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Eine erfolgreiche Umsetzung der Ratte-Methyl-Seq-Plattform richtet sich nach verschiedenen Kriterien. Abbildung 1 zeigt den gesamten Arbeitsablauf der Studie und hebt bestimmte Qualitätskontrolle (QC) Schritte, die erforderlich sind, bevor voran. Eines der ersten Faktoren zu berücksichtigen, ist die Robustheit des Tiermodell und die Stress-Therapie, die das Ausmaß der epigenetischen Veränderungen bestimmen, die über die Methylome auftreten. Da unsere tierische Arbeit auf unsere früheren Beobachtung das Corticosteron (CORT) Exposition zu Veränderungen der DNA-Methylierung19,20führen ausgesagt wird kann, mussten unsere Variable Dauerstress (CVS) Therapie der ausreichend strenge zu produzieren Ratten mit erhöhter Plasmaspiegel CORT betont. Eine typische wöchentliche CVS-Therapie ist in Tabelle 1 gezeigt und bestand aus täglichen Stressoren am Morgen, Nachmittag, und über Nacht, die werden ständig geändert, um zu verhindern, dass die Gewöhnung und vermindert Stress-Reaktion. Die 3-Wochen-Therapie, die betonten Tiere ausgestellt erheblich erhöhte Niveaus der mittlere Plasma CORT [4 – 21 Tage kontrollieren: 32,7 3,7 ng/mL, Stress: 103,0 11,9 ng/mL (Mittelwert SEM), P = 2,2 x 10-4, Abbildung 2A] über derjenigen unbetont, Kontrolltieren. Konsequent, zeigte diese Tiere auch größere Angst-ähnliches Verhalten auf die erhöhte plus Labyrinth (EPM), wie durch die deutlich mehr Zeit in den geschlossenen Armen EPM und weniger Zeit in die offenen Arme (Abbildung 2 b). Diese Ergebnisse zeigen, dass die CVS-Exposition zu bedeutenden endokrinen und Verhaltensänderungen führten, führt uns zu untersuchen, ob diese Änderungen bestimmter DNA-Methylierung Signaturen zugeordnet waren.
Wir legen Wert auf mehreren Checkpoints, die entscheidend für den erfolgreichen Aufbau der Methyl-Seq-Bibliothek. Beginnend mit einer ausreichenden Menge an DNA ist notwendig, als Beschallung, mehrere Wäsche/Reinigung, Ziel Bereicherung und Bisulfit Konvertierungsschritte sukzessive reduzieren die Menge der DNA in der fertigen Bibliothek. Obwohl mehrere Schritte der PCR-Amplifikation den Verlust der DNA Schablone lindern, können übermäßige PCR Zyklus zahlen höhere doppelte liest einzuführen. Für die aktuelle Studie an Ratten Methyl-Seq wurde 2 g Blut gDNA pro Ratte verwendet. Wir beachten, dass Methyl-Seq Bibliotheken gemacht werden können, mit der Startnummer DNA-Menge so niedrig wie 500 ng. Kleinere Ausgangsmaterial erlaubt Benutzern, Bibliotheken aus DNA isoliert durch FACS (Fluoreszenz-aktivierte Zellsortierung) generieren oder Nadel-Schläge, obwohl es besteht erhöhtes Risiko eine unzureichende Menge an Bibliotheken für die anschließende Sequenzierung zu produzieren. QC erfolgt durch Elektrophorese von 1 L der Probe auf einem Bioanalyzer DNA Molekulargewicht, Menge und Molarity vorsieht. Drei wichtige Schritte, die die Bioanalyzer benötigen sind: 1) nach Beschallung Schritt dafür ausreichend Scheren von DNA (~ 170 bp, rot, Abbildung 3); (2) folgende Adapter Ligatur Schritt angegeben durch eine Verschiebung in der durchschnittlichen Größe der DNA geschoren (~ 200 bp, blau, Abbildung 3) darauf ihre spätere Verstärkung durch PCR; und 3) nach der endgültigen Bibliothek Reinigungsstufe zur Gewährleistung der Menge und Größe der Bibliothek für die Sequenzierung.
Die R-Pakete BSSeq und BSmooth in Bioconductor wurden für die Analyse der Daten18-Sequenzierung Bisulfit verwendet. Dazu gehören Werkzeuge und Methoden für die Ausrichtung der Sequenz liest, Qualitätskontrolle, Durchführung und Identifizierung differentiell methyliert Regionen (DMRs). BSmooth Software ruft Bowtie 2.016,17 als eine interne Reihenfolge Aligner, CpG-Ebene Messung Zusammenfassungen durch Ausrichtung der raw input Lesezugriffe auf Bisulfit-konvertiert Genomsequenzen zu erhalten. Die ausgerichteten liest sind dann durch strenge Qualitätskontrollen gefiltert, die sich bemühen, systematische Sequenzierung und Basis-Aufruf Fehler, die die nachgeschaltete Analysen verzerren können. Eine Reihe von Parzellen werden generiert, um visuell in diesem Prozess der Filterung zu unterstützen. Sequenzierung Metriken entstehen auch auf Dokument relevante Informationen wie Anzahl der ausgerichteten liest, %-Ziel und pro CpG Abdeckung, unter anderem (Tabelle 2). Sobald die Daten gefiltert werden, erfolgt ein Glättung/Normalisierung Algorithmus, wo jeder CpG einen geschätzten Methylierung Wert basierend auf alle QC zugewiesen wird von jeder Probe liest und schätzt aus den benachbarten Verbrauchsgüter um genauere Berufung der Methylierung zu gewährleisten Stand auch in Fällen, in denen die Sequenz Abdeckung niedrig ist. Dieser Wert stellt eine geglättete Schätzung der Wahrscheinlichkeit der Methylierung an jedem Standort CpG. Vergleicht man den Mittelwert der geglätteten Methylierung Schätzungen jeder Probe zwischen den beiden Behandlungsgruppen und Ranking genomische Regionen aus den meisten deutlich anders aus als zuletzt, wird eine Liste der DMRs generiert (Tabelle 3).
Die Top-DMR zwischen betonten und unbetonten Gruppen in der Promoter des Gens Ratte große Histocompatibility Rt1-m4, mit befand betonte Tiere ausstellen höhere Methylierung über alle Verbrauchsgüter als unbetont Tiere (Abb. 4A). Um die erfolgreiche Umsetzung der Methyl-Seq-Plattform und Analyse der Daten zu bestätigen, wurden Primer gegen die DMR und DNA-Methylierung Blutspiegel in die gesamte Kohorte von betonten und unbetonten Tiere (8 von Methyl-Seq sequenziert und 8 nicht sequenziert) entwickelt. wurden von Bisulfit Pyrosequenzierung bewertet. Ergebnisse zeigen deutliche Steigerung in der DNA-Methylierung in 10 aus den 12 Verbrauchsgüter untersucht (5.1-10.4 Änderung in % Methylierung, P < 0.037, Abbildung 4 b). KEGG Pathway Analyse erfolgte auf allen nominell erhebliche DMRs, Wege, die mit Stress verbunden zu identifizieren. Konsequent, verwickelt Wege DMR-assoziierten Krankheiten mit chronischem Stress ausgesetzt, wie Diabetes, Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Krebs (Tabelle 4). 21 , 22 , 23 um einen Zusammenhang zwischen der epigenetischen Daten und den Grad der Exposition zu betonen zu demonstrieren, wurden Methylierung Ebenen am CpG-10 auf das mittlere 3-wöchigen CORT Niveau für jedes Tier verglichen. Die Ergebnisse zeigten eine bescheidene Korrelation zwischen den endokrinen und Methylierung Daten (R2= 0,54, P = 0,001, Abbildung 5).

Abbildung 1: insgesamt schematische Workflow für die Ratte Methyl-Seq-Plattform. 1 g der genomische DNA aus dem Blut extrahiert betont und Kontrolle Ratten wird zuerst verarbeitet, für den Bau der Methyl-Seq-Bibliotheken für Zielkennzeichnung, Sequenzierung und Analyse. Weitere 100 ng DNA wird für unabhängige Validierung der identifizierten epigenetische Ziele von Bisulfit Pyrosequenzierung verwendet. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Abbildung 2: Belastung durch Variable Dauerstress (CVS) führt zu endokrinen und Verhaltensstörungen Veränderungen bei Ratten. (A) mehrere Kostproben von Corticosteron (CORT) zeigen die Robustheit der 3 Woche CVS-Therapie. Blutproben wurden am Morgen vor der täglichen Stress Therapie gesammelt. (B) Stressed Tiere mehr Zeit in den geschlossenen Armen und weniger Zeit in die offenen Arme der die erhöhte plus Labyrinth (EPM). Boxplots mit Datenpunkt für jedes Tier werden angezeigt. Studenten T-Test wurde die statistische Signifikanz uraufgeführt. * P < 0,05, ** P < 0,01, und *** P < 0,001. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Abbildung 3: Quantifizierung der geschert und Adapter ligiert Ratte DNA auf einem Bioanalyzer. Die roten und blauen Kurven zeigen die Menge und Größe der genomischen DNA (rot) nach Scheren in einer isothermen Sonikator und Adapter Ligation, beziehungsweise. Jede Zeile repräsentiert eine Probe und die rote und blaue Kurven reflektieren sowohl Verlust der DNA während der mehrere Schritte (Ende-Reparatur, 3'-Adenylation und Probe Bereinigung) und Zunahme der Größe der bp wegen der Ligatur der Adapter. Scharfe Peaks bei 25 bp und 1500 bp sind standard-Marker, die in den Puffer laden hinzugefügt wurden. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Abbildung 4: CVS-induzierte epigenetische Veränderungen sind röntgenologisch Ratte Methyl-f (A) Analyse der Ratte Methyl-Seq Daten zwischen gestresst (rot) und Kontrolle (blau) Ratten der Promoter des Gens Rt1m4 als ein differentiell methylierte Region (DMR) verwickelt. Die grafische Ausgabe für Rt1m4 DMR (rosa schattigen Bereich) zeigt jedes CpG (vertikale graue Linie), die vier Proben in jeder Gruppe (rote oder blaue Linien) und die % Methylierung Ebenen für jedes Tier (roter oder blauer Punkt). (B) zwölf Verbrauchsgüter innerhalb der DMR wurden von Bisulfit Pyrosequenzierung validiert. Die Balkendiagramme sind vertreten, da SEM bedeuten, und ein Student T-Test wurde durchgeführt, für die statistische Signifikanz. * P < 0,05. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Abbildung 5: lineare Regressionsanalyse zeigte einer geringeren Korrelation zwischen % DNA Methylierung bei CpG-10 Rt1m4 und 3 Wochen meine Plasma CORT Ebenen beider betont und Tiere (N = 16) zu kontrollieren. Daten von gestressten Tieren werden durch rote Kreise dargestellt. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.
| Woche | Tag1 | Tag2 | Tag3 | Tag 4 | Tag 5 | Tag 6 | Tag 7 |
| AM | Zurückhaltung | Schwimmen | Kühlraum | Schwimmen | Zurückhaltung | Shaker | Schwimmen |
| PM | Shaker | Käfig-Tilt | Zurückhaltung | Shaker | Kühlraum | Zurückhaltung | Kühlraum |
| Über Nacht | Essen zu beschränken | Nasse Einstreu | Isolierung | Licht auf | Verdrängung | Licht auf | Nasse Einstreu |
Tabelle 1: Eine typische Wochenplan der Variable Dauerstress Therapie (CVS).
| Sequenzierung Metriken | Stress-1 | Kontrolle1 |
| (n = 4) | (n = 4) |
| Gepaart Ende liest (pro) | 89,290,397 | 80,165,674 |
| Eindeutig zugeordneten gekoppelten Ende liest (PARKTEN) | 39,200,255 | 35,013,406 |
| Ausrichtung-Rate/Mapping-Effizienz (PARKTEN / pro) | 44 % | 44 % |
| Duplikat liest (% der PARKTEN) | 73 % | 65 % |
| Deduplizierte PARKTEN | 10,481,031 | 12,306,018 |
| Im Durchschnitt lesen Sie Tiefe Abdeckung (x) (ARDC) | 6 x | 6 x |
| Verbrauchsgüter (N) | 12,056,878 | 12,056,878 |
| ARDC (X) der Verbrauchsgüter | 2 x | 2 x |
| Verbrauchsgüter mit mindestens 10 mal gelesen (N) | 481.383 | 595.850 |
| ARDC (X) der Verbrauchsgüter mit mindestens 10 mal gelesen | 19 | 19 |
| Am Ziel Verbrauchsgüter (vollständige Überschneidung mit Sonde Zielregionen) | 1.923.872 | 2.007.638 |
| Am Ziel ARDC (X) der Verbrauchsgüter | 7 x | 8 x |
| Am Ziel Verbrauchsgüter mit mindestens 10 mal gelesen (N) | 428.249 | 531.419 |
| Am Ziel ARDC (X) der Verbrauchsgüter mit mindestens 10 mal gelesen | 18 x | 18 x |
| Auf Ziel (PER mit 1 oder mehreren Basenpaaren Überlappung mit Sonde Zielregionen) (PARKTEN) | 8.277.715 | 9.369.523 |
| % (Auf deduplizierte PARKTEN) | 78 % | 77 % |
| Am Ziel (Gesamtunterseiten abgebildet) Mb | 125 mb | 128 mb |
| Auf durchschnittliche Lese-Tiefe Zielabdeckung (x) (ARDC) | 9 x | 10 x |
|
1 Sequenzierung Metriken basiert auf Durchschnittswerten über Themen in den einzelnen Gruppen | | |
Tabelle 2: Sequenzierung Metriken aus der Ratte-Methyl-Seq-Plattform gewonnen.
| Chr | Start | Ende | gen | Entfernung | areaStat | meanDiff | Stress | Kontrolle | Richtung |
| chr20 | 1.644.246 | 1.644.390 | RT1-M4 | in_gene | 93.03 | 0,22 | 0,33 | 0,11 | zu gewinnen |
| chr5 | 160,361,352 | 160,361,564 | LOC690911 | in_gene | -70.75 | -0.19 | 0,72 | 0.91 | Verlust |
| chr3 | 61,138,281 | 61,138,330 | RGD1564319 | 265569 | 61.79 | 0.21 | 0,94 | 0,72 | zu gewinnen |
| ChR2 | 143,064,811 | 143,065,010 | Ufm1 | 8569 | -59.48 | -0.11 | 0.13 | 0,24 | Verlust |
| chr7 | 30,764,111 | 30,764,284 | Ntn4 | in_gene | 57,04 | 0.21 | 0,94 | 0,73 | zu gewinnen |
| chr17 | 12,469,112 | 12,469,218 | Idnk | 41996 | -50.91 | -0.13 | 0,74 | 0,88 | Verlust |
| chr7 | 47,101,725 | 47,101,930 | Pawr | in_gene | -50.54 | -0,12 | 0.64 | 0,76 | Verlust |
| chr5 | 76,111,248 | 76,111,822 | Txndc8 | 151703 | -50.38 | -0.11 | 0.85 | 0,96 | Verlust |
| chr11 | 80,640,132 | 80,640,356 | Dgkg | in_gene | -50.07 | -0.16 | 0,73 | 0,89 | Verlust |
| chr8 | 71,759,248 | 71,759,411 | Mir190 | 210226 | -47.84 | -0.17 | 0,58 | 0,75 | Verlust |
Tabelle 3: Top 10 differentiell methyliert Regionen. Für jede DMR die Ausgabetabelle zeigt von Links zur rechten Spalte: chromosomalen Position (chr), koordiniert (Beginn/Ende), gen Namen, Entfernung der Transkription Startseite, differenzierte Statistiken zwischen betont und Steuern Gruppen (AreaStat), meine differenzielle Methylierung (MeanDiff), mittlere Methylierung Ebenen über jede DMR für betont und Kontrollgruppen (Stressbewältigung) und Richtung der Methylierung von Steuerelementen ändern.
| KEGG Pathway Begriffe | Gen zählen | % | P-Wert | Benjamini |
| Diabetes |
| Diabetes Mellitus Typ II | 12 | 0.1 | 3.6 x 10-4
| 9,8 x 10-3
|
| Herz-Kreislauf-Krankheit |
| Vaskulären glatten Muskel-Kontraktion | 18 | 0.1 | 1.6 x 10-3
| 3.6 x 10-2
|
| Arrhythmogenic rechtsventrikuläre Kardiomyopathie (ARVC) | 13 | 0.1 | 4.0 x 10-3
| 7.1 x 10-2
|
| Dilatative Kardiomyopathie | 14 | 0.1 | 7.6 x 10-3
| 1.2 x 10-1
|
| Neuron-Funktion |
| Langzeit-Potenzierung | 11 | 0.1 | 1,5 x 10-2
| 1.4 x 10-1
|
| Signalisierung |
| MAPK Signalweg | 35 | 0,2 | 2.4 x 10-4
| 9.9 x 10-3
|
| Kalzium-Signalweg | 22 | 0.1 | 1.2 x 10-2
| 1.4 x 10-1
|
| Chemokin-Signalweg | 21 | 0.1 | 1.2 x 10-2
| 1,3 x 10-1
|
| Krebs |
| Wege in der Krebstherapie | 42 | 0,3 | 4.1 x 10-5
| 3.4 x 10-3
|
| Gliom | 15 | 0.1 | 4.4 x 10-5
| 2.4 x 10-3
|
| Nicht-kleinzelliger Lungenkrebs | 10 | 0.1 | 7,9 x 10-3
| 1.1 x 10-1
|
| Kolorektales Karzinom | 13 | 0.1 | 8,4 x 10-3
| 1.1 x 10-1
|
| Chronisch-myeloischer Leukämie | 12 | 0.1 | 1.2 x 10-2
| 1,3 x 10-1
|
Tabelle 4: KEGG Pathway Analyse der DMRs anhand der Ratte Methyl-seq.