İlaç Direnci İlgili Roman Splice türevlerini algılamak için RNA sıralamayı kullanarak * These authors contributed equally

JoVE Journal
Cancer Research

Your institution must subscribe to JoVE's Cancer Research section to access this content.

Fill out the form below to receive a free trial or learn more about access:

 

Summary

Burada katı tümörler ve hematolojik malignitelerde ilaç direnci üzerinde anormal yapıştırma etkisini araştıran amaçlayan bir protokol açıklar. Bu hedefe, biz RNA seq ile ebeveyn ve in vitro dirençli modellerin transkriptomik profillerini analiz ve aday genler doğrulamak için bir QRT-PCR tabanlı bir yöntem kurdu.

Cite this Article

Copy Citation | Download Citations | Reprints and Permissions

Sciarrillo, R., Wojtuszkiewicz, A., Kooi, I. E., Gómez, V. E., Boggi, U., Jansen, G., Kaspers, G. J., Cloos, J., Giovannetti, E. Using RNA-sequencing to Detect Novel Splice Variants Related to Drug Resistance in In Vitro Cancer Models. J. Vis. Exp. (118), e54714, doi:10.3791/54714 (2016).

Please note that all translations are automatically generated.

Click here for the english version. For other languages click here.

Abstract

İlaç direnci hematolojik malignanlıklar ve katı tümörlerin her ikisi için, kanser tedavisinde önemli bir sorun olmaya devam etmektedir. Intrinsik ya da kazanılmış direnci artan ilaç eleme dahil mekanizmalar, bir dizi neden olabilir, ilaç alımını, ilaç inaktivasyonunu ilaç hedefleri değişiklikler azalmıştır. Son veriler, diğer daha iyi bilinen genetik (mutasyon, amplifikasyonu) ve epigenetik (DNA hipermetilasyonu histon post-translasyonel modifikasyon) modifikasyonlarla, ilaç direnci mekanizması, aynı zamanda birleştirme sapmaları ile düzenlenir olabileceğini göstermiştir. Bu daha etkili tedavi yaklaşımları planlamak için gelecekte dikkat edilmesi gereken soruşturma hızla büyüyen bir alandır. Bu yazıda anlatılan protokol solid tümörler ve hematolojik malignitelerde ilaç direnci üzerinde anormal yapıştırma etkisini araştıran hedefleniyor. Bu hedefe, biz RNA seq ve kurmak yoluyla in vitro modellerinde bazılarının transkriptomik profillerini analized bir QRT-PCR tabanlı yöntem aday genleri doğrulamak için. Özellikle, DDX5 ve PKM'si kopyasının farklı kesilmesinden değerlendirildi. hesaplamalı araç PASPASLARI tarafından tespit edilen anormal yapıştırma farklı DDX5 ekleme varyantları ebeveyn vs dirençli hücrelerde ifade gösteren, lösemi hücrelerinde doğrulanmıştır. Bu hücrelerde, daha da gemsitabin maruz kalma ile tetiklenen ilaç direnci farklı mekanizmayı göstermektedir ebeveyn Panc-1 hücreleri ile karşılaştırıldığında Panc-1 gemsitabin dayanıklı muadili saptanmadı yüksek Pkm2 / PKM1 oranı, gözlendi.

Introduction

Kanser tedavisinde, kemoterapi malign hücrelerin direnci, ya içsel ya da uzun süreli ilaç maruziyeti üzerine edinilen önemli gelişmelere rağmen, lösemi ve solid tümörlerin 1 geniş bir yelpazede tedavi başarısızlığı için en önemli nedenidir.

In vitro hücre hattı modellerinde ilaç direncini altında yatan mekanizmaları nitelendirmek için kemoterapötik maddelerin dirençli kanser hücrelerinin adım adım seçimi ile geliştirilir. Bu prosedür klinik ortamlarda kullanılan rejimleri taklit ve bu nedenle ilgili direnç mekanizmaları derinliği soruşturma sağlar. Tedavi hayatta dirençli hücreler daha sonra hücre canlılığı / sitotoksisite deneyleri 2 kullanılarak ebeveyn duyarlı hücrelerden ayırt edilir. Birincil hücrelerin in vitro ilaç direnci profilleri kemoterapi 3 klinik yan önemli ilgili olduğu gösterilmiştir.

Yüksek verim cytotoxicity deneyler, in vitro ilaç duyarlılığını belirlemek için uygun bir yöntem teşkil etmektedir. Burada, hücre canlılığı ile değerlendirilir, örneğin 3- [4,5-dimetiltiazol-2-il] -2,5-difenil tetrazolyum bromür - yani, belirli alt tabakalar metabolik dönüşüm (dayanır MTT deneyi 4, böylece, hücrelerin mitokondrial faaliyeti yansıtan renkli ürünlere tetrazolyum tuzlarının kullanımı). Alternatif olarak, hücresel protein içeriğini sülforhodamin B (SRB) deneyi 5 kullanılarak belirlenebilir. Burada, yaşayabilir hücrelerin sayısı gerek olmadan, bir spektrofotometre, uygun bir dalga boyunda ölçülen optik yoğunluk (OD) ile orantılıdır yaygın ve zaman alıcı bir hücre sayımı işlemleri. Belirli bir kemoterapötik ilaç ile uyarılan büyüme inhibisyonu hücreleri test maddesi ile muamele edilmiş ve muamele edilmemiş kontrol hücrelerinin OD ile karşılaştırıldığı kuyu OD göre hesaplanabilir. Bir doz-tepki eğrisi obta olankontrol hücrelerine göre canlı hücre yüzdeleri karşılık ilaç konsantrasyonu işaretlenmesiyle çağırın. Son olarak, ilaç duyarlılığı tedavi edilmemiş hücrelere (IC50) ile kıyaslandığında hücre büyüme inhibisyonu% 50 ile sonuçlanan konsantrasyon olarak kaydedilmiştir.

ilaç direncinin altında yatan mekanizmalar, ilaç etkinliği ve hücresel metabolizma belirleyicilerinin gen ifadesini etkileyen değişiklikler gibi pek çok farklı anormallikleri içerir. Mutasyonlar, aberasyonların bir transkripsiyonel olarak ve post-transkripsiyonel seviyede yanı sıra rahatsız epigenetik düzenlemeler de dahil olmak üzere, bu moleküler lezyonlar genellikle ilaç metabolizması ya da apoptoz 6 ya oynayan genleri etkiler.

Alternatif pre-mRNA ekleme ve karmaşık düzenleme son zamanlarda kanser hücrelerinin 7 ilaç direnci dikte edebilir bir roman varlık olarak önem aldık. İnsan genlerinin% 95 a kadar, alternatif olarak, bu aracılığıyla normal hücrelerde birleştirilirAynı genin birçok farklı protein izoformları üreten sıkıca düzenlenmiş süreç. Alternatif yapıştırma genellikle kanser deregüle ve birkaç tümör ilaç metabolizmasında (örn, deoksisitidin kinaz, folylpolyglutamate sintetaz, veya çoklu ilaç direnci proteini) 6,8 katılan genlerin artan sayıda değişik ekleme mekanizması ile karakterize edilir. Bununla birlikte, ilaç dirençli hücrelerin yapıştırma profillerinin kapsamlı bir analiz acı eksiktir. Nedenle, bir alternatif birleştirme analizi için yüksek verimli yöntemlerin geliştirilmesi zorunludur. Bu daha etkili tedavi yaklaşımları geliştirmeye yardımcı olabilir.

Son on yılda, yeni nesil dizileme (NGS) teknolojilerinin hızla gelişmesi genom ifade düzenlenmesini ve çeşitli biyolojik süreçler 9 rollerini yöneten moleküler mekanizmaları içine yeni anlayışlar ile biyomedikal araştırmalar zenginleştirdi. RNA dizi (RNA DİZ) güçlü bir alt uygulamadırtranskriptomik alanında NGS arasında. Bu, miRNA, siRNA ve diğer küçük RNA (nitelik ve nicelik) aynı anda binlerce gen ifadesi desen bir genom profil izin verir ve iyi roman kodlama mRNA karakterizasyonu için uygun hem de uzun olmayan kodlama RNA sınıflar (örneğin, snRNA ve piRNA) 10,11.

RNA Seq transcriptome karakterizasyonu (örneğin, Sanger dizileme ve anlatım mikroarray'ler) önceki teknolojilere göre birçok avantajı vardır. Bu mevcut genom açıklama dayalı değildir, bu kararın bir tek nükleotid düzeyi vardır ve ekspresyon seviyesi tahmini için daha geniş bir dinamik aralığı vardır. Kısaca, RNA DİZ deneyler temel deneysel akışı cDNA kütüphane yapımı ve son olarak, yoğun paralel derin sıralama 12,13 dönüşüm ve ardından poliadenile transkript (mRNA) seçimi ve parçalanma meydana gelir. Nedeniyle sequencin hızlı düşüşSon birkaç yıldır, RNA-seq üzerinde g maliyetleri yavaş yavaş diğer teknolojiler yerini almaktadır ve önemli çabalar kütüphane hazırlık protokolleri geliştirmek için yapılıyor. Örneğin, deoksiüridin trifosfat (dUTP) ve önceki PCR amplifikasyonu, urasil-DNA glycosilase (Yeraltı) ile işaretli olan iplikçik sindirilmesi ile ikinci dizi cDNA, işaretleyerek mRNA transkriptlerinin şerit bilgilerini korumak için mümkündür. Bu süreç ekspresyon düzeyleri 14,15 gen açıklama ve tahmin doğruluğunu artırır.

Analiz ve RNA-seq verilerin yorumlanması biyoinformatik boru hatları 16,17 içinde karmaşık ve güçlü hesaplama yazılım paketleri ve işlem gerektiren. İlk olarak, ham sıkı kalite gereksinimlerini ulaşamayan dizileri, teknik ve biyolojik eserlerin çıkarılması ve atılması (kesim) tarafından kalite kontrol sürecinden okur. Daha sonra bir referans genom eşleştirilir ve endekslidir her bir örnek için okurGen düzeyinde, ekson düzey ya da transkript düzeyinde içine sırayla her kategorinin bolluğu belirlemek için. Uygulamaya bağlı olarak, rafine edilmiş veriler daha sonra alel-spesifik ekspresyonu, alternatif uç uca eklenmesi gen füzyonu ve tek nükleotid polimorfizmlerin (SNP), 12 tanımlanması için istatistiksel model hesaplanmıştır. Son olarak, seçilen seviyeye (yani, gen ekspresyonu veya alternatif ayırma) ile diferansiyel analizi, farklı koşullar altında elde edilen örnekleri karşılaştırma için kullanılabilir.

Diferansiyel yapıştırma analizi iki örnek arasındaki ekleme sitesi kullanımında farklar açıklanır. Bu amaçla ayrılmış yazılım paketleri giderek artan sayıda, farklı istatistiksel modeller, performans ve kullanıcı arayüzü 18 dayalı bulunmaktadır. Bunlar arasında, PASPASLAR (Transkript yapıştırma değişkenli Analizi) Bayes istatistiksel çerçeveye dayalı bir serbestçe kullanılabilir ve kesin hesaplama aracı olarak ortaya çıkmaktadır ve farklılık sorumluluk yönün tespit etmek için tasarlanmıştek veya eşli uç RNA-seq veri birinden rential yapıştırma olayları. Hizalanmış (.bam) dosyaları başlayarak, MATS alternatif birleştirme olayları tüm önemli türleri algılayabilir (ekson atlama, alternatif 3 'splice site alternatif 5' splice site birbirini dışlayan ekson ve intron tutma - Ayrıca bakınız Şekil 1).

İlk olarak, yazılım tanımlar örneğin ekson atlama için, belirli bir ekleme olayı destekleyen okur ve iki tip bunları sınıflandırır. incelenen ekson içinde harita ve belirli ekson ve iki memba ve mansap yan ekzon arasındaki kavşaklar yayılan (kanonik ekleme olayı için) "İçerme okur". İki yan ekzon arasındaki kavşak yayılan (alternatif bağlantı olayı için) "atlanıyor okur". Daha sonra, MATS hem kurallı ve alternatif etkinlikler için normalize içerme seviyesini döndürür ve numune veya koşulları arasındaki değerleri karşılaştırır. Sonuçta, bu P-değeri a hesaplarnd yanlış keşif oranı (FDR) iki durum arasında bir genin varyantı oranında fark her ekleme olayı 19,34 için belirli bir kullanıcı tanımlı eşiği aşan varsayarak.

RNA seq ile birlikte diferansiyel yapıştırma analizi takiben, geniş bir deneysel doğrulama gerçek pozitif gen adayları 18 belirlemek için garanti edilir. Kantitatif ters transkribe-polimeraz zincir reaksiyonu (qRT-PCR) RNA Sekans analizi 20 elde edilen aday doğrulama en yaygın olarak kullanılan ve en iyi yöntemdir. Bu yazının amacı solid tümörlerin ve hematolojik malignitelerde ilaç direnci ile ilişkili birleştirme profilleri araştırmak için sağlam bir metodoloji sağlamaktır. Yaklaşımımız ilaç direnci belirtilen genler onaylanması için kurulmuş bir QRT-PCR yöntemi ile kombinasyon halinde ilaç dirençli kanser seçilen hücre hattı model RNA seq göre transcriptome profil kullanmaktadır.

21,22 ve metotreksat (MTX) -dirençli subline CEM / R30dm 23. GCS, MTX göre mevcut tedaviler vakaların yaklaşık% 90, klinik fayda oluşturulması da, GC-direnç ortaya hala açık molekül mekanizma ile çözülmemiş bir sorun teşkil etmektedir. GC dayanıklı alt klonları izole etmek için, CEM-WT, hücreler, 2 ila 3 hafta içinde 1 uM deksametazon (Dex) 'de kültürlenmiştir. MTX dirençli subline CEM / R30dm tekrarlanan kısa dönem (24 saat) klinik protokollere bir taklit olarak 30 uM MTX CEM-WT hücrelerinin maruz kalma yoluyla geliştirilmiştir. İlginç bir şekilde, Bu hücre hattı ayrıca mekanizması tam olarak anlaşılmış değildir olan Dex çapraz direnç (yayınlanmamış sonuçlar) görülür.

katı tumya da bu çalışmada incelenen modelin kemoterapiye olağanüstü refrakterliği için ünlü pankreatik duktal adenokarsinom vardır. Bu amaçla, Panc-1 hücre çizgisi ve ilaç 24 1 uM sürekli inkübe etmek suretiyle elde edilen kendi gemsitabin dayanıklı alt klon Panc-1 R seçilir. Burada üç protokolleri birleştirerek in vitro ilaç direnci yatan yeni mekanizmalarını keşfetmek için bir yaklaşım açıklanmaktadır: kolorimetrik sitotoksisite deneyleri ile ilgili yeni uç uca eklenen varyantları belirlemek için lösemik hücreler ve katı tümörler, RNA seq göre boru kanser hücrelerindeki ilacın duyarlılığını değerlendirmek için ilaç duyarlılık / direnç ve RT-PCR ve QRT-PCR analizi potansiyel adayları doğrulamak için.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Sitotoksisite Tahliller aracılığıyla İlaç Direnci Profilleri 1. Karakterizasyonu

  1. Lösemi Hücre Hattı Kültürü
    1. Ebeveyn T-hücresi ihtiva eden 10 ml RPMI-1640 ortamı içinde 25 cm 2'deki tüm hücre çizgisi CCRF-CEM (CEM-WT) ve CEM / R30dm, CEM-R5 ve CEM-C3 de dahil olmak üzere ilaca dirençli alt hatları, bakımı 2.3 uM folik asit,% 10 fetal dana serumu ve 100 birim / ml penisilin G ve 100 ug / ml streptomisin ile takviye edilmiştir.
    2. Kültür, bir% 5 CO2 inkübatöründe 37 ° C'de nemli bir atmosferde hücreleri.
    3. 3 x 10 6 hücre / ml - 2 arasındaki konsantrasyonlarda hücre büyümesini bekleyin.
    4. 0.3 x 10 6 hücre / ml'lik bir başlangıç konsantrasyonunda, haftada iki kez hücreleri bölme (örneğin, hücre yoğunluğu, 3 x 10 6 hücre / mL, 9 mL taze ortam içeren yeni bir şişeye transfer 1 ml hücre süspansiyonu ise). 20 ardışık pasajlar sonra kültür atın.
    Pankreas karsinoma hücre hattı Kültür
    Not:% 10 fetal bovin serumu ve 100 birim / ml penisilin G ve 100 ug / ml streptomisin ile takviye edilmiş, yüksek glikoz ve L-glutamin ile 10 mi DMEM ortamı içinde 75 cm2'lik kültür şişelerinde insan pankreas kanseri hücre çizgisi Panc-1 Bakım . ilaca dirençli varyantı, Panc-1 R, steril su içinde çözülmüş 1 uM gemsitabin içeren aynı kültür ortamı içinde kültürlenir. Daha fazla detay 24 temin edilmiştir.
    1. Kültür, bir% 5 CO2 inkübatöründe 37 ° C'de hücreler.
    2. Hücreler, yaklaşık% 90 birleştiği ulaştığında 5: 1 bir oranda - 3 gün, her 2 hücreleri Böl.
    3. Hücreleri ayırmak için, fosfat tamponlu salin (PBS) ile iki kez yıkama 75 cm 2 kültür şişesi başına tripsin / EDTA 1 ml ilave edilir ve 3 dakika boyunca 37 ° C'de inkübe edin.
    4. 9 mi ortamı ilave edin ve 15 ml'lik bir tüp içinde müstakil hücreler hasat edilir. Yeni bir şişe conta Tohum 2 ml hücre süspansiyonuining 8 mi ortamı. 20 ardışık pasajlar sonra kültür atın.
  2. Lösemi hücrelerinin MTT testi
    1. Önceden MTT çözeltisi hazırlayın: yaklaşık olarak 1 saat boyunca manyetik bir karıştırıcı ile 500 10 ml PBS içinde MTT formazana mg ve (ışıktan korunmuş olarak) karıştırın çözülür. 0.22 um filtre ile çözelti sterilize edin. NOT: Çözelti -20 ° C'de 10 mi alikotlar içinde muhafaza edilebilir. çözdürme sonrası direkt ışıktan koruyunuz.
    2. Önceden asitleştirilmiş izopropanol hazırlayın: izopropanol 2.5 L 2 M HCI 50 ml ekleyin. NOT: Kullanmadan önce oda sıcaklığında en az bir ay için çözüm saklayın. izopropanol doğru asitleştirildi değilse, bu ortam ile çökelti oluşturulması ve spektrofotometrik okuma tehlikeye atabilir.
    3. Hücre hattı başına 3 ila 6 kuyu ayırmak büyüme 30 ul: Ayrı bir 96-gözlü düz dipli Hazırlama "Gün 0" (kontrol) plaka büyüme inhibisyonu daha doğru bir tahmin sağlamak üzereorta ve boşlukları (hücre yok) 'e uygun oyuklara büyüme ortamının her bir 150 ul başına hücre süspansiyonu (8.000 hücre) 120 ul. Optik yoğunluk (OD) ölçmek için, bu bölümün 1.3.13 adım adım 1.3.9 devam edin. NOT: Diğer ayrıntılar 4'te verilmiştir.
    4. (Ilaç konsantrasyonlarına 30 kuyu (10 konsantrasyonları, üç kopya halinde her biri), kontrol hücrelerine 10 kuyu ve hücreler (boşlukları) olmadan kontrol ortamı 10 kuyu ayırmak ve deksametazon ilaç seyreltme aralığı hazırlanması: 96-gözlü düz dipli deney plakası hazırlayın bir çözücü olarak, dimetil sülfoksit kullanılarak Dex).
      Not: CEM-WT hücreleri için Dex seyreltme aralığı 2 uM ve 0.97 nM arasındadır. CEM / R30dm, CEM-R5 ve CEM-C3 hücreleri için Dex seyreltme aralığı 640 uM ve 0.33 nM arasındadır.
    5. 96 gözlü plakanın uygun bir kuyuya her Dex seyreltme 30 ul ekle. Bir üçlü olarak her konsantrasyonu içerdiğinden emin olun.
    6. büyüme ortamı 30 ul ekle dehücrelerini ve boşlukları karşılık gelen oyuklara büyüme ortamı 150 ul kontrol karşılık gelir.
    7. Hasat katlanarak optimal tohumlama konsantrasyonda hücreleri ve tekrar süspansiyon büyüyor.
      Not: iyi başlangıç ​​hücresi konsantrasyonlarını belirlemek için, birden konsantrasyonlarda hücrelerin ekim ve en az 4 gün boyunca günlük olarak ölçülmesi ile, 96 oyuklu bir plaka içerisinde her bir hücre hattı hücre kuşağının büyümesinin profilini değerlendirmek için tavsiye edilir. Bu OD değerleri doyurarak deneyi etkileyecektir olarak, 72 saat sonra hücrelerin üremesine engelleyen bir tohumlama konsantrasyonunu seçin. CEM / R30dm için / kuyu 5.000 hücreleri ise CEM-WT, CEM-C5 ve CEM-R5 için optimum ekim konsantrasyonu, 8.000 hücre / kuyu olduğunu.
    8. ilaç içeren her kaba çözelti ya da büyüme ortamına hücre süspansiyonu 120 ul ekle (kuyu kontrol hücrelerine karşılık gelir). plaka iyi nem sağlamak ve inci inkübe 150 ul PBS ile plaka boş dış kuyu doldurunbir hücre kültür inkübatörü içinde,% 5 CO2 ile 37 ° C 'de 72 saat e plakalar.
    9. Her kuyucuğa MTT çözeltisi 15 ul ekleyin ve / dakika, 900 sallar en fazla plaka karıştırıcısı kadar 5 dakika boyunca plaka çalkalayın.
    10. Bir hücre kültür inkübatörü Lütfen% 5 CO2 ile 37 ° C 'de tabak yerleştirin ve diğer 4 inkübe edin - 6 saat.
    11. her kuyuya asitleştirilmiş izopropanol 150 ul ekleyin ve iyice tüm formazan kristalleri tekrar süspansiyon çok kanallı pipet ile iyice karıştırın. boş kuyular ile başlayın ve plaka başka bir satıra geçmeden önce ipuçlarını durulama emin olun.
    12. 10 dakika süre ile oda sıcaklığında (RT) plaka inkübe edin.
    13. Bir mikrolevha okuyucu kullanılarak, arka plan OD düzelterek doğru bir ölçüm sağlamak için, 540 ve 720 nm 'de OD belirler. Sonra tablo dosyasındaki verileri kaydetmek ve 4 analiz edin.
  3. SRB testi pankreas karsinomu hücreleri için
    1. % 0.4 son konsantrasyonda% 1 asetik asit içinde SRB reaktifi çözülür (a / h).
    2. % 50 son konsantrasyonda, aşırı saf su içinde trikloroasetik asit (TCA) çözündürün (a / h).
    3. 10 mM son konsantrasyonda, aşırı saf su içinde tris (hidroksimetil) -aminometan çözülür.
    4. Uygun tohum konsantrasyonda 100 ul ortam içerisinde üstel fazında büyüyen hücreler tohum 6 kuyu sadece kuyu tekabül eden 100 ul ortam ekleyin: Büyüme inhibisyonu daha doğru bir tahmin sağlamak üzere, ayrı bir 96-gözlü düz tabanlı "Gün 0" kontrol plakası hazırlayın boşlukları. Plakasına hücrelerin düzgün yapışmasını sağlamak için% 5 CO2 ile 37 ° C 'de bir gece boyunca inkübe edilir. Daha sonra tüm oyuklara 100 ul ortamı ilave edin ve adım 1.4.8 devam - bu bölümün 1.4.16.
    5. 96-gözlü düz dipli deney plakası hazırlayın: Tohum hücreleri benim 100 ul uygun bir yoğunlukta 96 kuyucuklu üç kopya üstel fazda düz tabanlı plakaları artanÇok kanallı bir pipet kullanılarak dium.
      Not: iyi başlangıç ​​hücresi konsantrasyonlarını belirlemek için, birden konsantrasyonlarda hücrelerin ekim ve en az 4 gün boyunca günlük olarak ölçülmesi ile, 96 oyuklu bir plaka içerisinde her bir hücre hattı hücre kuşağının büyümesinin profilini değerlendirmek için tavsiye edilir. Bu OD değerleri doyurarak deneyi etkileyecektir olarak, 72 saat sonra hücrelerin üremesine engelleyen bir tohumlama konsantrasyonunu seçin. Panc-1 ve Panc-1 R hücreleri için uygun tohumlama konsantrasyonu / oyuk 8000 hücredir.
    6. Orta yalnızca gözlere 100 ul ortamı ilave edin ve plakaya hücrelerin düzgün yapışmasını sağlamak için% 5 CO2 ile 37 ° C 'de bir gece boyunca inkübe edilir.
    7. Panc-1 ve 1 mM ve Panc-1 R hücreleri için 100 nM 1 um ve 10 nM arasında gemsitabin ilaç seyreltme aralığı hazırlayın. Çok kanallı bir pipet kullanılarak 96 oyuklu plakanın uygun bir kuyuya her çözücüden 100 ul ekle. üç nüsha halinde her konsantrasyona sahip olduğundan emin olun. Ek olarak,orta yalnızca kuyu ve kontrol hücrelerine, 100 ul ortam ilave edin. 72 saat boyunca% 5 CO2 ile 37 ° C'de inkübe edilir.
    8. çökeltilmesi ve kuyu altındaki proteinleri düzeltmek için, 4 ° C'de en az 60 dakika boyunca plakalar bir çok kanallı pipet ile gözlere 25 ul soğuk TCA solüsyonu eklenir ve inkübe edilir.
    9. Bir doku üzerinde orta ve kuru kısaca kaldırarak plakayı boşaltın.
    10. musluk suyu ile 5 kez yıkayın, daha sonra plaka boşaltın ve oda sıcaklığında kurumaya bırakın.
    11. Oda sıcaklığında 15 dakika boyunca tekrar-pipeti ve leke kullanarak oyuk başına 50 ul SRB çözeltisi ekleyin.
    12. SRB leke kaldırarak plakayı boşaltın.
    13. % 1 asetik asit ile 4 kez yıkayın, daha sonra plaka boşaltın ve oda sıcaklığında kurumaya bırakın.
    14. Çok kanallı bir pipet kullanılarak göz başına 150 | il Tris çözeltisi ekleyin ve / dakika, 900 sallar en fazla plaka karıştırıcısı yukarı 3 dakika boyunca karıştırın.
    15. 540 nm (ya da 492 nm eğer optik yoğunluk Oku to) değerleri çok yüksek OD.
    16. verileri analiz edin.
  4. MTT ve SRB Tahliller için Veri Analizi
    1. Aşağıdaki formülü kullanarak "Gün 0" hücrelerin OD değerlerini hesaplayın: OD Gün 0 = OD kontrol hücreleri - Ortalama OD boş kuyular
    2. Aşağıdaki formüle göre, her bir ilaç konsantrasyonu için hayatta kalan hücrelerin yüzdesini hesaplayın:% muamele edilmiş hücreler = Ortalama [OD işlenmiş hücreler - Ortalama OD Boş kaplar - OD Gün 0] / [OD kontrol hücreleri - ortalama OD Boş kaplar - OD 0 Gün] * 100
    3. Doz-yanıt eğrisi (% olarak büyüme inhibisyonu genel ilaç konsantrasyonu) çizilir.
    4. Doz-yanıt eğrisi kullanılarak% 50 hücre büyümesini inhibe eden bir ilaç (IC50) konsantrasyon hesaplanır.

RNA sıralaması için 2. RNA İzolasyonu ve Kütüphane hazırlanması

  1. örnek Collection ve RNA izolasyonu
    1. CEM hücreleri için: kültür ortamı doğrudan 10 6 hücre hasat.
    2. Panc-1 ve Panc-1 R için: orta kaldırmak PBS ile iki kez yıkama hücreleri ve tripsin-EDTA ilave edilir ve 3 dakika boyunca 37 ° C'de inkübe edilerek çıkarın. Kültür ortamı ekleyin ve 10 6 hücre hasat.
    3. 3 dakika boyunca 300 xg'de örnekleri aşağı Spin süpernatant kaldırmak ve üreticinin protokolü takip ederek, piyasada mevcut silis membran dönüş sütunlarını kullanarak toplam mRNA ayıklayın.
    4. UV-Vis kullanılarak toplam RNA yoğunluğu ve saflığı, belirler.
      NOT: 260 nm / 280 nm absorbans oranı 1.8 üzerinde ise RNA yüksek saflıkta kabul edilir. - 80 ° C örnekler saklanabilir.
    5. etidyum bromür ile boyanmış% 1 agaroz jeli üzerinde numunenin 200 ng elektroforez ile total RNA bütünlüğü değerlendirin.
      NOT: yaklaşık memeli 28S ve 18S rRNA karşılık gelen iki sağlam bantların tespit2 kb ve iyi total RNA bütünlüğünün göstergesi olan boyutu 1 kb.
  2. Ardışık Kütüphane hazırlanması
    1. Her bir numune başına toplam mRNA 2 mikrogram kullanın. Üreticinin talimatlarına uygun olarak, mRNA kütüphane preparasyonu protokolü takip edin.
    2. Bir Bioanalyzer sistemini kullanarak her kütüphane kalitesini ve konsantrasyonunu belirlemek. 10 nmol / L'lik bir son konsantrasyona kadar tek bir örnek kütüphaneler Havuz ve Bioanalyzer ile ölçülür.
    3. Tek Oku 100 bp modu ile yüksek verim sıralama sistemi kullanın.
      Not:> 80 bp Gör uzunluğu transkripsiyonel izoformları belirlenmesi için gereklidir.

Diferansiyel yapıştırma 3. Algılama Sıralama okur gelen

  1. Hizalanması Genom ve Kalite Kontrolü Referans için okur
    1. UCSC tablo tarayıcı (25963 genler) kullanılarak NCBI refGene tablodan bir gen açıklama (.gtf dosyası) Derleme.
    2. yapmaksıralamanın açıklama farkında boşluklu hizalama YILDIZI kullanarak referans genom (GRCh37) için okur.
    3. Sıralama ve dizin picard araçları ile sonuçlanan hizalama dosyaları.
    4. RSeQC ve samtools kullanarak post-haritalama kalite kontrolü gerçekleştirin.
  2. Örnek Gruplar arasındaki fark Ekleme Algılama
    1. Python ve numpy ve SciPy karşılık gelen sürümlerini yükleyin. Indirin ve samtools yükleyin. Indirin ve papyon ve Tophat yüklemek,
    2. $ PATH ortam değişkeni Python, papyon, tophat ve samtools dizinleri ekleyin. İndir önceden yapılmış papyon indeksleri (hg19). rMATS sürüm 3.0.9 indirin.
      Not: rMATS ile ilgili diğer ayrıntılar, 19 ve 34'de verilmiştir.
    3. Şekil 5A göre çalışır ayrı paspaslar Panc-1R için CEM-WT ve Panc-1 Her Dex dirençli hücre hattı karşılaştırarak alternatif ekleme olayları algılar.
    4. onceki ayırıcı bölme olaylarının tespit etmek içinusly hizalanmış sıralama (.bam dosyaları), Panc- CEM-WT vs CEM- C3, CEM-WT vs CEM-R5, CEM-WT vs CEM / R30dm ve Panc1 Şekil 5B gelen komutları kullanarak çalıştırmak Mats okur 1R karşılaştırmalar.
      NOT: MATS analiz yapıştırma olayın türüne göre sonuçları ile iki .txt dosyaları ile bir çıkış klasörü oluşturacaktır (SE - ekson atlama, A5SS - Alternatif 5 'splice sitesi, A3SS - Alternatif 3' splice sitesi, MEX - birbirini dışlayan ekzon ve RI - intron tutma): bir dosya içeren kavşak sayımları sadece ve kavşak sayımları dayalı sonuçlar ile ikinci dosyaya dayalı sonuçlar ve hedefe okur. Ayrıca, bir sonuç bakış ile ek bir txt dosyası aynı klasörde oluşturulur.
    5. SE, A5SS, A3SS ve UR ​​ithalat kavşak sayımları dayalı .txt dosyalarını e-tablolar ve hedefe okur için. MEX için bağlantı sayıları sadece dayalı .txt dosyalarını içe.
      NOT: Gen kimliği, gen sembolü: PASPASLARI çıktı dosya P-değerleri ve artan göre sıralanır birkaç parametre içerir, Kromozom ve iplik pozisyonu, alternatif olarak eklenmiş parçaları genomik koordinatları, dahil uzunluğu yanı sıra sayar ve (her ikisi de analiz numune için formlar, dahil uzunluğunu atlama ve normalleşme, p-değeri, yanlış keşif oranı için kullanılan formu atlama FDR ), normalize sayıları ve diferansiyel içerme skoru (ortalama (IncLevel1) dayalı her bir numune alınma düzeyi - ortalama (IncLevel2)).
    6. Bir FDR <ileri doğrulama (örn DDX5 ve Pkm2) için% 10 ile istatistiksel olarak anlamlı aday genler seçin.
    7. Bütünleştirici Genomik Viewer ile alternatif birleştirme olayları gözünüzde canlandırın (IGV, https://www.broadinstitute.org/igv/), Şekil 5'de bildirildi.

RT-PCR ve QRT-PCR Tahliller Sonuçlarının 4. Doğrulama

  1. primer Tasarım
    NOT: biyoinformatik boru hattı mRNA trans kullanılarak elde edilen sonuçların, güvenilir bir doğrulama sağlamak içinAlternatif yapıştırma olayların bir sonucu yazması kitaplar, RT-PCR kullanılarak amplifiye PCR ürünleri agaroz jel elektroforezi ile görselleştirilmiştir. Yeşil QRT-PCR deneyi, özel bir ek yeri ölçmek için kullanılan örneğin SYBR olarak Siyanin yeşil boya bir ev bakıcısı geni göreli varyantları. Şekil 7 DDX5 geninin ekson 12 atlama olayı görselleştirmek için ve PKM geninin birbirini dışlayan ekson 9 ve ekson 10 ölçmek için uygulanan stratejiyi göstermektedir.
    1. RT-PCR deneyi için, geri yönünde yer alan yapısal ekzon (ekzon 10 ve ekzon 13) ve aşağı doğru bir alternatif birleştirme bölgelerinin (Şekil 7A) olduğu tavlama tasarım primer çiftleri.
      Not: amplikon boyutu agaroz jeli üzerinde öngörülen PCR ürünlerinin net bir ayrım sağlamak amacıyla, 100 ila 800 bp kapsamalıdır. % 60 geçmemelidir C GC içeriği 55 ° ila 65 primerlerin bağlanma sıcaklığı olmalıdır.
    2. Siyanin yeşil deneyi (Şekil 7B). İki birbirini dışlayan ekson ve her biri özel olarak tasarımı iki primer çiftleri dizisi homoloji kontrol edin ve münhasıran sadece iki ekleme varyantları biri algılar.
      NOT: ileri primerler varyant özgü ve tavlama 9 (PKM1) ekson veya ekson 10 (Pkm2) ise PKM için, ters primer, her iki varyant ortak 11'e ekson tavlarıdır.
    3. DDX5 tam uzunlukta geni tespit etmek için, atlanan ekson (ekson 12) içinde geriye doğru primer tavlama.
      NOT: DDX5 ΔEx12 varyantının spesifik tespiti için, ters primer exon11 / exon13 sınırını kapsamaktadır. Her iki reaksiyonlar için kurucu ekson 10 tavlarıdır aynı ileri primer kullanın.
      NOT: amplikon boyutu 80 ve 200 bp arasında olmalıdır.
  • İlk kol cDNA sentezi
    1. 200 U, Moloney kemirgen lösemi virüsünün / ml (M-MLV) Rever kullanılarak cDNA'ya izole RNA'nın 1 ug ters transkripsiyon ayarlamasteril su ile 5: olan reaksiyon tamponu içinde SE transkriptaz 1 seyreltilmiştir. DTT, 1 uM, rastgele heksamerlerin 0.05 ug, deoksinükleotid karışımı (dNTP) 1 mM, ve ribonükleaz inhibitörünün 40 U / ul ekle.
    2. Vortex kısa ve 2 saat boyunca 37 ° C'de, reaksiyon karışımı inkübe edin.
    3. 5 dakika, ters transkriptaz inaktive buz karışımı aktarın ve bir mikrosantrfuj kullanılarak döndürülür ve 70 ° C'de, reaksiyon karışımı inkübe edin. Örnekler hemen kullanılabilir ya da saklanabilir - 20 ° C.
  • RT-PCR reaksiyonu ve agaroz jel
    1. 2x 12.5 ul karıştırılarak, her numune başına bir PCR tüpü içinde, PCR reaksiyonu başlatacak PCR MasterMix, 10 uM ileri primer ve steril su ile 25 ul'lik nihai bir hacme kadar ters primer için aynı miktarda, 1.25 ul konsantre edildi.
    2. karışıma cDNA 1 ul ekleyin ve PCR tüpleri yerleştirin. aşağıdaki gibi programı çalıştırın: İlk denatürasyon: 2 dakika süreyle 95 ° C.35 döngü boyunca aşağıdaki adımları yineler: denatürasyon 25 saniye boyunca 95 ° C'de; 35 saniye için 52 ° C 'de tavlama; 1 dakika boyunca 72 ° C'de uzatma. 5 dakika boyunca 72 ° C'de son uzatma ayarlayın.
    3. TBE tampon 1x 100 ml agaroz 1 g çözülmesiyle,% 1 agaroz jel hazırlayın. çözeltiye etidiyum bromür 2.5 ul ekle. DİKKAT: etidyum bromür kanserojen bir kimyasal davlumbaz kullanarak dikkatli kullanın.
    4. Numune yükleme ve elektroforez sistemi yaklaşık 30 dakika boyunca 100 V'ta 1x TBE tamponu jel üzerinde çalıştırıldı.
    5. Dijital UV kamera ile jel açığa çıkarma ve görüntü kaydetmek.
  • Mah-PCR ve Veri Analizi
    1. kadar bir PCR tüpü içinde steril su ile 15 ul'lik nihai bir hacme kadar 2x yeşil PCR Mastermix 12.5 ul, 5 uM ileri primer 2 ul ve ters primer için aynı miktarda karıştırılarak, her numune başına Siyanin yeşil PCR reaksiyonu başlatacak . her bir spesifik ek yeri için bir karışım hazırlayınvaryantı (PKM1, Pkm2, DDX5 tam uzunlukta, DDX5 ΔEx12) ve temizlik geni için (GUS) tespit edilmesi.
    2. beyaz bir 96-kaynaklı tabaka üzerinde kaplanmıştır MasterMix yük ve her bir örnek başına çiftleri hazırlar.
    3. Suda cDNA 10x sulandırmak her karışıma 5 ul ekleyin ve PCR plaka yerleştirin. aşağıdaki gibi programı çalıştırın: İlk denatürasyon: 5 dakika süreyle 95 ° C. 45 döngü için aşağıdaki adımları yineler: denatürasyon 10 saniye boyunca 95 ° C'de; 58 ° (DDX5 ve DDX5 ΔEx12 karışımları) C ya da 20 saniye için (PKM1 ve Pkm2 karışımları), 60 ° C de tavlama. 20 saniye için 72 ° C 'de son uzatma ayarlayın. 65 97 ° C'ye kadar bir gradyan uygulayarak erime eğrisi ayarlayın.
    4. hedeflerine primer setleri özelliğinin değerlendirilmesi için, erime eğrilerinin kontrol etmek ve tek tepe noktasının, her bir primer set başına oluşturulan olduğundan emin olun.
    5. amplifikasyon eğrileri ikinci türev değerlerini hesaplamak ve çevrim eşik değerleri (Ct) ihracat.
    6. calculate mRNA birleşme göreli ekspresyon seviyeleri (İ) "ö Ct (ACt)" yöntemi kullanılarak her bir örnek GUS temizlik (referans) geni ile karşılaştırıldığında türevleri. Formülü şu şekildedir: REL = 2 - ACt, ACt = Ct hedef bağlantı varyantı - Ct referans gen
    7. Oran REL oranı = REL uç uca ekleme varyantı 1 / REL bağlantı varyantı 2: ekleme varyantları göreceli bolluk ölçmek formülü kullanarak REL oranını hesaplamak için.
  • Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

    Representative Results

    Protokolde tarif edilen sitotoksisite deneyleri, in vitro olarak kemoterapötik maddelerin kanser hücrelerinin direncini değerlendirmek için güvenilir ve sağlam bir yöntem sağlar. CEM / R30dm, CEM-R5 ve CEM-C3: MTT testi vasıtasıyla, Dex Duyarlılık Dex duyarlı ebeveyn CEM-WT hücreleri dahil olmak üzere dört T-ALL hücre çizgileri, ve üç Dex dayanıklı alt hatları belirlenmiştir. ve Dex dirençli hücre hatları (640 uM - 0.33 nM) - İki farklı konsantrasyon aralıkları CEM-WT arasındaki duyarlılığı büyük fark (0.97 nM 2 iM) nedeniyle kullanılması gerekiyordu. MTT analizi açıkça CEM- kıyasla CEM / R30dm (IC 50 = 456 ± 49 uM), CEM-R5 (IC 50> 640 uM) ve CEM-C3 (IC 50 = 386 ± 98 uM) içinde Dex direnç gösterdi WT hücreleri (IC50 = 0.028 ± 0.003 uM). Benzer şekilde SRB tahlili (IC = 3 50 Panc-1 R hücre çizgisinde yüksek gemsitabin direnç gösterdi.Ebeveyn Panc-1 hücreleri ile karşılaştırıldığında 16 ± 0.01 uM) (Şekil 2 'de gösterilmiştir IC 50 = 0.077 ± 0.03 uM).

    Tüm düşünülen hücre hatlarında ilaç direncinin onayı takiben, önümüzdeki mRNA izolasyonu, kütüphane hazırlık ve RNA sıralama ilerledi. fenol ve protein kirlenmesini önler ve de 1.8 üzerinde 260 nm / 280 nm absorbans oranı örneğin yüksek saflıkta temin ettiği için, silika membranlı spin sütunları kullanılarak toplam mRNA çıkarımı diğer yöntemlere göre tercih edilen bir seçimdir. Bu, derin sıralama gibi karmaşık downstream uygulamalar için çok önemli bir gerekliliktir. Agaroz% 1 RNA numunelerinin bütünlüğünü kontrol etmek için kullanılan bir yöntem, taze izole edilmiş hücrelere (Şekil 3) için uygundur. Bu protokolün amacı anormal ilaç dirençli hücre hatlarında ifade edilen seçenek dilim varyantı tespit etmek olduğu için, pozitif seçim selectiosıralama kütüphane hazırlanması için polyadenylated mRNA n, mahsur mRNA kiti kullanarak. Tek ve toplanmış kütüphaneler elektroferogramları dizi sistem gereksinimleri ile uyumlu 300 bp bir ortalama fragman büyüklüğü gösteren, Şekil 4 'de gösterilmiştir. hazırlanan diziler daha sonra tek bir okuma 100 bp mod ile bir çip kullanılarak sıralandı. 100 bp aşağı biyoinformatik boru hatları aracılığıyla alternatif eklemeler tespit etmek için gerekli olan sıralanması seçimi okur.

    İlk işlem adımları ve kalite kontrolünden sonra temiz, insan genomu (hg19) hizalanmış okur paspaslar kullanarak yapıştırma diferansiyel analizine tabi tutulmuştur. Bu analizde dayanıklı alt hatları ayrıca ilaca karşı duyarlı ana hücre hattı ve bunun ilaç her biri arasındaki karşılaştırmalar yapılmıştır (yani, CEM / R30dm, CEM-C3 genel CEM WT vb genel CEM WT). MATS esnek ve kesin istatistiki modeline dayanırörnekler arasında farklı eklenmesinden tespit etmek için kullanılır. Varsayılan analiz seçenekleri ve FDR değeri <(Şekil 5B tasvir) bir cut-off olarak% 10 ile, en hit ile, alternatif birleştirme etkinlik türüne göre sipariş karşılaştırma başına 38 ± 12 önemli diferansiyel eklenmiş gen adayları belirlemek başardık ekson atlama olarak sınıflandırılır. Şekil 6, Panc-1 R genel karşılaştırması Panc-1 için tipik bir analiz sonuçlarını göstermektedir.

    ekson atlama ve aşağıda açıklanan kategori başına bir temsilci adayı ile birbirini dışlayan ekson olayları: Biz daha alternatif birleştirme olayları iki en yaygın türleri üzerinde çalışmamızı duruldu. DDX5 (DEAD-box sarmal 5) karşılaştırma CEM-WT vs CEM-C3 ve CEM-R5 istatistiksel olarak anlamlı PASPAS analizi ile tespit, ancak karşılaştırma CEM-WT vs CEM / R30dm önemli değil edilmiştir. Biz lösemi 25,26 onun olası rolü göz önüne alındığında,Daha fazla doğrulama için bu adayı seçin. Oldukça bir genom tarayıcı benzeri bir araç RNA-seq verileri görselleştirmek için tavsiye edilir. Gen, aday DDX5 için Şekil 7'de gösterildiği gibi IGV, bu amaç için bir çok yönlü ve kullanıcı dostu bir arayüz sağlar. PKM'si (piruvat kinaz, kas izozim) kıyasla istatistiksel olarak önemli bir karşılıklı dışlayan ekson olaydır CEM-WT genel tüm Dex dayanıklı alt hatları ancak Panc-1 R genel karşılaştırması Panc-1. Solid tümör metabolizması 27,28 Bu enzimin alaka ve T-ALL 29 glukokortikoid direnç hücre metabolizmasının yükselen rolü göz önüne alındığında, biz RT-PCR kullanılarak daha fazla doğrulama için bu adayı seçin.

    Primer tasarım primerleri tavlama ekson-ekson ile özellikle sınırları veya t (ters DDX5 ΔEx12 varyantı tespit astar durumunda) doğru amplikon büyütülmesi amacıyla son derece dikkatli bir şekilde yapılmalıdırhey tavlama yüksek dizi homolojisi (ekson 9 ve ekson PKM 10) ile birbirini dışlayan ekson için. Şekil 9, DDX5 geni bir aday için bir RT-PCR sonuçlarını gösterirken Şekil 8, Primer tasarımı stratejisini gösterir. DDX5 ΔEx12 Böylece kalitatif bir tarzda PASPAS verileri teyit örnek CEM-C3 ve CEM-R5 CEM-WT CEM / R30dm ancak tespit edilir. Sırasıyla Şekil 10 ve Şekil 11 'de gösterildiği gibi, Siyanin yeşil QRT-PCR deneyi doğru, DDX5 ve PKM'si ek yeri varyantları mRNA ekspresyon seviyelerini ifade etmektedir.

    Şekil 1
    Şekil 1: Alternatif kırpılma şematik gösterimi. Bir genin alternatif eklenmesinden olası desen şematik temsili. Kutular bağımsız dahil edilmiş veya mR hariç tutulabilir ayrık ekson vardırNA transkript. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.

    şekil 2
    Şekil 2: sitotoksisite deneyleri sonuçları. Lösemi hücre çizgisi (A) MTT deneyi CEM-C3 deksametazon direnci yüksek düzeyde (IC 50 ± 98 = 386), CEM-R5, (IC50> 640 uM) ve CEM / R30dm (IC50 = 456 ± 49 uM gösterir ) ebeveyn CEM-WT (IC50 = 0.028 ± 0.003 uM) ile karşılaştırıldığında. Pankreas kanseri hücre hatları (B) SRB deneyleri ebeveyn Panc-1 ile karşılaştırıldığında Panc-1 R gemsitabin direnci yüksek düzeyde (IC50 = 3.16 ± 0.01 uM) (= 77.22 ± 2.76 nM IC50) göstermiştir. grafikler üç Indep ± SEM ortalama hücre büyümesi% raporuendent deneyleri. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.

    Şekil 3,
    Şekil 3: Agaroz Jel kullanarak RNA Kalite Değerlendirmesi. İki yüz ng Toplam mRNA, etidyum bromür ile boyanmış% 1 agaroz jel üzerinde yürütülmüştür. ribozomal RNA (rRNA) türleri 18S ve 28S ve düşük molekül ağırlıklarında smear olmamasına karşılık gelen sağlam bantların bulunması kaliteli RNA göstergesidir. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.

    Şekil 4,
    Şekil 4: <Sıralama Kütüphaneleri strong> Bioanalyzer izleri. Dizilim kitaplıkları (A) elektroferogramları yaklaşık iyi bir kalite göstergesi 300 bp, tepe göstermektedir. Örnek 1 ila 6 = CEM-WT, CEM-C3-CEM-R5, CEM / R30dm, Panc-1 ve Panc-1 R. (B) bir araya toplanmış numunelerin elektroferogramları (FU, Floresan Birimleri).

    Şekil 5,
    Şekil 5: MATS Diferansiyel yapıştırma tespiti. (A) Grubu karşılaştırmalar ve Mats çalıştırmak için kullanılan (B) komut. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.

    Şekil 6,
    Şekil 6: MATS Çıktı listesi. Şekil tabloları ile bir yazılımda PASPAS analizi tipik bir çıkış gösteriyor: Burada ekson atlama olayları (FDR <% 10) için Panc-1R vs karşılaştırma Panc-1 farklı olarak eklenmiş adayları bildirilmiştir. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.

    Şekil 7,
    Şekil 7: IGV Genom Tarayıcı üzerinden DDX5 Aday Gen Diferansiyel yapıştırma Görselleştirme. hizalanmış dosyalar lösemi hücrelerinin karşılık gelen (.bam) IGV genom tarayıcıda yüklenen ve (önemli yapıştırma olayları görselleştirmek için asgari kavşak sayımları değeri = 10) Sashimi araziler kullanılarak görüntülenmiştir edilmiştir okur. Splice kavşak sayımları bağlantı hatları ile temsil edilir veRNA seq karşılık gelen bir sayı ekson kapsayan okur. CEM-WT ve CEM / R30dm herhangi ekson 12 atlama görünmüyor CEM-C3 ve CEM-R5 kıyasla 13 ekson ekson 11 kapsayan atlama sayılarını gösterir. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.

    Şekil 8,
    Şekil 8: RT-PCR ve Siyanin Yeşil QRT-PCR için primer tasarımı. (A) RT-PCR: alternatif olarak eklenmiş ekson gelen memba ve mansap bulunduğu kurucu ekzon (ekson 10 ve ekson 13) ile DDX5 tavlama ayırıcı yapıştırma tespit primer çiftleri. (B) Mah-PCR yöntemi: kanonik transkript göre ekson atlama olaylardan kaynaklanan transkript göreceli ölçümü için, ters primer tavlarıdır ya Atlanan ekson (alternatif varyantı) içinde veyaDDX5 geninin exon11 / exon13 sınırı (kanonik varyant) için. ileri primer tavlama, ya 9 (PKM1) ekson veya ekson 10 (Pkm2) için ise birbirinden bağımsız eksonların ölçümü için, ters primer, iki izoform için ortak 11 ekson tavlanan. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.

    Şekil 9,
    Şekil 9: DDX5 Diferansiyel yapıştırma RT-PCR Doğrulama. % 1 agaroz jel lösemik hücrelerde DDX5 geninin farklı eklenmesinden gösterir. DDX5 ΔEx12 (430 bp), varyant CEM-WT ve CEM / R30dm örnekleri yükseltilir ise tam uzunluktaki amplikon (650 bp), DDX5 tekabül eden parçası, tüm örneklerde yükseltilir ve boyut Ekson 12 atlama karşılık gelir. caydırmak gibi bu CEM-C3 ve CEM-R5 hücrelerinde tespit değildirMATS analizi ile mayınlı. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.

    Şekil 10,
    Şekil 10: CEM hücrelerinde DDX5 ek varyantlarının mRNA ekspresyon seviyeleri. (A) QRT-PCR yöntemi. göreceli ekspresyon düzeyleri ve ortalama iki bağımsız deneyin (gör ± SEM) ortalamanın standart hatası. Splice varyantları REL (B) Oranı (± SEM). Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.

    Şekil 11,
    Şekil 11: mRNA ifade seviyesineCEM PKM'si ek yeri varyantları ve Panc-1 hücreleri, s. (A) QRT-PCR yöntemi. görece sentezleme seviyeleri ve CEM hücreleri için ek yeri varyantları rel ortalama iki bağımsız deneyin (gör ± SEM) ve oranının ortalamanın standart hatası. (B) Mah-PCR yöntemi. Ortalama REL ± Panc-1 hücreleri için, ek yeri varyantlarının iki bağımsız deneyin ve rel (± SEM) oranında SEM. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.

    Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

    Discussion

    Burada ilaç direnci ile ilişkili olarak farklı birleştirme olayları tanımlamak için analizler köklü sitotoksisite tarama teknikleri ve güçlü NGS tabanlı transkriptomik birleştiren yeni bir yaklaşım açıklar. Spektrofotometrik analizler, in vitro kanser modellerinde ilaç duyarlılığını değerlendirmek için uygun ve sağlam yüksek verimlilik yöntemleri ve sitotoksisite gösterimleri yapan birçok laboratuvarlar için ilk tercih etmektedir. Bu yöntem için Giderme yanı sıra olası varyasyonlar yaygın başka bir yerde 4,5'ten tarif edildi.

    Yüksek verim genomik anda belirli bir ilaca dirençli fenotip ile ilişkili genlerin sentezlenmesinin tahmini ilaç direnci mekanizması SNP tespiti itimat araştırmak ve diferansiyel analizleri kullanılmıştır. Bu çalışmada, hassas mRNA transkriptlerinin açıklama ve dif tespiti için güçlü bir biyoinformatik boru hattı ile birlikte, RNA dizi yöntemlerinin kullanımını tarifferential eklenmesi. tarif edilen protokolün bir özellikle önemli özelliği, tat ilaç duyarlılığı olan profilleri havi iki grup arasında, yeni uç uca eklenen varyantları belirlemek için yeteneğidir. Doğru ve tarafsız analiz için önemli adımlardan biri, yüksek saflıkta ve bütünlüğü olması gerekir RNA izolasyonu vardır.

    MATS bulunan benzer biyoinformatik araçları bir dizi arasından seçiyoruz yazılım (örneğin, Cuffdiff 2, DEXseq, DiffSplice ve Ekleme Pusula) alternatif birleştirmenin 18 tespiti için. tercih edilen bir seçenektir yapmak ana temel özellikleri, üstün hassasiyet ve doğruluk yanı sıra yeni olayları tanımlamak için olasılık vardır. İlk tek ekson kavşak sayımları dayanmaktadır ve ikinci sıra hedef okur gibi kavşak sayıları dayanmaktadır: PASPASLARI çıkışı içeren diferansiyel yapıştırma analizi iki tür oluşturur. ikinci olayları atlama ekson tespit etmek için tercih edilmekte ise de, bu önerilirBu yaklaşım, yapıştırma değişiklik bu özel tip için yanlış pozitif adayların sayısını azaltır karşılıklı münhasır ekzon analizi için ilk seçeneği kullanın.

    Ayrıca, bir intron tutma odaklanan analizler için, alternatif bir 3 've 5' ekleme sahası olaylar, açıklamalı intronlar bir .gtf dosyası kullanılmalıdır. Son olarak, Örnek gruplar içinde, biyolojik ve teknik değişkenliği azaltmak ve yüksek bir doğru pozitif oranlar sağlamak için, bu güçlü en az üç 34 çoğaltır sekansına önerilir. PASPAS çıkışına göre farklı olarak eklenmiş genin adaylarının seçimi, RT-PCR kullanılarak bir doğrulama adımı ile bir araya getirilmiştir. Bu istatistiksel olarak anlamlı adayların büyük bir liste arasında gerçek pozitif varyantları seçimi için kritik öneme sahiptir. Doğru bir doğrulama için anahtar faktör oligonükleotidlerin dizaynı ve moleküler biyoloji standartlarına göre PCR reaksiyonlarının optimizasyonu olduğunu. özellikle dikkatBöyle Sanger yöntemi ile amplikonların sıralanması olarak ekson-ekson kavşaklar ve ek doğrulama adımları kapsayan primerler tasarlanırken alınmalıdır, kendi özgünlüğünü teyit etmek amacıyla garantilidir.

    Matlar ile tespit DDX5 ve PKM'si kopyasının farklı kesilmesinden ilaç direnci ile ilgili olarak anormal yapıştırma iki örnek oluşturmaktadır. DDX5 ΔEx12 uzun Dex maruz kaldıktan sonra seçilmiştir GC-dirençli hücre hattı (CEM-C3 ve R5) olarak ifade edilmedi. DDX5 ΔEx12 ana hücre hattı hem de kemoterapötik ajanın MTX yerine Dex direnci için seçildi alt klon CEM / R30dm olarak ifade edildi. Kanser hücrelerinde, Pkm2 yüksek olan uç uca ekleme varyantı PKM1 ile karşılaştırıldığında eksprese edilmiş, ancak NGS sonuçları tarafından önerilen oranı Pkm2 / PKM1 Dex dirençli hücrelerin daha yüksekti. Bu, gemsitabin dayanıklı meslektaşı ile karşılaştırıldığında Panc-1 numune için gözlenmemiştir ve gerçekten bu aday gen arasında değildiMATS analizinde istatistiksel olarak anlamlı olaylar. Bu gemsitabin maruz kalınması sonucu meydana ilaç direncinin farklı hücre tipi ve mekanizması yansıtıyor olabilir.

    Sonuç olarak, bu protokol, ilaç direnci sebep olabilir ve lösemi hücrelerinin 30 ya da katı tümör hücreleri 31 ya da uygulanabilir ek varyantlarının keşfi için uygun bir yaklaşım oluşturmaktadır. Net bir sınırlama tümör hücre hatları kanser heterojenite sadece küçük bir kısmını ele olmasıdır. Ayrıca, bir çok hücre çizgileri, büyüme-teşvik ortam içinde mono-tabaka olarak bir çok yıl boyunca muhafaza edilmiştir. Bu koşullar da kaynaklandığı primer tümörlerin hücreleri dramatik farklılık alt popülasyonlar seçiminde sonuçlanan hücresel özelliklerini etkiler. Bununla birlikte, ilaç direnci katılan genlerin çoğu, aynı zamanda, uzun süreli culturin etkilenebilecek, hücre büyümesi ve apoptoz gibi diğer önemli hücre fonksiyonlarını katılan plastik örn. Bu nedenle, ilaç direncinin çalışma geliştirmek için, daha fazla çaba, hücresel özellikleri ilgili değişiklikleri önlemek için daha yakın bir in vivo kanser mikro taklit, primer kültürler ve ksenograftlarının gibi yeni klinik öncesi modellerde, gelişimine doğru yönlendirilmelidir hücre kültürü ve kültür koşulları uzun süreler neden oldu. 32. Dikkat çekici, protokol ex vivo olarak, IC50 değerlerini belirlemek için, sitotoksisite deneyleri kullanılarak, birincil hücreler aynı zamanda uygulanabilir. Başka bir sınırlama direnci birçok mekanizma her antikanser ilaç için mevcut çünkü, direnişin benzer ya da farklı mekanizmaların aynı ama bağımsız muamelelere maruz kalan hücrelerde gelişebilir olmasıdır. Bu nedenle, karşılaştırmalı seçim stratejisi aynı kemoterapi ajanı ile muamele aynı ebeveyn hücrelerin ekleme varyantları genetik analizler de dahil olmak üzere paralel seçimleri ve analizler, içermelidir.

    jove_content "> fonksiyonel doğrulama için ek yaklaşımlar RNA girişim veya ek yeri anahtarlama oligonükleotidler 33 kullanarak kendi ifadesinin aşağı özellikle hücre hatlarında ilgi splice varyantı fazla sentezleyen veya yönelik olmalıdır.

    Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

    Materials

    Name Company Catalog Number Comments
    Sulforhodamine B Sigma-Aldrich 230162
    Trichloroacetic acid Sigma-Aldrich 251399
    CCRF-CEM ATCC, Manassas, VA, USA ATCC CCL-119
    Panc-1 ATCC, Manassas, VA, USA ATCC CRL-1469
    DMEM high glucose Lonza, Basel, Switzerland 12-604F
    RPMI-1640  Gibco, Carlsbad, CA, USA 11875093
    Fetal bovine and calf serum Greiner Bio-One, Frickenhausen, Germany 758093
    penicillin G streptomycin sulphate Gibco, Carlsbad, CA, USA 15140122
    Tris(hydroxymethyl)-aminomethane Sigma Aldrich 252859
    MTT formazan Sigma Aldrich M2003
    Anthos-Elisa-reader 2001 Labtec, Heerhugowaard, Netherlands UV-Vis 96-well plate spectrophotometer
    Greiner CELLSTAR 96 well plates Greiner/Sigma M0812-100EA
    Trypsin/EDTA Solution 100 ml Lonza, Basel, Switzerland CC-5012
    CELLSTAR Cell Culture Flasks 25 cm2 Greiner Bio-One, Frickenhausen, Germany 82051-074
    CELLSTAR Cell Culture Flasks 75 cm3 Greiner Bio-One, Frickenhausen, Germany 82050-856
    Phosphate Buffered Saline (NaCl 0.9%) B.Braun Melsungen AG, Germany 362 3140

    DOWNLOAD MATERIALS LIST

    References

    1. Gottesman, M. M. Mechanisms of cancer drug resistance. Annu Rev Med. 53, 615-627 (2002).
    2. McDermott, M., et al. In vitro Development of Chemotherapy and Targeted Therapy Drug-Resistant Cancer Cell Lines: A Practical Guide with Case Studies. Front Oncol. 4, 40 (2014).
    3. Kaspers, G. J., et al. Prednisolone resistance in childhood acute lymphoblastic leukemia: vitro-vivo correlations and cross-resistance to other drugs. Blood. (1), 259-266 (1998).
    4. van Meerloo, J., Kaspers, G. J., Cloos, J. Cell sensitivity assays: the MTT assay. Methods Mol Biol. 731, 237-245 (2011).
    5. Vichai, V., Kirtikara, K. Sulforhodamine B colorimetric assay for cytotoxicity screening. Nat Protoc. 1, (3), 1112-1116 (2006).
    6. Wojtuszkiewicz, A., Assaraf, Y. G., Maas, M. J., Kaspers, G. J., Jansen, G., Cloos, J. Pre-mRNA splicing in cancer: the relevance in oncogenesis, treatment and drug resistance. Expert Opin Drug Metab Toxicol. 5, 673-689 (2015).
    7. Liu, S., Cheng, C. Alternative RNA splicing and cancer. Wiley Interdiscip Rev RNA. 4, (5), 547-566 (2013).
    8. Wojtuszkiewicz, A., et al. Folylpolyglutamate synthetase splicing alterations in acute lymphoblastic leukemia are provoked by methotrexate and other chemotherapeutics and mediate chemoresistance. Int J Cancer. 138, (7), 1645-1656 (2016).
    9. Shendure, J., Ji, H. Next-generation DNA sequencing. Nat Biotechnol. 10, 1135-1145 (2008).
    10. Wang, Z., Gerstein, M., Snyder, M. RNA-Seq: a revolutionary tool for transcriptomics. Nat Rev Genet. 1, 57-63 (2009).
    11. Ozsolak, F., Milos, P. M. RNA sequencing: advances, challenges and opportunities. Nat Rev Genet. 2, 87-98 (2011).
    12. Han, Y., Gao, S., Muegge, K., Zhang, W., Zhou, B. Advanced Applications of RNA Sequencing and Challenges. Bioinform Biol Insights. 9, (Suppl 1), 29-46 (2015).
    13. Khatoon, Z., Figler, B., Zhang, H., Cheng, F. Introduction to RNA-Seq and its applications to drug discovery and development. Drug Dev Res. 5, 324-330 (2014).
    14. Zhao, S., et al. Comparison of stranded and non-stranded RNAseq transcriptome profiling and investigation of gene overlap. BMC Genomics. 16, 675 (2015).
    15. Carrara, M., et al. Alternative splicing detection workflow needs a careful combination of sample prep and bioinformatics analysis. BMC Bioinformatics. 16, (Suppl 9), (2015).
    16. Dobin, A., et al. STAR: ultrafast universal RNA-seq aligner. Bioinformatics. 29, 15-21 (2013).
    17. Wang, L., Wang, S., Li, W. RSeQC: quality control of RNA-seq experiments. Bioinformatics. 28, 2184-2185 (2012).
    18. Hooper, J. E. A survey of software for genome-wide discovery of differential splicing in RNA-Seq data. Hum Genomics. 8, (2014).
    19. Shen, S., et al. MATS: a Bayesian framework for flexible detection of differential alternative splicing from RNA-Seq data. Nucleic Acids Res. 8, e61 (2012).
    20. Vargas, I. M., Vivas-Mejìa, P. E. Assessment of mRNA splice variants by qRT-PCR. Methods Mol Biol. 1049, 171-186 (2013).
    21. Hala, M., Hartmann, B. L., Böck, G., Geley, S., Kofler, R. Glucocorticoid-receptor-gene defects and resistance to glucocorticoid-induced apoptosis in human leukemic cell lines. Int J Cancer. 68, (5), 663-668 (1996).
    22. Schmidt, S., et al. Glucocorticoid resistance in two key models of acute lymphoblastic leukemia occurs at the level of theglucocorticoid receptor. FASEB J. 20, (14), 2600-2602 (2006).
    23. McCloskey, D. E., McGuire, J. J., Russell, C. A., Rowan, B. G., Bertino, J. R., Giuseppe Pizzorno, G., et al. Decreased folylpolyglutamate synthetase activity as a mechanism of methotrexate resistance in CCRF-CEM human leukemia sublines. The Journal of Biological Chemistry. 266, (10), 6181-6187 (1991).
    24. Quint, K., et al. Pancreatic cancer cells surviving gemcitabine treatment express markers of stem cell differentiation and epithelial-mesenchymal transition. Int J Oncol. 41, (6), 2093-2102 (2012).
    25. Lin, S., et al. DDX5 is a positive regulator of oncogenic NOTCH1 signaling in T cell acute lymphoblastic leukemia. Oncogene. 32, (40), 4845-4853 (2013).
    26. Mazurek, A., et al. Acquired dependence of acute myeloid leukemia on the DEAD-box RNA helicase DDX5. Cell Rep. 7, (6), 1887-1899 (2014).
    27. Calabretta, S., et al. Modulation of PKM alternative splicing by PTBP1 promotes gemcitabine resistance in pancreatic cancer cells. Oncogene. (2016).
    28. Azoitei, N., et al. PKM2 promotes tumor angiogenesis by regulating HIF-1α through NF-κB activation. Mol Cancer. 15, (1), (2016).
    29. Samuels, A. L., Heng, J. Y., Beesley, A. H., Kees, U. R. Bioenergetic modulation overcomes glucocorticoid resistance in T-lineage acute lymphoblastic leukaemia. Br J Haematol. 165, (1), 57-66 (2014).
    30. Rots, M. G., Pieters, R., Kaspers, G. J., Veerman, A. J., Peters, G. J., Jansen, G. Classification of ex vivo methotrexate resistance in acute lymphoblastic and myeloid leukaemia. Br J Haematol. 110, (4), 791-800 (2000).
    31. Funel, N., et al. Laser microdissection and primary cell cultures improve pharmacogenetic analysis in pancreatic adenocarcinoma. Lab Invest. 88, (7), 773-784 (2008).
    32. Gillet, J. P., et al. Redefining the relevance of established cancer cell lines to the study of mechanisms of clinical anti-cancer drug resistance. Proc Natl Acad Sci U S A. 108, (46), 18708-18713 (2011).
    33. Kole, R., Krainer, A. R., Altman, S. RNA therapeutics: beyond RNA interference and antisense oligonucleotides. Nat Rev Drug Discov. 11, (2), 125-140 (2012).
    34. Shen, S., et al. rMATS: robust and flexible detection of differential alternative splicing from replicate RNA-Seq data. Proc Natl Acad Sci U S A. 111, (51), E5593-E5601 (2014).

    Comments

    0 Comments


      Post a Question / Comment / Request

      You must be signed in to post a comment. Please sign in or create an account.

      Usage Statistics