В данной рукописи представлен комплексный протокол для низковходного ChIP-seq для профилирования модификаций гистонов и ATAC-seq для оценки доступности хроматина в небольших количествах первичных холангиоцитов мышей.
Методическая статья
В данной рукописи представлен комплексный протокол для низковходного ChIP-seq для профилирования модификаций гистонов и ATAC-seq для оценки доступности хроматина в небольших количествах первичных холангиоцитов мышей.
Поликистоз печени (PLD) — это наследственное заболевание, характеризующееся образованием заполненных жидкостью кист, происходящих из холангиоцитов, что приводит к прогрессирующему заболеванию и значительному снижению качества жизни пациентов. Современные методы лечения PLD неадекватны, что подчеркивает необходимость новых терапевтических стратегий. Роль эпигенетической регуляции в прогрессировании PLD, в частности доступности хроматина и модификаций гистонов, остается недостаточно изученной. Традиционные методы эпигенетического профилирования, такие как ChIP-seq и DNase-seq, требуют большого количества клеток, которые трудно получить из первичных холангиоцитов. Чтобы решить эту проблему, мы оптимизировали протоколы ChIP-seq и ATAC-seq с низким уровнем ввода для малого количества первичных холангиоцитов. Эти подходы позволяют анализировать модификации гистонов и доступность хроматина с минимальным вводом клеток. Низкозатратный ChIP-seq использует микрококковую нуклеазу (MNase) для фрагментации ДНК, в то время как ATAC-seq использует транспозазу Tn5 для захвата открытых участков хроматина. Эти методы мультиомики дают ценную информацию о динамике состояния хроматина во время переходов судьбы холангиоцитов при PLD и других заболеваниях желчевыводящих путей. Важно отметить, что оптимизированные протоколы надежно применимы к другим первичным клеткам с низким уровнем входа, что позволяет исследовать эпигенетические механизмы в различных клеточных контекстах. В данной работе представлен системный подход к изучению изменений состояния хроматина, способствующий разработке эпигенетических терапевтических стратегий для PLD и связанных с ним заболеваний.
PLD является наследственным заболеванием, характеризующимся развитием множественных заполненных жидкостью кист, происходящих из холангиоцитов. По мере того, как эти кисты постепенно разрастаются, они серьезно влияют на качество жизни пациентов 1,2. Существующие стратегии лечения PLD неадекватны, обеспечивая лишь ограниченные преимущества, часто приводя к высокой частоте рецидивов и осложнений 3,4. Таким образом, существует острая потребность в более безопасных и эффективных терапевтических подходах для решения нерешенных клинических проблем в лечении PLD.
В нормальных условиях холангиоциты остаются в покое, тогда как при PLD они демонстрируют чрезмерную пролиферацию, что является ключевым фактором прогрессирования заболевания 5,6. Молекулярные механизмы, лежащие в основе этого кистозного перехода, остаются неясными. В то время как эпигенетическая регуляция, включая доступность хроматина и модификации гистонов, играет жизненно важную роль в переходах к судьбе клеток 7,8, ее роль в прогрессировании PLD остается недостаточно изученной. Тем не менее, многие методы эпигенетического профилирования требуют большого количества клеток. Традиционный ChIP-seq, который основан на фрагментации хроматина методом ультразвуковой обработки, а также анализы доступности хроматина, такие как DNase-seq и MNase-seq, обычно требуют более 10-6 клеток, что значительно превышает количество, полученное из первичных холангиоцитов.
В данной рукописи представлен всеобъемлющий протокол для низковходного ChIP-seq 9,10,11 для профилирования модификаций гистонов и ATAC-seq 11,12,13 для оценки доступности хроматина в низком количестве первичных холангиоцитов. Низкозатратный ChIP-seq использует MNase для фрагментации ДНК9, в то время как ATAC-seq захватывает фрагменты ДНК из открытых участков хроматина с помощью транспозазы Tn512. Мультиомический анализ с использованием этих подходов дает ценную информацию о динамике состояния хроматина во время переходов судьбы холангиоцитов при PLD и других заболеваниях желчевыводящих путей, тем самым способствуя разработке эпигенетически-таргетной терапии.
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
1. Приготовление растворов и холангиоцитов для ATAC-seq
2. ATAC-seq
ПРИМЕЧАНИЕ: Используйте 100 000 холангиоцитов для ATAC-seq. Храните образцы и растворы на льду. Для эксперимента ATAC-seq вся процедура занимает примерно 2 дня.
3. Приготовление растворов и холангиоцитов для ChIP-секвенирования с низким входом
4. День 1 секвенирования ChIP-секвенирования с низким входом: лизис клеток, расщепление MNазы и инкубация антител
ПРИМЕЧАНИЕ: Для эксперимента с низким уровнем ввода ChIP-seq вся процедура занимает примерно 3 дня.
5. 2-й день низковходного ChIP-seq: иммунопреципитация, промывка и элюирование
ПРИМЕЧАНИЕ: Для образцов IP выполните шаги 5.1-5.7. Для входных образцов выполните шаги 5.8-5.12.
6. День 3 низкозатратного ChIP-seq: Построение библиотеки и секвенирование
7. Анализ данных ATAC-seq и Low-input ChIP-seq
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
Для создания хроматинового ландшафта первичных холангиоцитов мы оптимизировали протоколы ChIP-seq и ATAC-seq с низким входом для малого количества (~100 000) первичных холангиоцитов. Результаты электрофореза в агарозном геле для первичных холангиоцитов показали, что в течение 1 × 105 первичных холангиоцитов 0,02 ЕД МНаза при 37 °С в течение 5 мин приводили к продукции мононуклеосом, которая была определена как оптимальная концентрация (рис. 1).
...
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
Для систематического и всестороннего картирования динамики состояний хроматина, лежащей в основе перехода в состояние кистозных холангиоцитов, мы успешно оптимизировали низковходные ChIP-seq и ATAC-seq для ограниченного числа первичных холангиоцитов. Хотя это исследование было сосредоточено на первичных холангиоцитах, мы уверены, что протокол также может быть применен к другим высокожизнеспособным первичным клеткам с ограниченной доступностью. Аналогичным образом, в то время как в данном...
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
У авторов нет конфликта интересов, о котором можно было бы заявить.
Эта работа была поддержана грантами Национального фонда естественных наук Китая (82402166 до R.J.).
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
| Имя | Компания | Каталожный номер | Комментарии |
|---|---|---|---|
| 0,5 М ЭДТА | Solarbio | E1170 | |
| 1 М Трис-HCl (pH=7,5) | Solarbio | T1140 | |
| 1 М Трис-HCl (pH=8,0) | Solarbio | T1150 | |
| 3 М NaAc | Beyotime | ST342 | |
| 8 М LiCl | Sigma | L7026 | |
| Агарозный гель | Biosharp | BS081 | |
| ATAC Библиотека ДНК Набор для подготовки | Vazyme | TD501 | |
| CaCl2 | Sangon Biotech | A501330 | 1 м сток |
| ChIP Библиотека ДНК Набор | для подготовки Vazyme | ND607 | |
| Чистые шарики | ДНК Vazyme | N411 | |
| Реагент для экстракции ДНК | Solarbio | P1012 | |
| EGTA | Solarbio | E8050 | 100 мМ (pH = 8) сток |
| Флуориметр | Invitrogen | Q33226 | |
| Glycogen | Thermo Scientific | R0561 | |
| Гемоцитометр | QIUJING | XB. К.25. | |
| Igepal CA-630 | Sigma | I8896 | 10% стоковый |
| магнитный сепаратор | Promega | Z5342 | |
| MgCl2 | Sangon Biotech | A100288 | 1,5 М стоковый |
| MNase | Sigma | N3755 | 0,01 U/&микро; L stock |
| NaCl | Sangon Biotech | A610476 | 5 M stock |
| NP40 | Solarbio | N8030 | |
| Nuclease-free water | Life Technologies | AM9937 | |
| PCR инструмент | Applied Biosystems | 4484073 | |
| PCR Purification Kit | QIAGEN | 28106 | |
| Ингибитор протеазы | Roche | ||
| Протеин G шарики | Invitrogen | 10004D | |
| Proteinase K | TransGen | GE201-01 | |
| Rotator | Kylin-Bell | QB-528 | |
| SDS | Solarbio | S8010 | 10% сток |
| Дезоксихолат натрия | Sigma | S1827 | |
| Термомиксер комфорт | Eppendorf | 5355 | |
| Triton X-100 | Solarbio | T8200 | |
| Tween-20 | Solarbio | T8220 | |
| Software | Citation (PMID)/Company | Version< | strong>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/ |
| Изобилие | 0.6.6 | https://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/trim_galore/ |
Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.
Запросить разрешение на повторное использование текста или иллюстраций этой статьи JoVE
Запросить разрешение