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Research Article
Rohit R. Jadhav1, Yao V. Wang1, Ya-Ting Hsu1, Joseph Liu1, Dawn Garcia2, Zhao Lai2, Tim H. M. Huang1, Victor X. Jin1
1Department of Molecular Medicine,University of Texas Health Science Center at San Antonio, 2Greehey Children's Cancer Research Institute,University of Texas Health Science Center at San Antonio
Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.
Erratum Notice
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Retraction Notice
The article Assisted Selection of Biomarkers by Linear Discriminant Analysis Effect Size (LEfSe) in Microbiome Data (10.3791/61715) has been retracted by the journal upon the authors' request due to a conflict regarding the data and methodology. View Retraction Notice
Aquí se presenta un protocolo para investigar la metilación del ADN del genoma de ancho en estudios de cribado de pacientes clínicos a gran escala utilizando la secuenciación Metil-unión de captura de ADN (SEC-MBDCap o MBD-ss) la tecnología y el análisis de tuberías bioinformática posteriores.
La metilación es una de las modificaciones epigenéticas esenciales en el ADN, que es responsable de la regulación precisa de los genes necesarios para el desarrollo estable y la diferenciación de diferentes tipos de tejidos. La desregulación de este proceso es a menudo el sello de diversas enfermedades como el cáncer. Aquí, se describe una de las técnicas de secuenciación recientes, Metil-Binding secuenciación de captura de ADN (MBDCap-seq), que se utiliza para cuantificar la metilación en diversos tejidos normales y de enfermedad para grandes cohortes de pacientes. Se describe un protocolo detallado de este enfoque enriquecimiento por afinidad junto con una tubería de bioinformática para lograr la cuantificación óptima. Esta técnica se ha utilizado para secuenciar cientos de pacientes a través de diversos tipos de cáncer como parte de la metiloma proyecto 1000 (Sistema de metiloma Cáncer).
Regulación epigenética de genes a través de la metilación del ADN es uno de los mecanismos esenciales requeridos para determinar el destino de la célula por la diferenciación estable de diferentes tipos de tejidos en el cuerpo 1. La desregulación de este proceso ha sido conocido por causar varias enfermedades incluyendo el cáncer 2.
Este proceso implica principalmente la adición de grupos metilo en el residuo de citosina en los dinucleótidos CpG de ADN 3. Hay algunas técnicas diferentes que actualmente se utilizan para investigar este mecanismo, cada uno con sus propias ventajas tal como se describe en muchos estudios 2-8. Aquí vamos a discutir una de estas técnicas llamadas Metil-Binding secuenciación de ADN de captura (MBDCap-ss), donde utilizamos una técnica de enriquecimiento de afinidad para identificar regiones del ADN metilado. Esta técnica se basa en la capacidad de unión metil-de la proteína MBD2 para enriquecer los fragmentos de ADN genómicos que contienen sitios CpG metilados. Utilizamos un kit de enriquecimiento de ADN metilado comercialpara el aislamiento de estas regiones metiladas. Nuestro laboratorio ha proyectado cientos de muestras de pacientes utilizando esta técnica y aquí proporcionar un protocolo optimizado integral, que se puede utilizar para investigar grandes cohortes de pacientes.
Como es evidente con cualquier tecnología de secuenciación de nueva generación, MBDCap-seq también requiere un enfoque de la bioinformática específicos con el fin de cuantificar con precisión los niveles de metilación a través de las muestras. Ha habido muchos estudios recientes, en un esfuerzo para optimizar el proceso de normalización y el análisis de los datos de secuenciación de 9, 10. En este protocolo, se demuestra uno de estos métodos de aplicación de un enfoque de recuperación de lectura única - LONUT - seguido de la normalización lineal de cada muestra con el fin de permitir las comparaciones imparciales través de gran número de muestras de pacientes.
Todos los tejidos se obtienen después de la aprobación del Comité de Revisión Institucional y cuando todos los participantes dieron su consentimiento para ambos análisis moleculares y estudios de seguimiento. Los protocolos son aprobados por el Comité de Estudios Humanos de la Universidad de Texas Health Science Center en San Antonio.
1. unión Metil-de captura de ADN (MBDCap)
2. Secuenciación
3. Análisis de Bioinformática
Nota: Además de procesar los archivos FASTQ primas obtenidas de la secuenciación para llevar a cabo el control de calidad y el mapeo de las secuencias cortas de ADN (lee) en el genoma.
Hemos utilizado MBDCap-seq para estudiar alteraciones de metilación del ADN en un gran número de pacientes de diversos tipos de cáncer incluyendo cáncer de mama 12, endometrial 13, de la próstata 14, y los cánceres de hígado, entre otros. Aquí se demuestra alguna información del cáncer de mama estudio publicado recientemente 12. En este caso, se utilizó todo el enfoque de secuenciación del genoma para identificar las islas CpG que están metilados diferencialmente en el tumor con respecto a la normalidad a través de diferentes regiones genómicas. La investigación reveló que de un total investigó las islas CpG localizadas en los promotores de genes (n = 13.081), el 19,5% mostró metilación diferencial en los tumores en comparación a la normalidad. Del mismo modo, de 6.959 islas CpG intragenic, el 55,2% mostró metilación diferencial. Promotores intergénicas mostraron un 28,1% de los 4.847 y los promotores de genes sin islas CpG, el 1,8% de 5.454 regiones investigadas mostró metilación del ADN diferencial (Figura 1A). Una representación visual(Figura 1B) muestra ejemplos representativos de las regiones descritas anteriormente. El mapa de calor muestra claramente las regiones metiladas en 77 tumores de mama, 10 tejidos normales de mama, y líneas celulares de cáncer de mama 38. La cuantificación de la metilación como se discute en el protocolo de la bioinformática se detalla en este manuscrito, nos permite realizar diversas pruebas estadísticas a través de estas muestras de pacientes para identificar diferencias significativas en la metilación del conjunto de la población o de una subpoblación. Este enfoque de análisis nos proporciona objetivos comprobables para investigar más a fondo los mecanismos epigenéticos en estas muestras de pacientes. Una vez que se identifican estos objetivos, los niveles de metilación se pueden cuantificar más y validaron utilizando la pirosecuenciación. El MBDCap-ss proporciona una resolución genómico de aproximadamente 100 - 200 pb de los objetivos. Para obtener además la resolución, las ubicaciones de CpG individuales dentro de estas regiones se pueden seleccionar para pirosecuenciación cuantificación. Utilizamos este enfoque en Quantificar y validar las diferencias de metilación observadas en los datos MBDCap-Seq a una mayor resolución y para la comparación entre los grupos de pacientes individuales. La figura 2 muestra la cuantificación de la metilación en 2 cáncer endometrial subgrupos no recurrente (NR) en comparación con recurrentes (R). La figura representa el nivel de metilación del ADN para cada paciente en los 2 grupos en diferentes sitios CpG en el promotor isla CpG de la SFRP1 gen diana identificado.

Figura 1:. Hipermetilación del ADN en muestras de cáncer de mama en relación con el tejido mamario normal en promotor y no promotor islas CpG captura de metilo secuenciación (MBD-seq) se utilizó para generar los perfiles de metilación del ADN de los genomas de los tumores de mama (n = 77) y tejido mamario normal (n = 10). (A) Pigráficos e demuestran la metilación diferencial de promotor, intragenic, y intergénica CGIs así como regiones promotoras no CGI. (B) Ejemplo loci que muestra promotor CGI, intragenic, intergénicas, y regiones promotoras no CGI. Trazos cuadrados resaltan las regiones correspondientes a la hipermetilación del cáncer de mama. Por favor, haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 2: La cuantificación de la metilación del ADN mediante pirosecuenciación de sitios CpG en un gen diana identificados metilación del ADN de 5 SFRP región promotora en recurrentes y no recurrentes pacientes con carcinoma de endometrio detectados por pirosecuenciación.. Cada sitio representa un sitio CpG (R: Recurrente, n = 21 y NR: no periódicas, n = 71). Los gráficos muestranlas barras de error muestran la media y el error estándar de la media o SEM. Por favor, haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Este protocolo se desarrolló en los laboratorios del Dr. Tim Huang y el Dr. Victor Jin de la Universidad de Texas Health Science Center en San Antonio.
Aquí se presenta un protocolo para investigar la metilación del ADN del genoma de ancho en estudios de cribado de pacientes clínicos a gran escala utilizando la secuenciación Metil-unión de captura de ADN (SEC-MBDCap o MBD-ss) la tecnología y el análisis de tuberías bioinformática posteriores.
El trabajo es apoyado por CPRIT Investigación Formación Premio RP140105, así como parcialmente apoyado por los Institutos Nacionales de Estados Unidos de Salud (NIH) subvenciones R01 GM114142 y por William Owens & Ella Fundación de Investigación Médica.
| Kit de enriquecimiento de ADN Methylminer | Invitrogen ME10025 | ||
| Dynabeads M-280 Streptavidin | Invitrogen | 112-05D | |
| Bioruptor Plus Dispositivo de sonicación | diagenode | B01020001 | |
| 3 M acetato de sodio, pH 5.2 | Sigma | S7899 | 100 mL |
| SPRIworks Fragment Library System I | Beckman Coulter | A50100 | Sistema de construcción de bibliotecas totalmente automatizado |
| Adaptador Primers | Bioo Scientific | 514104 | PCR mezcla de cebadores |
| Qubit | Invitrogen | Q32854 | Sistema de cuantificación fluorométrica |
| Mezcla maestra de PCR | KAPA scientific | KK2621 | Mezcla maestra de PCR |
| AMPure XP | Beckman Coulter | A63881 | PCR Perlas de purificación |
| EB Buffer | Qiagen | 19086 | |
| Sistema de secuenciación HiSeq 2000 | Illumina |