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Analisar todo o processo de regulação gênica é necessário compreender plenamente as adaptações celulares em resposta a um estímulo ou tratamento. Combinando o RNA total-seq, seq-4sU, Ribossoma perfilamento e ChIP-seq em pontos diferentes do tempo leva a uma análise abrangente dos principais processos de regulação dos genes ao longo do tempo. Uma compreensão profunda dos processos biológicos é necessária para definir a configuração experimental, bem como os pontos de tempo ideal.
Desde métodos para estudar a regulação gênica melhorar rapidamente, estes protocolos podem ser adaptados para mudanças rápidas. No entanto, eles fornecem os métodos mais importantes para estudar os mecanismos de regulação genética básica em qualquer tipo de célula. Aqui, vamos discutir alguns dos fatos, deve-se considerar quando usando estes métodos e armadilhas.
Células: As células devem ser altamente viáveis e, se usando células isoladas primárias, pureza de populações de células deve ser garantida (por exemplo, análise de FACS para primárias células T). Células até mesmo um pouco estressadas podem influenciar os resultados desses métodos de sequenciamento muito sensível e diminuir a quantidade de RNA recém transcrito ou traduzido e levar a leituras indesejadas da resposta stress nos resultados do sequenciamento. A velocidade de centrifugação mencionada neste protocolo para células de Pelotas é otimizada para primárias células T. Assim, ajuste a velocidade de acordo com o tipo de célula.
4 sU efeitos na fisiologia celular: Além das opções acima para verificar a mínima perturbação de fisiologia celular sobre adição 4sU, análise adicional e/ou adicional pode ser executada, especialmente quando os números de celular são limitados. Efeitos sobre a proliferação celular podem ser testados por verificar o tempo de duplicação das células simplesmente contando células etiquetadas e sem rótulo. Indução de estresse nucleolar também poderia ser testada através da análise de morfologia celular através de mancha de nucleolin e núcleos da imunofluorescência. Para ainda mais verificar o impacto de 4sU, expressão gênica global alterado poderia ser medido pela correlação ler contagens de RNA total rotulado de RNA total sem rótulo.
Números de celular: Para em vitro gerado as células T, recomendamos começar pelo menos a quantidade de células indicado na tabela 2. Escolha números adequados por método de acordo com o tipo de células. Uma vez que as células T têm menos citoplasma e RNA em comparação com outras células, provavelmente menor quantidade de outras células será adequada. Para ChIP-seq, número de células altamente depende o anticorpo usado e o nível de expressão da proteína de interesse dentro das células. Para histona ou ChIP RNAPII, células fewe podem ser usadas, Considerando que o número de células precisa ser aumentada quando são utilizados fatores de transcrição, especialmente se eles são expressos em níveis baixos.
4 sU-rotulagem e RNA biotinylation: Ao usar células aderentes, 4sU rotulagem pode ser direcionado conforme descrito por Rädle et al. 19 desde 4sU muito rapidamente incorporar células, ele pode ser adicionado diretamente ao meio de suspensão, aderente ou células semi aderentes.
Recomenda-se iniciar o biotinylation com 60-80 µ g de RNA. No entanto, a menor quantidade de RNA pode ser usada, embora não testámos para menos de 30 µ g. adicionar uma coprecipitant (por exemplo, GlycoBlue) quando precipitação do RNA se o sedimento é difícil de ver. Duffy et al . demonstraram também que biotina methylthiosulfonate ativado (MTS-biotina) mais eficientemente reage com RNA 4sU-rotulado HPDP-biotina31. Por isso, valeria a pena pensando em mudar para MTS-biotina, em particular, para a recuperação de pequenos RNAs, que tendem a ter menos resíduos de uridina (referem-se ao protocolo biotinylation mencionado pela Sé de Duffy et al; purificação do RNA 4sU-rotulados, Procedimentos experimentais).
Para a recuperação do RNA recém transcrito, é possível usar grânulos paramagnéticos ou grânulos de limpeza de RNA de sua escolha. Sempre leve em conta que estes kits podem ou não podem purificar para RNAs específicos. Por exemplo, se você está interessado em miRNAs, considere o uso de jogos específicos para sequenciamento e captura de miRNA.
Quantificação do RNA recém transcrito: Para quantificar com precisão recentemente transcrito de RNA, medição deve ser realizada por um dados adequados (ver Tabela de materiais). Dentro de 1 h de exposição 4sU, recentemente transcrito de RNA representa cerca de 1-4% do RNA total. Recentemente transcrito de RNA de 1h rotulado, células T ativadas consiste em ~ 90-94% de rRNA11.
De perfil Ribossoma: Ao estabelecer o método, determinamos que usando 1,5 x a quantidade de nuclease do sugerido no protocolo original garante a boa digestão. Além disso, sem efeitos adversos têm sido relatados para quantidades elevadas de nuclease. Desde que é muito difícil para overdigest os RPFs enquanto eles são parte do RNA vinculado por proteínas ribossomais, ainda ligeiramente pode aumentar a quantidade para dosear a digestão de nuclease ideal.
Se inferior a 500 ng do RPF RNA foram recuperadas na etapa 4.4.2, repita a depleção de rRNA e piscina purificado RPFs com RNA Clean & concentrador-5 colunas. Em alternativa, carrega duas amostras idênticas ao lado uns aos outros sobre o gel (etapa 4.5.3) e fatias de gel de piscina durante a eluição de RNA do gel (etapa 4.5.6).
Recomendamos que os RPFs de corte em um gel tão firmemente quanto possível, para as bandas de nt 28 e 30. Isso ajuda na eliminação de fragmentos indesejados de rRNAs e tRNAs, que mais tarde tornar-se parte de sua biblioteca e reduzirá a leituras de sequenciamento para seus RPFs.
Também é aconselhável evitar a luz durante a purificação de gel UV. Isto pode criar nicks em fragmentos de RNA, os dímeros de pirimidina, que no final podem afetar severamente a biblioteca preparação e resultados de sequenciamento.
Preparação de biblioteca e sequenciamento de dados: Ribossoma protocolo de criação de perfil permite que para gerar uma biblioteca de cDNA apropriada para sequenciamento. Gerado pelo 4sU-rotulagem de amostras podem ser usadas diretamente para a preparação de biblioteca com qualquer kit de sequenciamento de RNA apropriado. Desde recentemente transcrito RNA, especialmente quando usando curto rotulagem vezes, pode ainda não estar polyadenylated, nenhuma seleção de poli-A deve ser realizada. Em vez disso, recomendamos a depleção de ARNr para evitar reduzir a profundidade de sequenciamento para a amostra real. Usando células-T, começamos com depleção de rRNA 400 ng de RNA total e recentemente transcrito (dependendo do kit, veja materiais), executada e reduzidos ciclos de amplificação por PCR minimizar o viés PCR. Preparação de biblioteca pode ser executada com menos matéria-prima. Conta para números de complexidade biblioteca de ciclos PCR deve ser otimizada.
Para ChIP-seq há também muitos kits disponíveis para preparação de biblioteca. Em nossa biblioteca de mãos preparação trabalhou bem, começando com 2 ng de DNA de ChIP (ver materiais para uma sugestão na qual kit de usar). Não se esqueça de verificar os índices para o equilíbrio de cor durante o sequenciamento. Recomendamos uma profundidade de sequenciamento de ≥ 40 x 106 lê cada para 4sU-seq, total RNA-seq e amostras de ChIP-seq e ≥ 80 x 106 leituras para Ribossoma amostras de criação de perfil. A profundidade de sequenciamento depende da amostra e a análise de Bioinformática a jusante e deve ser considerada cuidadosamente. Para analisar intrônicas leituras para a emenda cotranscriptional, 100 sequenciamento de bp emparelhado-final precisa ser escolhido.
Viés de sequenciamento: Sequenciamento tornou-se o padrão de ouro ao determinar mudanças globais na ligação do fator de transcrição, tradução ou transcrição. Em anos recentes, os métodos existentes foram empurrados para os seus limites ou novas técnicas foram desenvolvidas para cada vez mais pequenos montantes iniciais do RNA de sequenciamento. Isto requer amplificação do cDNA, que introduz ruído ou preconceito. Recentemente, identificadores exclusivos moleculares (UMIs) foram desenvolvidos para identificar experimentalmente duplicatas introduzidas pelo PCR. Recentemente, foi demonstrado que UMIs apenas ligeiramente melhorar o poder de sequenciamento e taxa de falsa descoberta de expressão diferencial do gene32. No entanto, considere usando identificadores exclusivos moleculares (UMIs) para todas as bibliotecas de sequenciamento de controle para a complexidade da biblioteca, especialmente quando começar com pequenas quantidades de RNA e quando são necessários muitos ciclos de PCR.
Buffer e soluções estoque: Todos os buffers para 4sU-seq e perfilamento Ribossoma devem ser preparados em condições rigorosas, RNase-livre usando água livre de nuclease. É recomendável comprar pre-feita livre de nuclease NaCl, Tris-HCl, EDTA, citrato de sódio e água. Para garantir condições de nuclease-livre, uma solução de RNase descontaminação pode ser usada para limpar superfícies ou pipetas. Todos os buffers para ChIP-seq precisam ser pelo menos livre de DNase e podem ser armazenados à temperatura ambiente. Sempre adicionar inibidores de protease e, opcionalmente, inibidores da fosfatase bem antes de usar e manter no gelo.
Bioinformática: Análise de todos os dados de sequenciamento (i.e., ChIP-seq, RNA-seq e criação de perfil ribsosome) envolve o controle de qualidade (por exemplo, usando FastQC, http://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc/), aparamento de adaptador (por exemplo, com cutadapt20) seguido de mapeamento para o genoma de referência para as células em estudo. Para dados de RNA-seq (total e seq-4sU), bem como dados de perfil de Ribossoma, um mapeador de RNA-seq emendado é necessário, tais como 2 ContextMap21. Para alinhamentos de dados unspliced ChIP-seq, usando BWA-MEM22 é suficiente. Expressão do gene pode ser calculada usando o modelo (leituras por quilobase do Exon por milhões de fragmentos mapeados) RPKM1, depois de determinar a ler contagens por gene usando um programa, por exemplo, featureCounts23. Para chamada de pico de dados ChIP-seq, uma série de programas está disponível, por exemplo, MACS24 ou GEM25. Mais análises a jusante podem ser executadas em R26, em particular, usando ferramentas fornecidas pelo projeto Bioconductor27.
Aqui, um grande desafio em integrar os níveis de RNA - 4sU e total e atividade translacional de perfilamento do ribossoma é a normalização. É uma abordagem clássica para resolver este problema para normalizar níveis de genes de manutenção da casa. Para reduzir o ruído devido a flutuações aleatórias de genes individuais de manutenção da casa, é recomendável usar não apenas alguns genes domésticas mas níveis medianos para um conjunto maior, por exemplo, a > 3.000 genes domésticas, compilados por Eisenberg e Levanon28 . Para o cálculo das taxas de rotatividade de RNA de rácios de 4sU-para que RNA total, normalização é baseado no volume de negócios médio de taxas (por exemplo, supondo que uma meia-vida do RNA de 5h)29. No entanto, já que isto supõe nenhuma alteração global para genes de manutenção da casa, recomendamos a utilização de abordagens de análise independente de normalização, por exemplo, de uma série de tempo dos tipos de dados diferentes para identificar grupos de genes de clustering baseado em correlação com comportamento distinto em transcrição e tradução durante a ativação. Para uma descrição detalhada sobre a integração de bioinformatical dos tipos de dados diferentes, consultar a publicação original11.
Análise de integração de dados e taxas de volume de negócios: Um artigo recentemente publicado33 comparando a meia-vida determinada por um controle de gene multiplexado (MGC) com métodos globais poderia mostrar que meias-vidas correlacionaram melhor com aqueles obtidos por métodos de rotulagem metabólicos em comparação com outros métodos (por exemplo, inibição geral da transcrição por drogas). No entanto, deve ser mencionado que as diferenças entre os cálculos de Half-Life podem surgir e tem sido descrito 15,34. Nós representam a maioria dos problemas e diferenças introduzidas pela resposta de estresse devido à exposição prolongada 4sU. Portanto, é indispensável para excluir a resposta ao stress introduzida por 4sU-rotulagem. Para validar ainda mais taxas de rotatividade, recomendamos o uso de MGCs.
Além disso, um conjunto de dados, conforme gerado aqui também poderia ser usado para um mais Integrativa dados análise (por exemplo, regulamento de tempo não-codificantes RNAs)35,36.