Dieses Manuskript stellt ein umfassendes Protokoll für Low-Input-ChIP-seq zur Profilierung von Histonmodifikationen und ATAC-seq zur Beurteilung der Chromatinzugänglichkeit in kleinen Mengen primärer Maus-Cholangiozyten vor.
Methodenartikel
Dieses Manuskript stellt ein umfassendes Protokoll für Low-Input-ChIP-seq zur Profilierung von Histonmodifikationen und ATAC-seq zur Beurteilung der Chromatinzugänglichkeit in kleinen Mengen primärer Maus-Cholangiozyten vor.
Die polyzystische Lebererkrankung (PLD) ist eine erbliche Erkrankung, die durch die Bildung von flüssigkeitsgefüllten Zysten gekennzeichnet ist, die von Cholangiozyten abgeleitet werden und zu einer fortschreitenden Erkrankung und einer signifikanten Einschränkung der Lebensqualität der Patienten führen. Die derzeitigen Behandlungen für PLD sind unzureichend, was die Notwendigkeit neuartiger therapeutischer Strategien unterstreicht. Die Rolle der epigenetischen Regulation bei der PLD-Progression, insbesondere der Chromatinzugänglichkeit und der Histonmodifikationen, ist noch wenig erforscht. Traditionelle epigenetische Profilierungstechniken wie ChIP-seq und DNase-seq erfordern eine große Anzahl von Zellen, die nur schwer aus primären Cholangiozyten gewonnen werden können. Um dies zu beheben, haben wir die ChIP-seq- und ATAC-seq-Protokolle mit niedrigem Input für eine geringe Anzahl primärer Cholangiozyten optimiert. Diese Ansätze ermöglichen die Analyse von Histonmodifikationen und der Zugänglichkeit des Chromatins mit minimalem Zelleinsatz. Low-Input-ChIP-seq nutzt die Mikrokokken-Nuklease (MNase) für die DNA-Fragmentierung, während ATAC-seq die Tn5-Transposase verwendet, um offene Chromatinregionen zu erfassen. Diese Multi-Omics-Techniken liefern wertvolle Einblicke in die Dynamik des Chromatinzustands während des Schicksalsübergangs von Cholangiozyten bei PLD und anderen Gallenerkrankungen. Wichtig ist, dass die optimierten Protokolle sicher auf andere Primärzellen mit niedrigem Input anwendbar sind und die Erforschung epigenetischer Mechanismen in verschiedenen zellulären Kontexten ermöglichen. Diese Arbeit stellt einen systematischen Ansatz zur Untersuchung von Veränderungen des Chromatinzustands vor und trägt zur Entwicklung epigenetisch basierter Therapiestrategien für PLD und verwandte Erkrankungen bei.
PLD ist eine Erbkrankheit, die durch die Entwicklung mehrerer flüssigkeitsgefüllter Zysten gekennzeichnet ist, die von Cholangiozyten abgeleitet sind. Da sich diese Zysten nach und nach ausbreiten, beeinträchtigen sie die Lebensqualität der Patienten erheblich 1,2. Die bestehenden Behandlungsstrategien für PLD sind unzureichend, bieten nur einen begrenzten Nutzen, führen aber häufig zu hohen Rezidivraten und Komplikationen 3,4. Daher besteht ein dringender Bedarf an sichereren und effektiveren Therapieansätzen, um die ungelösten klinischen Herausforderungen bei der PLD-Behandlung zu bewältigen.
Unter normalen Bedingungen bleiben Cholangiozyten ruhig, während sie bei PLD eine übermäßige Proliferation aufweisen, was ein wichtiger Faktor für das Fortschreiten der Krankheitist 5,6. Die molekularen Mechanismen, die diesem zystischen Übergang zugrunde liegen, sind noch unklar. Während die epigenetische Regulation, einschließlich der Zugänglichkeit von Chromatinen und Histonmodifikationen, eine wichtige Rolle bei den Übergängen des Zellschicksals spielt 7,8, ist ihre Rolle bei der PLD-Progression noch wenig untersucht. Viele epigenetische Profiling-Techniken erfordern jedoch eine große Anzahl von Zellen. Traditionelles ChIP-seq, das auf Chromatinfragmentierung durch Ultraschall beruht, sowie Chromatin-Zugänglichkeitsassays wie DNase-seq und MNase-seq erfordern in der Regel über 10bis 6 Zellen - weit mehr als die Anzahl, die aus primären Cholangiozyten gewonnen werden kann.
Dieses Manuskript bietet ein umfassendes Protokoll für ChIP-seq 9,10,11 mit niedrigem Input zur Profilierung von Histonmodifikationen und ATAC-seq 11,12,13 zur Beurteilung der Chromatinzugänglichkeit bei einer geringen Anzahl primärer Cholangiozyten. Low-Input-ChIP-seq verwendet MNase zur Fragmentierung von DNA9, während ATAC-seq DNA-Fragmente aus offenen Chromatinregionen mit Hilfe der Tn5-Transposase12 erfasst. Die Multi-Omics-Analyse mit diesen Ansätzen bietet wertvolle Einblicke in die Dynamik des Chromatinzustands während des Schicksalsübergangs von Cholangiozyten bei PLD und anderen Gallenerkrankungen und erleichtert so die Entwicklung epigenetisch zielgerichteter Therapien.
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1. Vorbereitung von Lösungen und Cholangiozyten für ATAC-seq
2. ATAC-Gleichung
HINWEIS: Verwenden Sie 100.000 Cholangiozyten für ATAC-seq. Bewahren Sie die Proben und Lösungen auf Eis auf. Für das ATAC-seq-Experiment dauert die gesamte Prozedur ca. 2 Tage.
3. Vorbereitung von Lösungen und Cholangiozyten für Low-Input ChIP-seq
4. Tag 1 des Low-Input-ChIP-seq: Zelllyse, MNase-Verdau und Antikörper-Inkubation
HINWEIS: Für das ChIP-seq-Experiment mit geringer Eingabe dauert das gesamte Verfahren ca. 3 Tage.
5. Tag 2 der Low-Input-ChIP-seq: Immunpräzipitation, Wash und Elution
HINWEIS: Befolgen Sie für IP-Beispiele die Schritte 5.1 bis 5.7. Führen Sie für Eingabebeispiele die Schritte 5.8 bis 5.12 aus.
6. Tag 3 von Low-Input ChIP-seq: Bibliotheksaufbau und Sequenzierung
7. Datenanalyse von ATAC-seq und Low-input ChIP-seq
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Um die Chromatinlandschaft primärer Cholangiozyten zu generieren, optimierten wir die Low-Input-ChIP-seq- und ATAC-seq-Protokolle für eine geringe Anzahl (~100.000) primärer Cholangiozyten. Die Ergebnisse der Agarose-Gelelektrophorese für primäre Cholangiozyten zeigten, dass bei 1 × 105 primären Cholangiozyten 0,02 U MNase bei 37 °C für 5 min zur Produktion von Mononukleosomen führte, was als optimale Konzentration identifiziert wurde (Abbildung 1).
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Um die Dynamik des Chromatinzustands, die dem Zustandsübergang zystischer Cholangiozyten zugrunde liegt, systematisch und umfassend zu kartieren, ist es uns gelungen, ChIP-seq und ATAC-seq mit niedrigem Input für eine begrenzte Anzahl von primären Cholangiozyten zu optimieren. Obwohl sich diese Studie auf primäre Cholangiozyten konzentrierte, sind wir zuversichtlich, dass das Protokoll auch auf andere hochlebensfähige Primärzellen mit begrenzter Verfügbarkeit angewendet werden kann. In ä...
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Die Autoren haben keine Interessenkonflikte anzugeben.
Diese Arbeit wurde durch Zuschüsse der National Natural Science Foundation of China (82402166 to R.J.) unterstützt.
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| Name | Unternehmen | Katalognummer | Kommentare |
|---|---|---|---|
| 0,5 M EDTA | Solarbio | E1170 | |
| 1 M Tris-HCl (pH=7,5) | Solarbio | T1140 | |
| 1 M Tris-HCl (pH=8,0) | Solarbio | T1150 | |
| 3 M NaAc | Beyotime | ST342 | |
| 8 M LiCl | Sigma | L7026 | |
| Agarose-Gel | Biosharp | BS081 | |
| ATAC DNA-Bibliothek Vorbereitungskit | Vazyme | TD501 | |
| CaCl2 | Sangon Biotech | A501330 | 1 M Lager |
| ChIP DNA-Bibliothek Vorbereitungskit | Vazyme | ND607 | |
| DNA Saubere Kügelchen | Vazyme | N411 | |
| DNA-Extraktionsreagenz | Solarbio | P1012 | |
| EGTA | Solarbio | E8050 | 100 mM (pH = 8) Lager |
| Fluorometer | Invitrogen | Q33226 | |
| Glykogen | Thermo Scientific | R0561 | |
| Hämozytometer | QIUJING | XB. K.25. | |
| Igepal CA-630 | Sigma | I8896 | 10% Lagerbestand |
| Magnetabscheider | Promega | Z5342 | |
| MgCl2 | Sangon Biotech | A100288 | 1,5 M Lagerbestand |
| MNase | Sigma | N3755 | 0,01 U/µ L Lager |
| NaCl | Sangon Biotech | A610476 | 5 M Lager |
| NP40 | Solarbio | N8030 | |
| Nukleasefreies Wasser | Life Technologies | AM9937 | |
| PCR-Instrument | Applied Biosystems | 4484073 | |
| PCR Aufreinigungskit | QIAGEN | 28106 | |
| Proteasehemmer | Roche | ||
| Protein G Kügelchen | Invitrogen | 10004D | |
| Proteinase K | TransGen | GE201-01 | |
| Rotator | Kylin-Bell | QB-528 | |
| SDS | Solarbio | S8010 | 10% Lager |
| Natriumdesoxycholat | Sigma | S1827 | |
| Thermomixer Komfort | Eppendorf | 5355 | |
| Triton X-100 | Solarbio | T8200 | |
| Tween-20 | Solarbio | T8220 | |
| Software | Citation (PMID)/Company | Version | Website |
| Bowtie2 | 22388286 | 2.3.5.1 | https://github.com/BenLangmead/bowtie2 |
| Deeptools | 27079975 | 3.4.3 | https://deeptools.readthedocs.io/en/latest/ |
| FastQC | 0.12.1 | https://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc/ | |
| IGV | 21221095 | 2.12.3 | https://igv.org/ |
| MACS2 | 18798982 | 2.2.7.1 | https://hbctraining.github.io/Intro-to-ChIPseq/lessons/05_peak_calling_macs.html |
| Miniconda | Anaconda | 4.7.12.1 | https://www.anaconda.com/ |
| MultiQC | 27312411 | 1.23 | https://seqera.io/multiqc/ |
| Picard | 2.27.5 | https://broadinstitute.github.io/picard/ | |
| samtools | 33590861 | 1.6 | https://www.htslib.org/ |
| trim-galore | 0.6.6 | https://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/trim_galore/ |
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