RESEARCH
Peer reviewed scientific video journal
Video encyclopedia of advanced research methods
Visualizing science through experiment videos
EDUCATION
Video textbooks for undergraduate courses
Visual demonstrations of key scientific experiments
BUSINESS
Video textbooks for business education
OTHERS
Interactive video based quizzes for formative assessments
Products
RESEARCH
JoVE Journal
Peer reviewed scientific video journal
JoVE Encyclopedia of Experiments
Video encyclopedia of advanced research methods
EDUCATION
JoVE Core
Video textbooks for undergraduates
JoVE Science Education
Visual demonstrations of key scientific experiments
JoVE Lab Manual
Videos of experiments for undergraduate lab courses
BUSINESS
JoVE Business
Video textbooks for business education
Solutions
Language
ru_RU
Menu
Menu
Menu
Menu
A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.
Research Article
Miriam Wandres*1,2, Denise Aigner*1,2, Nicolai Kastelic1,3, Anastasiya Boltengagen1, Agnieszka Rybak-Wolf1,3, Nikolaus Rajewsky1,2
1Berlin Institute for Medical Systems Biology (BIMSB),Max Delbrück Center for Molecular Medicine (MDC), 2Institut für Biologie,Humboldt-Universität zu Berlin, 3Organoid platform, Berlin Institute for Medical Systems Biology (BIMSB),Max Delbrück Center for Molecular Medicine (MDC)
Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.
Erratum Notice
Important: There has been an erratum issued for this article. View Erratum Notice
Retraction Notice
The article Assisted Selection of Biomarkers by Linear Discriminant Analysis Effect Size (LEfSe) in Microbiome Data (10.3791/61715) has been retracted by the journal upon the authors' request due to a conflict regarding the data and methodology. View Retraction Notice
В этой статье мы представляем комплексный протокол для генерации и последующего анализа органоидов человеческого мозга с использованием секвенирования одиночных клеток и одноядерных РНК.
За последнее десятилетие транскриптомика одиночных клеток значительно эволюционировала и стала стандартным лабораторным методом для одновременного анализа профилей экспрессии генов отдельных клеток, позволяющим улавливать клеточное разнообразие. Для преодоления ограничений, связанных с трудно изолируемыми типами клеток, для секвенирования может быть использован альтернативный подход, направленный на восстановление отдельных ядер вместо интактных клеток, что делает транскриптомное профилирование отдельных клеток универсально применимым. Эти методы стали краеугольным камнем в изучении органоидов мозга, установив их в качестве моделей развивающегося человеческого мозга. Используя потенциал одноклеточной и одноядерной транскриптомики в исследованиях органоидов мозга, этот протокол представляет собой пошаговое руководство, охватывающее ключевые процедуры, такие как диссоциация органоидов, выделение одиночных клеток или ядер, подготовка библиотеки и секвенирование. Реализуя эти альтернативные подходы, исследователи могут получить высококачественные наборы данных, позволяющие идентифицировать типы нейронных и ненейрональных клеток, профили экспрессии генов и траектории клеточной линии. Это способствует всестороннему исследованию клеточных процессов и молекулярных механизмов, формирующих развитие мозга.
В последние годы органоидные технологии стали перспективным инструментом для культивирования органоподобных тканей 1,2,3. Особенно для органов, которые не могут быть легко доступны, таких как человеческий мозг, органоиды дают возможность получить представление о развитиии проявлении болезней. Таким образом, органоиды мозга широко используются в качестве экспериментальной модели для исследования различных расстройств мозга человека, включая заболевания развития, психиатрические или даже нейродегенеративныезаболевания.
С появлением технологий профилирования транскриптома одиночных клеток, первичные ткани человека и сложные модели in vitro стали изучаться с беспрецедентным уровнем детализации, что позволяет получить механистическое представление об изменениях экспрессии генов на уровне клеточных субпопуляций в норме и при заболеваниях и получить информацию о новых предполагаемых терапевтических мишенях 7,8,9. Развитие органоидной области было достигнуто за счет использования профилирования транскриптома одиночных клеток для оценки клеточного состава, воспроизводимости и точности технологий органоидов мозга 10,11,12. Секвенирование РНК одиночных клеток (scRNA-seq) позволило классифицировать клетки и выявить генетическую дисрегуляцию в больных органоидах13,14. Важно отметить, что именно сложность органоидных тканей обуславливает необходимость внедрения методов, позволяющих профилировать отдельные клетки. Характеристика органоидов с помощью таких методов, как объемное профилирование транскриптома (объемное секвенирование РНК), приводит к маскировке клеточной гетерогенности и профилям экспрессии генов, которые усредняются по всем типам клеток в сложной ткани, что в конечном итоге ограничивает наше понимание текущих процессов во время развития органоидов в здоровом и больномсостоянии 15,16,17. По мере того, как методы scRNA-seq продолжают развиваться, создается все большее число атласов, примером которых являются такие ресурсы, как Атлас мозга Аллена или Атлас органоидов человеческого мозга с одиночными клетками Uzquiano et al.18.
Успешное получение scRNA-seq из органоидов мозга зависит от эффективной изоляции и захвата интактных клеток. Поскольку диссоциация органоидов мозга с получением отдельных клеток основана на ферментативном пищеварении, она может влиять на паттерны экспрессии генов, вызывая стресси повреждение клеток. Следовательно, диссоциация ткани на отдельные клетки является наиболее важным шагом. Альтернативным подходом является одноядерное секвенирование РНК (snRNA-seq), которое способствует экстракции ядер без ферментов как из свежей, так и из замороженной ткани21,22. Однако выделение ядер из ткани сопряжено с другими проблемами, такими как обогащение представляющих интерес типов клеток и низкое содержание РНК в ядрах по сравнению с клетками.
Транскриптомные исследования органоидов головного мозга обычно проводятся с использованием scRNA-seq 10,18,23. Тем не менее, выделение одиночных ядер может обеспечить ортогональный и дополнительный метод для исследования транскриптомного профиля органоидов. В этой статье мы представляем набор инструментов для scRNA- и snRNA-seq для органоидов мозга и обсуждаем критические моменты для получения данных секвенирования наилучшего качества.
Описанный протокол выполнен в лаборатории уровня биобезопасности 1 Центра молекулярной медицины им. Макса Дельбрюка (номер одобрения: 138/08), в соответствии с требованиями и в соответствии с правилами ЕС и национальными правилами этики в исследованиях.
1. Получение органоидов переднего мозга из индуцированных плюрипотентных стволовых клеток (ИПСК)
Примечание: Этот протокол был протестирован для нескольких различных линий iPSC, культивируемых в различных средах стволовых клеток от разных компаний (Таблица 1). Генерация органоидов переднего мозга в значительной степени зависит от высокого качества иПСК и их конфлюации на 60-70% до начала протокола. Здесь мы использовали коммерчески доступную линию клеток (см. Таблицу материалов).
2. Получение одиночной клетки из органоидов
Примечание: Диссоциация одиночных клеток выполняется с помощью набора для диссоциации нервной ткани (Таблица 2), в котором используется механическая и ферментативная диссоциация. Здесь мы опишем ручную механическую диссоциацию. В качестве альтернативы можно использовать машину для диссоциации.
3. Выделение одиночных ядер из органоидов
4. Подготовка библиотеки и секвенирование
5. Анализ
Для исследования клеточного состава органоидов головного мозга с использованием scRNA-seq и snRNA-seq органоиды мозга были собраны после 30 дней культивирования, поскольку органоиды на этой стадии уже демонстрируют нейроэпителиальные петли, состоящие из предшественников, окруженных промежуточными предшественниками и нейронами ранних стадий 4,18. Мониторинг качества органоидов на протяжении всего роста и культивирования имеет важное значение для получения надежных данных об отдельных клетках и одноядерных веществах.
Органоиды образуются путем агрегации ИПСК в эмбриоидные тельца (рис. 1B, C). Ожидается, что после сборки эти эмбриоидные тельца будут демонстрировать четкие края с минимальным количеством клеточного мусора (рис. 1C). После индукции нейроэктодермы эмбриоидные тельца демонстрируют заметное осветление вокруг поверхности со сравнительно более темной внутренней областью, что указывает на успешную нейронную индукцию (рис. 1D). В последующие недели органоиды развивают так называемые петли, нейронные розеткообразные структуры, в основном состоящие из нейроэпителиальных клеток (рис. Хотя эти органоиды могут сохраняться в культуре в течение нескольких месяцев, следует отметить, что с увеличением их размера происходит соответствующее увеличение гибели клеток во внутренней части органоидов из-за недостатка питательных веществ и доступности кислорода, что в конечном итоге приводит к развитию некротического ядра.
Чтобы исследовать клеточное разнообразие в корковых органоидах с помощью анализа секвенирования, мы выделили как отдельные клетки, так и ядра из органоидов. Чтобы сбалансировать присущую гетерогенность в пределах одной партии органоидов мозга, мы провели секвенирование четырех объединенных органоидов из одной партии. Кроме того, для сравнения процессов выделения и устранения пакетных эффектов между snRNA-seq и библиотекой scRNA-seq, эти органоиды были разделены на половины (всего восемь половин; Рисунок 2). После ферментативного выделения отдельных клеток крайне важно убедиться, что жизнеспособность клеток остается выше 80%, при этом наблюдая, что клетки сохраняют круглую морфологию (рис. 3A, B). Аналогичным образом, механическая изоляция отдельных ядер должна давать неповрежденные ядра различных размеров с минимальным или отсутствующим обломком (рис. 3C, D).
Анализ секвенирования показал, что было захвачено и секвенировано больше клеток, чем ядер. Оба набора данных показали хорошее качество, оцениваемое по высокому количеству генов и UMI на клетку и ядро, а также низкому проценту митохондриальных прочтений (рис. 4A-C). Как и ожидалось, митохондриальные, а также рибосомные чтения составляют более высокую долю от общего числа прочтений, восстановленных в наборе данных scRNA-seq, по сравнению с набором данных snRNA-seq. В наборе данных scRNA-seq большинство клеток содержали менее 30% рибосомных прочтений, тогда как в наборе данных snRNA-seq большинство ядер содержали менее 5% рибосомных прочтений. Кроме того, большинство клеток, захваченных в наборе данных scRNA-seq, содержат менее 5% митохондриальных прочтений. После фильтрации митохондриальных прочтений около 10 000 клеток и 3 000 ядер преодолели порог качества.
Интегративный анализ обоих наборов данных показал, что все кластеры представлены в обоих наборах данных, что указывает на то, что оба метода восстанавливают одни и те же типы ячеек (рис. 5A, C). Аннотация набора данных показывает, что основные клеточные популяции включают радиальную глию, промежуточные предшественники, подкорковые предшественники и нейроны, а также нейроны глубокого слоя новорожденных и менее представленные типы клеток, такие как клетки Кахаля-Ретциуса, коркового края и сосудистого сплетения (рисунок 5B). В целом, scRNA-seq и snRNA-seq могут восстанавливать все типы клеток, которые, как ожидается, присутствуют в 30-дневноморганоиде мозга.

Рисунок 1: Генерация органоидов мозга из ИПСК Временной ход генерации органоидов мозга (А). Примеры успешной корковой дифференцировки от ИПСК (В), которые образуют эмбриоидные тельца (через 72 ч после посева) (С) и демонстрируют успешную нейронную индукцию после 7 дней культивирования (D). Органоид изображает отдельные петли на 15-й день (E) и 30-й день (F). Масштабная линейка: B-D 200 μм, E 400 μм, F 800 μм. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Рисунок 2: Рабочий процесс получения отдельных клеток и отдельных ядер из органоидов мозга. Диссоциация органоидов на отдельные клетки проводится путем измельчения органоидов скальпелем с последующим ферментативным расщеплением (вверху). Выделение ядер осуществляется путем механической диссоциации с последующей очисткой с помощью градиента Перколля (дно). Одиночная клетка и суспензия ядер фильтруются и загружаются в микрофлюидную систему для создания библиотеки и секвенирования. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Рисунок 3: Репрезентативные результаты выделенных клеток и ядер из органоидов возрастом 30 дней. (А) Примерное изображение окрашенных в синий цвет трипановых клеток, полученное с помощью клеточного счетчика, и (В) соответствующий крупный план. (C) Наложение светлого поля и флуоресцентного изображения окрашенных ядер DAPI и (D) соответствующий крупный план. Масштабная линейка: 100 μM Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Рисунок 4: Контроль качества scRNA- и snRNA-seq. Графики Скрипки иллюстрируют абсолютное количество UMI (A), количество генов (B), митохондриальное (C) и рибосомное чтение (D) клеток (синий) и ядер (розово-фиолетовый). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Рисунок 5: scRNA-seq и snRNA-seq извлекают сходные клеточные популяции в органоидах 30-дневной давности. Интегрированный встроенный UMAP органоидов 30-дневной давности, показывающий результаты scRNA-seq (синий) и snRNA-seq (розово-фиолетовый) (A), интегрированные и аннотированные и индивидуальные профили scRNA-seq и snRNA-seq (B,C). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.
Таблица 1: Среды для клеточных культур и компоненты покрытий Нажмите здесь, чтобы загрузить эту таблицу.
Таблица 2: Буферы диссоциации для scRNA и snRNA-seq. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать эту таблицу.
Файл дополнительного кодирования 1: Файл кодирования, используемый для анализа данных scRNA-seq и snRNA-seq. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.
Авторы заявляют об отсутствии конкурирующих финансовых интересов.
В этой статье мы представляем комплексный протокол для генерации и последующего анализа органоидов человеческого мозга с использованием секвенирования одиночных клеток и одноядерных РНК.
Благодарим Валерию Фернандес-Валлоне за оригинальную инструкцию к набору Miltenyi Neural Dissociation. Мы также благодарим технологическую платформу геномики Центра Макса Дельбрюка за предоставленный рецепт буфера для лизиса NP40 и ценные советы по настройке этого протокола. Мы также благодарим Маргарету Херцог и Александру Чернычев за организационную поддержку лаборатории.
| 1,4-DITHIO-DL-THREIT-LSG., F. D. MOL.-BIOL., ~1 М В H2O (DTT) | Sigma | 43816-10ML | |
| 1,5 мл ДНК пробирки с низким связыванием | VWR | 525-0130 | микроцентрифужная трубка |
| 10x Cellranger pipeline | Пробирка для анализа | ||
| 15 мл Falcon | Falcon Центрифуга | ||
| 2-меркаптоэтанол (BME) | Life Technologies | 21985023 | |
| 50 мл Falcon | Falcon Центрифуга пробирка | ||
| A83-01 | Bio Technologies | 379762 | |
| Антибиотик/Антимикотический раствор (100X) | Life Technologies | 15240062 | |
| Добавка B-27 Plus Life | Technologies | 17504044 | |
| Добавка B-27 без витамина А | Life Technologies | 12587010 | |
| Бычий сывороточный альбумин, без жирных кислот (BSA) | Sigma Aldrich | A8806-5G | |
| cAMP | Biogems | 6099240 | |
| cAMP | Biogems | 6099240 | |
| C-CHIP NEUBAUER IMPROVED | VWR | DHC-N01 | |
| Cell sither 40 µ m | Neolab | 352340 | |
| Клеточный фильтр 70 & микро; m (белый) Нейлоновый | контроллерSigma | CLS431751-50EA | |
| Chromium и Next GEM Accessory Kit | 10X Genomics | 1000204 | |
| Chromium Next GEM Chip G Single Cell Kit, 16 rxns | 10X Genomics | 1000127 | |
| Chromium Next GEM Single Cell 3' Kit v3.1 | 10X Genomics | 1000268 | |
| complete, Ингибитор протеазы без ЭДТА Cocktaill Roche | 11873580001 | ||
| DAPI | MERCK Chemicals | 0000001722 | |
| DMEM/F12 | Life Technologies | 11320074 | |
| набор тканевых шлифовальных машин Dounce 2 мл в сборе | Sigma Aldrich | 10536355 | |
| Essential E8 Flex Medium | Life Technologies | A2858501 | |
| EVE Cell Count Слайды | VWR | EVS-050 ( 734-2676) | |
| Фетальная бычья сыворотка без тетрациклина (FBS) | PAN Biotech | P30-3602 | |
| Geltrex LDEV-Free (покрытие) | Life Technologies | A1413302 | |
| gentleMACS | Miltenyi Biotec | диссоциативная маска | |
| GlutaMAX добавки | Life Technologies | 35050038 | |
| гепарин натрия клеточная культура протестирована | Sigma | H3149-10KU | |
| человеческий рекомбинантный BDNF | StemCell Technologies | 78005.3 | |
| человеческий рекомбинантный GDNF | StemCell Technologies | 78058.3 | |
| Раствор инсулина | Сигма Олдрич Сигма Олдрич | I2643-25MG | |
| Замена сыворотки с нокаутом | Life Technologies | 10828028 | |
| LDN193189 Гидрохлорид 98% | Сигма Олдрич | 130-106-540 | |
| МЭМ заменимая аминокислота (100x) | Сигма Олдрич | M7145-100мл | |
| MgCl2 Хлорид магния (1M) РНКаза без РНК | Термо Научная | AM9530G | |
| mTeSR Plus | StemCell Technologies | 100-0276 | среда стволовых клеток |
| mTeSR1 | StemCell Technologies | 85850 | среда стволовых клеток |
| N2 Supplement | StemCell Technologies | 17502048 | |
| набор для диссоциации нервной ткани | Miltenyi Biotec B.V. & Co. KG | 130-092-628 | |
| Neurobasal Plus | Life Technologies | A3582901 | |
| система NextSeq500 | Секвенсор | Illumina | |
| NP-40 Surfact-Amps Моющий раствор | Life Technologies | 28324 | |
| PBS Дульбекко s | Invitrogen | 14190169 | |
| PenStrep (Пенициллин - Стрептомицин) | Life Technologies | 15140122 | |
| Percoll | Th. Geyer | 10668276 | |
| Pluronic (R) F-127 | Sigma Aldrich | P2443-1KG | |
| RiboLock RNase Inhibitor | Life Technologies | EO0382 | |
| Ингибитор горных пород (Y-27632 дигидрохлорид) SB | Biomol | Cay10005583-10 | |
| SB 431542 | Biogems | 3014193 | |
| Sodium chloride NaCl (5M), РНКаза-free-100 мл | Invitrogen | AM9760G | |
| StemFlex Medium | Thermo Scientific | A3349401 | среда стволовых клеток |
| StemMACS iPS-Brew XF | Miltenyi Biotec | 130-104-368 | среда стволовых клеток |
| TC-Platte 96 Well, круглое дно | Sarstedt | 83.3925.500 | |
| TISSUi006-A | TissUse GmbH | https://hpscreg.eu/cell-line/TISSUi006-A | |
| Трипановый синий | T8154-20мл | Sigma | |
| TrypLE Express Enzyme, без фенола красного | Life Technologies | 12604013 | реагент на основе трипсина |
| UltraPure 1M Tris-HCl Buffer, pH 7,5 | Life Technologies | 15567027 | |
| XAV939 | Enzo Life sciences | БМЛ-ВН100-0005 |