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Methodenartikel

Integration von Imaging Durchflusszytometrie und transkriptomischen Profilierung zu veränderten Endocytic CD1d Handel bewerten

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DOI:

10.3791/57528

29. Oktober 2018

In diesem Artikel

Zusammenfassung

Durchflusszytometrie Imaging bietet einen idealen Ansatz um die morphologische und funktionelle Veränderung der Zellen auf individuelle und populational Ebene zu erkennen. Gestörten endocytic Funktion für Lipid Antigenpräsentation in Schadstoff-exponierten menschlichen dendritischen Zellen wurde mit einem kombinierten transkriptomischen Profilierung der Genexpression und morphologischen Demonstration des Handels mit Protein nachgewiesen.

Zusammenfassung

Populational Analysen der morphologischen und funktionellen Veränderung der endocytic Proteine sind aufgrund der Nachfrage der Bilderfassung in einer Einzelzelle Ebene und statistische Bildanalyse auf einem populational Niveau anspruchsvoll. Um diese Schwierigkeit zu überwinden, zum wir bildgebende Durchflusszytometrie und transkriptomischen profiling (RNA-Seq) veränderten subzelluläre Lokalisation des Clusters Differenzierung 1D Protein (CD1d) verbundenen bestimmen mit eingeschränkter endocytic Genexpression in menschlichen Dendritische Zellen (DCs), die die gemeinsame lipophilen ausgesetzt wurden Luft Schadstoff Benzo [a] pyren. Die NS1 CD1d und endocytic Marker Lamp1-Proteine aus Tausenden von Zelle Bilder mit imaging-Durchflusszytometrie wurde mit Ideen und ImageJ-Fidschi analysiert Programme. Zahlreiche zelluläre Bilder mit Co gefärbten CD1d und Lamp1 Proteine wurden nach Anspritzung auf CD1d visualisiert+Lamp1+ DCs mit Ideen. Die verbesserte CD1d und Lamp1 NS1 auf BaP Exposition weiter demonstriert wurde, mit thresholded Scatterplots, getestet mit Mander des Koeffizienten für Co lokalisierte Intensität und geplottet basierend auf dem Prozentsatz von Co lokalisierten Bereichen mit ImageJ-Fidschi. Unsere Daten bieten einen vorteilhaften Instrumental- und bioinformatische Ansatz zur Messung von Protein NS1 auf Einzel- und populational zellulären Ebenen beeinträchtigtes funktionelle Ergebnis transkriptomischen Änderung in Schadstoff-exponierten Menschen unterstützen DCs.

Einleitung

Antigenpräsentation umfasst in der Regel intrazelluläre Protein Menschenhandel, die oft mit Morphologische Charakterisierung und phänotypischen Profilierung der antigenpräsentierende Zellen1,2,3 untersucht wurden . Um die Vorteile der Bildgebung und Phänotypisierung Methoden zu integrieren, beschreiben wir eine bildgebende Analyseplattform auf Einzelzelle und Einwohnerzahlen zu einem veränderten Protein NS1 in menschlichen dendritischen Zellen (DCs) zeigen. Im Peptid Antigenpräsentation große Histocompatibility complex (MHC) Klasse I Moleküle binden eine kurze Peptid (8-10 Rückstände) in das endoplasmatische Retikulum konventionellen CD8 aktivieren+ T-Zellen, während MHC-Klasse-II-Moleküle relativ länger binden Peptid (~ 20 Rückstände) in endocytic Fächern für konventionelle CD4 aktivieren+ T Zellen1,4. Im Gegensatz dazu werden Lipid-spezifischen T-Zellen durch CD1 Proteine mit Lipid-Antigenen, die vor allem in endocytic Fächern5,6geladen aktiviert. Lipid Antigenpräsentation erfordert die Versorgung von Lipid-Metaboliten in Lipid Metabolismus7,8,9,10 und das Laden von funktionalen Lipid-Metaboliten auf CD1 Proteine in produziert endocytic Fächer5,6. In diesem Zusammenhang kritisieren verschiedene zelluläre Faktoren modulieren Lipid Antigenpräsentation, vor allem in Umweltexposition von lipophilen Schadstoffen und Erkrankungen des Immunsystems, definiert werden. In dieser Studie verwendeten wir transkriptomischen Analyse, Bild Profilierung und zellulären und populational bildgebende Analyse der menschlichen Monocyte abgeleitet DCs bestimmen das endocytic Protein Menschenhandel zur Lipid Antigenpräsentation in Schadstoff-Exposition. Natürlich kann diese kombinierte Plattform genutzt werden, um Studium der subzellulären Protein Menschenhandel und NS1 in verschiedenen biologischen Prozessen.

Technisch, zeigte Protein subzelluläre Lokalisation in der Regel mit Hilfe der konfokalen Mikroskopie und statistisch analysiert in einer begrenzten Anzahl von gefundenen Zellen1,2,3,11. Darüber hinaus wurde Durchflusszytometrie weitgehend auf Tor Zell-Populationen mit Co gefärbten Signale von mehreren Proteinen auf einem zellularen Niveau12angewendet; Das fehlen jedoch einer detaillierte Visualisierung der subzellulären Protein NS1. Um umfassende und statistische Analysen der Prozentsatz Protein NS1 Ebene Mobilfunk und der Bevölkerung zu erreichen, integrieren wir imaging Profilierung und Analyse Ansätze bestimmen die Eigenschaften des Proteins NS1 mit biologischen Relevanz. Insbesondere verwenden wir bildgebende Durchflusszytometrie NS1 CD1d und lysosomale verbundenen Membranprotein 1 (Lamp1) erkennen Proteine in dieser Studie. Quantitative Analyse der colocalized Moleküle war bisher schwierig, in einem populational Maßstab durchgeführt werden. In dieser Studie haben wir die ImageJ-Fidschi-Programm, den Anteil an Protein NS1 mit einer großen Anzahl von Co gefärbten Zellen populational und einzelner zellulärer Ebene untersuchen angepasst. Insbesondere haben wir gemessen Co lokalisierten Bereichen, Intensität und populational Größe zu der Schlussfolgerung, dass das CD1d-Protein weitgehend in späten endocytic Abteilen des menschlichen DCs in Exposition gegenüber einem lipophilen Schadstoffen Benzo [a] pyren (BaP)13 beibehalten wurde . Diese kombinierte zelluläre und Bevölkerung bildgebende Analyse zur Verfügung gestellt hoch reproduzierbare, umfassende und statistisch signifikante Ergebnisse der CD1d-Lamp1 NS1 für gehemmt Lipid Antigenpräsentation relevant.

Das Transkriptom des BaP-exponierten menschlichen DCs unterstützt nachdrücklich die Hypothese, dass endocytic Lipidstoffwechsel und CD1d endocytic Menschenhandel in BaP-Exposition beeinträchtigt wurden. Um diese Hypothese zu testen, haben wir bildgebende Durchflusszytometrie um die Bilder der DC Bevölkerung Profil, die mit mehreren Proteinen einschließlich CD1d, endocytic Markierungen und DC-Marker Co gebeizt wurden angewandt. Schließlich wurden Co gefärbten Zellen statistisch analysiert, um den Prozentsatz der Intensität und Bereiche der CD1d und Lamp1 NS1 zu demonstrieren.

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Protokoll

Menschlichen Protokolle in dieser Studie wurden von der Institutional Review Board von der University of Cincinnati genehmigt und alle Methoden wurden gemäß den einschlägigen Richtlinien und Verordnungen durchgeführt. Die Hoxworth Blutzentrale am Medical Center University of Cincinnati wurden Blutproben von gesunden Spendern entnommen.

1. transkriptomischen Profilierung der Schadstoff ausgesetzt menschliche Monocyte abgeleitet DCs

  1. Insgesamt RNA-Extraktion von BaP-exponierten DCs
    1. Menschlichen DCs mit Zytokinen GM-CSF und IL-4 zu unterscheiden, und DCs, BaP für 4 Tage13setzen.
    2. BaP-exponierten DCs mit Durchflusszytometrie basierend auf der zum Ausdruck gebrachten Oberflächenmarker (LinieHLA-DR+), von denen die meisten aus herkömmlichen DCs besteht zu sortieren (CD11c+CD1c+)13. In der Regel sortieren 10.000 DCs in Kulturmedium mit 10 % FBS, DCs bei 600 x g und 4 ° C für 6 min Zentrifugieren und umgehend entfernen den Überstand durch Absaugen mit einer 1 mL-Pipette-Spitze.
    3. Sobald der Überstand durch Absaugen entfernt wird, lösen Sie die Zelle Pellet durch Zugabe von 0,4 mL Lyse/Bindung Puffer aus dem RNA-Isolierung-Kit für die Lagerung in-80 ° C vor der RNA-Extraktion.
    4. Verwenden Sie das RNA-Isolierung-Kit mit dem total RNA-Extraktion-Protokoll, um total RNA-14zu extrahieren. Messen Sie die RNA-Integrität mit einem Bioanalyzer15.
  2. Transkriptomischen Analyse der sortierten DCs (Abbildung 1A)
    1. Bereiten Sie die Bibliothek für RNA-Seq mit einer RNA-Bibliothek Vorbereitungssatz. Kurzum: fragment die isolierte Poly-A-RNA (~ 200 bp), reverse transkribieren die Fragmente der 1. Strang der cDNA, und führen Sie durch den zweiten Strang cDNA Synthese mit dUTP beschriftet.
    2. Verbinden Sie Doppelstrang DNA an den Adapter mit einer Haarnadelstruktur nach Perle Reinigung, Reparatur von Ende und dA-Tailing. Verbrauchsteuern Sie die Uracil-Rückstände in den 2. Strang der cDNA und Adapter Schleife mit Benutzer (Uracil-spezifische Exzision Reagenz) Enzym Strang Spezifität und öffnen Sie die Adapter-Schleife für die PCR.
      1. Führen Sie 13 Zyklen der PCR mit universal und Index-spezifische Primer, um die indizierte Bibliothek zu bereichern. Bereinigen Sie die Bibliothek und laufen auf einem Bioanalyzer DNA hohe Empfindlichkeit Chip Bibliothek Qualitätsprüfung und Größenverteilung.
    3. Verwenden Sie eine Bibliothek Quantifizierung Kit und ein Echtzeit-PCR-System in Kombination mit Bibliotheksinformationen Größe berechnen Bibliothek Konzentration über eine Standardkurve Methode.
    4. Proportional individuell indizierte kompatible Bibliotheken zu bündeln und passen Sie die endgültige Gesamtkonzentration bis 15 Uhr. Führen Sie Bibliothek Cluster Generation und Sequenz der Bibliothek bei einer Einstellung von einzelnen lesen 1 x 50 bp, 25 Millionen Lesevorgänge pro Probe zu generieren.
  3. Sequenzierung
    1. Laden Sie die Sequenzierung und Reagenzien zu den SBS und PE-Reagenz-Racks bzw. Indizierung. Legen Sie die Reagenzien im Wasserbad Laborqualität 1 h, bis das Eis geschmolzen und der Reagenzien in jede Flasche/Tube richtig gemischt.
    2. Die ICB Mischung indem das aufgetaute Farbstoff und-20 ° C Enzym zu der Flasche zubereiten und mischen. Bereiten Sie eine NaOH-Lösung gemäß den Anweisungen der Sequenzierung. Platzieren Sie alle Reagenzien bei 4 ° C bis zum Gebrauch.
    3. Während der 1 h Wartezeit, schalten Sie den Sequenzer. Warten Sie, bis das DONOTEJECT Laufwerk erscheinen und verbinden den Computer auf ein Netzlaufwerk.
    4. Die Sequenzer-Steuerungs-Software zu starten.
    5. Bereiten Sie 2 L Wartung Waschlösung, die 0,5 % Tween 20 und 0,03 % enthält ProClin 300 in Laborqualität Wasser.
    6. Fügen Sie in der SBS-Reagenz-Rack hinzu ~ 100 mL Waschlösung Wartung zu jedem der 8 Flaschen und Schraubverschlüsse Trichter in die Flaschen. In der PE-Reagenz-Rack jedes der zehn 15 mL konische Rohre ~ 12 mL Waschlösung Wartung hinzu, und entsorgen Sie die Kappen.
    7. Laden Sie die beiden Zahnstangen mit der Lösung gefüllt Flaschen/Rohre zu den Sequenzer.
    8. Der Sequenzer-Steuerungssoftware wählen Sie die Wartung zu waschen; Folgen Sie den Anweisungen auf dem Bildschirm um die Sequenzer-Fluid-System zu reinigen, bis der Vorgang abgeschlossen ist.
    9. Starten Sie eine neue Folge im Register "Sequenz" aus der Software; leiten Sie die Ausgabedaten auf ein Netzlaufwerk. Wählen Sie Parameter für einzelne lesen 1 x 50 bp mit Einzelindex gemultiplext Bibliotheken.
    10. Optional, melden Sie sich bei BaseSpace Sequenz Hub, so dass der Sequenzierung Status über einen Computer oder Smartphone aus der Ferne überwacht werden kann.
    11. Laden ein Beispielblatt für die Entpackung und Reagenz Informationen entsprechend der Software-Anforderung.
    12. Laden Sie SBS und PE Reagenzien in den Sequenzer. Entlüften Sie das System mit einer gebrauchten Durchflusszelle (~ 15 min).
    13. Nach Abschluss die Cluster-Generation (~4.5 h), die Durchflusszelle herausnehmen, leicht spray die Messzelle mit Wasser und wischen Sie es mit Linsenpapier trocken. Leicht spray die Messzelle mit 95 % igem Ethanol und trocken wischen. Überprüfen Sie gegen ein Licht, um sicherzustellen, dass die Oberfläche sauber ohne Schmutz oder Salz Rückstand ist.
    14. Nachdem der Prime Schritt abgeschlossen ist, laden Sie die gruppierten Durchflusszelle und beginnen Sie die Sequenzierung. Die Sequenz-Analyse-Viewer-Software wird automatisch gestartet.
    15. Überwachen Sie die Sequenzierung Datenqualität über SAV einschließlich Cluster Dichte, liest-Pass-Filter, Cluster-Pass Filter %, % ≥Q30, Legacy Phase/Prophase %, Indizierung, QC, etc. , das hilft zu verstehen, die Datenqualität und zu beheben.
    16. Ändern Sie die Strömung Zelle Dichtung und führen Sie eine Wartung zu waschen, nachdem die Sequenzierung abgeschlossen ist. Der Sequenzer ist bereit für den nächsten Lauf.
  4. Bioinformatische Analyse
    1. Durchführen Sie Bioinformatik RNA-Seq-Daten-Analyse-13.

2. Weg-Analyse der transkriptomischen Profile (Abbildung 1 b)

  1. Mithilfe einer Staucher Bioconductor um resultierende gen Ausdruck Intensität zählt zwischen BaP-exponierten und nicht-exponierten DCs von drei Gebern zu vergleichen. Dann identifizieren differentiell exprimierten Genen zwischen BaP-exponierten und nicht-exponierten DCs auf Basis der absoluten Falte Änderung (> 2 Falten) und die falsche Entdeckung (FDR) - eingestellten p- Werte (< 0,05).
  2. Um die funktionale Cluster differentiell Vorhersagen ausgedrückt Gene, verwenden die ToppCluster-Software-Paket zu suchen die veränderten Gene gegen mehrere Datenbanken einschließlich KEGG und REACTOME und clustering Daten generieren. ToppCluster nutzt die hypergeometrische Test um funktionale Anreicherung über die gen Liste Anreicherung Analyse16zu erhalten.
  3. Weiter geben Sie die Ergebnisse aus dieser Funktion Cluster Cytoscape17,18 Version 3.3.0, eine allgemein verwendeten open-Source-Software-Plattform zur Visualisierung von komplexer Netzwerken. So werden die Gene in verschiedenen Clustern oder Wege, einschließlich endocytic Cluster und Fettstoffwechsel, in einem Netzwerk mit Farbe Anmerkung die gemittelten Falte Veränderung des Gens Ausdruck (Abbildung 1 b)13angezeigt.

(3) Bildgebung Durchflusszytometrie CD1d und Lamp1 NS1

  1. Antikörper Kennzeichnung von BaP-exponierten DCs
    1. Expose 0,5 x 106 menschlichen DCs 5,94 mm BaP für 4 Tage bei 37 ° C in 2 mL komplette Dulbecco geändert Eagle Medium. Ernten Sie DCs durch Zentrifugation bei 400 X g für 10 min. Block die differenzierte DCs durch Inkubation der Zellen mit humanem Serum-Blocker und Anti-Human Fc-Rezeptor Antikörper für 10 min im Eis, einschließlich Anti-Human CD64 CD16 und CD32 Antikörper.
    2. Inkubieren Sie brillante violett 421-Anti-CD1c (L161), Phycoerythrin/Cyanin färben 7 (PE/Cy7) - Anti - HLA-DR und PE/Cy5-Anti-CD11c mit DCs für 20 min in Eis. Tabelle 1 zeigt die Liste der Antikörper.
    3. DCs mit 4 % Paraformaldehyd in PBS befestigen und permeabilize sie mit Permeabilisierung Waschpuffer. Führen Sie die intrazelluläre Färbung mit einer Mischung aus PE-Label gereinigten Anti-Human CD1d (51,1) und Alexa Fluor 647-markierten Anti-Lamp1 (CD107a) (H4A3).
  2. Imaging-Zytometrie Durchflussmessung (Abbildung 2)
    1. Analysieren Sie die gefärbten Proben unter Verwendung einer bildgebenden Durchflusszytometer Herzstück Flow Cytometry Cincinnati Kinderkrankenhaus mit einem 40 X Objektiv 300 Pixel für eine Zelle mit ca. 10 mm Durchmesser liefern. Ein-Pixel-Größe ist ca. 0,5 mm x 0,5 mm des Objekts.
    2. 10.000 zellulären Bilder unvoreingenommen nach Anleitung des Herstellers zu erwerben.

4. Bildgebung Analysen der Flow Cytometry Bilder

  1. NS1 Analyse mit Ideen-Software (Abbildung 2)
    1. Führen Sie Entschädigung mit Single-gefärbten versus nicht-gefärbten Proben durch Festlegen der Fluoreszenzintensität-gefärbten Proben unterhalb der Schwelle, einschließlich nicht-gefärbten BaP-exponierten DCs mit BaP Autofluoreszenz, wie routinemäßige Flow Cytometry Daten Analyse.
    2. Tor gefärbten Zellen erhalten die Teilmengen von HLA-DR+CD11c+CD1d+Lamp1+ Zellen (Abbildung 2A) und zelluläre Bilder anzeigen in den gated Teilmengen (Abbildung 2 b).
    3. Speichern Sie Zelle Bilder im Png-Format basierend auf zwei technische Einschlusskriterien, die visuelle Präsenz der starke Co gefärbten Signale und subzelluläre Lokalisation der CD1d und Lamp1 Proteine, für die NS1-Analysen mit ImageJ-Fidschi (Abbildung 2 b).
  2. Verwenden Sie Software ImageJ-Fidschi NS1 Analyse (Abbildung 3).
    1. Bereiten Sie die Bild-Dateien durch die Zusammenlegung der 100 gespeicherte Zelle Bilder für nicht-exponierten und BaP-exponierten menschlichen DCs bzw. (Abb. 3A).
    2. Analysieren Sie CD1d (rot) und Lamp1 (grün) NS1 mit ein Streudiagramm.
      1. ImageJ-Fidschi-Programm ausführen. Öffnen Sie die PNG-Datei mit 100 Bildern der Zelle (Abb. 3 b und Abbildung 4A): "Datei | Offene".
      2. Das Bild mit zusammengeführten roten und grünen Kanäle in zwei Bilder mit einem roten oder grünen Kanals aufgeteilt: "Bild | Farbe | Split Kanäle".
      3. Zeichnen Sie ein Streudiagramm mit den Befehlen "Analyze | NS1 | NS1 Threshold". Speichern Sie das Streudiagramm mit der "PrintScreen" -Taste.
    3. Berechnen die Mander NS1 Koeffizienten für jedes Einzelbild zellulären (n = 100) (Abbildung 4 b)
      1. Wählen Sie eine einzelne Zelle Bild auf die Image-Datei mit Split-Kanäle mit der "Oval" Auswahl-Werkzeug.
      2. Verwenden Sie die Befehle "Analyze | NS1 | NS1 Threshold". Wählen Sie "Channel 1" aus der Dialogbox der Region of Interest (ROI). Halten Sie alle Berechnungsoptionen einschließlich der "Mander es Verwendung Schwellenwerte" für jedes Bild der Zelle.
      3. Wiederholen Sie diese Berechnung für alle 100 Zelle Bilder.
      4. Speichern Sie und öffnen Sie die Ergebnisse mit einer Tabellenkalkulation.
      5. Handlung der Durchschnitt und Standardfehler für "Thresholded Mander Koeffizienten" (n = 100, 0 bedeutet keine NS1 und 1 perfekte ns1). Verwenden Sie Studenten t-Test zur Berechnung des p -Wert für den Vergleich zwischen BaP-exponierten und nicht-exponierten Gruppen (Abbildung 4 b).
    4. Berechnen Sie den Prozentsatz der thresholded Pixel Intensität Co zwischen CD1d und Lamp1 für mehrere Bilder der Zelle lokalisiert (n = 100) (Abbildung 4).
      1. Verwenden Sie die gleiche Analyse-Protokoll in 4.2.3 und wählen Sie zusätzlich das Ergebnis Option "% Intensität über Schwelle colocalized".
      2. Führen Sie diese Analyse zusammen mit der Mander NS1 Koeffizienten.
      3. In ähnlicher Weise Grundstück dem Durchschnitt und Standardfehler für % Intensität zwischen CD1d und Lamp1 colocalized. Verwenden Sie Studenten t-Test zur Berechnung des p -Wert für den Vergleich zwischen BaP-exponierten und nicht-exponierten Gruppen (Abbildung 4).

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Ergebnisse

Die lipophile Schadstoff BaP verändert endocytic gen-Cluster in menschlichen DCs. Human Monocyte abgeleitet DCs von jedem Spender (n = 3) wurden mit BaP inkubiert und sortiert für konventionelle DCs, die weiter für RNA-Extraktion und transkriptomischen Analyse wie beschrieben verwendet wurden . Nach der Normalisierung der Genexpression wurden veränderte Gene zwischen BaP-exponierten und nicht-exponierten Gruppen entsprechend der funktionalen Zusammenhang differentiell exprimierten Gene gr...

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Diskussion

Funktionale Bestätigung über eine veränderte Gen Weg ist anspruchsvoll, wegen der stark belasteten Genexpression, an denen mehrere Wege und die Schwierigkeit, individuelle und populational Zellaktivitäten zu integrieren. Wir beschäftigten bildgebenden Durchflusszytometrie, speziell Test CD1d Handel in endocytic Fächern. Imaging Durchflusszytometrie integriert die populational Messung der Zellen und die individuelle Demonstration der subzellulären NS1 mehrere Proteine. Konfokale Mikroskopie hat zuvor hohen Auflösung bei d...

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Offenlegungen

Die Autoren haben nichts preisgeben

Danksagungen

Die Autoren danken Robert Giulitto (Hoxworth Blutzentrale) für menschlichen Blutproben und Dr. Liang Niu für die Normalisierung der Genexpression liest. Wir danken auch Zuschüsse aus dem National Institute of Environmental Health Sciences (ES006096), Zentrum für ökologische Genetik (CEG) Pilotprojekt (SH), National Institute of Allergy and Infectious Diseases (AI115358) (s.h.), Universität Cincinnati University Research Council Award (SH) und Universität von Cincinnati College of Medizin Enhancement Grundfinanzierung (X. Z.).

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Materialien

Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien
NameUnternehmenKatalognummerKommentare
TranskriptomikIlluminaHiSeq 2500 v4Illumina HiSeq-System
ImagingStream XMillipore100220Bildgebende Durchflusszytometrie
mirVana miRNA-IsolationskitThermo FisherGesamt-RNA-Extraktion
Agilent RNA 6000 Pico KitAgilentGesamt-RNA QC-Analyse
Veriti 96-Well Schnell-ThermocyclerThermo FisherPCR, Enzymreaktion
NEBNext Poly(A) mRNA Magnetisches Isolationsmodul New England BiolabPolyA RNA-Aufreinigung
Automatisiertes SMARTer Apollo-SystemTakaraPolyA RNA-Aufreinigung
NEBNext Ultra RNA Library Prep Kit für IlluminaNew England BiolabBibliotheksvorbereitung
Agencourt AMPure XP magnetische BeadsBeckman CoulterDNA-Aufreinigung 
2100 BioanalyzerAgilentLibrary QC, Größenverteilungsanalyse
Agilent High Sensitivity DNA KitAgilentLibrary QC, Größenverteilungsanalyse
QuantStudio 5 Real-Time PCR System (Thermo Fisher)Thermo FisherLibrary Quantifizierung
NEBNext Library Quant KitNew England BiolabLibrary Quantifizierung
cBotIlluminaLibrary Cluster-Generierung
TruSeq SR Cluster Kit v3 - cBot – HSIlluminaLibrary Cluster-Generation
HiSeq 1000IlluminaSequencing
TruSeq SBS Kit v3 - HS (50-Zyklen)IlluminaSequenzierung
Phycoerythrin/Cyanin 7 (PE/Cy7)Bio LegendL243
Phycoerythrin/Cyanin 5 (PE/Cy5)Bio Legend3.9
Brilliant violet 421Bio LegendL161
PE-Anti-Maus IgG2bBio Legend51.1
Alexa Fluor 647 (AF647)Bio LegendCD107a(H4A3)

Referenzen

  1. Roche, P. A., Cresswell, P. Antigen Processing and Presentation Mechanisms in Myeloid Cells. Microbiology Spectrum. 4 (3), (2016).
  2. Huang, S., et al. MR1 uses an endocytic pathway to activate mucosal-associated invariant T cells. The Journal of experimental medicine. 205 (5), 1201-1211 (2008).
  3. Nakamura, N., et al. Endosomes are specialized platforms for bacterial sensing and NOD2 signalling. Nature. 509 (7499), 240-244 (2014).
  4. Blum, J. S., Wearsch, P. A., Cresswell, P. Pathways of antigen processing. Annual review of immunology. 31, 443-473 (2013).
  5. Brennan, P. J., Brigl, M., Brenner, M. B. Invariant natural killer T cells: an innate activation scheme linked to diverse effector functions. Nature reviews. Immunology. 13 (2), 101-117 (2013).
  6. Zajonc, D. M., Kronenberg, M. CD1 mediated T cell recognition of glycolipids. Current opinion in structural biology. 17 (5), 521-529 (2007).
  7. Cox, D., et al. Determination of cellular lipids bound to human CD1d molecules. PloS one. 4 (5), e5325(2009).
  8. Yuan, W., Kang, S. J., Evans, J. E., Cresswell, P. Natural lipid ligands associated with human CD1d targeted to different subcellular compartments. Journal of immunology. 182 (8), 4784-4791 (2009).
  9. Huang, S., et al. Discovery of deoxyceramides and diacylglycerols as CD1b scaffold lipids among diverse groove-blocking lipids of the human CD1 system. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 108 (48), 19335-19340 (2011).
  10. de Jong, A., et al. CD1a-autoreactive T cells recognize natural skin oils that function as headless antigens. Nature. 15 (2), 177-185 (2014).
  11. Trombetta, E. S., Mellman, I. Cell biology of antigen processing in vitro and in vivo. Annual review of immunology. 23, 975-1028 (2005).
  12. Maecker, H. T., McCoy, J. P., Nussenblatt, R. Standardizing immunophenotyping for the Human Immunology Project. Nature reviews. Immunology. 12 (3), 191-200 (2012).
  13. Sharma, M., et al. Inhibition of endocytic lipid antigen presentation by common lipophilic environmental pollutants. Science Reports. 7 (1), 2085(2017).
  14. Boom, R., et al. Rapid and simple method for purification of nucleic acids. Journal of clinical microbiology. 28 (3), 495-503 (1990).
  15. Nachamkin, I., et al. Agilent 2100 bioanalyzer for restriction fragment length polymorphism analysis of the Campylobacter jejuni flagellin gene. Journal of clinical microbiology. 39 (2), 754-757 (2001).
  16. Kaimal, V., Bardes, E. E., Tabar, S. C., Jegga, A. G., Aronow, B. J. ToppCluster: a multiple gene list feature analyzer for comparative enrichment clustering and network-based dissection of biological systems. Nucleic acids research. 38 (Web Server issue), W96-W102 (2010).
  17. Bauer-Mehren, A. Integration of genomic information with biological networks using Cytoscape). Methods in molecular biology. 1021, 37-61 (2013).
  18. Cline, M. S., et al. Integration of biological networks and gene expression data using Cytoscape. Nature protocols. 2 (10), 2366-2382 (2007).
  19. Huang, S., Moody, D. B. Donor-unrestricted T cells in the human CD1 system. Immunogenetics. 68 (8), 577-596 (2016).
  20. Huang, S. Targeting Innate-Like T Cells in Tuberculosis. Frontiers in immunology. 7, 594(2016).
  21. Moody, D. B., Porcelli, S. A. Intracellular pathways of CD1 antigen presentation. Nature reviews. Immunology. 3 (1), 11-22 (2003).
  22. Schindelin, J., et al. Fiji: an open-source platform for biological-image analysis. Nature. 9 (7), 676-682 (2012).
  23. Diard, M., et al. Stabilization of cooperative virulence by the expression of an avirulent phenotype. Nature. 494 (7437), 353-356 (2013).
  24. Bader, E., et al. Identification of proliferative and mature beta-cells in the islets of Langerhans. Nature. 535 (7612), 430-434 (2016).
  25. Eliceiri, K. W., et al. Biological imaging software tools. Nature. 9 (7), 697-710 (2012).
  26. Costes, S. V., et al. Automatic and quantitative measurement of protein-protein colocalization in live cells. Biophysical journal. 86 (6), 3993-4003 (2004).

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Nachdrucke und Genehmigungen

Tags

Kolokalisation endozytotischer ProteineBenzo[a]pyren-Expositionhumane dendritische ZellenMander-Koeffizienten-AnalyseRNA-SequenzierungImageJ FijiIDEAS-Software