Name: 내부 기준에 FACS 및 qPCR에 사용 단일 세포 유전자 발현 프로파일 링 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2017-02-25T14:00:00.000+00:00
Duration: 10 min 50 s
Description: 학습하세요 단일 세포 유전자 발현 프로파일링 방법을 통해 FACS 및 qPCR을 이용하여 포유류 세포를 분류하고 최대 96개 유전자의 발현을 정량화하는 기술입니다. 내부 기준을 활용하여 절대 전사체 수를 정확히 추정할 수 있습니다.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

우리는이 프로토콜의 개발 과정에서 셀 정렬을 수행하는 그녀의 도움에 대해 CCR ETIB 유동 세포 계측법 코어에서 V. 카푸어에게 감사의 말씀을 전합니다. 우리는 또한이 프로토콜의 개발하는 동안 qPCR에를 수행에서의 원조 M. Raffeld과 CCR LP 분자 진단 장치 및 J. 주홍 및 NHLBI DNA 시퀀싱 및 유전체학 코어 감사합니다. 이 연구는 NIH의 교내 프로그램에 의해 지원되었다.

<ol><li>Feinerman, O., Veiga, J., Dorfman, J. R., Germain, R. N., Altan-Bonnet, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Variability+and+Robustness+in+T+Cell+Activation+from+Regulated+Heterogeneity+in+Protein+Levels%5BTitle%5D)+AND+%22Science%22%5BJournal%5D)">Variability and Robustness in T Cell Activation from Regulated Heterogeneity in Protein Levels.</a> Science. 321 (5892), 1081-1084 (2008).</li>
<li>Spencer, S. L., Gaudet, S., Albeck, J. G., Burke, J. M., Sorger, P. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Non-genetic+origins+of+cell-to-cell+variability+in+TRAIL-induced+apoptosis%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">Non-genetic origins of cell-to-cell variability in TRAIL-induced apoptosis.</a> Nature. 459 (7245), 428-432 (2009).</li>
<li>Geva-Zatorsky, N., Rosenfeld, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Oscillations+and+variability+in+the+p53+system%5BTitle%5D)+AND+%22Mol.+Syst.+Biol%22%5BJournal%5D)">Oscillations and variability in the p53 system.</a> Mol. Syst. Biol. 2 (1), (2006).</li>
<li>Colman-Lerner, A., Gordon, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Regulated+cell-to-cell+variation+in+a+cell-fate+decision+system%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">Regulated cell-to-cell variation in a cell-fate decision system.</a> Nature. 437 (7059), 699-706 (2005).</li>
<li>Chong, S., Chen, C., Ge, H., Xie, X. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Mechanism+of+Transcriptional+Bursting+in+Bacteria%5BTitle%5D)+AND+%22Cell%22%5BJournal%5D)">Mechanism of Transcriptional Bursting in Bacteria.</a> Cell. 158 (2), 314-326 (2014).</li>
<li>Raj, A., Peskin, C. S., Tranchina, D., Vargas, D. Y., Tyagi, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Stochastic+mRNA+Synthesis+in+Mammalian+Cells%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+Biol%22%5BJournal%5D)">Stochastic mRNA Synthesis in Mammalian Cells.</a> PLoS Biol. 4 (10), e309+(2006).</li>
<li>Senecal, A., Munsky, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Transcription+Factors+Modulate+c-Fos+Transcriptional+Bursts%5BTitle%5D)+AND+%22Cell+Rep%22%5BJournal%5D)">Transcription Factors Modulate c-Fos Transcriptional Bursts.</a> Cell Rep. 8 (1), 75-83 (2014).</li>
<li>Dey, S. S., Foley, J. E., Limsirichai, P., Schaffer, D. V., Arkin, A. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Orthogonal+control+of+expression+mean+and+variance+by+epigenetic+features+at+different+genomic+loci%5BTitle%5D)+AND+%22Mol.+Syst.+Biol%22%5BJournal%5D)">Orthogonal control of expression mean and variance by epigenetic features at different genomic loci.</a> Mol. Syst. Biol. 11 (5), 806+(2015).</li>
<li>Dar, R. D., Razooky, B. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Transcriptional+burst+frequency+and+burst+size+are+equally+modulated+across+the+human+genome%5BTitle%5D)+AND+%22Proc.+Natl.+Acad.+Sci.+U.S.A%22%5BJournal%5D)">Transcriptional burst frequency and burst size are equally modulated across the human genome.</a> Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 109 (43), 17454-17459 (2012).</li>
<li>Thattai, M., van Oudenaarden, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Stochastic+gene+expression+in+fluctuating+environments%5BTitle%5D)+AND+%22Genetics%22%5BJournal%5D)">Stochastic gene expression in fluctuating environments.</a> Genetics. 167 (1), 523-530 (2004).</li>
<li>Porter, J. R., Fisher, B. E., Batchelor, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((p53+Pulses+Diversify+Target+Gene+Expression+Dynamics+in+an+mRNA+Half-Life-Dependent+Manner+and+Delineate+Co-regulated+Target+Gene+Subnetworks%5BTitle%5D)+AND+%22Cell+Syst%22%5BJournal%5D)">p53 Pulses Diversify Target Gene Expression Dynamics in an mRNA Half-Life-Dependent Manner and Delineate Co-regulated Target Gene Subnetworks.</a> Cell Syst. 2 (4), 272-282 (2016).</li>
<li>Lahav, G., Rosenfeld, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Dynamics+of+the+p53-Mdm2+feedback+loop+in+individual+cells%5BTitle%5D)+AND+%22Nat.+Genet%22%5BJournal%5D)">Dynamics of the p53-Mdm2 feedback loop in individual cells.</a> Nat. Genet. 36 (2), 147-150 (2004).</li>
<li>Levine, A. J., Oren, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+first+30+years+of+p53%3A+growing+ever+more+complex%5BTitle%5D)+AND+%22Nat.+Rev.+Cancer%22%5BJournal%5D)">The first 30 years of p53: growing ever more complex.</a> Nat. Rev. Cancer. 9 (10), 749-758 (2009).</li>
<li>Riley, T., Sontag, E., Chen, P., Levine, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Transcriptional+control+of+human+p53-regulated+genes%5BTitle%5D)+AND+%22Nat.+Rev.+Mol.+Cell+Biol%22%5BJournal%5D)">Transcriptional control of human p53-regulated genes.</a> Nat. Rev. Mol. Cell Biol. 9 (5), 402-412 (2008).</li>
<li>Ye, J., Coulouris, G., Zaretskaya, I., Cutcutache, I., Rozen, S., Madden, T. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Primer-BLAST%3A+A+tool+to+design+target-specific+primers+for+polymerase+chain+reaction%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Bioinf%22%5BJournal%5D)">Primer-BLAST: A tool to design target-specific primers for polymerase chain reaction.</a> BMC Bioinf. 13 (1), 134(2012).</li>
<li><a target="_blank" href="http://www.sigmaaldrich.com/content/dam/sigma-aldrich/docs/Sigma-Aldrich/General_Information/1/pcr-technologies-guide.pdf">PCR Technologies: A Technical Guide</a>. , Sigma-Aldrich. St. Louis, MO. (2014).</li>
<li>Sambrook, J., Russell, D. W. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aSambrook%2C+J+%22Molecular+Cloning%3A+A+Laboratory+Manual%22">Molecular Cloning: A Laboratory Manual</a>. , Cold Spring Harbor Laboratory Press. Cold Spring Harbor, NY. (2001).</li>
<li>Batchelor, E., Mock, C. S., Bhan, I., Loewer, A., Lahav, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Recurrent+initiation%3A+a+mechanism+for+triggering+p53+pulses+in+response+to+DNA+damage%5BTitle%5D)+AND+%22Mol.+Cell%22%5BJournal%5D)">Recurrent initiation: a mechanism for triggering p53 pulses in response to DNA damage.</a> Mol. Cell. 30 (3), 277-289 (2008).</li>
<li><a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22Flow+Cytometry%3A+Principles+and+Applications%22">Flow Cytometry: Principles and Applications</a>. , Humana Press. Totowa, NJ. (2007).</li>
<li><a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=%22Real-time+PCR%22">Real-time PCR</a>. , Taylor & Francis. (2006).</li>
<li>Song, L., Langfelder, P., Horvath, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Comparison+of+co-expression+measures%3A+mutual+information%2C+correlation%2C+and+model+based+indices%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Bioinf%22%5BJournal%5D)">Comparison of co-expression measures: mutual information, correlation, and model based indices.</a> BMC Bioinf. 13 (1), 328(2012).</li>
<li>Margolin, A. A., Nemenman, I., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((ARACNE%3A+An+Algorithm+for+the+Reconstruction+of+Gene+Regulatory+Networks+in+a+Mammalian+Cellular+Context%5BTitle%5D)+AND+%22BMC+Bioinf%22%5BJournal%5D)">ARACNE: An Algorithm for the Reconstruction of Gene Regulatory Networks in a Mammalian Cellular Context.</a> BMC Bioinf. 7 (Suppl 1), (2006).</li>
<li>Haff, L. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Improved+quantitative+PCR+using+nested+primers%5BTitle%5D)+AND+%22PCR+Methods+Appl%22%5BJournal%5D)">Improved quantitative PCR using nested primers.</a> PCR Methods Appl. 3 (6), 332-337 (1994).</li>
<li>Hashimshony, T., Senderovich, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((CEL-Seq2%3A+sensitive+highly-multiplexed+single-cell+RNA-Seq%5BTitle%5D)+AND+%22Genome+Biol%22%5BJournal%5D)">CEL-Seq2: sensitive highly-multiplexed single-cell RNA-Seq.</a> Genome Biol. 17, 77(2016).</li>
<li>Ronander, E., Bengtsson, D. C., Joergensen, L., Jensen, A. T. R., Arnot, D. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Analysis+of+Single-cell+Gene+Transcription+by+RNA+Fluorescent++In+Situ+Hybridization+%28FISH%29%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Vis.+Exp%22%5BJournal%5D)">Analysis of Single-cell Gene Transcription by RNA Fluorescent In Situ Hybridization (FISH).</a> J. Vis. Exp. (68), e4073(2012).</li>
<li>Raj, A., van den Bogaard, P., Rifkin, S. A., van Oudenaarden, A., Tyagi, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Imaging+individual+mRNA+molecules+using+multiple+singly+labeled+probes%5BTitle%5D)+AND+%22Nat.+Methods%22%5BJournal%5D)">Imaging individual mRNA molecules using multiple singly labeled probes.</a> Nat. Methods. 5 (10), 877-879 (2008).</li>
<li>Lubeck, E., Cai, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Single-cell+systems+biology+by+super-resolution+imaging+and+combinatorial+labeling%5BTitle%5D)+AND+%22Nat.+Methods%22%5BJournal%5D)">Single-cell systems biology by super-resolution imaging and combinatorial labeling.</a> Nat. Methods. 9 (7), 743-748 (2012).</li>
<li>Battich, N., Stoeger, T., Pelkmans, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Image-based+transcriptomics+in+thousands+of+single+human+cells+at+single-molecule+resolution%5BTitle%5D)+AND+%22Nat.+Methods%22%5BJournal%5D)">Image-based transcriptomics in thousands of single human cells at single-molecule resolution.</a> Nat. Methods. 10 (11), 1127-1133 (2013).</li>
</ol>

저자는 공개할 것이 없습니다.

우리는 배양에서 성장 부착 세포 집단에서 개별 포유 동물 세포를 분리하는 각 셀에서 약 96 유전자의 발현을 분석하기위한 방법을 제시하고있다. 이 방법은 잘 작동하는 좋은 사전 준비는 매우 중요하다. 프라이머는 단일 셀 측정의 품질을 결정으로서 특히 주목 사체 (1.2~1.3 단계) 특정 설계 및 테스트 프라이머 쌍은, 시간 소모적이지만 중요한 단계이다. 신뢰할 수있는 프라이머 쌍을 얻을되고 나면, 그들은 관심의 성적에서의 cDNA를 증폭하는 데 사용됩니다; 앰플 리콘은 표준 (1.4 단계) 할 몰량에 함께 결합됩니다. 표준 절대 성적 계수를 추정하기 위해 필요하므로이 단계는 매우 중요하다; 표준 한번 만들어 분주하고, 세포 선별 유전자 발현 측정의 모든 후속 라운드를 사용한다. 마찬가지로, 세포 분류되어있는 날에, 그것은 특히 importan 인t은 용해 버퍼의 판 (3.7 및 3.11 단계) 할 때 신중하게 낮은 결합 피펫 팁과 마이크로 원심 튜브를 사용하여 표준을 희석합니다. (단계 4.2) 셀 소터를 목표로 또 다른 중...

집단 내의 개별 셀은 균일 생리적 자극 1,2,3,4 널리 상이한 응답을 표시 할 수있다. 인구의 세포의 유전 적 변이는 응답이 다양한 한기구이지만, 심지어 세포의 클론 인구에서, 응답의 변동성을 증가시킬 수있는 몇 가지가 아닌 유전 적 요인도 있습니다. 예를 들어, 각각의 단백질과 다른 중요한 신호 분자의 농도는 하류의 유전자 발현 프로파일의 변동을 초래하는, 셀별로 달라질 수있다. 또한, 유전자 활성화 버스트 7, 8, 9 당 사체 비교적 적은 수로 제한 될 수있다 사체 (5), (6)의 짧은 지속 기간의 버스트에서 발생할 수있다. 이러한유전자 활성화에 확률 성이 크게 생물학적 반응의 다양성에 기여하고, 생리 학적 자극에 반응하는 미생물 (10) 및 포유 동물 세포 (1)에 2 선택적인 이점을 제공 할 수있다. 인해 변형 모두 유전 및 비유 전적 소스, 자극에 대한 응답에서 특정 셀의 유전자 발현 프로파일은 벌크 응답의 측정으로부터 구한 평균 유전자 발현 프로파일과 크게 다를 수있다. 개별 세포가 자극에 응답하여 변화 표시되는 범위를 결정하는 개별 세포의 분리를위한 기술을 필요로 관심 사체에 대한 발현 수준을 측정하고, 얻어진 발현 데이터의 계산 분석. 비용의 넓은 범위를 덮고, 단일 세포에서의 유전자 발현을 분석하기위한 몇 가지 방법이 있으며, 전 사체의 수 프로브 및정량의 정확성. 예를 들어, 단일 셀 RNA-SEQ은 전사 따르면 개별 셀에서 가장 높은 발현 유전자 고유 사체 수천 정량화하는 능력의 다양한 깊이를 구비하고; 비용 감소를 계속하지만 그러나, 이러한 시퀀싱 깊이와 관련된 비용이 엄청날 수있다. 반대로, 현장 하이브리드 (smRNA의 FISH)에서 단일 분자 RNA의 형광에 대한 성적 증명서의 정확한 정량을 제공에도 낮은 발현 관심의 유전자에 따라 합리적인 비용으로 유전자; 그러나, 표적 유전자의 소수만이 방법에 의해 주어진 셀에서 분석 될 수있다. 이 프로토콜에 설명 된 정량 PCR 기반의 분석은, 이러한 기술 사이의 중간을 제공합니다. 이 분석은 96 개의 셀을 한 번에 관심 96 사체까지 정량화하는 마이크로 유체 실시간 PCR 기계를 사용한다. 상기 한 방법들의 각각은 필요한 하드웨어 비용이 있지만, 개별의 qPCR 분석의 비용은 상대적이며낮은. 이 프로토콜은 마이크로 유체 실시간 PCR 기기의 제조업체 (프로토콜 ADP 41, 플루)에 의해 제안 된 하나에서 적응된다. PCR을 기반 접근 방식의 각 증명서의 절대 수의 추정을 가능하게하기 위해, 우리는 여러 실험을 통해 사용할 수있는 준비된 표적 유전자의 증폭의 내부 통제의 사용을 할 수있는 프로토콜을 확장했다. 이 기술의 일례로서, MCF-7 인간 유방암 세포에서 p53 유전자에 의해 조절 유전자 발현의 정량화 11를 설명한다. 세포는 DNA 이중 가닥 휴식을 유도하는 화학 제로 도전. 이전의 연구는 DNA 이중 가닥 나누기에 p53의 응답이 모두 p53의 수준 (12)의 측면에서 별개의 표적 유전자 (11)의 활성화에 개별 셀의 이질성의 큰 거래를 나타내는 것으로 나타났습니다. 또한, p53의 100 개 이상의 발현을 조절세포주기 억류, 아폽토시스 및 노화 13, 14을 포함한 다수의 다운 스트림 경로에 관여 표적 유전자를 잘 특성화. 각 세포에서 p53에 매개 반응은 복잡하고 변수 모두이기 때문에, 접근법에서 시스템 이익 분석은 거의 100 표적 유전자는 예컨대 이하에 설명하는 개별 세포를 동시에 탐색 할 수있다. (예 : 단일 셀 분리 및 용해를위한 대안의 방법)를 약간의 수정 프로토콜 용이 포유 동물 세포 유형 성적 및 세포 반응의 다양한 연구에 적용 할 수 있습니다. 적절한 사전 준비로, 세포 선별 유전자 발현 측정 라운드는 3 일 동안이 프로토콜에 따라 수행 될 수있다. 다음 타이밍 제안 : 사전에 관심있는 성적표를 선택 파악하고 그 transcr에서의 cDNA를 증폭 프라이머 쌍을 확인IPTS, 그리고 표준과 그 프라이머를 이용하여 프라이머 믹스를 준비합니다. 1 일에, 세포 치료, 수확을 다음과 세포를 분류, 역전사 및 특정 대상 증폭을 수행하고, 비법 인 프라이머를 제거하는 엑소 뉴 클레아 제와 샘플을 취급합니다. 제 2 일에, qPCR에를 사용하여 정렬 세포에 대한 품질 관리를 수행합니다. 마지막 3 일에 qPCR에 미세 유체를 이용하여 정렬 세포에서 유전자 발현을 측정한다. 그림 1은 관련된 단계를 요약 한 것입니다.

<table><tbody><tr><td>RNeasy Plus Mini Kit</td><td>Qiagen</td><td>74134</td><td></td></tr><tr><td>RNase 억제제가 포함된 고용량 cDNA 역전사 키트</td><td>ThermoFisher</td><td>4374966</td><td></td></tr><tr><td>Phusion High-Fidelity DNA Polymerase</td><td>New England BioLabs</td><td>M0530S</td><td></td></tr><tr><td>QIAquick Gel 추출 키트</td><td>Qiagen</td><td>28704</td><td></td></tr><tr><td>Quant-iT 고감도 dsDNA 분석 키트</td><td>써모피셔</td><td>Q33120&nbsp;</td><td></td></tr><tr><td>2.0ml 저접착 미세 원심 분리기 튜브</td><td>USA Scientific</td><td>1420-2600</td><td></td></tr><tr><td>DNA 현탁액 버퍼</td><td>Teknova</td><td>T0221</td><td></td></tr><tr><td>Axygen 0.2ml Maxymum Recovery Thin Wall PCR 튜브</td><td>Corning</td><td>PCR-02-L-C</td><td></td></tr><tr><td>GE 96.96 동적 어레이 DNA 결합 염료 샘플 및 분석 로딩 시약 키트</td><td>Fluidigm</td><td>100-3415</td><td></td></tr><tr><td>HyClone RPMI 1640 배지</td><td>GE Healthcare Life Sciences</td><td>SH30027.01</td><td></td></tr><tr><td>소 태아 혈청, 인증(미국)</td><td>ThermoFisher</td><td>16000-044</td><td></td></tr><tr><td>항생제-항진균제 솔루션</td><td>Corning</td><td>30-004-CI</td><td></td></tr><tr><td>Neocarzinostatin</td><td>Sigma</td><td>N9162</td><td></td></tr><tr><td>ELIMINase</td><td>Decon Labs</td><td>1101</td><td></td></tr><tr><td>SUPERase-In</td><td>ThermoFisher</td><td>AM2696</td><td></td></tr><tr><td>CellsDirect 원스텝 qRT-PCR 키트</td><td>ThermoFisher</td><td>11753500</td><td></td></tr><tr><td>E. coli DNA</td><td>Affymetrix</td><td>14380 10 MG</td><td></td></tr><tr><td>ThermalSeal 밀봉 필름, 멸균</td><td>Excel Scientific</td><td>STR-THER-PLT</td><td></td></tr><tr><td>BD FACSAria IIu</td><td>BD Biosciences</td><td></td><td></td></tr><tr><td>HyClone Trypsin 0.05%</td><td>GE 헬스케어 생명과학</td><td>SH30236.01</td><td></td></tr><tr><td>PBS, 1x</td><td>Corning</td><td>21-040-CV</td><td></td></tr><tr><td>Falcon 40 &micro; m 세포 여과기</td><td>Corning</td><td>352340</td><td></td></tr><tr><td>엑소뉴클레아제 I</td><td>New England BioLabs</td><td>M0293S</td><td></td></tr><tr><td>SsoFast EvaGreen Supermix with Low ROX</td><td>Bio-Rad</td><td>172-5210</td><td></td></tr><tr><td>96.96 Dynamic Array IFC for Gene Expression (microfluidic qPCR chip)</td><td>Fluidigm</td><td>BMK-M-96.96</td><td></td></tr><tr><td>IFC Controller HX (loading machine)</td><td>Fluidigm</td><td></td><td></td></tr><tr><td>BioMark 또는 BioMark HD(미세유체 qPCR 기계)</td><td>플루이다임</td><td></td><td></td></tr><tr><td>실시간 PCR 분석 소프트웨어&nbsp;</td><td>Fluidigm</td><td></td><td></td></tr><tr><td>MATLAB 소프트웨어</td><td>MathWorks</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

내부 기준에 facs 및 qpcr에 사용 단일 세포 유전자 발현 프로파일 링

Single-cell Gene Expression Profiling Using FACS and qPCR with Internal Standards

세포의 벌크 집단에서 유전자 발현을 측정하면 해당 집단 내에서 개별 세포의 상당한 전사체 변이를 모호하게 할 수 있습니다. 단일 세포 유전자 발현 측정은 유전자 발현에서 잡음의 역할을 평가하고, 유전자 쌍 발현의 상관 관계를 식별하고, 자극에 다르게 반응하는 세포의 하위 집단을 밝히는 데 도움이 될 수 있습니다. 여기에서는 조직 배양에서 성장하는 집단에서 분리된 단일 포유류 세포에서 최대 96개의 유전자 발현을 측정하는 절차를 설명합니다. 세포는 형광 활성화 세포 분류(FACS)에 의해 용해 완충액으로 분류되며, 관심 mRNA 종은 역전사 및 증폭됩니다. 그런 다음 한 번에 최대 96개의 샘플에 대해 최대 96개의 qPCR 분석을 수행하는 미세유체 real-time PCR 기계를 사용하여 유전자 발현을 측정합니다. 또한 각 전사체의 절대 수를 추정할 수 있도록 PCR 앰플리콘 표준물질의 생성 및 사용에 대해서도 설명합니다. 단일 세포에서 유전자 발현을 측정하는 다른 방법과 비교하여, 이 접근법은 RNA-Seq보다 저렴한 비용으로 RNA FISH보다 더 뚜렷한 전사체를 정량화할 수 있습니다.

프로토콜의 일반적인 개요는 세포 치료, FACS에 의해 단일 세포를 분리하는 단계를 포함한도 1에 도시 된 생성 및 단일 세포 용 해물, 단일 세포의 cDNA 라이브러리 확인의으로부터의 cDNA 라이브러리의 프리 앰프 정렬 웰 및 qPCR에 의한 유전자 발현의 측정. 단일 셀 분리 및 유전자 발현 분석을위한 준비에있어서, 먼저 각각의 관심 대상 유전자 유효 올리고 뉴클레오티드 프라이머 쌍을 식별 할 필요가있다. 그림 2는 프라이머 품질 관리 방법의 두 가지 예를 보여줍니다. 용융 곡선은 프라이머 쌍은 테스트중인과 qPCR에 다음 생성됩니다. 유효한 프라이머는 단일 피크 (도 2A, 녹색 곡선)과 용융 곡선을 초래한다. 여러 봉우리 (그림 2A,</stron...

우리는 단일 포유류 세포를 분류하고 각 세포에서 최대 96개의 관심 대상 유전자의 발현을 정량화하는 방법을 설명합니다. 이 방법에는 절대 전사체 수를 추정할 수 있도록 내부 qPCR 표준을 사용하는 것이 포함됩니다.

내부 기준에 FACS 및 qPCR에 사용 단일 세포 유전자 발현 프로파일 링

Gene expression measurements from bulk populations of cells can obscure the considerable transcriptomic variation of individual cells within those ...

이 실험 절차의 전반적인 목표는 내부 표준물질을 이용한 미세유체 qPCR을 통해 개별 세포 내의 mRNA 수준을 정량화하는 것입니다. 이 방법은 세포 집단이 자극에 대해 특성적으로 서로 다른 방식으로 반응하는지 여부와 같이 단일 세포 생물학 분야의 핵심 질문에 답하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기술의 주요 장점은 단일 세포에서 RNA-Seq보다 낮은 비용으로 RNA FISH보다 더 많은 유전자의 발현을 측정할 수 있다는 점입니다.우리는 먼저 마이크로플루이딕 qPCR을 통해 단일 세포의 유전자 발현을 측정하는 프로토콜을 탐구하던 중 이 방법에 대한 아이디어를 얻었습니다. 우리는 기존 방법들을 수정하여 단일 세포 내 서로 다른 전사체의 절대적인 수를 더 정확하게 추정하고자 했습니다. 세포 분류 절차의 시연은 저희 연구실에서 사용하는 유세포 분석 시설의 담당자인 William Telford가 진행하겠습니다.텍스트 프로토콜에 따라 표적 유전자의 앰플리콘을 생성하고 정제한 후, 각 정제된 앰플리콘 18 µL를 2.0 mL low binding 미세원심분리 튜브에 혼합하고, 각 앰플리콘의 농도가 5×10⁶ molecules/µL가 되도록 DNA suspension buffer를 1,800 µL까지 추가합니다. 5e6 표준액을 충분히 볼텍싱한 후, 20 µL씩 low binding PCR 튜브에 분주합니다. 텍스트 프로토콜에 따라 MCF7 p53-Venus 세포를 플레이팅한 후, 세포에 400 ng/mL의 neocarzinostatin을 첨가하고 3, 8.5, 14 또는 24시간 동안 처리합니다.용해 버퍼를 만들려면 이 표에 나열된 시약들을 혼합하십시오. 92.4 µL의 버퍼를 별도의 튜브로 옮겨 앰플리콘 표준물질용 용해 버퍼로 사용하십시오. 나머지 용해 버퍼는 세포용으로 사용됩니다.텍스트 프로토콜에 따라 E.coli DNA를 준비하여 세포 용해 버퍼에 첨가합니다. 표준 물질을 준비하려면, 6개의 저흡착 원심 분리 튜브에 라벨을 붙입니다. 5e5 튜브에 DNA 현탁 버퍼 90 microliters를 넣습니다.6.2 pg/µL의 E.coli DNA가 포함된 완충액 90 µL를 나머지 5개의 튜브에 각각 넣고 모든 튜브를 얼음 위에 둡니다. 보관 중인 5e6 표준물질 분취액을 꺼낸 후, 튜브를 짧게 볼텍싱하고 원심분리하여 액체가 튜브 바닥에 모이게 합니다. 그 다음 저흡착 피펫 팁을 사용하여 5e6 표준물질 10 µL를

single-cell-gene-expression-profiling-using-facs-qpcr-with-internal

Research

연구

JoVE Journal

Genetics

유전학

단세포 표현 프로 파일링 개별 세포의 자세한 유전자 발현 분석을 수 있습니다. 우리는 cardiomyocytes의 격리를 위해 방법을 설명하고, 구체적인 목표의 전체 transcriptome의 microarray 또는 qPCR 중 하나에 대한 결과 lysates를 준비.

성인 마우스 Cardiomyocytes의 단세포 Transcriptional 프로파일

단일 망막 세포와 그 cDNAs의 후속 증폭의 절연을위한 방법을 설명합니다. 단일 세포 transcriptomics는 조직의 세포 이질 선물의 정도를 보여 희귀 세포 집단에 대한 새로운 마커 유전자를 알게되어. 동반 프로토콜은 다양한 세포 유형에 맞게 조정할 수 있습니다.

개발하고 성숙한 망막 신경 세포의 단일 세포 프로 파일링

우리는 뇌척수액 (CSF)에서 마이크로 RNA 프로필 실시간 PCR의 프로토콜을 설명합니다. RNA 추출 프로토콜을 제외하고, 절차는 다른 체액, 배양 된 세포 또는 조직 표본에서 추출한 RNA로 확장 될 수있다.

정량 실시간 PCR을 사용하여 뇌척수액의 마이크로 RNA 프로파일

단일 세포 유전자 발현 분석은 줄기 세포 이질성을 이해하는데 필요하다.

정량적 RT-PCR에 의해 개별 인간 배아 줄기 세포를 프로파일 링

Synthetic Yeast Genome 프로젝트인 Sc2.0의 디자이너 염색체는 존재/부재 종말점이 있는 PCRTagging이라는 PCR 기반 유전형 분석 분석을 사용하여 네이티브 염색체와 구별할 수 있습니다. 여기에서는 PCRTag 유전형 분석을 위한 고처리량 Real-Time PCR 검출 방법에 대해 설명합니다.

qPCRTag 분석 - 높은 처리량, Sc2.0 유전형에 대한 실시간 PCR 분석

이 프로토콜은 제브라피시 배아에서 단일 세포를 분리하고, 관심 세포를 농축하고, 미세유체 기반 단세포 다중 시스템에서 제브라피시 세포를 포획하고, 단일 세포에서 유전자 발현을 평가하는 방법을 설명합니다.

분리 및 Zebrafish의 배아에서 단일 세포의 특성

이 프로토콜은 클론 수준에서 유전자의 큰 어레이의 식을 평가하는 방법을 설명한다. 단일 셀 RT-qPCR에 샘플과 유전자의 수백에 대한 강한 감도와 신뢰성이 높은 결과를 얻을 수 있습니다.

멀티 플렉스 RT-qPCR에 사용 단일 세포 유전자 발현은 희귀 림프 인구의 이질성의 특성을

대량 유전자 식 측정 클라우드 개별 셀 차이 이종 세포 인구에서. 여기, 우리는 프로토콜 설명 어떻게 단일 셀 유전자 표정 분석 및 인덱스에 대 한 분류로 개화 활성화 셀 정렬 (FACS)이 윤곽을 그리 다 결합 될 수 있다 및 immunophenotypically 특성 분자로 뚜렷한 세포 인구.

분자 특성 조합 단일 셀 접근 및 인간의 줄기 및 조상 인구 Immunophenotypic이

이 방법은 포르말린 고정 파라핀 임베디드(FFPE) RNA 샘플로부터 얻을 수 있는 서열 데이터의 질 및 양을 개선하는 단계를 설명한다. 우리는 FFPE-RNA 샘플의 품질을 보다 정확하게 평가하고, 시퀀싱 라이브러리를 준비하고, FFPE-RNA 샘플의 데이터를 분석하는 방법론을 설명합니다.

저하된 FFPE-RNA 시료의 시퀀싱 및 분석을 위한 최적화

단일 분자 RNA 형광은 시투 혼성화(smFISH)에서 단일 세포 수준에서 특정 RNA의 수준 및 국소화를 정확하게 정량화하는 방법이다. 여기서는 특정 RNA의 단일 세포 정량화를 위한 습식 벤치 처리, 이미징 및 이미지 분석을 위한 검증된 실험실 프로토콜을 보고합니다.

단일 분자 물고기에 의한 전사 활성 알레일의 단일 세포 분석

학습하세요 단일 세포 유전자 발현 프로파일링 방법을 통해 FACS 및 qPCR을 이용하여 포유류 세포를 분류하고 최대 96개 유전자의 발현을 정량화하는 기술입니다. 내부 기준을 활용하여 절대 전사체 수를 정확히 추정할 수 있습니다.

내부 기준에 FACS 및 qPCR에 사용 단일 세포 유전자 발현 프로파일 링

더 많은 동영상 탐색