October 9th, 2016
탠덤 접합 이벤트는 뉴클레오티드가 12개 미만으로 떨어져 있는 부위에서 발생합니다. 이러한 스플라이스 변형체의 비율을 정량화하는 것은 절대 정량적 PCR 접근법을 사용하여 가능합니다. 이 원고는 두 개의 스플라이싱 이벤트로 인해 Serine-701 포함/배제 및 α/β C-말단이 발생하는 STAT3 유전자의 스플라이스 변이체를 정량화할 수 있는 방법을 설명합니다.
이 프로토콜의 전반적인 목표는 호산구에서 STAT3 스플라이스 변이체 전사체의 비율과 절대 수준을 정량화하는 것입니다. 이 방법은 원위 접합 이벤트의 공동 연관 및 탠덤 접합 비율의 차이를 유발할 수 있는 조건의 식별과 같은 접합 조절 분야의 주요 질문을 해결할 수 있습니다. 이 기술의 주요 장점은 플라스미드 표준물질이 있어 절대 및 상대 qPCR 데이터를 획득할 수 있어 4개의 STAT3 전사체의 비율과 전체 수준을 결정할 수 있다는 것입니다.
우리의 경우 호산구가 사이토카인에 의해 자극될 때 4개의 STAT3 변이체인 S 알파, S 베타, 델타 S 알파 및 델타 S 베타가 어떻게 변화하는지 배우고자 합니다. 이 방법은 호산구 STAT3 구성에 대한 통찰력을 제공할 수 있지만 cDNA를 얻을 수 있는 다른 세포 유형에도 적용할 수 있습니다. S와 델타 S는 3개의 뉴클레오타이드에서만 차이가 나기 때문에 각 변이체에 대한 표준에서 특이성을 달성하기 위해 효율성을 희생해야 했습니다.
이 프로토콜에서는 인간 호산구에서 제조된 cDNA가 STAT3 스플라이스 변이체를 증폭하기 위한 주형으로 사용됩니다. 텍스트 프로토콜에 설명된 대로 플라스미드를 생성한 후 여러 콜로니의 플라스미드 염기서열분석을 위한 염기서열분석 반응을 준비합니다. 각 20마이크로리터 반응에는 3마이크로리터의 염기서열분석 반응 완충액, 2마이크로리터의 염기서열분석 반응 혼합물, 12마이크로리터의 초순수, 1마이크로리터의 플라스미드 및 2마이크로리터의 염기서열분석 프라이머가 포함되어야 합니다.
염기서열분석 결과를 사용할 수 있는 경우, 각 변이체를 인코딩하는 플라스미드의 전기영동을 평가합니다. S 알파, S 베타, 델타 S 알파 및 델타 S 베타. 순수 플라스미드 DNA의 농도를 마이크로리터당 나노그램 단위로 측정하고 마이크로리터당 복제 수를 계산합니다. 초순수를 사용하여 STAT3 플라스미드의 10개 희석 시리즈 중 하나를 준비하여 이 절차를 시작합니다.
대략 10에서 여덟 번째에서 10 마이크로리터 당 제 3의 사본에. 가장 농축된 샘플의 농도를 측정합니다. 희석된 플라스미드를 사용하여 각 변형체에 대해 마이크로리터당 10-6번째 복제에서 각 스플라이스 변형체에 대한 음성 대조군으로 4개의 비표적 혼합물을 준비합니다.
4개의 템플릿 모두를 동일한 농도로 각각 마이크로리터당 10개에서 6번째 복제로 타겟 혼합물을 준비합니다. 샘플에서 최종 농도 560나노몰을 위해 각각 7마이크로몰 농도의 프라이머를 사용하여 각 스플라이스 변형에 대한 프라이머 쌍 용액을 준비합니다. DNA 중합효소, 이중 가닥 DNA 결합 염료 혼합물을 순수한 물로 7-5 희석합니다.
이 템플릿에 따라 96웰 PCR 플레이트에 분석을 설정합니다. 먼저 각 웰에 21 마이크로 리터의 희석 된 DNA 중합 효소, 이중 가닥 DNA 결합 염료 혼합물을 첨가합니다. 그런 다음 2마이크로리터의 프라이머 혼합물과 2마이크로리터의 템플릿을 추가합니다.
템플릿이 없는 각 컨트롤 웰에 템플릿 대신 2마이크로리터의 여과수를 추가합니다. 반복성을 평가하기 위해 반응을 중복으로 설정합니다. qPCR 플레이트를 접착 커버로 밀봉하고 섭씨 12도에서 1, 200g에서 5분 동안 원심분리합니다.
qPCR 기계를 켜고 밀봉된 qPCR 플레이트를 삽입합니다. ABI real-time PCR 시스템을 사용하는 경우 설명된 대로 실험을 설정합니다. 파일, 새로 만들기, 다음을 클릭하고 새 감지기를 선택한 다음 이름을 입력하고 Reporter 및 Quencher를 선택합니다.
각 스플라이스 변형에 대해 새 검출기를 설정합니다. Next(다음)를 선택하고 Set Up Sample Plate(샘플 플레이트 설정) 페이지의 프롬프트에 따라 표준을 설정하여 수량이 테이블에 입력되고 적절한 검출기가 선택되었는지 확인합니다. 마침을 클릭합니다.
적절한 PCR 사이클링 프로그램을 설정합니다. 임계값 주기 값을 결정하기 위한 형광 판독값이 각 주기의 섭씨 72도 단계에서 발생하는지 확인하십시오. 실행을 선택합니다.
실행이 완료되면 결과 탭의 증폭 플롯 탭을 클릭합니다. 출력 증폭 플롯을 평가하여 데이터 품질을 평가합니다. 지수 플롯은 신뢰할 수 있는 증폭을 나타냅니다.
결과를 스프레드시트 소프트웨어로 내보냅니다. 텍스트 프로토콜에 설명된 데이터 분석은 재현성을 위해 분석에 추가 최적화가 필요한지 여부를 파악하는 데 중요합니다. 이 분석을 위한 cDNA는 전사를 촉진하기 위해 사이토카인으로 처리된 호산구에서 제조됩니다.
희석 범위가 1에서 1/1, 024인 두 샘플 cDNA 분취량의 연속 희석을 준비합니다. 프라이머 특이성을 분석하기 위해 입증된 바와 같이 25마이크로리터 반응으로 96웰 플레이트에 분석을 설정하지만 pan STAT3 및 하우스키핑 유전자 GUSB에 대한 여러 프라이머 농도를 사용합니다. 이 표에 템플릿이 표시되어 있습니다.
밀봉된 PCR 플레이트를 qPCR 기계에 삽입합니다. 소프트웨어를 사용하여 실험을 설정하고, GUSB용 새 검출기를 추가하고, 적절한 PCR 사이클링 프로그램을 사용합니다. 그 후, 결과는 텍스트 프로토콜에 설명된 대로 각 샘플에 대한 임계값 사이클 값을 계산하는 데 사용됩니다.
이 절차를 시작하기 위해 하우스키핑 유전자 GUSB에 대한 상대 qPCR에서 얻은 임계값 주기 값을 비교하고 그에 따라 cDNA를 초순수로 희석하여 모든 농도가 한 자릿수 내에 있는지 확인합니다. 96웰 플레이트에 있는 샘플의 절대 qPCR 분석을 설정합니다. S 알파 및 S 베타의 경우 이 템플릿을 따르고 델타 S 알파 및 델타 S 베타의 경우 이 템플릿을 따릅니다.
이전에 표시된 대로 분석을 수행하고 분석을 한 번 이상 반복합니다. 다음으로, 400마이크로몰에서 pan STAT3 프라이머를 사용하고 이 템플릿에 따라 4개의 플라스미드 또는 단일 플라스미드를 혼합하여 25마이크로리터 반응으로 절대 qPCR 96웰 플레이트를 설정합니다. qPCR 플레이트를 접착 커버로 밀봉하고 섭씨 12도에서 1, 200g에서 5분 동안 원심분리합니다.
밀봉된 PCR 플레이트를 qPCR 기계에 삽입하고 pan STAT3에 대한 새 검출기를 추가하여 위와 같이 실험을 설정합니다. 상대 qPCR과 동일한 사이클링 매개변수를 설정합니다. 분석을 한 번 이상 반복한 후 텍스트 프로토콜에 설명된 대로 결과를 분석합니다.
양질의 qPCR 데이터는 사이클링 과정에서 전사체의 기하급수적 증가를 나타내는 시그모이드 증폭 플롯을 생성합니다. 이러한 데이터는 STAT3 S 알파를 함유하는 플라스미드의 두 연속 희석액의 qPCR에서 얻은 것입니다. 각 컬러 라인 쌍은 40 사이클 동안 중복으로 희석된 샘플의 형광 수준을 나타냅니다.
template calibrator plasmids에 대해 생성된 표준 곡선은 증폭의 효율성을 나타냅니다. 이 곡선에서 STAT3 S 알파에 대한 증폭 효율은 83.9%였습니다.STAT3 레벨의 합동성을 평가하기 위해 4개의 스플라이스 변형 각각의 절대값과 총 STAT3 레벨을 측정했습니다. 이상적으로는 선형 회귀와 기울기가 모두 1에 가까워야 합니다.
절대 qPCR 데이터는 사이토카인 처리 과정에서 4개의 STAT3 스플라이스 변이체의 비율을 보여주는 파이 차트로 표시됩니다. 절대 qPCR 데이터와 상대 qPCR 데이터를 통합한 결과, 모든 STAT3 스플라이스 변이체의 수치가 사이토카인 IL3 및 TNF 알파로 자극 후 증가했으며, 그 수치는 6시간에 최고조에 달하는 것으로 나타났습니다. 모든 시점의 데이터를 풀링하면 베타 및 델타 S 스플라이싱 이벤트의 공동 연관에 대한 작지만 중요한 편향이 나타났습니다.
일단 최적화되면, 이 기법을 기반으로 한 분석은 적절하게 수행될 경우 4시간 내에 수행할 수 있습니다. 이 절차를 시도하는 동안 오염을 방지하기 위해 멸균 상태에서 작업해야 한다는 것을 기억하는 것이 중요합니다. 하나의 코돈을 포함하거나 제외하는 접합 결정은 프레임 내 접합 변동의 20%를 차지합니다.
당사의 프로토콜은 이러한 변동의 정량화에 쉽게 적응할 수 있어야 합니다. 개발 후 이 기술을 통해 Mao Zhang은 Li-Shan Rue 그룹의 우리 그룹과 협력하여 ABC 림프종 세포에서 STAT3 변이체의 녹다운 재발현 실험을 제어할 수 있었습니다. 이러한 실험은 배양에서 세포 생존을 위해 S 및 델타 S 변이체의 혼합이 필요하다는 것을 보여주었습니다.
이 동영상을 시청한 후에는 절대 및 상대 qPCR을 수행하는 방법과 미묘한 스플라이싱 차이를 구별하고 정량화하는 데 적합한 조건을 잘 이해하게 될 것입니다.
이 연구는 호산구에서 STAT3 스플라이스 변이체 전사체의 비율과 절대 수준을 정량화하는 방법을 제시합니다. 이 프로토콜은 탠덤 스플라이싱 이벤트에서 발생하는 스플라이스 변이체를 분석하기 위해 절대 정량 PCR을 사용합니다.
Accurate quantification of splice variant proportions enables mechanistic de-risking in target validation by resolving transcriptional heterogeneity that can confound functional assays. This approach supports predictive confidence in lead identification by linking isoform-specific expression to phenotypic outcomes in disease-relevant systems. The method’s adaptability to tandem splicing sites offers a scalable strategy for early discovery workflows where subtle transcriptional changes inform go/no-go decisions.
The method bridges discovery biology and lead identification by delivering absolute and relative transcript data that inform both target validation and assay readiness stages.