的文本文件。
最后,选择“分析”,然后通过选择“最常见样本拷贝数”来执行分析。在本实验方案中,采用半自动分型方法(即qKAT)对KIR基因进行拷贝数分型。KIR2DL4最常见的拷贝数为2个拷贝,而KIR3DS1最常见的拷贝数为0个拷贝。
在进行该实验操作时,必须准确测定DNA的浓度,所有步骤均需在冰上进行,并确保试剂避光。对于不符合已知KIR基因连锁不平衡规律的样本,应对原始数据进行彻底核查。在完成本实验步骤后,可进一步采用其他方法(如测序)来回答更多问题,例如融合基因的存在与否,或新等位基因的鉴定。
该方法建立后,为免疫遗传学领域的研究人员探索KIR在NK细胞生物学、疾病抵抗以及人类生殖中的作用铺平了道路。
定量杀伤细胞免疫球蛋白样受体(KIR)半自动分型(qKAT)是一种用于KIR基因分型的高通量方法。该技术有助于理解自然杀伤细胞受体遗传学及其在多种疾病中的意义。
准确鉴定KIR等多态性免疫受体位点的基因型,对于降低免疫学和移植研究中靶点验证的风险至关重要。qKAT可实现大规模队列中的高分辨率拷贝数分析,有助于深入理解自然杀伤细胞介导的疾病抵抗机制及治疗反应。该技术通过将遗传变异与疾病模型中的功能结果相关联,增强了早期发现阶段的预测可靠性。
qKAT 适用于从靶点假设验证到临床前验证的发现连续过程,特别是在免疫效应机制影响治疗效果的情况下。