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Dieser Workflow hat sich als nützlich erwiesen, um die Rolle der m6A- und m5C-Methylierung im Zusammenhang mit einer HIV-Infektion zu untersuchen. Dazu haben wir ein CD4+ T-Zelllinienmodell (SupT1) verwendet, das wir entweder mit HIV infizieren oder unbehandelt lassen. Wir begannen den Workflow mit 50 Millionen Zellen pro Zustand und erhielten durchschnittlich 500 μg Gesamt-RNA mit einer RNA-Qualitätszahl von 10 (Abbildung 1A-B). Bei der Poly-A-Selektion haben wir zwischen 10 und 12 μg mRNA pro Zustand (was etwa 2% der gesamten RNA entspricht) gewonnen (Abbildung 1B). Zu diesem Zeitpunkt verwendeten wir 5 μg Poly-A-selektierte RNA für die MeRIP-Seq-Pipeline und 1 μg für die BS-Seq-Pipeline. Da HIV-RNA poly-adenyliert ist, ist keine weitere Aktion erforderlich und MeRIP-Seq- und BS-Seq-Verfahren können direkt angewendet werden.

Abbildung 1: RNA-Vorbereitung für nachgeschaltete Anwendungen. A) Workflow zur Darstellung der RNA-Vorbereitung und -Verteilung für gleichzeitige MeRIP-Seq- und BS-Seq-Pipelines. Jede gefüllte sechseckige Form stellt einen RNA-Modifikationstyp dar, z. B. m6A (grün) oder m5C (rosa). Mengen an RNA-Material, die für die Durchführung des Experiments benötigt werden, sind angegeben. B) Repräsentative Ergebnisse, die die erwarteten RNA-Verteilungsprofile (Größe und Menge) bei der Gesamt-RNA-Extraktion (oberes Bild) und der Poly-A-Selektion (unteres Panel) darstellen. Die Proben wurden mit einem Standard-Sensitivitätskit auf den Fragmentanalysator geladen, um die RNA-Qualität zu beurteilen, bevor spezifische MeRIP-Seq- und BS-Seq-Verfahren eingegeben wurden. RQN: RNA-Qualitätszahl; nt: Nukleotide. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Die MeRIP-Seq-Pipeline ist eine auf RNA-Immunpräzipitation basierende Technik, die die Untersuchung der m6A-Modifikation entlang von RNA-Molekülen ermöglicht. Dazu wird RNA zunächst fragmentiert und dann mit m6A-spezifischen Antikörpern inkubiert, die zur Immunpräzipitation und -erfassung an magnetische Kügelchen gekoppelt sind. MeRIP-angereicherte RNA-Fragmente und die unberührte (Input-)Fraktion werden dann sequenziert und verglichen, um m6A-modifizierte RNA-Regionen und damit m6A-methylierte Transkripte zu identifizieren (Abbildung 2A). Die Auflösung der Technik beruht auf der Effizienz der RNA-Fragmentierung. Tatsächlich ermöglichen kürzere Fragmente eine genauere Lokalisierung des m6A-Rückstands. Hier wurden zelluläre Poly-A-selektierte RNAs und virale RNAs während 15 min in einem 20 μL-Endvolumen einer ionenbasierten Fragmentierung mit RNA-Fragmentierungspuffer unterzogen, um RNA-Fragmente von 100-150 nt zu erhalten. Ausgehend von 5 μg mRNA gewannen wir 4,5 μg fragmentierte RNA zurück, was einer Rückgewinnungsrate von 90% entspricht (Abbildung 2B). Wir verwendeten 100 ng fragmentierte, gereinigte RNA als Inputkontrolle, die direkt der Bibliotheksvorbereitung und -sequenzierung unterzogen wurde. Die verbleibende RNA (~4,4 μg) wurde gemäß der MeRIP-Seq-Pipeline verarbeitet, die mit der Inkubation von fragmentierter RNA mit Kügelchen beginnt, die entweder an Anti-m6A-spezifische Antikörper oder an Anti-IgG-Antikörper als Kontrolle gebunden sind. m6A-spezifische RIP (MeRIP) von 2,5 μg fragmentierter RNA ermöglichte die Rückholung von etwa 15 ng m6A-angereichertem Material, das einer Bibliotheksvorbereitung und -sequenzierung unterzogen wurde (Abbildung 2B). RIP mit Anti-IgG-Kontrolle lieferte erwartungsgemäß nicht genügend RNA, um eine weitere Analyse zu ermöglichen (Abbildung 2B).

Abbildung 2: MeRIP-Seq-Pipeline. A) Schematische Darstellung des MeRIP-Seq-Workflows und der Eingabesteuerung. Bei der Poly-A-Selektion wurden die Proben in 120-150 nt Stücke fragmentiert und entweder direkt einer Sequenzierung (100 ng, Inputkontrolle) unterzogen oder für die RNA-Immunpräzipitation (2,5 μg, RIP) mit Anti-m6A-spezifischen Antikörpern oder Anti-IgG-Antikörpern als Negativkontrolle vor der Sequenzierung verwendet. B) Repräsentative Ergebnisse, die die erwarteten RNA-Verteilungsprofile (Größe und Menge) bei Fragmentierung (oberes Bild) und RIP (untere Panels, MeRIP: links, IgG-Kontrolle: rechts) zeigen. Die Proben wurden auf den Fragmentanalysator geladen, um die RNA-Qualität und -Konzentration vor der weiteren Verarbeitung zur Bibliotheksvorbereitung und -sequenzierung zu bewerten. Die fragmentierte RNA-Analyse wurde mit dem RNA-Standard-Sensitivitätskit durchgeführt, während immunpräzipitierte RNA das Hochempfindlichkeitskit verwendete. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Die BS-Seq-Pipeline ermöglicht die Erforschung der m5C-RNA-Modifikation bei Nukleotidauflösung und führt zur Identifizierung von m5C-methylierten Transkripten. Bei der Umwandlung von Bisulfit werden nicht methylierte Cytosine in Uracil umgewandelt, während methylierte Cytosine unverändert bleiben (Abbildung 3A). Aufgrund der rauen Bedingungen des Bisulfit-Umwandlungsverfahrens (d. h. hohe Temperatur und niedriger pH-Wert) sind konvertierte mRNAs stark degradiert (Abbildung 3B), was jedoch die Bibliotheksvorbereitung und -sequenzierung nicht beeinträchtigt. Die Bisulfit-Umwandlung ist nur auf einzelsträngiger RNA effizient und kann daher potenziell durch sekundäre doppelsträngige RNA-Strukturen behindert werden. Um die Effizienz der C-U-Konvertierung zu bewerten, haben wir zwei Steuerelemente eingeführt. Als Positivkontrolle nutzten wir das zuvor beschriebene Vorhandensein eines hochmethylierten Cytosins in Position C4447 der 28S rRNA23. Bei der RT-PCR-Amplifikation und Sequenzierung eines 200 bp-Fragments, das die methylierte Stelle umgibt, konnten wir beobachten, dass alle Cytosine erfolgreich in Uracile umgewandelt wurden und dadurch als Thymidine in der DNA-Sequenz auftraten, mit Ausnahme des Cytosins in Position 4447, das unverändert blieb. Als Kontrolle für die Bisulfit-Umwandlungsrate verwendeten wir kommerziell erhältliche synthetische ERCC-RNA-Sequenzen. Diese Mischung besteht aus einem Pool bekannter, nicht methylierter und poly-adenylierter RNA-Sequenzen mit einer Vielzahl von Sekundärstrukturen und -längen. Bei der Bibliotheksvorbereitung und -sequenzierung konzentrierten wir uns auf diese ERCC-Sequenzen, um die Umwandlungsrate zu berechnen, die durchgeführt werden kann, indem die Anzahl der konvertierten C-Rückstände unter den gesamten C-Resten in allen ERCC-Sequenzen und in jeder Probe gezählt wird. Wir erhielten eine Umwandlungsrate von 99,5%, was die Effizienz und den Erfolg der Bisulfit-Umwandlungsreaktion bestätigt (Abbildung 3D).

Abbildung 3: BS-Seq-Pipeline. A) Schematische Darstellung des BS-Seq-Workflows. Bei der Poly-A-Selektion werden die Proben Bisulfit ausgesetzt, was zu einer C-zu-U-Umwandlung (aufgrund von Deaminierung) für nicht methylierte C-Reste führt. Im Gegensatz dazu werden methylierte C-Reste (m5C) durch die Bisulfitbehandlung nicht beeinflusst und bleiben unverändert. B) Repräsentatives Ergebnis des in Bisulfit konvertierten RNA-Verteilungsprofils (Größe und Menge) bei der Analyse auf einem Fragmentanalysator mit einem Standard-Sensitivitätskit. C) Elektropherogramm mit repräsentativem Sequenzierungsergebnis des RT-PCR-Amplikons der Region um das 100% methylierte C an Position 4447 in 28S rRNA (blau hervorgehoben). Im Gegensatz dazu wurden C-Reste der Referenzsequenz aufgrund von Bisulfit-Umwandlungserfolgen als T-Reste in der Amplikonsequenz identifiziert. D) Bewertung der C-U-Umwandlungsrate durch Analyse von ERCC-Spike-in-Sequenzen in HIV-infizierten und nicht infizierten Zellen. Die durchschnittliche Conversion Rate liegt bei 99,5%. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
M6A-angereicherte Proben, Bisulfit-konvertierte Proben und Eingangskontrollen werden für die Bibliotheksvorbereitung, Sequenzierung und bioinformatische Analyse weiterverarbeitet (Abbildung 4). Je nach experimentellem Design und der behandelten biologischen Frage(n) können mehrere bioinformatische Analysen angewendet werden. Als Prinzipnachweis zeigen wir hier repräsentative Ergebnisse aus einer möglichen Anwendung (d.h. der differentiellen Methylierungsanalyse), die sich auf die Identifizierung von differentiell methylierten Transkripten konzentriert, die bei einer HIV-Infektion induziert werden. Kurz gesagt, wir untersuchten den m6A- oder m5C-Methylierungsgrad von Transkripten, unabhängig von ihrem Genexpressionsniveau, sowohl in nicht infizierten als auch in HIV-infizierten Zellen, um die Rolle von RNA-Methylierungen während des viralen Lebenszyklus besser zu verstehen. Bei der Normalisierung der Genexpression stellten wir fest, dass das ZNF469-Transkript je nach Infektionsstatus unterschiedlich m6A-methyliert war, tatsächlich war dieses Transkript in nicht infizierten Zellen nicht methyliert, während es bei einer HIV-Infektion mehrere methylierte Peaks aufwies (Abbildung 5A). Eine ähnliche differentielle Methylierungsanalyse an m5C ergab, dass das PHLPP1-Transkript mehrere methylierte Rückstände enthielt, die im HIV-Zustand tendenziell häufiger methyliert werden (Abbildung 5B). In diesem Zusammenhang deuten beide Analysen darauf hin, dass eine HIV-Infektion das zelluläre Epitranskriptom beeinflusst.

Abbildung 4: Schematische Darstellung des bioinformatischen Workflows für die Analyse von m6A- und m5C-Daten. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 5: Beispiel für differentiell methylierte Transkripte bei der Infektion. A) Repräsentatives Ergebnis, das die m6A-Methylierung des ZNF459-Transkripts in HIV-infizierten (grün) und nicht infizierten (grauen) Zellen zeigt. Die Spitzenintensität (bei Subtraktion der Eingabeexpression) wird auf der y-Achse und der Position im Chromosom entlang der x-Achse angezeigt. Die analyse der differentiellen Methylierung zeigt, dass das ZFN469-Transkript bei einer HIV-Infektion hypermethyliert ist. B) Repräsentatives Ergebnis des m5C-methylierten Gens in HIV-infizierten (obere Spur) und nicht infizierten (untere Spur) Zellen. Die Höhe jedes Balkens stellt die Anzahl der Lesevorgänge pro Nukleotid dar und ermöglicht die Bewertung der Abdeckung. Jeder C-Rest ist rot dargestellt, und der Anteil an methyliertem C ist blau dargestellt. Die genaue Methylierungsrate (%) wird über jedem C-Rückstand angegeben. Pfeile heben statistisch signifikante differentiell methylierte C hervor. Proben wurden mit dem IGV-Viewer visualisiert. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.