Method Article
Hier beschreiben wir das Protokoll und die Umsetzung von Methyl-Seq, eine epigenomischen-Plattform mit einem Rattenmodell epigenetische Veränderungen im Zusammenhang mit chronischem Stress ausgesetzt zu identifizieren. Ergebnisse zeigen, dass die Ratte-Methyl-Seq-Plattform ist in der Lage, die Methylierung Unterschiede, die durch Stress Exposition bei Ratten entstehen.
Wie Genome eine breitere Palette von Tieren zur Verfügung stehen, gibt es ein zunehmender Bedarf an Tools, die dynamische epigenetische Veränderungen in diesen Tiermodellen erfassen können. Die Ratte ist ein bestimmtes Modell Tier wo eine epigenetische Tool viele pharmakologische und Verhaltensstörungen Studien aufschlussreiche mechanistischen Informationen ergänzen können. Zu diesem Zweck haben wir die SureSelect Capture Zielsystem (bezeichnet als Methyl-Seq) für die Ratte, die DNA-Methylierung Ebenen über die Ratte Genom einschätzen kann angepasst. Das Ratte-Design gezielt Promoter, CpG Inseln, Küsten und GC-reichen Regionen aus allen RefSeq Genen.
Zur Umsetzung der Plattform auf eine Ratte Experiment waren männliche Sprague-Dawley Ratten Variable Dauerstress für 3 Wochen ausgesetzt nach denen Blutproben für genomische DNA-Extraktion gesammelt wurden. Methyl-Seq-Bibliotheken wurden von der Ratte DNA-Proben von Scheren, Adapter Ligatur Ziel Bereicherung, Bisulfit-Konvertierung und Multiplexen gebaut. Bibliotheken wurden auf einer Plattform Next Generation Sequencing sequenziert und die sequenzielle Lesevorgänge wurden analysiert, um DMRs zwischen DNA von betonten und unbetonten Ratten zu identifizieren. Top-Kandidat DMRs wurden unabhängig von Bisulfit Pyrosequenzierung bestätigt die Robustheit der Plattform validiert.
Ergebnisse zeigen, dass die Ratte Methyl-Seq Plattform epigenetische nützlich ist, die Methylierung Veränderungen, die durch die Einwirkung auf stress erfassen können.
Fortschritte im Hochdurchsatz-Sequenzierung haben zu einer Fülle von Genomsequenzen für Modell und Modellorganismen geführt. Die Verfügbarkeit solcher Sequenzen hat Forschung in der Genetik, vergleichende Genomik und Transkriptom erleichtert. Zum Beispiel zur Verfügung Genomsequenzen sind sehr nützlich für die Ausrichtung von Sequenzierungsdaten von ChIP-Seq-Experimente, die basierend auf seine Assoziation mit Histon Änderungen1oder Bisulfit-Sequenzierung, DNA zu bereichern, der DNA-Methylierung von misst Erkennung von Uracil aus Bisulfit Umwandlung von unmethylated Cytosines2gebildet. Allerdings gab es Verzögerungen bei der Umsetzung des epigenomischen-Plattformen, die verfügbaren Genom-Sequenzierungsdaten in ihrem Design aufgrund mangelnder kommentierten Daten artspezifische regulatorischen Sequenzen zu integrieren, die Genfunktion beeinflussen können.
Insbesondere ist DNA-Methylierung eine der am häufigsten untersuchten epigenetischen Änderungen an der DNA, die verfügbare genomische Daten für den Aufbau einer Methylomic-Plattform nutzen können. Ein solches Beispiel ist eine Array-basierte Plattform für die menschlichen Methylome3, die in verschiedenen Disziplinen von Onkologie Psychiatrie4,5verbreitet. Leider sind ähnliche Plattformen für nichtmenschliche Tiermodellen knapp, gibt es praktisch keine weit verbreiteten Plattformen, die in ihrer ursprünglichen Gestaltung der genomischen Sequenz genutzt haben.
Eine gängige Methode, die Methylomic Landschaft der nichtmenschlichen Tiermodellen zu beurteilen ist verkleinerte Darstellung Bisulfit Sequenzierung (RRBS)6. Dieser Ansatz überwindet die Kosten des gesamten Genoms Bisulfit-Sequenzierung, die gleichzeitig eine umfassende Methylomic-Landschaft niedrigere lesen-Tiefe Abdeckung aufgrund von Kosten und begrenzten funktionelle Informationen in großen gen-armen Gebieten des Genoms2 bietet . RRBS beinhaltet Beschränkungsauswahl und Größenauswahl von genomischer DNA, für höchst GC-reichen Sequenzen wie CpG Inseln zu bereichern, die häufig gefunden in der Nähe von gen Promotoren und vermutlich eine Rolle bei gen Verordnung7spielen. Während die RRBS-Methode in einer Reihe von wichtigen Studien verwendet worden ist, ist seine Abhängigkeit von Restriktionsenzymen nicht ohne bemerkenswerte Herausforderungen und Einschränkungen. Zum Beispiel ist die Anreicherung des GC-reichen Sequenzen in RRBS völlig abhängig von das Vorhandensein von spezifischen Sequenzen vom Restriktionsenzym und anschließende Auswahl von Elektrophorese anerkannt. Dies bedeutet, dass alle genomischen Bereiche, die nicht diese Restriktionsschnittstellen enthalten während Größenauswahl ausgeschlossen sind. Cross-Arten Vergleiche sind auch anspruchsvoll, wenn die gleichen Restriktionsschnittstellen in den gleichen Loci unter den verschiedenen Arten vorhanden sind.
Ein Ansatz zur Überwindung der Einschränkungen von RRBS ist eine Bereicherung-Methode verwenden, die den veröffentlichten genomischen Sequenz in das Design der Plattform nutzt. Die Array-basierte menschliche Plattform nutzt Grundierung Sonden gegen bestimmte Verbrauchsgüter für Allel-spezifische (CG vs. TG nach Bisulfit-Konvertierung) Glühen und Primer Zielerweiterung entworfen. Das Design spiegelt nicht nur die verfügbaren menschlichen genomischen Sequenz, sondern experimentell verifiziert regulatorischen Regionen von mehreren Linien der Untersuchung, wie ENCODE und ENSEMBL8erworben. Trotz seiner breite Verwendung in menschlichen Methylomic Untersuchungen gibt es eine ähnliche Plattform für Modell Tiere nicht. Zusätzlich stellt die Array-basierte Format erhebliche Einschränkung für die Fläche für die Platzierung der Sonde zur Verfügung. In den letzten Jahren wurden Anstrengungen unternommen, die Ziel-Spezifität durch Aufnahme Sonde Design und Hochdurchsatz-Feature von Next Generation Sequencing gewährte zu kombinieren. Ein solches Unternehmen führte Sequenzierung-basierte Anreicherung Zielsystem für die Maus Genom (Maus Methyl-Seq), die zur Identifikation von Gehirn-spezifische oder Glukokortikoid-induzierte Unterschiede in der Methylierung9,10verwendet wurde. Ähnliche Plattformen für andere Modell und nicht-Modell Tiere sind erforderlich, um epigenomischen Forschung in diesen Tieren zu erleichtern.
Hier zeigen wir die Umsetzung dieser neuen Plattform Methylomic Analyse auf die Ratte leiten. Die Ratte diente als wichtige Tiermodell in der Pharmakologie, Metabolismus, Neuroendokrinologie und Verhalten. Zum Beispiel gibt es ein zunehmender Bedarf an die zugrunde liegenden Mechanismen zu verstehen, die Anlass zu Medikamententoxizität, Übergewicht, Stress-Reaktion oder Drogenabhängigkeit. Eine Hochdurchsatz-Plattform für den Fang von Methylomic Veränderungen im Zusammenhang mit diesen Bedingungen würde unser Verständnis der Mechanismen erhöhen. Da die Ratte Genom Anmerkung für regulatorischen Regionen immer noch fehlt, wir aufgenommen, nicht-redundanten Promotoren, CpG Inseln, Insel Ufer11, und zuvor identifizierten GC-reichen Sequenzen in der Ratte Methyl-Seq-Plattform12.
Um erfolgreiche Gestaltung und Umsetzung der SureSelect Ziel Bereicherung (allgemein bezeichnet als Methyl-Seq) Plattform für die Ratte Genom zu beurteilen, beschäftigten wir einem Rattenmodell Variable Dauerstress (CVS)13 , differentiell methylierte zu identifizieren Regionen zwischen unbetonten und gestressten Tieren. Unsere Plattformentwurf, Protokoll und Implementierung können nützlich für Ermittler, die wünschen können, um eine umfassende und objektive epigenetische Untersuchung auf den Organismus durchzuführen, deren genomischen Sequenz steht bereits aber bleibt schlecht kommentierte.
Alle Experimente wurden in Übereinstimmung und die Einhaltung aller relevanten rechtlichen und institutionellen Richtlinien, einschließlich der institutionellen Animal Care und Use Committee an der Johns Hopkins School of Medicine abgeschlossen.
(1) Tiere
2. Variable Dauerstress
3. endokrine Assays
4. Verhalten
5. Gestaltung der Ratte Methyl-Seq
6. Aufbau der Ratte-Methyl-Seq-Bibliothek aus genomischer DNA
Hinweis: Um Batch-Effekte zu vermeiden, mehrere Proben gleichzeitig zu verarbeiten, sondern die master-Mixes entsprechend skalieren. Extrahieren Sie DNA mit einem im Handel erhältlichen DNA Extraktion Kit. Spalte oder Niederschlag-basierte Methoden beide ergeben qualitativ hochwertige genomischen DNA (260/280 Verhältnis ~ 1,8). Phenol-basierte Methoden sind nicht empfohlen. Eluieren Sie oder Aufschwemmen Sie DNA in Low-TE-Puffer (10 mM TE, 0, 1 mM EDTA, pH 8,0).
(7) die Sequenzierung auf einem Next-Generation-Sequenzer
8. Analyse zur Ermittlung von DMRs
(9) Validierung von Bisulfit Pyrosequenzierung
Eine erfolgreiche Umsetzung der Ratte-Methyl-Seq-Plattform richtet sich nach verschiedenen Kriterien. Abbildung 1 zeigt den gesamten Arbeitsablauf der Studie und hebt bestimmte Qualitätskontrolle (QC) Schritte, die erforderlich sind, bevor voran. Eines der ersten Faktoren zu berücksichtigen, ist die Robustheit des Tiermodell und die Stress-Therapie, die das Ausmaß der epigenetischen Veränderungen bestimmen, die über die Methylome auftreten. Da unsere tierische Arbeit auf unsere früheren Beobachtung das Corticosteron (CORT) Exposition zu Veränderungen der DNA-Methylierung19,20führen ausgesagt wird kann, mussten unsere Variable Dauerstress (CVS) Therapie der ausreichend strenge zu produzieren Ratten mit erhöhter Plasmaspiegel CORT betont. Eine typische wöchentliche CVS-Therapie ist in Tabelle 1 gezeigt und bestand aus täglichen Stressoren am Morgen, Nachmittag, und über Nacht, die werden ständig geändert, um zu verhindern, dass die Gewöhnung und vermindert Stress-Reaktion. Die 3-Wochen-Therapie, die betonten Tiere ausgestellt erheblich erhöhte Niveaus der mittlere Plasma CORT [4 – 21 Tage kontrollieren: 32,7 3,7 ng/mL, Stress: 103,0 11,9 ng/mL (Mittelwert SEM), P = 2,2 x 10-4, Abbildung 2A] über derjenigen unbetont, Kontrolltieren. Konsequent, zeigte diese Tiere auch größere Angst-ähnliches Verhalten auf die erhöhte plus Labyrinth (EPM), wie durch die deutlich mehr Zeit in den geschlossenen Armen EPM und weniger Zeit in die offenen Arme (Abbildung 2 b). Diese Ergebnisse zeigen, dass die CVS-Exposition zu bedeutenden endokrinen und Verhaltensänderungen führten, führt uns zu untersuchen, ob diese Änderungen bestimmter DNA-Methylierung Signaturen zugeordnet waren.
Wir legen Wert auf mehreren Checkpoints, die entscheidend für den erfolgreichen Aufbau der Methyl-Seq-Bibliothek. Beginnend mit einer ausreichenden Menge an DNA ist notwendig, als Beschallung, mehrere Wäsche/Reinigung, Ziel Bereicherung und Bisulfit Konvertierungsschritte sukzessive reduzieren die Menge der DNA in der fertigen Bibliothek. Obwohl mehrere Schritte der PCR-Amplifikation den Verlust der DNA Schablone lindern, können übermäßige PCR Zyklus zahlen höhere doppelte liest einzuführen. Für die aktuelle Studie an Ratten Methyl-Seq wurde 2 g Blut gDNA pro Ratte verwendet. Wir beachten, dass Methyl-Seq Bibliotheken gemacht werden können, mit der Startnummer DNA-Menge so niedrig wie 500 ng. Kleinere Ausgangsmaterial erlaubt Benutzern, Bibliotheken aus DNA isoliert durch FACS (Fluoreszenz-aktivierte Zellsortierung) generieren oder Nadel-Schläge, obwohl es besteht erhöhtes Risiko eine unzureichende Menge an Bibliotheken für die anschließende Sequenzierung zu produzieren. QC erfolgt durch Elektrophorese von 1 L der Probe auf einem Bioanalyzer DNA Molekulargewicht, Menge und Molarity vorsieht. Drei wichtige Schritte, die die Bioanalyzer benötigen sind: 1) nach Beschallung Schritt dafür ausreichend Scheren von DNA (~ 170 bp, rot, Abbildung 3); (2) folgende Adapter Ligatur Schritt angegeben durch eine Verschiebung in der durchschnittlichen Größe der DNA geschoren (~ 200 bp, blau, Abbildung 3) darauf ihre spätere Verstärkung durch PCR; und 3) nach der endgültigen Bibliothek Reinigungsstufe zur Gewährleistung der Menge und Größe der Bibliothek für die Sequenzierung.
Die R-Pakete BSSeq und BSmooth in Bioconductor wurden für die Analyse der Daten18-Sequenzierung Bisulfit verwendet. Dazu gehören Werkzeuge und Methoden für die Ausrichtung der Sequenz liest, Qualitätskontrolle, Durchführung und Identifizierung differentiell methyliert Regionen (DMRs). BSmooth Software ruft Bowtie 2.016,17 als eine interne Reihenfolge Aligner, CpG-Ebene Messung Zusammenfassungen durch Ausrichtung der raw input Lesezugriffe auf Bisulfit-konvertiert Genomsequenzen zu erhalten. Die ausgerichteten liest sind dann durch strenge Qualitätskontrollen gefiltert, die sich bemühen, systematische Sequenzierung und Basis-Aufruf Fehler, die die nachgeschaltete Analysen verzerren können. Eine Reihe von Parzellen werden generiert, um visuell in diesem Prozess der Filterung zu unterstützen. Sequenzierung Metriken entstehen auch auf Dokument relevante Informationen wie Anzahl der ausgerichteten liest, %-Ziel und pro CpG Abdeckung, unter anderem (Tabelle 2). Sobald die Daten gefiltert werden, erfolgt ein Glättung/Normalisierung Algorithmus, wo jeder CpG einen geschätzten Methylierung Wert basierend auf alle QC zugewiesen wird von jeder Probe liest und schätzt aus den benachbarten Verbrauchsgüter um genauere Berufung der Methylierung zu gewährleisten Stand auch in Fällen, in denen die Sequenz Abdeckung niedrig ist. Dieser Wert stellt eine geglättete Schätzung der Wahrscheinlichkeit der Methylierung an jedem Standort CpG. Vergleicht man den Mittelwert der geglätteten Methylierung Schätzungen jeder Probe zwischen den beiden Behandlungsgruppen und Ranking genomische Regionen aus den meisten deutlich anders aus als zuletzt, wird eine Liste der DMRs generiert (Tabelle 3).
Die Top-DMR zwischen betonten und unbetonten Gruppen in der Promoter des Gens Ratte große Histocompatibility Rt1-m4, mit befand betonte Tiere ausstellen höhere Methylierung über alle Verbrauchsgüter als unbetont Tiere (Abb. 4A). Um die erfolgreiche Umsetzung der Methyl-Seq-Plattform und Analyse der Daten zu bestätigen, wurden Primer gegen die DMR und DNA-Methylierung Blutspiegel in die gesamte Kohorte von betonten und unbetonten Tiere (8 von Methyl-Seq sequenziert und 8 nicht sequenziert) entwickelt. wurden von Bisulfit Pyrosequenzierung bewertet. Ergebnisse zeigen deutliche Steigerung in der DNA-Methylierung in 10 aus den 12 Verbrauchsgüter untersucht (5.1-10.4 Änderung in % Methylierung, P < 0.037, Abbildung 4 b). KEGG Pathway Analyse erfolgte auf allen nominell erhebliche DMRs, Wege, die mit Stress verbunden zu identifizieren. Konsequent, verwickelt Wege DMR-assoziierten Krankheiten mit chronischem Stress ausgesetzt, wie Diabetes, Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Krebs (Tabelle 4). 21 , 22 , 23 um einen Zusammenhang zwischen der epigenetischen Daten und den Grad der Exposition zu betonen zu demonstrieren, wurden Methylierung Ebenen am CpG-10 auf das mittlere 3-wöchigen CORT Niveau für jedes Tier verglichen. Die Ergebnisse zeigten eine bescheidene Korrelation zwischen den endokrinen und Methylierung Daten (R2= 0,54, P = 0,001, Abbildung 5).
Abbildung 1: insgesamt schematische Workflow für die Ratte Methyl-Seq-Plattform. 1 g der genomische DNA aus dem Blut extrahiert betont und Kontrolle Ratten wird zuerst verarbeitet, für den Bau der Methyl-Seq-Bibliotheken für Zielkennzeichnung, Sequenzierung und Analyse. Weitere 100 ng DNA wird für unabhängige Validierung der identifizierten epigenetische Ziele von Bisulfit Pyrosequenzierung verwendet. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.
Abbildung 2: Belastung durch Variable Dauerstress (CVS) führt zu endokrinen und Verhaltensstörungen Veränderungen bei Ratten. (A) mehrere Kostproben von Corticosteron (CORT) zeigen die Robustheit der 3 Woche CVS-Therapie. Blutproben wurden am Morgen vor der täglichen Stress Therapie gesammelt. (B) Stressed Tiere mehr Zeit in den geschlossenen Armen und weniger Zeit in die offenen Arme der die erhöhte plus Labyrinth (EPM). Boxplots mit Datenpunkt für jedes Tier werden angezeigt. Studenten T-Test wurde die statistische Signifikanz uraufgeführt. * P < 0,05, ** P < 0,01, und *** P < 0,001. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.
Abbildung 3: Quantifizierung der geschert und Adapter ligiert Ratte DNA auf einem Bioanalyzer. Die roten und blauen Kurven zeigen die Menge und Größe der genomischen DNA (rot) nach Scheren in einer isothermen Sonikator und Adapter Ligation, beziehungsweise. Jede Zeile repräsentiert eine Probe und die rote und blaue Kurven reflektieren sowohl Verlust der DNA während der mehrere Schritte (Ende-Reparatur, 3'-Adenylation und Probe Bereinigung) und Zunahme der Größe der bp wegen der Ligatur der Adapter. Scharfe Peaks bei 25 bp und 1500 bp sind standard-Marker, die in den Puffer laden hinzugefügt wurden. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.
Abbildung 4: CVS-induzierte epigenetische Veränderungen sind röntgenologisch Ratte Methyl-f (A) Analyse der Ratte Methyl-Seq Daten zwischen gestresst (rot) und Kontrolle (blau) Ratten der Promoter des Gens Rt1m4 als ein differentiell methylierte Region (DMR) verwickelt. Die grafische Ausgabe für Rt1m4 DMR (rosa schattigen Bereich) zeigt jedes CpG (vertikale graue Linie), die vier Proben in jeder Gruppe (rote oder blaue Linien) und die % Methylierung Ebenen für jedes Tier (roter oder blauer Punkt). (B) zwölf Verbrauchsgüter innerhalb der DMR wurden von Bisulfit Pyrosequenzierung validiert. Die Balkendiagramme sind vertreten, da SEM bedeuten, und ein Student T-Test wurde durchgeführt, für die statistische Signifikanz. * P < 0,05. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.
Abbildung 5: lineare Regressionsanalyse zeigte einer geringeren Korrelation zwischen % DNA Methylierung bei CpG-10 Rt1m4 und 3 Wochen meine Plasma CORT Ebenen beider betont und Tiere (N = 16) zu kontrollieren. Daten von gestressten Tieren werden durch rote Kreise dargestellt. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.
Woche | Tag1 | Tag2 | Tag3 | Tag 4 | Tag 5 | Tag 6 | Tag 7 |
AM | Zurückhaltung | Schwimmen | Kühlraum | Schwimmen | Zurückhaltung | Shaker | Schwimmen |
PM | Shaker | Käfig-Tilt | Zurückhaltung | Shaker | Kühlraum | Zurückhaltung | Kühlraum |
Über Nacht | Essen zu beschränken | Nasse Einstreu | Isolierung | Licht auf | Verdrängung | Licht auf | Nasse Einstreu |
Tabelle 1: Eine typische Wochenplan der Variable Dauerstress Therapie (CVS).
Sequenzierung Metriken | Stress-1 | Kontrolle1 |
(n = 4) | (n = 4) | |
Gepaart Ende liest (pro) | 89,290,397 | 80,165,674 |
Eindeutig zugeordneten gekoppelten Ende liest (PARKTEN) | 39,200,255 | 35,013,406 |
Ausrichtung-Rate/Mapping-Effizienz (PARKTEN / pro) | 44 % | 44 % |
Duplikat liest (% der PARKTEN) | 73 % | 65 % |
Deduplizierte PARKTEN | 10,481,031 | 12,306,018 |
Im Durchschnitt lesen Sie Tiefe Abdeckung (x) (ARDC) | 6 x | 6 x |
Verbrauchsgüter (N) | 12,056,878 | 12,056,878 |
ARDC (X) der Verbrauchsgüter | 2 x | 2 x |
Verbrauchsgüter mit mindestens 10 mal gelesen (N) | 481.383 | 595.850 |
ARDC (X) der Verbrauchsgüter mit mindestens 10 mal gelesen | 19 | 19 |
Am Ziel Verbrauchsgüter (vollständige Überschneidung mit Sonde Zielregionen) | 1.923.872 | 2.007.638 |
Am Ziel ARDC (X) der Verbrauchsgüter | 7 x | 8 x |
Am Ziel Verbrauchsgüter mit mindestens 10 mal gelesen (N) | 428.249 | 531.419 |
Am Ziel ARDC (X) der Verbrauchsgüter mit mindestens 10 mal gelesen | 18 x | 18 x |
Auf Ziel (PER mit 1 oder mehreren Basenpaaren Überlappung mit Sonde Zielregionen) (PARKTEN) | 8.277.715 | 9.369.523 |
% (Auf deduplizierte PARKTEN) | 78 % | 77 % |
Am Ziel (Gesamtunterseiten abgebildet) Mb | 125 mb | 128 mb |
Auf durchschnittliche Lese-Tiefe Zielabdeckung (x) (ARDC) | 9 x | 10 x |
1 Sequenzierung Metriken basiert auf Durchschnittswerten über Themen in den einzelnen Gruppen |
Tabelle 2: Sequenzierung Metriken aus der Ratte-Methyl-Seq-Plattform gewonnen.
Chr | Start | Ende | gen | Entfernung | areaStat | meanDiff | Stress | Kontrolle | Richtung |
chr20 | 1.644.246 | 1.644.390 | RT1-M4 | in_gene | 93.03 | 0,22 | 0,33 | 0,11 | zu gewinnen |
chr5 | 160,361,352 | 160,361,564 | LOC690911 | in_gene | -70.75 | -0.19 | 0,72 | 0.91 | Verlust |
chr3 | 61,138,281 | 61,138,330 | RGD1564319 | 265569 | 61.79 | 0.21 | 0,94 | 0,72 | zu gewinnen |
ChR2 | 143,064,811 | 143,065,010 | Ufm1 | 8569 | -59.48 | -0.11 | 0.13 | 0,24 | Verlust |
chr7 | 30,764,111 | 30,764,284 | Ntn4 | in_gene | 57,04 | 0.21 | 0,94 | 0,73 | zu gewinnen |
chr17 | 12,469,112 | 12,469,218 | Idnk | 41996 | -50.91 | -0.13 | 0,74 | 0,88 | Verlust |
chr7 | 47,101,725 | 47,101,930 | Pawr | in_gene | -50.54 | -0,12 | 0.64 | 0,76 | Verlust |
chr5 | 76,111,248 | 76,111,822 | Txndc8 | 151703 | -50.38 | -0.11 | 0.85 | 0,96 | Verlust |
chr11 | 80,640,132 | 80,640,356 | Dgkg | in_gene | -50.07 | -0.16 | 0,73 | 0,89 | Verlust |
chr8 | 71,759,248 | 71,759,411 | Mir190 | 210226 | -47.84 | -0.17 | 0,58 | 0,75 | Verlust |
Tabelle 3: Top 10 differentiell methyliert Regionen. Für jede DMR die Ausgabetabelle zeigt von Links zur rechten Spalte: chromosomalen Position (chr), koordiniert (Beginn/Ende), gen Namen, Entfernung der Transkription Startseite, differenzierte Statistiken zwischen betont und Steuern Gruppen (AreaStat), meine differenzielle Methylierung (MeanDiff), mittlere Methylierung Ebenen über jede DMR für betont und Kontrollgruppen (Stressbewältigung) und Richtung der Methylierung von Steuerelementen ändern.
KEGG Pathway Begriffe | Gen zählen | % | P-Wert | Benjamini |
Diabetes | ||||
Diabetes Mellitus Typ II | 12 | 0.1 | 3.6 x 10-4 | 9,8 x 10-3 |
Herz-Kreislauf-Krankheit | ||||
Vaskulären glatten Muskel-Kontraktion | 18 | 0.1 | 1.6 x 10-3 | 3.6 x 10-2 |
Arrhythmogenic rechtsventrikuläre Kardiomyopathie (ARVC) | 13 | 0.1 | 4.0 x 10-3 | 7.1 x 10-2 |
Dilatative Kardiomyopathie | 14 | 0.1 | 7.6 x 10-3 | 1.2 x 10-1 |
Neuron-Funktion | ||||
Langzeit-Potenzierung | 11 | 0.1 | 1,5 x 10-2 | 1.4 x 10-1 |
Signalisierung | ||||
MAPK Signalweg | 35 | 0,2 | 2.4 x 10-4 | 9.9 x 10-3 |
Kalzium-Signalweg | 22 | 0.1 | 1.2 x 10-2 | 1.4 x 10-1 |
Chemokin-Signalweg | 21 | 0.1 | 1.2 x 10-2 | 1,3 x 10-1 |
Krebs | ||||
Wege in der Krebstherapie | 42 | 0,3 | 4.1 x 10-5 | 3.4 x 10-3 |
Gliom | 15 | 0.1 | 4.4 x 10-5 | 2.4 x 10-3 |
Nicht-kleinzelliger Lungenkrebs | 10 | 0.1 | 7,9 x 10-3 | 1.1 x 10-1 |
Kolorektales Karzinom | 13 | 0.1 | 8,4 x 10-3 | 1.1 x 10-1 |
Chronisch-myeloischer Leukämie | 12 | 0.1 | 1.2 x 10-2 | 1,3 x 10-1 |
Tabelle 4: KEGG Pathway Analyse der DMRs anhand der Ratte Methyl-seq.
In dieser Studie haben wir konzipiert und umgesetzt die Methyl-Seq-Plattform für die Ratte Genom. Durch den Nachweis seiner Dienstprogramm mit einem Rattenmodell von Stress, haben wir bewiesen, dass die experimentelle und analytische Pipeline differentiell methylierte Regionen zwischen zwei Vergleichsgruppen bieten kann.
Um eine erfolgreiche Umsetzung der Plattform zu gewährleisten, müssen einige wichtige Schritte zu beachten. Ersten, ursprünglichen DNA-Qualität und Quantität hat erhebliche Auswirkungen auf die Qualität und Quantität der endgültigen Methyl-Seq-Bibliothek. Wir verwendet ein Fluorometer, anstatt einem Spektrophotometer, um sicherzustellen, dass unsere DNA-Messung die Menge der doppelsträngigen DNA vorhanden reflektiert. Die Bioanalyzer wurde verwendet, um die molekularen Größe und Menge der DNA nach Scheren und nach Adapter Ligatur zu messen. Überprüfung der Molekülgröße "Schicht" zwischen diesen Schritten ist entscheidend für das Vorhandensein von Adaptern an den Enden der einzelnen DNA-Fragment zu bestätigen, die Adapter-mediated PCR in den nachfolgenden Schritten durchlaufen werden. Die Menge der DNA, die am Ende des Adapters Ligatur Schrittes ist auch wichtig, seit mindestens 100 ng des Messguts Bibliothek bei diesem Schritt erforderlich, um sicherzustellen, ausreichender Menge steht nach dem Ziel Bereicherung und Bisulfit Konvertierungsschritte. Eine Nachmessung hochempfindlichen wurde auf die konstruierten Methyl-Seq-Bibliothek durchgeführt, so dass die Bibliothek richtig verdünnt werden kann, für das anschließende clustering auf der nächsten Generation-Sequencer. Zu guter Letzt wurde Bisulfit Pyrosequenzierung als hoch-quantitative, unabhängige Methode eingesetzt, um die Genauigkeit der analytischen Pipeline zu bewerten. Die endgültige Validierung mithilfe der ursprünglichen Proben und Replikation über zusätzliche Tiere sind entscheidende Schritte um sicherzustellen, dass das Experiment biologisch signifikante Veränderungen in der DNA-Methylierung erkennen kann.
Wir gehören auch mehrere Richtlinien im Falle einer Abweichung von dem Protokoll oder wenn Probleme auftreten. Erstens ist es möglich, zu viel DNA während der Ende-Reparatur, Adapter Ligatur oder magnetischer Wulst Reinigungsschritte zu verlieren. Alternativ ab Mengen DNA könnte sein, klein (< 200 ng) aufgrund von begrenzten Gewebe/DNA-Verfügbarkeit oder Umsetzung von verschiedenen Anreicherungsverfahren wie Fluoreszenz aktiviert Zellsortierung. Zahl der Zyklus während der zwei Bibliothek Verstärkung Schritte möglicherweise kompensieren die übermäßigen Verlust von DNA oder niedrige DNA-Menge im gesamten Bibliothek Bau Protokoll ab. Jedoch sind nicht mehr als eine zusätzliche 2-3 Zyklen empfohlen, da übermäßige Vorlage Verstärkung führen zu einer Erhöhung der Anzahl der doppelten Lesevorgänge sequenziert werden. Diese Duplikate sind ausgeschlossen, bei der Ausrichtung, Neigung in Prozent Methylierung Berechnungen zu verhindern. Zweitens, wenn die durchschnittliche Größe der DNA nicht von mehr als 30 bps erhöht, überprüfen Sie um sicherzustellen, dass die Reagenzien sind neu, als T4-DNA-Polymerase, Klenow und/oder T4 Ligase kann alt sein. Im Handel erhältlichen Ersatz Reagenzien können verwendet werden.
Darüber hinaus ist es möglich, dass die vorhergesagten DMRs nicht durch Pyrosequenzierung, bestätigen könnte, wo DNA-Methylierung Unterschiede existieren nicht oder sind deutlich geringer als die von Analyse vorhergesagt. Armen Validierung der Kandidat Regionen ein Problem allzu häufig für viele genomweite Analysen, z. B. wenn Pyrosequenzierung Ergebnisse nicht differenzielle Methylierung bestätigen oder die Effektgröße ist viel kleiner als die von der Analyse vorhergesagt. BSmooth ist ein analytischer Paket, dass "glättet" die Methylierung Ebenen über ein Zeitfenster von mehreren Verbrauchsgüter. Für das aktuelle Experiment verwickelt BSmooth ein DMR deren Methylierung Ebenen von Bisulfit Pyrosequenzierung validiert wurden. Allerdings werden wahrscheinlich Diskrepanzen zwischen Methylierung von BSmooth vorhergesagt und diejenigen von Pyrosequenzierung überprüft. Die Unterschiede ergeben sich aus der Glättungsfunktion, der schätzt die durchschnittliche Methylierung-Werte aller Verbrauchsgüter innerhalb eines DMR, einschließlich aufeinanderfolgenden Verbrauchsgüter, die in der DNA-Methylierung von mehr als 50 % abweichen oder Verbrauchsgüter, deren Methylierung Werte wegen ausgeschlossen wurden Sub-Schwelle lesen Tiefe. R-Pakete wie MethylKit24 können verwendet werden, um kleinere Fenster Verbrauchsgüter oder sogar einzelne Verbrauchsgüter, deren Methylierung-Spiegel stark mit denen von Pyrosequenzierung validiert korrelieren, zu identifizieren. Verschiedene Pakete implementieren und testen ihre prognostizierten Regionen oder Verbrauchsgüter der differenziellen Methylierung von Pyrosequenzierung werden die Robustheit der Daten sichergestellt. Alternativ können original Methyl-Seq-Bibliotheken Endbiegung und hinzu kommt die lesen Sie Dateien lesen Sie Tiefe zu erhöhen. Da die Bestimmung der Methylierung sind semi-quantitativen und diktiert durch die Anzahl der Lesevorgänge [(# of CpGs) / (Anzahl der TpGs + Therapieoptimierungs-)], Erhöhung erfahren Sie Tiefe für einen bestimmten CpG die Genauigkeit seines Prozent Methylierung-Wertes zu erhöhen. Nur als wir in dieser Studie Verbrauchsgüter, deren Methylierung-Werte wurden bestimmt von mindestens zehn Mal gelesen und eine Insgesamte lesen Sie Abdeckung von 19 X für jedes CpG erreicht.
Die Ratte-Methyl-Seq-Plattform ist nicht ohne seine Grenzen. Während es kostengünstiger als Vollständiggenom Bisulfit-Sequenzierung ist, ist es erheblich teurer als andere Methoden. Dennoch war den größten Teil der Kosten für den Kauf von Fahrspuren auf der Sequencer und nicht für die Capture-System. Je nach Bedarf mit Kreuz-Gewebe Vergleiche erfordern weniger durch große (25-70 %) Unterschiede12 in der DNA-Methylierung lesen Sie Tiefe kann die Kosten durch multiplexing mehr Proben pro Bahn und mit Hilfe einer höheren Kapazität Plattform reduziert werden. Darüber hinaus ist die Probenvorbereitung mehr Zeit in Anspruch als andere Methoden. Während ähnlich wie bei anderen Pulldown-Ansätze, die Sequenzierung der nächsten Generation zu integrieren, hinzufügen die zusätzlichen Bisulfit-Umwandlung und Reinigung Schritte die Arbeitsbelastung. Insgesamt die Methyl-Seq-Plattform ist eine kostengünstige Alternative zur Sequenzierung des gesamten Genoms und bietet Basenpaar Auflösung auf mehr als 2,3 Millionen Verbrauchsgüter, das ist deutlich mehr als die von Microarray-basierte Plattformen getestet. Bis heute wurden die handelsüblichen Mensch und Maus wurden Methyl-Seq-Plattformen zur dokumentieren alkoholabhängig Änderungen in der Makaken Gehirn25,26, Entwicklungsstörungen Gene in der Maus Gehirn9und die Blut-Hirn- Ziele von Glukokortikoiden10. Darüber hinaus macht es die Fähigkeit, bestimmte Regionen unabhängig von der Reihenfolge Anerkennung durch Restriktionsenzyme Ziel eine ideale Plattform für Cross-Arten Vergleiche. Für diese Studie haben wir entwickelt die Methyl-Seq-Plattform für die Ratte, wofür viele pharmakologische, metabolische und Verhaltensstörungen Experimente ohne den Vorteil eines Werkzeugs genomweite Methylomic durchgeführt werden. Unsere Daten zeigen, dass es verwendet werden, kann um DMRs in einem Rattenmodell von Stress zu erkennen und andere physiologische Parameter wie allgemeine CORT-Plasmaspiegel korreliert.
Die Methyl-Seq-Plattform ist ideal für epigenetische Experimente an Tieren mit sequenzierten Genome, die möglicherweise nicht über genügend experimentelle Beweise regulatorische Regionen zu dokumentieren. Wenn solche Regionen zur Verfügung gestellt werden, können zusätzliche Regionen speziell angefertigte und angebracht auf die aktuelle Version. Darüber hinaus ist die Plattform ideal für vergleichende Genomik, da die Ziel-Anreicherung von Restriktionsenzym Anerkennung nicht eingeschränkt wird. Zum Beispiel kann der Promotorregion jedes Gen des Interesses erfasst werden, unabhängig davon, ob es eine bestimmte Einschränkung Website birgt. Ebenso können regulatorischen Regionen, wie im Maus oder Menschen, die in das Genom von Interesse konserviert sind genannten erfasst werden.
Das Manuskript ist Teil eines Wettbewerbs-Preises von Agilent Technologies.
Diese Studie wurde von NIH Grant MH101392 (RSL) und Unterstützung durch die folgenden Auszeichnungen und Stiftungen finanziert: eine NARSAD Young Investigator Award, Margaret Ann Preis Ermittler Fonds, dem James Wah Stimmung Störungen Gelehrter Fonds über Charles T. Bauer Foundation, Baker Stiftung und der Projekt-Match-Stiftung (RSL).
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Radioimmuno assay (RIA) | MP Biomedicals | 7120126 | Corticosterone, 125I labeled |
Master Pure DNA Purification Kit | Epicentre/Illumina | MC85200 | |
Thermal-LOK 2-Position Dry Heat Bath | USA Scientific | 2510-1102 | Used with 1.5 mL tubes |
Vortex Genie 2 | Fisher | 12-812 | Vortex Mixer |
Ethyl alcohol, Pure | Sigma-Aldrich | E7023 | 100% Ethanol, molecular grade |
Centrifuge 5424 R | Eppendorf | - | Must be capable of 20,000 x g |
Qubit 2.0 | ThermoFisher Scientific | Q32866 | Fluorometer |
Qubit dsDNA BR Assay Kit | ThermoFisher Scientific | Q32850 | |
Qubit dsDNA HS Assay Kit | ThermoFisher Scientific | Q32851 | High sensitivity DNA detection reagents |
Qubit Assay Tubes | ThermoFisher Scientific | Q32856 | |
SureSelectXT Rat Methyl-Seq Reagent Kit | Agilent Technologies | G9651A | Reagents for preparing the Methyl-Seq library |
SureSelect Rat Methyl-Seq Capture Library | Agilent Technologies | 931143 | RNA baits for enrichment of rat targets |
IDTE, pH 8.0 | IDT DNA | 11-05-01-09 | 10 mM TE, 0.1 mM EDTA |
DNA LoBind Tube 1.5 mL | Eppendorf | 22431021 | |
Covaris E-series or S-series | Covaris | - | Isothermal sonicator |
microTUBE AFA Fiber Pre-Slit Snap-Cap 6x16mm (25) | Covaris | 520045 | |
Water, Ultra Pure (Molecular Biology Grade) | Quality Biological | 351-029-721 | |
Veriti 96 Well-Thermal Cycler | Applied Biosystems | 4375786 | |
AMPure XP Beads | Beckman Coulter | A63880 | DNA-Binding magnetic beads |
96S Super Magnet | ALPAQUA | A001322 | Magnetic plate for purification steps |
2200 TapeStation | Agilent Technologies | G2965AA | Electrophresis-based bioanalyzer |
D1000 ScreenTape | Agilent Technologies | 5067-5582 | |
D1000 ScreenTape High Sensitivity | Agilent Technologies | 5067-5584 | |
D1000 Reagents | Agilent Technologies | 5067-5583 | |
D1000 Reagents High Sensitivity | Agilent Technologies | 5067-5585 | |
DNA110 SpeedVac | ThermoFisher Scientific | - | Vacuum Concentrator |
Dynabeads MyOne Streptavidin T1 magnetic beads | Invitrogen | 65601 | Streptavidin magnetic beads |
Labquake Tube Rotator | ThermoFisher Scientific | 415110Q | Nutator Mixer is also acceptable |
EZ DNA Methylation-Gold Kit | Zymo Research | D5006 | Bisulfite conversion kit. Contains Binding, Wash, Desulphonation, and Elution buffers |
Illumina Hi-Seq 2500 | Illumina | - | Next-generation sequencing machine |
PCR and Pyrosequencing Primers | IDT DNA | Variable | |
Taq DNA Polymerase with ThermoPol Buffer - 2,000 units | New England BioLabs | M0267L | |
Deoxynucleotide (dNTP) Solution Set | New England BioLabs | N0446S | |
Pyromark MD96 | QIAGEN | - | Pyrosequencing machine |
Ethyl Alcohol 200 Proof | Pharmco-Aaper | 111000200 | 70% Ethanol solution |
Sodium Hydroxide Pellets | Sigma-Aldrich | 221465 | 0.2 M NaOH denature buffer solution |
Tris (Base) from J.T. Baker | Fisher Scientific | 02-004-508 | 10 mM Tris Acetate Buffer wash buffer solution |
PyroMark Gold Q96 Reagents (50x96) | QIAGEN | 972807 | Reagents required for pyrosequencing |
PyroMark Annealing Buffer | QIAGEN | 979009 | |
PyroMark Binding Buffer (200 mL) | QIAGEN | 979006 | |
Streptavidin Sepharose High Performance Beads | GE Healthcare | 17-5113-01 | Streptavidin-coated sepharose beads |
PyroMark Q96 HS Plate | QIAGEN | 979101 | Pyrosequencing assay plate |
Eppendorf Thermomixer R | Fisher Scientific | 05-400-205 | Plate mixer. 96-well block sold separately (cat. No 05-400-207) |
SureDesign Website | Agilent Technologies | - | Target capture design software (https://earray.chem.agilent.com/suredesign/) |
UCSC Genome Browser | University of California Santa Cruz | - | rat Nov 2004 rn4 assembly |
Agilent Methyl-Seq Protocol | Agilent Technologies | - | https://www.agilent.com/cs/library/usermanuals/public/G7530-90002.pdf |
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