$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Gen düzenlemesi tüm süreç analiz tamamen hücresel adaptasyon belirli uyarıcı veya tedaviye yanıt olarak anlamak gereklidir. Toplam RNA-seq birleştirerek, 4sU seq, profil oluşturma ribozom ChIP-seq farklı zaman noktalarda bizi bir gen düzenlemesi zaman içinde ana süreçlerin kapsamlı bir analiz için. Biyolojik süreçlerin derin bir anlayış deneysel Kur hem de uygun zaman noktaları tanımlamak için gereklidir.
Gen düzenlemesi çalışma yöntemleri hızla geliştirmek beri bu iletişim kuralları hızlı değişikliklere adapte edilebilir. Yine de, onlar temel gen düzenleyici mekanizmaları hücre her türlü içinde çalışmak için en önemli bir yöntem sağlar. Burada, bazı tuzaklar ve bir bu yöntemleri kullanırken göz önünde bulundurun zorunda gerçekleri tartışmak.
Hücreleri: Hücrelerin son derece uygun olması gerekir ve birincil izole hücreler kullanıyorsanız, hücre popülasyonlarının saflığı (örneğin, FACS analiz için birincil T hücreleri) garanti gerekir. Hatta biraz stresli hücreleri bu çok duyarlı sıralama yöntemleri sonuçlarını etkilemek ve yeni kopya etmek veya çevrilmiş RNA miktarı düşük ve istenmeyen sonuçlar sıralama sonuçlarında stres yanıtının neden. Bu protokol için hücreleri cips belirtilen aralıklarla hız birincil T hücreleri için optimize edilmiştir. Böylece, hücre tipine göre hızı ayarlayın.
4 hücre fizyolojisi üzerinde sU etkileri: Özellikle hücre sayıları sınırlı olan hücresel fizyoloji üzerine 4sU ek için en az pertürbasyon doğrulama yukarıda belirtilen seçenekleri ek olarak, daha fazla ve/veya ek analiz, gerçekleştirilebilir. Hücre çoğalması üzerine etkileri sadece etiketli ve etiketsiz hücreleri sayarak katlama zaman hücre doğrulama test edilebilir. Genelde stres indüksiyon Ayrıca hücre morfolojisi ayirt nucleolin ve hücre çekirdeği boyama ile analiz ederek test olabilir. 4sU etkisini daha da doğrulamak için değiştirilmiş küresel gen ekspresyonu sayar etiketli toplam RNA okumak için etiketlenmemiş toplam RNA birleştiriliyor tarafından ölçülen.
Cep numaraları: Oluşturulan vitro T hücreler için en az miktarını tablo 2' de belirtilen hücreleri ile başlayan öneririz. Hücre tipine göre yöntem başına yeterli numara seçin. T hücreleri daha az sitoplazma ve diğer hücrelere göre RNA beri daha düşük miktarlarda büyük olasılıkla diğer hücreleri yeterli olacaktır. ChIP-seq için hücre sayıları son derece kullanılan antikor ve faiz hücrelerindeki protein ifade düzeyine göre değişir. Hücre sayıları transkripsiyon faktörleri kullanıldığında, özellikle düşük seviyelerde ifade edilir eğer artırılması gerekiyor ise Histon veya RNAPII çip için fewe hücreleri, kullanılabilir.
4 sU etiketleme ve RNA biotinylation: Yapışık hücreleri kullanırken 4sU etiketleme Rädle ve arktarafından açıklandığı gibi yönlendirilebilir. 19 hücreleri çok hızlı bir şekilde dahil 4sU beri bu süspansiyon, yapışık veya yarı yapışık hücreleri orta doğrudan eklenebilir.
Bu biotinylation RNA'ın 60-80 µg ile başlatmak için tavsiye edilir. Yine de, RNA düşük miktarda kullanılabilir, her ne kadar biz did değil sınav için daha az 30 µg. ekleyin (örneğin, GlycoBlue) bir coprecipitant ne zaman Pelet görmek zor ise RNA presipite. Duffy ve ark. da o methylthiosulfonate aktif biotin (MTS-biotin) daha verimli bir şekilde 4sU etiketli RNA ile HPDP-biotin31tepki verir göstermiştir. Bu nedenle, bu MTS-biotin, özellikle, daha az üridin artıkları (Duffy vd.; bkz: Arıtma 4sU etiketli RNA tarafından bahsedilen biotinylation iletişim kuralı aşağıdaki anlamlara sahip olma eğilimi, küçük RNA'ları Kurtarma için geçiş dikkate değer olabilir Deneysel yordamlar).
Yeni transkripsiyonu RNA kurtarma için paramagnetic boncuk veya RNA Temizleme boncuk seçtiğiniz kullanmak mümkündür. Her zaman bu kitleri ya da değil arındırmak için belirli RNA'ların dikkate almak. MiRNAs içinde ilgileniyorsanız, örneğin, belirli kitleri miRNA yakalama ve sıralama için kullanmayı düşünün.
Yeni transkripsiyonu RNA'ın miktar: Doğru yeni transkripsiyonu RNA ölçmek için uygun bir yer tarafından ölçüm yapılmalıdır ( Tablo malzemelerigörmek). 4sU maruz kalma 1 saat içinde yeni transkripsiyonu RNA toplam RNA'ın yaklaşık % 1-4 temsil eder. Yeni transkripsiyonu RNA 1 etiketli h aktive T hücreleri oluşur rRNA%11~ 90-94.
Ribozom profil oluşturma: Yöntem kurarken, özgün protokolünde önerilen 1.5 x nükleaz miktarda kullanarak doğru sindirim garanti belirledi. Ayrıca, herhangi bir yan etkisi nükleaz yüksek miktarda bildirilmiştir. Ribozomal proteinler tarafından bağlı RNA parçası oldukları sırada RPFs overdigest oldukça zor olduğundan, hala biraz en iyi nükleaz sindirim titre tutarı artırabilir.
Eğer daha az 500 ng RPF RNA'ın adım 4.4.2 kurtarıldı, rRNA tükenmesi ve havuzu saf RPFs RNA temiz & yoğunlaştırıcı-5 sütunları ile yineleyin. Alternatif olarak, iki aynı örnek üzerinde jel (Adım 4.5.3) birbirine yakın ve havuzu jel dilimleri yük sırasında RNA elüsyon jel (Adım 4.5.6) üzerinden.
Biz RPFs üzerinde bir jel mümkün olduğunca sıkı bir şekilde 28 ve 30 nt grup kesme öneririz. Bu istenmeyen parçaları rRNA'lar ve tRNA, hangi daha sonra kitaplığınıza parçası haline gelir ve sıralama okuma senin RPFs için azaltmak giderilmesinde yardımcı olur.
Ayrıca UV jel arıtma sırasında ışığı önlemek için önerilir. Bu RNA parçaları, aynı zamanda da sonunda ciddi Kütüphane hazırlanması ve sıralama sonuçları etkileyen pirimidin dimer nickler oluşturabilirsiniz.
Kütüphane hazırlama ve veri sıralama: Sıralama için uygun bir cDNA Kütüphanesi oluşturmak için ribozom Protokolü profil oluşturma sağlar. 4sU etiketleme tarafından oluşturulan örnek doğrudan herhangi bir uygun RNA sıralama kiti ile kütüphane hazırlık için kullanabilirsiniz. Özellikle kısa kullanarak kez, etiketleme henüz poliadenile, olmayabilir zaman yeni transkripsiyonu RNA beri hayır Poli-bir seçim yapılmalıdır. Bunun yerine, rRNA tükenmesi önlemek için önerilir gerçek örnek için sıralama derinliği azaltılması. T hücreleri kullanarak, biz 400 gerçekleştirilen ng (bağlı olarak kit, bkz: belgeleri), yeni kopya etmek ve toplam RNA'ın rRNA tükenmesi ile başladı ve çember PCR güçlendirme PCR önyargı en aza indirmek daha düşük. Kütüphane hazırlık başlangıç daha az malzeme ile gerçekleştirilebilir. PCR döngüleri Kütüphane karmaşıklık numaralarındaki hesap için optimize edilmelidir.
ChIP-seq için orada da birçok kitleri Kütüphane hazırlık için kullanılabilir. Bizim eller kitaplığında hazırlık de 2'den başlayarak çalıştı ng çip DNA'ın (malzeme kullanmak için hangi kiti bir öneri için bakınız). Sıralama sırasında Endeksi için renk dengesini kontrol ettiğinizden emin olun. Bir sıralama derinlik x 106 okuma 4sU seq, toplam RNA-seq ve ChIP-seq örnekleri için her ≥40 ve ≥80 x 106 okuma ribozom örnekleri profil oluşturma için tavsiye ediyoruz. Sıralama derinlik örnek ve aşağı akım Biyoinformatik analizi bağlıdır ve dikkatle düşünülmelidir. Cotranscriptional boşluklarına ayıran, 100 intronic okuma analiz etmek için bp eşleştirilmiş uç sıralama seçilmiş gerekir.
Önyargı sıralama: Sıralama transkripsiyon, çevirisi veya transkripsiyon faktörü bağlama küresel değişimler belirlerken altın standart haline gelmiştir. Son yıllarda içinde varolan yöntemleri için sınırları itilmiş veya RNA başlangıç giderek daha az miktarda sıralama için yeni teknikler geliştirilmiştir. Bu gürültü veya önyargı tanıttı cDNA amplifikasyon gerektirir. Son zamanlarda, benzersiz moleküler tanımlayıcıları (UMIs) deneysel olarak PCR tarafından tanıtılan çoğaltmaları tanımlamak için geliştirilmiştir. Son zamanlarda, bu UMIs sadece hafif sıralama güç ve yanlış bulma oranı fark gen ifade32için geliştirmek gösterilmiştir. Yine de, tüm sıralama Denetim Kitaplığı karmaşıklığı için kitaplıklarına için benzersiz moleküler tanımlayıcılarını (UMIs) kullanarak özellikle RNA düşük miktarda başlatırken ve birçok PCR döngüleri gerektiğinde düşünün.
Arabellek ve hisse senedi çözümleri: 4sU seq ve ribozom profil oluşturma için tüm arabellekleri nükleaz ücretsiz su kullanarak sıkı RNase free koşullar altında hazırlanmalıdır. Bu önceden yapılmış nükleaz ücretsiz NaCl, Tris-HCl, EDTA, sodyum sitrat ve su satın almak için tavsiye edilir. Nükleaz ücretsiz koşulları sağlamak için RNase decontaminating çözümünü Pipetler veya yüzeyleri temizlemek için kullanılabilir. ChIP-seq için tüm arabellekleri gerekir Dnaz boş en az ve oda sıcaklığında depolanabilir. Her zaman proteaz inhibitörleri ve isteğe bağlı olarak, fosfataz inhibitörleri kullanmadan önce ekleyin ve buz üzerinde tutun.
Biyoinformatik: Tüm sıralama veri (Yani, ChIP-seq, RNA-seq ve ribsosome profil oluşturma) analizini içerir Kalite kontrol (FastQC, kullanarakörneğin, http://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc/), bağdaştırıcı kesme (örneğin, ile cutadapt20) başvuru genom hücrelerin altında eğitim için eşleme tarafından takip. RNA-seq veri (Toplam ve 4sU seq) yanı sıra için veri profil oluşturma ribozom, spliced RNA-seq mapper, ContextMap 221gibi gereklidir. ChIP-seq unspliced veri hizalamaları için yeterli BWA-MEM22 kullanmaktır. Gen ifadesinin RPKM modeli (okuma kilobaz Exon milyon parçaları eşlenen başına başına)1, sayıları kullanarak bir program, örneğin featureCounts23gen başına okumak belirledikten sonra kullanılarak hesaplanabilir. ChIP-seq verilerden en yüksek arama için bir dizi program are elde edilebilir, örneğin, MAC'ler24 veya mücevher25. Daha da aşağı akım analizleri, R26özellikle Bioconductor proje27tarafından sağlanan araçlar kullanılarak, gerçekleştirilebilir.
Burada, normalleştirme 4sU ve toplam RNA düzeyleri ve ribozom profil oluşturma üzerinden translasyonel aktivite entegre büyük bir sorun olduğunu. Bu sorunu çözmek için bir klasik ev tutma genler düzeylere normalize etmek yaklaşımdır. Gürültü bireysel ev tutma genler için rastgele dalgalanmalar nedeniyle azaltmak için bu sadece bir kaç ev tutma genler medyan düzeyleri daha büyük bir küme için örneğin kullanılması önerilir > Eisenberg ve Levanon28 tarafından derlenmiş 3.000 ev tutma genler . RNA ciro oranları toplam RNA, normalleştirme medyan ciro dayanmaktadır oranları 4sU-e üzerinden hesaplanması için (5 h bir RNA half-life varsayarakörneğin,)29oranları. Bu ev tutma genler için genel değişiklik varsayar beri Ancak, çözümleme yaklaşımlar normalleştirme, örneğin, korelasyon tabanlı bir zaman-dizi gen grupları tanımlamak için farklı veri türleri kümeleme bağımsız kullanmanızı öneririz Transkripsiyon ve translasyon etkinleştirme sırasında farklı davranış ile. Bioinformatical tümleştirilmesi farklı veri türleri hakkında ayrıntılı bir açıklama için özgün yayın11' e bakın.
Ciro oranları ve veri tümleştirme analizi: Yarı-hayat bir çoğaltılmış gen denetim (MGC) tarafından belirlenen genel yöntemleri için karşılaştırma bir kısa bir süre önce kağıt33 yarı-hayat bu metabolik etiketleme yöntemleri (örneğin, diğer yöntemlerine göre elde edilen en iyi korelasyon gösterir misiniz Genel inhibisyonu transkripsiyon uyuşturucu tarafından). Ancak, half-life hesaplamalar arasındaki farklar ortaya çıkabilir ve açıklanan 15,34olmuştur belirtilmelidir. Sorunlar ve uzun süreli 4sU maruz kalma nedeniyle stres tepkisi tarafından tanıtıldı farklılıklar çoğu için hesap. Bu nedenle, 4sU etiketleme tarafından tanıtılan stres tepkisi dışlamak için vazgeçilmezdir. Daha fazla ciro oranları doğrulamak için MGCs kullanmanızı tavsiye ederiz.
Ayrıca, burada oluşturulan bir veri kümesi de bir daha bütünleştirici veri analizi (örneğin, uzun kodlamayan RNA'ların Yönetmeliği)35,36için kullanılabilir.