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Analizzando l'intero processo di regolazione genica è necessario comprendere appieno gli adattamenti cellulari in risposta a uno stimolo specifico o trattamento. Combinare totale RNA-seq, 4sU-seq, ribosoma profilatura e ChIP-seq in diversi momenti porta un'analisi completa dei principali processi di regolazione genica nel corso del tempo. Per definire la messa a punto sperimentale, nonché i punti di tempo ottimale è necessaria una profonda comprensione dei processi biologici.
Poiché i metodi per studiare la regolazione genica migliorano rapidamente, questi protocolli possono essere adattati ai rapidi cambiamenti. Tuttavia, essi forniscono i metodi più importanti per lo studio di meccanismi di regolazione genica base in qualsiasi tipo di cellula. Qui, discutiamo alcune delle insidie e fatti si deve considerare quando si utilizzano questi metodi.
Cellule: Cellule devono essere altamente valide e, se utilizza primarie cellule isolate, purezza delle popolazioni delle cellule deve essere garantita (ad es., analisi di FACS per cellule di T primarie). Anche un po ' stressate cellule possono influenzare i risultati di questi metodi di sequenziamento molto sensibile e abbassare la quantità di RNA appena trascritta o tradotta e portare a letture indesiderate della risposta dello stress nei risultati del sequenziamento. La velocità di centrifugazione citata in questo protocollo per agglomerare le cellule è ottimizzata per le cellule T primarie. Quindi, regolare la velocità in funzione del tipo di cella.
4 sU effetti sulla fisiologia cellulare: Oltre alle opzioni di cui sopra per la verifica minima perturbazione di fisiologia cellulare con l'aggiunta di 4sU, ulteriore e/o ulteriori analisi possono essere eseguita, soprattutto quando i numeri di cellulare sono limitati. Effetti sulla proliferazione delle cellule possono essere verificati controllando il tempo di raddoppiamento delle cellule semplicemente contando le cellule marcate e non marcate. Induzione di stress nucleolar poteva essere testati anche analizzando la morfologia delle cellule tramite colorazione di immunofluorescenza di nucleolina e nuclei. Per verificare ulteriormente l'impatto di 4sU, espressione genica globale alterata potrebbe essere misurata correlando leggere conteggi da RNA totale con etichetta a RNA totale senza etichetta.
Numeri di cell: Per in vitro generato le cellule di T, si consiglia di iniziare con almeno la quantità di cellule indicate nella tabella 2. Scegliere un numero adeguato con il metodo in base al tipo di cellule. Poiché le cellule di T hanno meno citoplasma e RNA rispetto ad altre celle, è possibile che gli importi più bassi più probabili di altre cellule sarà adeguati. Per ChIP-seq, numeri di cellulare dipendono altamente l'anticorpo utilizzato e il livello di espressione della proteina di interesse all'interno delle cellule. Per istone o RNAPII ChIP, ambra cellule possono essere utilizzate, mentre i numeri di cellulare devono essere aumentate quando vengono utilizzati fattori di trascrizione, soprattutto se essi sono espressi a livelli bassi.
4 sU-etichettatura e RNA biotinylation: Quando si utilizza cellule aderenti, 4sU etichettatura può essere diretto come descritto da Rädle et al. 19 dal cellule 4sU incorporano molto rapidamente, può essere aggiunto direttamente al mezzo di sospensione, aderente o celle semi-aderente.
Si raccomanda di iniziare la biotinilazione con 60-80 µ g di RNA. Tuttavia, gli importi più bassi di RNA possono essere utilizzati, anche se non abbiamo provato per meno di 30 µ g. aggiungere un coprecipitant (per esempio, GlycoBlue) quando precipitazione RNA se il pellet è difficile da vedere. Duffy et al hanno anche dimostrato che la biotina methylthiosulfonate-attivato (MTS-biotina) reagisce in modo più efficiente con 4sU-identificato RNA oltre HPDP-biotina31. Quindi, potrebbe essere utile in considerazione il passaggio a MTS-biotina, in particolare, per il recupero di piccoli RNA, che tendono ad avere meno residui di uridina (riferisca al protocollo biotinylation menzionato dalla sede di Duffy et al; purificazione di RNA 4sU-etichettati, Procedure sperimentali).
Per il recupero di RNA appena trascritto, è possibile utilizzare perline paramagnetici o RNA pulitura della vostra scelta. Sempre tener conto che questi kit possono o non possono purificare per RNA specifici. Se siete interessati a Mirna, consideri, ad esempio, utilizzando i kit specifici per l'acquisizione di miRNA e sequenziamento.
Quantificazione del RNA trascritto recentemente: Per quantificare con precisione appena trascritto RNA, misurazione deve essere eseguita da un fluorometro adatto (Vedi Tabella materiali). Entro 1 h di esposizione 4sU, recentemente trascritto RNA rappresenta circa 1-4% di RNA totale. Recentemente trascritto RNA di 1 h con l'etichetta, le cellule di T attivate è costituito di ~ 90-94% di rRNA11.
Ribosoma profilatura: Quando si stabilisce il metodo, abbiamo determinato che utilizzando 1,5 x la quantità di nucleasi rispetto a quanto suggerito nel protocollo originale garantisce una corretta digestione. Inoltre, gli effetti contrari non sono stati segnalati per importi elevati di nucleasi. Poiché è molto difficile overdigest la RPFs mentre fanno parte del RNA vincolato dalle proteine ribosomiali, è possibile aumentare ancora leggermente la quantità per titolo la digestione ottimale nucleasi.
Se meno di 500 ng di RNA RPF sono stati recuperati nel passaggio 4.4.2, ripetere lo svuotamento del rRNA e piscina depurata RPFs con RNA Clean & concentratore-5 colonne. In alternativa, è possibile caricare campioni identici due vicino a vicenda sul gel (punto 4.5.3) e fette del gel piscina durante l'eluizione di RNA dal gel (passo 4.5.6).
Si consiglia di tagliare il RPFs su un gel più strettamente possibile alle bande nt 28 e 30. Questo aiuta a eliminare frammenti indesiderati da rRNA e tRNA, che più tardi diventerà parte della tua libreria e ridurre letture di sequenziamento per il tuo RPFs.
Si consiglia inoltre di evitare luce durante la purificazione del gel UV. Questo può creare Nick in frammenti di RNA, come pure i dimeri di pirimidina, che alla fine possono compromettere seriamente la libreria preparazione e risultati di sequenziamento.
Preparazione di biblioteca e l'ordinamento dei dati: Ribosoma protocollo di profilatura consente di generare una libreria di cDNA adatta per il sequenziamento. Campioni generati da 4sU-etichettatura possono essere direttamente utilizzati per la preparazione di libreria con qualsiasi kit di sequenziamento di RNA appropriato. Dal RNA appena trascritto, soprattutto quando si usa bruscamente etichettatura volte, potrebbe non essere ancora poliadenilazione, nessuna selezione di poly-A deve essere eseguita. Invece, è consigliabile lo svuotamento di rRNA per prevenire la riduzione della profondità sequenziamento per il campione reale. Utilizzando cellule di T, abbiamo iniziato con 400 ng di RNA totale e recentemente trascritto (a seconda del kit, vedi materiali), eseguita rRNA svuotamento e ridotti cicli di amplificazione di PCR di minimizzare bias della PCR. Preparazione di libreria può essere effettuato con meno materiale di partenza. Per tenere conto di numeri di complessità di libreria di cicli PCR deve essere ottimizzato.
Per ChIP-seq ci sono anche molti kit disponibili per la preparazione di biblioteca. Nella nostra biblioteca di mani preparazione lavorato bene a partire con 2 ng di DNA ChIP (Vedi materiali per un suggerimento su quale kit da utilizzare). Assicuratevi di controllare gli indici per il bilanciamento del colore durante la sequenziazione. Si consiglia una profondità di sequenziamento di ≥ 40 x 106 letture ogni per 4sU-seq, totale RNA-seq e campioni di ChIP-seq e ≥ 80 x 106 letture per ribosoma campione di profilo. La profondità di sequenziamento dipende il campione e l'analisi bioinformatica a valle e dovrebbe essere considerata attentamente. Per analizzare introniche letture per l'impionbatura cotranscriptional, 100 sequenziamento accoppiato-fine bp deve essere scelto.
Sequencing bias: Sequenziamento è diventata il gold standard nel determinare cambiamenti globali nella trascrizione, traduzione o associazione di fattore di trascrizione. In anni recenti, i metodi esistenti sono stati spinti al limite o nuove tecniche sono state sviluppate per la sequenziazione di partenza sempre più piccole quantità di RNA. Ciò richiede amplificazione del cDNA, che introduce rumore o pregiudizi. Recentemente, identificatori univoci molecolari (UNMIS) sono stati sviluppati per sperimentalmente identificare duplicati introdotti dalla PCR. Recentemente, è stato indicato che l'UNMIS solo leggermente migliorare potenza sequenziamento e tasso di falsi scoperta per di espressione genica differenziale32. Tuttavia, considerare l'utilizzo di identificatori univoci molecolari (UNMIS) per tutte le librerie di sequenziamento al controllo per complessità di biblioteca, soprattutto quando si inizia con basse quantità di RNA e quando sono necessari molti cicli di PCR.
Buffer e soluzioni di riserva: Tutti i buffer per 4sU-seq e profilatura ribosoma devono essere preparati a condizioni rigorose di RNAsi-libera utilizzando acqua priva di nucleasi. È consigliabile acquistare pre-fatte senza nucleasi NaCl, Tris-HCl, EDTA, citrato di sodio e acqua. Per garantire condizioni di nucleasi-free, una soluzione decontaminante RNasi utilizzabile per pulire pipette o superfici. Tutti i buffer per ChIP-seq devono essere almeno dnasi-libero e può essere conservato a temperatura ambiente. Sempre aggiungere gli inibitori della proteasi e, facoltativamente, inibitori delle fosfatasi bene prima dell'uso e conservare il ghiaccio.
Bioinformatica: Analisi di tutti i dati di sequenziamento (cioè, ChIP-seq, RNA-seq e profilatura ribsosome) comporta il controllo di qualità (ad esempio, utilizzando FastQC, http://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc/), rimozione di adattatore (ad es., con cutadapt20) seguita da mappatura del genoma di riferimento per le cellule in fase di studio. Per dati di RNA-seq (sia totale e 4sU-seq), come pure ribosoma profiling dei dati, un impiombato mapper di RNA-seq è richiesto, come ContextMap 221. Per gli allineamenti di dati unspliced ChIP-seq, è sufficiente utilizzare BWA-MEM22 . Espressione genica può essere calcolato utilizzando il modello (letture per Kilobase dell'essone per milione frammenti mappato) RPKM1, dopo la determinazione leggere conteggi per gene usando un programma, ad esempio featureCounts23. Per la chiamata di picco da ChIP-seq dati, una serie di programmi è disponibile, ad esempio, Mac24 o GEM25. Ulteriori analisi a valle possono essere eseguite in R26, in particolare utilizzando gli strumenti forniti dal progetto Bioconductor27.
Qui, una sfida importante nell'integrazione dei livelli di RNA 4sU - e totale e attività traduzionale dal ribosoma profilatura è normalizzazione. Un classico approccio per affrontare questo problema è quello di normalizzare a livelli di geni. Per ridurre il rumore dovuto le fluttuazioni casuali per singoli geni, si raccomanda di utilizzare non solo poche geni ma livelli mediani per un insieme più ampio, ad esempio il > 3.000 geni compilati da Eisenberg e Levanon28 . Per il calcolo dei tassi di fatturato di RNA da rapporti di 4sU-al che RNA totale, normalizzazione è basata sul fatturato mediano di prezzo (ad es., supponendo un'emivita RNA 5 h)29. Tuttavia, poiché questo non si assume nessun cambiamenti complessivi per geni, si consiglia di utilizzare approcci di analisi indipendente di normalizzazione, ad esempio, di una serie temporale dei tipi di dati diversi per identificare gruppi di geni di clustering basato su correlazione con comportamento distinto nella trascrizione e nella traduzione durante l'attivazione. Per una descrizione dettagliata sull'integrazione di bioinformatical dei tipi di dati diversi, ci riferiamo al originale pubblicazione11.
Analisi di integrazione di dati e tariffe di fatturato: Un libro recentemente pubblicato33 confrontando emivite determinate da un controllo di gene multiplex (MGC) ai metodi globali potrebbe mostrare che emivite correlato meglio con quelli ottenuti mediante metodi di etichettatura metaboliche rispetto ad altri metodi (ad esempio, generale inibizione della trascrizione di farmaci). Tuttavia, va ricordato che le differenze tra calcoli di Half-Life possono sorgere e sono stati descritti 15,34. Ci conto per la maggior parte dei problemi e le differenze introdotte dalla risposta allo stress dovuto all'esposizione prolungata 4sU. Pertanto, è indispensabile escludere la risposta allo stress introdotta da 4sU-etichettatura. Per convalidare ulteriormente i tassi di fatturato, si consiglia l'uso di MGCs.
Inoltre, un set di dati come generato qui potrebbe essere utilizzato anche per un più integrante dati analisi (ad es., regolamento di RNA lunghi non codificanti)35,36.