Le présent protocole aux chercheurs un nouvel outil pour surveiller la fidélité de la transcription dans plusieurs organismes modèles.
Article de méthode
Le présent protocole aux chercheurs un nouvel outil pour surveiller la fidélité de la transcription dans plusieurs organismes modèles.
Transcription précise est nécessaire pour l’expression fidèle de l’information génétique. Étonnamment bien, on en sait peu sur les mécanismes qui contrôlent la fidélité de la transcription. Pour combler cette lacune dans les connaissances scientifiques, nous avons récemment optimisé le dosage de cercle-à-pas pour détecter les erreurs de transcription dans le transcriptome de Saccharomyces cerevisiae, Drosophila melanogasteret Caenorhabditis elegans. Ce protocole sera aux chercheurs un nouvel outil puissant pour cartographier le paysage des erreurs de transcription dans des cellules eucaryotes afin que les mécanismes qui contrôlent la fidélité de la transcription peuvent être élucidés en détail sans précédent.
Le génome fournit un plan biologique précis de la vie. Pour mettre en oeuvre ce plan correctement, il est important pour le génome à transcrire avec une grande précision. Cependant, la transcription est peu susceptible d’être sans erreur. Par exemple, les ARN polymérases ont longtemps été connus pour être sujette à vitro1,2, et récemment il a été démontré qu’ils commettent erreurs en vivo ainsi3,5,6, en particulier lorsqu’ils sont confrontés avec l’ADN des dommages7,8,9,10. Pris ensemble, ces observations indiquent que transcription des erreurs se produisent en permanence dans toutes les cellules vivantes, ce qui suggère qu’ils pourraient être une puissante source de protéines mutées.
Ce processus, appelé transcriptional mutagénèse, diffère de la mutagenèse classique de deux façons. Tout d’abord, contrairement aux mutations génétiques, erreurs de transcription affectent les cellules mitotiques et post-mitotiques, car ils ne dépendent pas de la réplication de l’ADN. Étudie les mécanismes qui influent sur la fidélité de la transcription fournira, par conséquent, un aperçu précieux dans la charge de la mutation des cellules mitotiques et post-mitotiques. Fait intéressant, les erreurs de transcription ont été récemment impliqués dans la promotion de l’agrégation de protéines11,12,13 et ont émis l’hypothèse pour contribuer à tant de carcinogenèse10 et la développement de résistance aux antibiotique chez les bactéries,14.
Deuxièmement, contrairement aux mutations génétiques, les erreurs de transcription sont transitoires dans la nature. Leur existence temporaire est particulièrement difficile car il fait des erreurs de transcription extrêmement difficiles à détecter. Par exemple, alors que plusieurs laboratoires ont conçu des dosages de journaliste précieux pour l’étude de la mutagénèse transcriptionnel, ces tests ne sont capables de mesurer les erreurs de transcription dans un nombre limité de contextes et modèle organismes4,15. Pour surmonter ces limites, de nombreux chercheurs sont tournent vers la technologie de séquençage de RNA (RNA-seq), qui permet en théorie des erreurs de transcription à enregistrer tout au long du transcriptome de toute espèce. Toutefois, ces études sont facilement confondus par les artefacts de construction de bibliothèque, tels que les erreurs de transcription inverse, erreurs d’amplification PCR et la nature sujette de séquencer lui-même. Par exemple, reverse transcriptases commis environ une erreur chaque bases de ~ 20 000, tandis que les ARN polymérases (RNAPs) devraient ne faire qu’une seule erreur tous les 300 000 bases5,6. Parce que le taux d’erreur de transcription inverse seul éclipse le taux d’erreur des ARN polymérases à l’intérieur des cellules, il est pratiquement impossible de distinguer les erreurs de transcription exacte des artefacts causés par la préparation de la bibliothèque de données traditionnelles de RNA-Seq ( Figure 1 a).
Pour résoudre ce problème, nous avons développé une version optimisée du cercle-séquençage (Cirseq ou C-seq désormais) dosage5,16. Ce test permet à l’utilisateur détecter les erreurs de transcription et autres variantes rares dans l’ARN dans tout le transcriptome5. L’essai circulaire-séquençage porte ce nom parce qu’il est une étape clé dans cet essai s’articule autour de circularization RNA. Une fois que les objectifs de RNA sont prospectés, ils sont inverses transcrit de façon cercle roulant, pour produire des molécules de cDNA linéaire qui contiennent de nombreuses copies du même modèle RNA. Si une erreur était présente dans un de ces modèles, cette erreur serait également présente dans chaque répétition unique contenue dans la molécule de cDNA. En revanche, les erreurs introduites par transcription inverse l’amplification par PCR et séquençage ont tendance à survenir au hasard et seront donc présents dans seulement une ou deux répétitions. Ainsi, en générant une séquence consensus pour chaque molécule de cAdn et distinguer les erreurs aléatoires des erreurs qui se produisent dans toutes les répétitions, artefacts construction bibliothèque efficacement se distingues des erreurs de transcription exacte (Figure 1 b).
Si utilisé correctement, le dosage de la C-seq peut servir à détecter avec précision le taux de substitutions de base, les insertions et suppressions dans l’ARN dans le transcriptome de toutes les espèces (par exemple, voir levé et Ochman17). Par exemple, nous avons utilisé le test C-seq pour fournir des mesures de Génome-large de la marge d’erreur de transcription dans Saccharomyces cerevisiae, Drosophila melanogasteret Caenorhabditis elegans avec une résolution de base unique5 (observations inédites). Initialement utilisé pour séquencer avec précision les populations de virus à ARN, cette version optimisée de l’essai C-seq a été simplifiée pour réduire au minimum des conditions difficiles lors de la préparation de la bibliothèque qui contribuent aux artefacts de construction de bibliothèque. En outre, en utilisant un certain nombre de kits disponibles dans le commerce, le débit du dosage est grandement amélioré, ainsi que sa facilité d’utilisation. Si utilisé correctement, ce test peut détecter avec précision les milliers d’erreurs de transcription par réplicat, améliorant ainsi considérablement les précédentes études6. Dans l’ensemble, cette méthode fournit un outil puissant pour étudier la mutagénèse transcriptionnelle et permettra à l’utilisateur de mieux comprendre les mécanismes qui contrôlent la fidélité de la transcription dans un large éventail d’organismes nouveaux.
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1. préparation
2. cellules et Culture animale et Collection
3. le montant total RNA Purification
Remarque : À ce stade, tous les trois protocoles convergent, et une approche unifiée peut être utilisée pour générer des bibliothèques C-seq.
4. ARNm enrichissement
5. nettoyer les ARN et la Fragmentation de RNase III
NOTE : (Important) pour préparer des molécules d’ARN circulaires appropriées pour générer des bibliothèques C-seq, l’ARN doit être fragmenté pour environ 60 à 80 bases de longueur. Tandis que les méthodes précédentes ont utilisé une fragmentation chimique au fragment RNA, fragmentation chimique avec des métaux lourds introduit des dommages pour les échantillons d’ARN qui peuvent être mal interprétés comme des erreurs de transcription au cours de la dernière analyse. Pour contourner ce problème, s’appuient plutôt sur une fragmentation à l’aide de RNase III pour générer de petits fragments. Un autre avantage de cette approche enzymatique est qu’il crée des extrémités compatibles requises pour la ligature, il ne soit pas la nécessité d’une réparation de fin après la fragmentation chimique.
6. RNA Circularization et cercle roulant Transcription inverse
7. deuxième synthèse de cDNA de brin et réparation fin
8. adaptateur ligature et sélection de la taille des bibliothèques de prêts
9. PCR Amplification et Purification finale perle
10. bio-informatique analyse du cercle données de séquençage
NOTE : Analyser et interpréter les données brutes tirées de l’essai C-seq nécessitent un pipeline de bio-informatique dédié. Une représentation schématique du pipeline qui a été utilisée pour nos analyses est représentée à la Figure 3. Télécharger ce gazoduc à https://github.com/LynchLab/MAPGD.
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Comme toutes les approches de séquençage massivement parallèle, chaque expérience de C-seq produit un ensemble de données difficiles à manier, grand. Pour les nouveaux utilisateurs, il peut être difficile à gérer ces ensembles de données ; ainsi, il est recommandé que tous les utilisateurs une expérience bio-disponible avant l’expérimentation. En moyenne, l’espoir est que les utilisateurs vont générer environ 55 – 70 Giga bases (Gbases) par course sur la plupart des plateformes de séquenç...
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Nous décrivons ici un protocole optimisé pour la préparation des bibliothèques C-seq pour la détection des erreurs de transcription dans Saccharomyces cerevisiae, Drosophila melanogasteret Caenorhabditis elegans. Ce protocole a de nombreux avantages par rapport aux protocoles existants, ainsi que des techniques alternatives.
Au cours des 15 dernières années, nombreux journaliste ont élaboré des systèmes qui dépendent de la luciférase7,
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Les auteurs n’ont rien à divulguer.
Cette publication a été rendue possible par le financement de subventions T32ES019851 (de C. Fritsch), R01AG054641 et un jeune chercheur AFAR accordent (à M. Vermulst).
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| Nom | Entreprise | Numéro de catalogue | Commentaires |
|---|---|---|---|
| Kit de purification d’ARN RiboPure | ThermoFisher | AM1926 | Purification d’ARN total |
| Kit de purification d’ARNm Genelute | Sigma-Aldrich | MRN70-1KT | Purification d’ARNm |
| Eau sans nucléase | Ambion | AM9937 | Élution et dilution |
| Ambion RNase III | ThermoFisher | AM2290 | Fragmentation de l’ARN |
| T4 ARN Ligase 1 (ssRNA Ligase) | New England Biolabs | M0204S | Circularisation de l’ARN |
| Ribolock | ThermoFisher | EO0381 | Inhibiteur de la RNase |
| SuperScript III Transcriptase inverse | ThermoFisher | 18080044 | Transcription inverse à cercle roulant |
| 10 mM dNTP mix | ThermoFisher | 18427013 | Transcription inverse à cercle roulant |
| Hexamères aléatoires (50 ng/µ ; L) | ThermoFisher | N8080127 | Transcription inverse à cercle roulant |
| NEB Module de synthèse de deuxième brin | New England Biolabs | E6111S | Synthèse de deuxième brin |
| NEBNext Ultra Kit de préparation de bibliothèque d’ADN pour Illumina | New England Biolabs | E7370S | Préparation de la banque d’ADNc |
| NEB Next amorces d’index | NEB | E7335S | Amorces de PCR multiplex |
| Oligo Clean & Concentrateur | Zymo Research | D4061 | Nettoyage d’échantillons d’ARN et d’ADN |
| DynaMag-2 | Magnet ThermoFisher | 12321D | Purification par billes magnétiques |
| Perles AMPure XP | Beckman Coulter | A63881 | Purification par billes magnétiques |
| Eppendorf 5424 Microcentrifugeuse | FisherScientific | 05-403-93 | Centrifugation |
| INCU-Shaker 10 L | Benchmark Scientific | H1010 | Culture cellulaire |
| Thermocycleur T100 | BIO RAD | 1861096 | Conditions de cyclage à moyenne à haute température |
| PTC-200 Thermocycleur | GMI | 8252-30-0001 ; | Conditions de cycle à basse température |
| RNase Away | Molecular Bioproducts | 700S-11 | Stérilisation |
| 50 mL Tube à centrifuger | Corning | 430290 | nucléases |
| 15 mL Tube à centrifuger | Corning | 430052 | sans nucléases |
| USA Scientific | 1615-5500 | sans nucléases | |
| Agilent | G2991AA | Instrument d’analyse nucléotidique pour le contrôle de la qualité d’échantillons d’ARN et d’ADN simple brin | |
| Haute sensibilité | ScreenTape Agilent | 5067-5579 | Contrôle qualité d’échantillons d’ARN et d’ADN simple brin |
| ScreenTape Buffer | Agilent | 5067-5577 | Contrôle qualité d’échantillons d’ARN et d’ADN simple brin |
| Échelle ScreenTape Agilent | 5067-5578 | Contrôle de la qualité des échantillons d’ARN et d’ADN simple brin | |
| 2100 Bioanalyseur | Agilent | G2939BA | Contrôle qualité de l’ADN double brin |
| Kit d’ADN haute sensibilité | Agilent | 5067-4626 | Contrôle de la qualité des échantillons d’ADNc double brin |
| Bain d’eau | VWR | 462-0244 | Incubation |
| NanoDrop 2000/2000C Spectrophotomètre ThermoFisher | ND-2000C | Détermination de la concentration d’ARN |
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