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Analyse des gesamten Prozesses der Genregulation ist notwendig, zelluläre Anpassungen als Reaktion auf einen bestimmten Reiz oder Behandlung voll und ganz verstehen. Total RNA-Seq kombinierend führt 4sU-Seq, Ribosom, Profilierung und ChIP-Seq zu unterschiedlichen Zeitpunkten zu einer umfassenden Analyse der wichtigsten Prozesse der Genregulation im Laufe der Zeit. Ein tiefes Verständnis der biologischen Prozessen ist erforderlich, um den Versuchsaufbau sowie optimale Zeitpunkte definieren.
Da Methoden zur Genregulation studieren rasch verbessern, können diese Protokolle zu raschen Veränderungen angepasst werden. Dennoch bieten sie die wichtigsten Methoden für grundlegende gen Regulationsmechanismen in jeder Art von Zelle zu studieren. Hier diskutieren wir einige der Fallstricke und Fakten muss man berücksichtigen, wenn Sie diese Methoden verwenden.
Zellen: Zellen müssen höchst lebensfähig sein und wenn primäre isolierte Zellen verwenden, Reinheit des Zell-Populationen gewährleistet sein muss (z. B.FACS Analyse für primäre T-Zellen). Sogar leicht gestresste Zellen können Einfluss auf die Ergebnisse von diesen sehr sensiblen Sequenziermethoden und senken die Menge von neu transkribierten oder übersetzten RNA und führen zu unerwünschten Auslesen der Stress-Reaktion in der Sequenzierung Ergebnisse. Die Zentrifugation Geschwindigkeit erwähnt in diesem Protokoll zu pellet-Zellen ist für primäre T-Zellen optimiert. So passen Sie die Geschwindigkeit je nach Zelltyp.
4 sU-Auswirkungen auf die Zellphysiologie: Zusätzlich zu den oben genannten Optionen für minimale Störung für Zellphysiologie auf 4sU Zugabe überprüfen kann weitere bzw. zusätzliche Analyse durchgeführt werden, vor allem wenn Zellzahlen begrenzt sind. Auswirkungen auf die Zellproliferation können durch die Überprüfung der Verdopplungszeit der Zellen durch einfach zählen beschriftete und unbeschriftete Zellen getestet werden. Nukleolus Stress Induktion könnte auch geprüft werden, durch die Analyse der Zellmorphologie über Immunfluoreszenz-Färbung des Nucleolin und Kerne. Um die Auswirkungen der 4sU weiter zu überprüfen, konnte veränderten globalen Genexpression gemessen werden, indem Sie korrelieren, Grafen von beschrifteten Gesamt-RNS nach unbeschriftete Gesamt-RNS gelesen.
Handy-Nummern: Für in-Vitro generierten T-Zellen empfiehlt es sich, beginnend mit mindestens die Höhe der Zellen in Tabelle 2angegeben. Wählen Sie angemessene zahlen pro Verfahren nach der Art der Zellen. Da T-Zellen weniger Zytoplasma und RNA im Vergleich zu anderen Zellen haben, werden am ehesten geringere Mengen an andere Zellen ausreichend sein. Für ChIP-Seq hängen Zellzahlen hoch der Antikörper verwendet und die Expression des Proteins des Interesses innerhalb der Zellen. Für Histon oder RNAPII ChIP können liegt Zellen verwendet werden, während Zellzahlen müssen erhöht werden, wenn Transkriptionsfaktoren verwendet werden, vor allem, wenn sie auf einem niedrigen Niveau zum Ausdruck kommen.
4 sU-labeling und RNA-Biotinylierungen: Bei der Verwendung von adhärenten Zellen kann 4sU Kennzeichnung geleitet werden, wie durch Rädle Et al.beschrieben. 19 seit Zellen sehr schnell integrieren 4sU, kann es direkt auf das Medium der Aussetzung, Anhänger oder semi-adhärente Zellen hinzugefügt werden.
Es wird empfohlen, die Biotinylierungen mit 60-80 µg RNA zu beginnen. Jedoch geringere Mengen an RNA können verwendet werden, obwohl wir nicht testen für weniger als 30 µg. Hinzufügen einer Coprecipitant (z.B.GlycoBlue) als RNA Ausfällen, wenn das Pellet schwer zu erkennen ist. Duffy Et Al. haben gezeigt, dass diese Methylthiosulfonate aktiviert Biotin (MTS-Biotin) effizienter mit 4sU beschriftet RNA als HPDP-Biotin31reagiert. Daher kann es sinnvoll unter Berücksichtigung der Umstellung auf MTS-Biotin, insbesondere für die Verwertung von kleinen RNAs, die neigen, weniger Uridin Rückstände haben (beziehen sich auf das Biotinylierungen-Protokoll von Duffy Et Al.; siehe Reinigung von 4sU beschriftet RNA genannt, sein Experimentelle Verfahren).
Für die Verwertung von neu transkribierten RNA ist es möglich, paramagnetischen Beads oder RNA Cleanup Perlen Ihrer Wahl verwenden. Berücksichtigen Sie immer, die diese Kits können oder können nicht für bestimmte RNAs reinigen. Wenn Sie MiRNAs interessiert sind, betrachten Sie z. B. mit speziellen Kits für MiRNA Abscheidung und Sequenzierung.
Quantifizierung der neu transkribierten RNA: Um neu transkribierten RNA genau zu quantifizieren, Messung durch eine geeignete Fluorometer durchgeführt werden (siehe Tabelle der Materialien). Innerhalb 1 h nach 4sU Exposition stellt neu transkribierten RNA ca. 1-4 % der Gesamt-RNS. Neu transkribierten RNA von 1 h gekennzeichnet, aktivierte T-Zellen besteht aus ca. 90-94 % der rRNA11.
Ribosom Profilerstellung: Bei der Festlegung der Methode wird herausgestellt, dass mit 1,5 Mal die Menge der Nuklease als das ursprüngliche Protokoll vorgeschlagen richtige Verdauung garantiert. Auch wurden keine negativen Auswirkungen für erhöhte Mengen an Nuklease berichtet. Denn es ziemlich schwierig ist, den RPFs overdigest während sie Bestandteil der RNA durch ribosomale Proteine gebunden sind, können Sie den Betrag ein, um optimale Nuklease Verdauung titrieren noch leicht erhöhen.
Wenn weniger als 500 ng RPF RNA wurden geborgen, in Schritt 4.4.2, wiederholen Sie die rRNA Erschöpfung und Pool gereinigt RPFs mit RNA Clean & Konzentrator-5 Spalten. Alternativ laden Sie zwei identische Proben nebeneinander auf das Gel (Schritt 4.5.3) und Pool Gel Scheiben während RNA Elution aus dem Gel (Schritt 4.5.6).
Es wird empfohlen, schneiden die RPFs auf einem Gel so dicht wie möglich an die 28 und 30 nt-Bands. Dies hilft bei der Beseitigung von unerwünschten Fragmente von rRNAs und tRNAs, die später Bestandteil Ihrer Bibliothek und Sequenzierung liest für Ihre RPFs reduzieren.
Es wird auch empfohlen, UV-Licht während Gel Reinigung zu vermeiden. Dies kann Nicks erstellen, in der RNA-Fragmente sowie Pyrimidine Dimere, die am Ende der Bibliothek Vorbereitung und Sequenzierung Ergebnisse erheblich beeinträchtigen können.
Bibliothek Vorbereitung und Sequenzierung von Daten: Ribosom Profilerstellung Protokoll ermöglicht eine cDNA-Bibliothek für Sequenzierung zu generieren. Proben von 4sU Beschriftung erzeugt können direkt für die Vorbereitung der Bibliothek mit einer entsprechenden RNA Sequenzierung Kit verwendet werden. Seit neu transkribierten RNA vor allem, wenn mit kurzen Zeiten, Kennzeichnung noch nicht Polyadenylated, ist sollte keine Poly-A-Auswahl durchgeführt werden. Stattdessen empfehlen wir rRNA Erschöpfung zu verhindern, dass Verringerung der Sequenzierung Tiefe für die eigentliche Probe. Mit T-Zellen, wir begannen mit 400 ng neu transkribiert und total RNA (abhängig von dem Kit, siehe Materialien), durchgeführt rRNA Erschöpfung und reduziert Zyklen für PCR-Amplifikation, PCR Verzerrungen zu minimieren. Vorbereiten der Bibliothek kann mit weniger Ausgangsmaterial durchgeführt werden. Um Bibliothek Komplexität vieler PCR-Zyklen berücksichtigen sollte optimiert werden.
Für ChIP-Seq gibt es auch viele Kits für Bibliothek Vorbereitung zur Verfügung. In unseren Händen-Bibliothek Vorbereitung arbeitete auch beginnend mit 2 ng DNA-ChIP (siehe Materialien für einen Vorschlag, welche Kit zu verwenden). Achten Sie darauf, die Indizes für Farb-Balance während der Sequenzierung zu überprüfen. Wir empfehlen eine Sequenzierung Tiefe von ≥40 x 106 liest jedes 4sU-Seq, total RNA-Seq und ChIP-Seq-Proben und ≥80 x 106 liest für Ribosom Profilerstellung Proben. Die Sequenzierung Tiefe richtet sich nach der Probe und der nachgeschalteten Bioinformatik-Analyse und sollte gut überlegt sein. Um zu analysieren, intronischen liest für cotranscriptional Spleißen, 100 muss bp gepaart-End Sequenzierung gewählt werden.
Bias-Sequenzierung: Sequenzierung ist der Goldstandard geworden, bei der Festlegung globale Veränderungen in Transkription, Übersetzung und Transkription Faktor Bindung. In den letzten Jahren bestehende Methoden waren an ihre Grenzen gestoßen oder neue Techniken wurden entwickelt, um immer kleinere Startbeträge RNA-Sequenzierung. Dies erfordert eine Verstärkung der cDNA, die Rauschen oder Verzerrungen führt. Vor kurzem wurden einzigartige molekulare Bezeichner (UMIs) entwickelt, um Duplikate von PCR eingeführt experimentell zu identifizieren. Vor kurzem zeigte sich, dass UMIs nur milde Sequenzierung macht und false Discovery Rate für differenzielle gen Ausdruck32verbessern. Dennoch erwägen Sie, einzigartige molekulare Bezeichner (UMIs) für alle Bibliotheken der Sequenzierung zu steuern für Bibliothek Komplexität, vor allem beim Starten mit geringen Mengen an RNA und wenn viele PCR-Zyklen benötigt werden.
Puffer und Stammlösungen: Alle Puffer für 4sU-Seq und Ribosom Profilerstellung müssen unter strengen RNase-freie mit Nuklease-freies Wasser vorbereitet werden. Es empfiehlt sich, vorgefertigte Nuklease-freie NaCl, Tris-HCl, EDTA, Natriumcitrat und Wasser kaufen. Um Nuklease-freien Bedingungen zu gewährleisten, kann eine RNase dekontaminierende Lösung verwendet werden, um Pipetten oder Oberflächen zu säubern. Alle Puffer für ChIP-Seq müssen mindestens DNase-frei und kann bei Zimmertemperatur gelagert werden. Immer fügen Sie Protease-Inhibitoren und optional Phosphatase-Hemmer direkt vor Gebrauch hinzu und auf Eis.
Bioinformatik: Analyse aller Sequencing-Daten (d. h., ChIP-Seq, RNA-Seq und Ribsosome profiling) beinhaltet Qualitätskontrolle (z.B.mit FastQC, http://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc/), Adapter trimmen (z. B.mit Cutadapt20) gefolgt von Mapping auf das Referenz-Genom für die Zellen untersucht. Für RNA-Seq-Daten (insgesamt und 4sU-Seq) sowie Ribosom Profilerstellungsdaten ist eine gespleißte RNA-Seq-Mapper erforderlich, z. B. ContextMap 221. Für ChIP-Seq Daten unspliced Achsen reicht mit BWA-MEM-22 . Genexpression kann berechnet werden, mit dem RPKM Modell (gelesen pro Kilobase Exon pro Million Fragmente abgebildet)1, nach der Bestimmung Zählungen pro gen mit einem Programm, z. B. FeatureCounts23zu lesen. Für den Gipfel Aufruf von ChIP-Seq-Daten, gibt es eine Reihe von Programmen, z.B., MACS24 oder GEM25. Weiter können nachgeschaltete Analysen in R26, insbesondere unter Verwendung von Bioconductor Projekt27bereitgestellten Tools durchgeführt werden.
Hier ist eine große Herausforderung bei der Integration von 4sU und Gesamt-RNA-Ebene und translationale Aktivität vom Ribosom Profilerstellung Normalisierung. Ein klassischer Ansatz zur Lösung dieses Problems ist, auf ein Niveau von Housekeeping Gene zu normalisieren. Durch zufällige Schwankungen für einzelne Housekeeping Gene reduzieren, es empfiehlt sich nicht nur ein paar Housekeeping Gene Median Ebenen für eine größere Gruppe, z. B. zu verwenden, aber die > 3.000 Housekeeping Gene zusammengestellt von Eisenberg und Levanon28 . Für die Berechnung der RNA Umsatzraten von Übersetzungen von 4sU-Gesamt-RNS, Normalisierung auf mittlere Umsatz basiert Preise (z.B., vorausgesetzt eine RNA-Halbwertszeit von 5 h)29. Da dies keine allgemeinen Änderungen für Housekeeping Gene wird davon ausgegangen, empfehlen wir jedoch mit Analyse-Ansätze unabhängig von Normalisierung, z.B.Korrelation basierende Cluster einer Zeitreihe der verschiedenen Datentypen um Gruppen von Genen identifizieren mit unterschiedlichen Verhalten in Transkription und Übersetzung während der Aktivierung. Für eine detaillierte Beschreibung über Laborprotokollen Integration der verschiedenen Datentypen verweisen wir auf die ursprüngliche Publikation11.
Analyse von Umsatz Preise und Datenintegration: Einer kürzlich veröffentlichten Papier33 Halbwertszeiten bestimmt durch eine gebündelte gen (MGC) im Vergleich zu globale Methoden konnten zeigen, dass die Halbwertszeiten korreliert am besten mit denen, die durch metabolische Kennzeichnung Methoden im Vergleich zu anderen Methoden (z.B., Allgemeine Hemmung der Transkription durch Medikamente). Allerdings sei darauf hingewiesen, dass Unterschiede zwischen Halbwertszeit Berechnungen entstehen können und beschriebenen 15,34gewesen. Wir machen den größten Teil der Probleme und Differenzen, die durch die Stress-Reaktion aufgrund der längeren 4sU Exposition eingeführt werden. Daher ist es unerlässlich, die Stress-Reaktion von 4sU-Kennzeichnung eingeführt auszuschließen. Um weitere Umsatzraten zu überprüfen, empfehlen wir die Verwendung von MGCs.
Darüber hinaus könnte ein Dataset als hier erzeugt auch ein integrativer Daten Analyse (z.B. Regelung der lange nicht-kodierende RNAs)35,36verwendet werden.