Questo manoscritto presenta un protocollo completo per ChIP-seq a basso input per profilare le modificazioni istoniche e ATAC-seq per valutare l'accessibilità della cromatina in piccole quantità di colangiociti primari di topo.
Articolo metodologico
Questo manoscritto presenta un protocollo completo per ChIP-seq a basso input per profilare le modificazioni istoniche e ATAC-seq per valutare l'accessibilità della cromatina in piccole quantità di colangiociti primari di topo.
La malattia del fegato policistico (PLD) è una malattia ereditaria caratterizzata dalla formazione di cisti piene di liquido derivate dai colangiociti, che porta a una progressione della malattia e a una significativa riduzione della qualità della vita dei pazienti. Gli attuali trattamenti per la PLD sono inadeguati, sottolineando la necessità di nuove strategie terapeutiche. Il ruolo della regolazione epigenetica nella progressione della PLD, in particolare l'accessibilità della cromatina e le modificazioni istoniche, rimane poco esplorato. Le tecniche tradizionali di profilazione epigenetica, come ChIP-seq e DNase-seq, richiedono un gran numero di cellule, che sono difficili da ottenere dai colangiociti primari. Per risolvere questo problema, abbiamo ottimizzato i protocolli ChIP-seq e ATAC-seq a basso input per un basso numero di colangiociti primari. Questi approcci consentono l'analisi delle modificazioni istoniche e dell'accessibilità della cromatina con un input cellulare minimo. Il ChIP-seq a basso input utilizza la nucleasi micrococcica (MNase) per la frammentazione del DNA, mentre l'ATAC-seq impiega la trasposasi Tn5 per catturare le regioni aperte della cromatina. Queste tecniche multi-omiche forniscono preziose informazioni sulle dinamiche dello stato della cromatina durante le transizioni del destino dei colangiociti nella PLD e in altre malattie biliari. È importante sottolineare che i protocolli ottimizzati sono applicabili con sicurezza ad altre cellule primarie a basso input, consentendo l'esplorazione dei meccanismi epigenetici in vari contesti cellulari. Questo lavoro presenta un approccio sistematico per lo studio delle alterazioni dello stato della cromatina, contribuendo allo sviluppo di strategie terapeutiche su base epigenetica per la PLD e le malattie correlate.
La PLD è una malattia ereditaria caratterizzata dallo sviluppo di più cisti piene di liquido derivate dai colangiociti. Man mano che queste cisti si espandono progressivamente, hanno un grave impatto sulla qualità della vita dei pazienti 1,2. Le strategie terapeutiche esistenti per la PLD sono inadeguate, forniscono solo benefici limitati e spesso portano ad alti tassi di recidiva e complicanze 3,4. Pertanto, vi è un urgente bisogno di approcci terapeutici più sicuri ed efficaci per affrontare le sfide cliniche irrisolte nel trattamento della PLD.
In condizioni normali, i colangiociti rimangono quiescenti, mentre nella PLD mostrano un'eccessiva proliferazione, un fattore chiave della progressione della malattia 5,6. I meccanismi molecolari alla base di questa transizione cistica rimangono poco chiari. Mentre la regolazione epigenetica, compresa l'accessibilità della cromatina e le modificazioni istoniche, svolge un ruolo vitale nelle transizioni del destino cellulare 7,8, il suo ruolo nella progressione della PLD rimane poco studiato. Tuttavia, molte tecniche di profilazione epigenetica richiedono un gran numero di cellule. Il ChIP-seq tradizionale, che si basa sulla frammentazione della cromatina mediante sonicazione, così come i saggi di accessibilità della cromatina come DNase-seq e MNase-seq, richiedono in genere oltre10-6 cellule, superando di gran lunga il numero ottenibile dai colangiociti primari.
Questo manoscritto fornisce un protocollo completo per ChIP-seq 9,10,11 a basso input per profilare le modificazioni istoniche e ATAC-seq 11,12,13 per valutare l'accessibilità della cromatina in un basso numero di colangiociti primari. Il ChIP-seq a basso input impiega la MNasi per frammentare il DNA9, mentre l'ATAC-seq cattura frammenti di DNA da regioni aperte della cromatina utilizzando la trasposasi Tn512. L'analisi multi-omica che utilizza questi approcci offre preziose informazioni sulle dinamiche dello stato della cromatina durante le transizioni del destino dei colangiociti nella PLD e in altre malattie biliari, facilitando così lo sviluppo di terapie mirate epigenetiche.
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1. Preparazione di soluzioni e colangiociti per ATAC-seq
2. ATAC-seq
NOTA: Utilizzare 100.000 colangiociti per ATAC-seq. Conservare i campioni e le soluzioni in ghiaccio. Per l'esperimento ATAC-seq, l'intera procedura richiede circa 2 giorni.
3. Preparazione di soluzioni e colangiociti per ChIP-seq a basso input
4. Giorno 1 di ChIP-seq a basso input: lisi cellulare, digestione della MNasi e incubazione degli anticorpi
NOTA: Per l'esperimento ChIP-seq a basso input, l'intera procedura richiede circa 3 giorni.
5. Giorno 2 di ChIP-seq a basso input: immunoprecipitazione, lavaggio ed eluizione
NOTA: Per i campioni IP, seguire i passaggi 5.1-5.7. Per i campioni di input, seguire i passaggi 5.8-5.12.
6. Giorno 3 di ChIP-seq a basso input: costruzione e sequenziamento della libreria
7. Analisi dei dati di ATAC-seq e Low-input ChIP-seq
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Per generare il panorama cromatinico dei colangiociti primari, abbiamo ottimizzato i protocolli ChIP-seq e ATAC-seq a basso input per un numero basso (~100.000) di colangiociti primari. I risultati dell'elettroforesi su gel di agarosio per i colangiociti primari hanno indicato che per 1 × 10-5 colangiociti primari, 0,02 U MNasi a 37 °C per 5 minuti ha determinato la produzione di mononucleosomi, che è stata identificata come la concentrazione ottimale (Figura 1).
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Per mappare in modo sistematico e completo le dinamiche di stato della cromatina alla base della transizione di stato dei colangiociti cistici, abbiamo ottimizzato con successo ChIP-seq e ATAC-seq a basso input per un numero limitato di colangiociti primari. Sebbene questo studio si sia concentrato sui colangiociti primari, siamo fiduciosi che il protocollo possa essere applicato anche ad altre cellule primarie ad alta vitalità con disponibilità limitata. Allo stesso modo, mentre questo ...
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Gli autori non hanno conflitti di interesse da dichiarare.
Questo lavoro è stato sostenuto da sovvenzioni della National Natural Science Foundation of China (82402166 to R.J.).
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| Nome | Azienda | Numero di catalogo | Commenti |
|---|---|---|---|
| 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 | |
| Gel di agarosio | Biosharp | BS081 | |
| ATAC DNA Library Kit di preparazione | Vazyme | TD501 | |
| CaCl2 | Sangon Biotech | A501330 | 1 M stock |
| Kit di preparazione della libreria di DNA ChIP | Vazyme | ND607 | |
| Perline di pulizia del DNA | Vazyme | N411 | |
| Reagente per l'estrazione del DNA | Solarbio | P1012 | |
| EGTA | Solarbio | E8050 | 100 mM (pH = 8) stock |
| Fluorimetro | Invitrogen | Q33226 | |
| Glicogeno | Thermo Scientific | R0561 | |
| Emocitometro | QIUJING | XB. K.25. | |
| Igepal CA-630 | Sigma | I8896 | 10% stock |
| Separatore magnetico | Promega | Z5342 | |
| MgCl2 | Sangon Biotech | A100288 | 1,5 M stock |
| MNase | Sigma | N3755 | 0,01 U/µ L stock |
| NaCl | Sangon Biotech | A610476 | 5 M stock |
| NP40 | Solarbio | N8030 | |
| Acqua priva di nucleasi | Life Technologies | AM9937 | |
| Strumento PCR | Applied Biosystems | 4484073 | |
| PCR Kit di purificazione | QIAGEN | 28106 | |
| Inibitore della proteasi | Roche | ||
| Perle di proteine G | Invitrogen | 10004D | |
| Proteinasi K | TransGen | GE201-01 | |
| Rotatore | Kylin-Bell | QB-528 | |
| SDS | Solarbio | S8010 | 10% stock |
| Sodio desossicolato | Sigma | S1827 | |
| Thermomixer comfort | 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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