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Analizar todo el proceso de regulación génica es necesario comprender las adaptaciones celulares en respuesta a un estímulo específico o tratamiento. La combinación total de RNA-seq, 4sU-seq, ribosome profiling y ChIP-seq en diferentes puntos temporales conduce a un análisis exhaustivo de los principales procesos de regulación génica en el tiempo. Un profundo entendimiento de los procesos biológicos es necesaria para definir la configuración experimental así como los puntos de tiempo óptimo.
Ya que los métodos para el estudio de regulación génica mejoran rápidamente, estos protocolos puede adaptarse a los cambios rápidos. Sin embargo, proporcionan los medios más importantes para el estudio de mecanismos de regulación genética básica en cualquier tipo de célula. Aquí, discutimos algunos de los escollos y hechos que uno tiene que considerar cuando se utilizan estos métodos.
Células: Las células deben ser altamente viables y, si usando las células aisladas primarias, pureza de poblaciones celulares debe garantizarse (por ejemplo, el análisis FACS para las células T primarias). Células un poco estresadas pueden influir en los resultados de estos métodos de secuenciación muy sensibles y disminuir la cantidad de RNA recién transcrito o traducido y conducir a lecturas no deseadas de la respuesta de estrés en los resultados de la secuencia. La velocidad de centrifugación mencionada en este protocolo para que sedimenten las células está optimizada para las células T primarias. Por lo tanto, ajustar la velocidad según el tipo de célula.
4 sU efectos sobre la fisiología de la célula: Además de las opciones mencionadas para verificar la mínima perturbación a la fisiología celular a 4sU además, pueden realizarse análisis más o adicional, especialmente cuando números de celda son limitados. Efectos sobre la proliferación celular pueden ser probados verificando el tiempo de duplicación de células simplemente contando las células etiquetadas y sin etiquetar. Inducción de estrés nucleolares podría probarse también mediante el análisis de la morfología celular mediante tinción de inmunofluorescencia de nucleolin y núcleos. Para verificar más lejos el impacto de 4sU, expresión génica global alterada se podía medir correlacionando leer cuentas de etiquetado ARN ARN total sin etiqueta.
Números de celular: En vitro generados por las células T, se recomienda a partir de por lo menos la cantidad de las células indicadas en la tabla 2. Elegir números apropiados por método según el tipo de células. Puesto que las células T tienen menos citoplasma y el ARN en comparación con otras células, probablemente menos cantidad de otras células será suficiente. Para ChIP-seq, número de células altamente depende el anticuerpo utilizado y el nivel de expresión de la proteína de interés dentro de las células. Para histonas o ChIP RNAPII, pueden utilizarse células particulariz, mientras que el número de células necesita incrementarse cuando se utilizan factores de transcripción, sobre todo si se expresan en niveles bajos.
4 sU etiquetado y RNA Biotinilación: Cuando se utilizan células adherentes, 4sU etiquetado puede dirigir según lo descrito por Rädle et al. 19 desde 4sU incorporan muy rápidamente de las células, puede ser agregado directamente al medio de suspensión, adherente o células semi-adherentes.
Se recomienda comenzar la Biotinilación con 60-80 μg de ARN. Sin embargo, se puede utilizar menos cantidad de RNA, aunque no probamos por menos de 30 μg. Añadir un coprecipitant (e.g., GlycoBlue) cuando precipitando RNA si el precipitado es difícil de ver. Duffy et al también han demostrado que biotina activa methylthiosulfonate (MTS-biotina) reacciona más eficientemente con ARN marcados con 4sU que HPDP-biotina31. Por lo tanto, cabe considerar cambiar a MTS-biotina, en particular, para la recuperación de ARNs pequeños, que tienden a tener menos residuos de uridina (véase el protocolo de Biotinilación mencionado por sede de Duffy et al.; purificación del ARN marcado con 4sU, Procedimientos experimentales).
Para la recuperación del ARN recién transcrito, es posible utilizar granos paramagnéticos o granos de ARN limpieza de su elección. Siempre tener en cuenta que estos kits pueden o no pueden purificar para RNAs específicos. Por ejemplo, si usted está interesado en miRNAs, considere el uso de kits específicos para la secuencia y la captura de miRNA.
Cuantificación de RNA recién transcrito: Para cuantificar con precisión el RNA recién transcrito, la medición debe ser realizada por un fluorómetro adecuado (véase Tabla de materiales). Dentro de 1 h de exposición 4sU, RNA recién transcrito representa alrededor del 1-4% del ARN total. RNA recién transcrito de 1 h con la etiqueta, las células T activadas consiste en ~ 90-94% de ARNr11.
Ribosome Profiling: Cuando se establezca el método, se determinó que utilizando 1.5 x la cantidad de nucleasa que sugerido en el protocolo original garantiza una digestión apropiada. También, efectos adversos no se han divulgado para cantidades elevadas de nucleasa. Ya que es muy difícil de overdigest la PRSA mientras que forman parte del RNA por proteínas ribosomales, todavía un poco puede aumentar la cantidad para valorar la digestión óptima nucleasa.
Si es inferior a 500 ng de RNA del FPR fueron recuperados en paso 4.4.2, repita el agotamiento de los rRNA y piscina purificaron PRSA con ARN Clean & concentrador de 5 columnas. Por otra parte, carga de dos muestras idénticas al lado uno al otro en gel (paso 4.5.3) y láminas de gel de piscina durante la elución de RNA del gel (paso 4.5.6).
Se recomienda cortar la PRSA sobre un gel tan ajustadamente como sea posible a las bandas de nt 28 y 30. Esto ayuda a eliminar fragmentos no deseados de rRNAs y tRNAs, que más tarde se convertirá en parte de su biblioteca y reducir lee la secuencia de la PRSA.
También es aconsejable evitar la luz durante la purificación del gel UV. Esto puede crear muescas en los fragmentos de ARN, como dímeros de pirimidina, que al final pueden afectar seriamente la preparación de la biblioteca y los resultados de secuenciación.
Preparación de la biblioteca y la secuencia de datos: Ribosoma perfiles de protocolo permite para generar una biblioteca de cDNA adecuada para secuenciación. Las muestras generadas por 4sU etiquetado pueden ser utilizadas directamente para la preparación de la biblioteca con cualquier kit de secuenciación apropiada de RNA. Desde el RNA recién transcrito, especialmente cuando uso corto etiquetado veces, puede no ser aún cofia, ninguna selección de poly-A debe ser realizada. En su lugar, recomendamos agotamiento del rRNA para evitar reducir la profundidad de la secuencia de la muestra real. Usando las células de T, comenzamos con 400 ng de ARN recién transcrito y total (según el kit, ver materiales), realiza rRNA agotamiento y reduce los ciclos para la amplificación de la polimerización en cadena minimizar el sesgo de la polimerización en cadena. Preparación de la biblioteca puede realizarse con menos material de partida. Para tener en cuenta números de complejidad biblioteca de ciclos PCR debe ser optimizado.
Para ChIP-seq también hay muchos kits disponibles para la preparación de la biblioteca. En nuestra biblioteca de manos preparación trabajó bien a partir de 2 ng de DNA ChIP (ver materiales para una sugerencia sobre que kit a utilizar). Asegúrese de comprobar los índices de balance de color durante la secuencia. Se recomienda la secuencia de profundidad ≥ 40 x 106 Lee cada 4sU-seq, total RNA-seq, y muestras de ChIP-seq y ≥ 80 x 106 lecturas para perfiles muestras del ribosoma. La profundidad de la secuencia depende de la muestra y el análisis de aguas abajo de la Bioinformática y se debe considerar cuidadosamente. Analizar lecturas intronic de empalme cotranscriptional, 100 secuenciación del extremo apareado bp debe ser elegido.
Sesgo de secuencia: La secuencia se ha convertido en el estándar de oro para determinar cambios globales en la transcripción, traducción o atascamiento del factor de transcripción. Dentro de estos últimos años, los métodos existentes fueron empujados hasta sus límites o fueron desarrollando nuevas técnicas para secuenciar cada vez más pequeñas cantidades a partir de ARN. Esto requiere la amplificación del cDNA, que introduce ruido o sesgo. Recientemente, identificadores únicos moleculares (UMIs) fueron desarrollados para identificar experimentalmente duplicados introducidos por PCR. Recientemente, fue demostrado que UMIs sólo levemente mejoran el poder de la secuenciación y tarifa falsa del descubrimiento de expresión génica diferencial32. Sin embargo, considerar el uso de identificadores únicos de moleculares (UMIs) para todas las bibliotecas de la secuencia de control para la complejidad de la biblioteca, especialmente cuando a partir de pequeñas cantidades de ARN y se necesitan muchos ciclos PCR.
De buffer y soluciones: Todos los búferes para 4sU-seq y perfiles de ribosoma deben ser preparados bajo estrictas condiciones libre de ARNasa, con agua libre de nucleasa. Se recomienda comprar prefabricada NaCl libre de nucleasa, Tris-HCl, EDTA, citrato de sodio y agua. Para asegurar condiciones libres de nucleasas, una solución descontaminante de Rnasa se puede utilizar para limpiar pipetas o superficies. Todos los búferes para ChIP-seq deben ser menos libres de DNasa y puede almacenarse a temperatura ambiente. Siempre añadir inhibidores de la proteasa y, opcionalmente, los inhibidores de la fosfatasa justo antes de usar y mantener en hielo.
Bioinformática: Análisis de los datos de la secuencia (es decir, ChIP-seq, RNA-seq y ribsosome perfiles) implica el control de calidad (p. ej., con FastQC, http://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc/), ajuste del adaptador (por ejemplo, con cutadapt20) seguido de asignación para el genoma de referencia de las células bajo estudio. Para datos de RNA-seq (total y 4sU-seq), así como perfiles de datos del ribosoma, un asignador de RNA-seq empalmado se requiere, como ContextMap 221. Para alineaciones de datos unspliced ChIP-seq, usando BWA-MEM22 es suficiente. Expresión génica puede ser calculada usando el RPKM modelo (lecturas por Kilobase de exón por millón fragmentos asignados)1, después de determinar leer cuentas por gene usando un programa, por ejemplo, featureCounts23. Para llamar de pico desde datos de ChIP-seq, un número de programas está disponible, por ejemplo, Mac24 o GEM25. Más análisis descendentes pueden realizarse en R26, en particular mediante herramientas proporcionadas por el proyecto de Bioconductor27.
Aquí, un reto importante en la integración de niveles de ARN 4sU y total y actividad traslacional de ribosome profiling es normalización. Un enfoque clásico para resolver este problema es normalizar niveles de genes de mantenimiento de la casa. Para reducir el ruido debido a las fluctuaciones al azar de los genes individuales de mantenimiento de la casa, se recomienda usar no sólo unos cuantos genes de mantenimiento de la casa pero niveles mediana para un conjunto más amplio, por ejemplo la > 3.000 genes de mantenimiento elaborados por Eisenberg y Levanon28 . Para el cálculo de las tasas de facturación RNA de ratios de 4sU-de que ARN total, normalización se basa en volumen de ventas promedio de precios (por ejemplo, suponiendo un período de RNA de 5 h)29. Sin embargo, puesto que esto no supone ningún cambio general para genes de mantenimiento de la casa, se recomienda utilizar enfoques de análisis independiente de la normalización, por ejemplo, la agrupación de una serie de tiempo de los diferentes tipos de datos para identificar grupos de genes basados en correlación con un comportamiento distinto en la transcripción y traducción durante la activación. Para una descripción detallada sobre la bioinformatical integración de los diferentes tipos de datos, nos referimos a la publicación original11.
Análisis de la integración de tarifas y datos de facturación: Un trabajo recientemente publicado33 determinado por un control de gene multiplexados (MGC) de vida media en comparación con métodos globales podría demostrar que vida media correlaciona mejor con los obtenidos por métodos de etiquetado metabólicos en comparación con otros métodos (p. ej., inhibición general de la transcripción por las drogas). Sin embargo, cabe mencionar que las diferencias entre los cálculos de Half-Life pueden surgir y han descrito 15,34. Responsables de la mayoría de los problemas y diferencias que son introducidas por la respuesta de estrés debido a la exposición prolongada 4sU. Por lo tanto, es indispensable excluir la respuesta de estrés presentada por etiquetado 4sU. Para validar aún más tasas de rotación, se recomienda el uso de MGCs.
Además, un conjunto de datos generado aquí podría emplearse para un análisis (p. ej., Reglamento de ARN largo no codificante) datos más integrante35,36.