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Method Article
En vrac gene expression mesures nuage cellule individuelle différences dans les populations de cellules hétérogènes. Nous décrivons ici un protocole pour analyse de l’expression génique et l’index Comment unicellulaires Tri par Florescence activé cellule Tri (FACS) peut être combiné pour délimiter l’hétérogénéité et immunophenotypically caractériser les populations cellulaires moléculairement distinctes.
Immunophénotypiques caractérisation et analyse moléculaire ont longtemps servis à délimiter l’hétérogénéité et de définir les populations cellulaires distincts. FACS est en soi un dosage unicellulaires, toutefois avant l’analyse moléculaire, les cellules cibles sont souvent prospectivement isolées en vrac, perdant ainsi la résolution unicellulaire. Analyse de l’expression génique de la cellule unique fournit un moyen de comprendre les différences moléculaires entre les cellules individuelles dans les populations de cellules hétérogènes. Dans l’analyse de cellules en vrac une surreprésentation d’un type de cellules distinctes donne les préjugés et les occlusions des signaux des cellules rares avec importance biologique. En utilisant FACS indice tri couplé à l’analyse de l’expression génique de la cellule unique, les populations peuvent être étudiées sans la perte de résolution unicellulaire, tandis que les cellules avec l’expression de marqueurs de surface de cellules intermédiaires sont également capturés, permettant l’évaluation de la pertinence de l’expression du marqueur de surface continue. Nous décrivons ici une approche qui combine monocellulaires transcription inverse quantitative PCR (RT-qPCR) et FACS index tri afin de caractériser simultanément le moléculaire et immunophénotypiques hétérogénéité au sein de populations de cellules.
Contrairement aux méthodes de séquençage de l’ARN unicellulaire, l’utilisation de qPCR avec l’amplification de la cible spécifique permet des mesures robustes des transcriptions de faible abondance avec moins d’abandons, alors qu’il n’est pas confondue par les questions liées aux variations de cellule-à lire profondeur. En outre, par directement tri indice unique-cellules en lysis buffer cette méthode, permet pour la synthèse de cDNA et préamplification cible spécifique à effectuer en une seule étape, aussi bien en ce qui concerne la corrélation des signatures moléculaires dérivés par la suite avec la surface de la cellule expression du marqueur. L’approche décrite a été développé pour enquêter sur le single-cellules hématopoïétiques, mais ont aussi été utilisées avec succès sur d’autres types de cellules.
En conclusion, l’approche décrite ci-après permet de mesurer sensible d’expression de l’ARNm pour un groupe de gènes présélectionnés avec la possibilité d’élaborer des protocoles d’isolement éventuels ultérieur de sous-populations moléculairement distinctes.
Chaque cellule individuelle de sang est censé résider dans une hiérarchie cellulaire, où les cellules souches forment l’apex au sommet d’une série de plus en plus engagés progéniteurs intermédiaires qui différencient finalement en phase terminale dans les cellules effectrices final porteurs spécifiques fonctions biologiques1. Une grande partie de la connaissance au sujet de comment sont organisés les systèmes de cellules souches a été générée dans le système hématopoïétique, principalement en raison de la capacité d’isoler prospectivement des populations distinctes de hématopoïétiques hautement enrichies pour les cellules souches ou cellules souches diverses2 par un tri de FACS. Cela a permis à bon nombre de ces populations à analyser sur le plan fonctionnel ou moléculairement, principalement à travers l’expression de gènes3,4. Toutefois lorsque analyser l’expression des gènes de la majeure partie des populations des différences individuelles entre les cellules sont en moyenne et perdu5. Ainsi, l’incapacité à détecter les variations de la cellule-cellule au sein des fractions cellulaires hétérogènes peut-être entraîner notre compréhension des processus biologiques critiques si petits sous-ensembles des cellules responsables de la fonction biologique inférée de cette population6, 7. À l’inverse, enquête des signatures d’expression génique à cellule unique résolution offrent une possibilité de délimiter l’hétérogénéité et contourner les influences éclipsa surreprésentés sous-ensembles de cellules8.
À ce jour de nombreux protocoles pour l’analyse de l’expression génique de la cellule unique ont été développées ; avec chaque approche ayant ses propres réserves. La première méthode était RNA Fluorescent in situ hybridation (RNA-poisson), qui mesure un nombre limité de relevés de notes à la fois, mais est unique parce qu’elle permet pour enquête de RNA localization9,11. Méthodes précoces à l’aide de la PCR et qPCR pour détecter qu'un seul ou quelques transcriptions ont été également mis au point12. Cependant, ils ont dernièrement été remplacés par des méthodes axées sur la microfluidique qui peuvent analyser simultanément l’expression de centaines de transcriptions par cellule chez des centaines de cellules par l’intermédiaire de qPCR et ainsi permettre d’hétérogénéité de grande dimension à l’aide de l’analyse prédéterminé gène panneaux10,13. Récemment technologies basées sur le séquençage de RNA ont devenu employé couramment pour analyse unicellulaires, puisque ceux-ci peuvent théoriquement mesurer le transcriptome entier d’une cellule et ainsi ajouter une dimension exploratoire à l’hétérogénéité analyse10, 14. multiplexé qPCR analyse et le séquençage de RNA unicellulaires ont des caractéristiques différentes, la justification de l’utilisation de méthodes dépend donc de la question posée ainsi que le nombre de cellules dans la population cible. Le haut débit et à faible coût par cellule ainsi que des caractéristiques non biaisées, exploratoires du séquençage de RNA unicellulaires sont souhaitables lorsque cellule inconnue ou grandes populations ont été étudiées. Cependant, séquençage RNA unicellulaire est également biaisé en faveur de séquençage hautes transcriptions abondantes plus fréquemment tandis que les relevés de notes peu abondantes sont sujettes aux décrocheurs. Cela peut conduire à des données beaucoup complexes qui met haute-exigences sur l’analyse bioinformatique pour révéler les signaux moléculaires importants qui sont souvent subtiles ou masqués en bruit technique15. Ainsi, pour tissus bien caractérisés, monocellulaires qPCR analyse utilisant prédéterminé panneaux amorces sélectionnées pour fonctionnellement importants gènes ou marqueurs moléculaires peut servir d’une approche sensible, simple pour déterminer l’hétérogénéité d’un population. Toutefois, il est à noter que par rapport à cellule unique RNA-seq, le coût par cellule est généralement plus élevé pour les méthodes qPCR unicellulaires. Nous décrivons ici une approche qui combine single-cell RT-qPCR (modifié d’après J. Teles et al. ( 16), à l’index de FACS tri simultanément les17 et bioinformatique analyse18 afin de caractériser l’hétérogénéité moléculaire et immunophénotypiques au sein des populations.
Dans cette approche, la population de cellules d’intérêt est tachée et single-cellules sont triés par FACS directement dans le tampon de lyse en plaques PCR 96 puits. Simultanément, les niveaux d’expression d’un ensemble de marqueurs de surface cellulaire supplémentaires sont comptabilisés pour chaque cellule unique pendant FACS-tri, une méthode qui est appelée indice de tri. Le matériau à cellules lysées est amplifié par la suite et l’expression de gène d’un ensemble sélectionné de gènes analysés avec la RT-qPCR, utilisant une plate-forme microfluidique. Cette stratégie permet une analyse moléculaire de la caractérisation de cellule unique mais aussi simultanée triée d’expression de marqueurs de surface cellulaire de chaque cellule individuelle. En mappant directement des sous-ensembles moléculairement distinctes des cellules à l’expression des marqueurs triés indexées, les sous-populations peuvent être liées à une immunophenotype spécifique qui peut être utilisé pour leur isolement éventuels. La méthode est décrite étape par étape dans la Figure 1. Outre une Comité pré-déterminé gène contribue à une résolution plus élevée de l’expression du gène ciblé, car il contourne la mesure de non pertinents gènes abondantes qui peuvent autrement occlure des signaux d’expression génique subtile. De plus, l’amplification de la cible spécifique, transcription inverse une étape et amplification permet de mesurer robuste de faibles transcriptions exprimées, comme des facteurs de transcription ou non-poly-adenylated ARN. Ce qui est important, les méthodes de qPCR permettent pour la mesure des ARNm des protéines de fusion, qui sont importants dans les enquêtes sur certaines maladies malignes19. Enfin, le nombre ciblé des gènes étudiés, faibles taux d’abandon, et limité les différences techniques entre les cellules font cette méthode facilement analysée par rapport aux méthodes dimensionnelles plus élevées, comme unicellulaires RNA-Seq. En suivant le protocole, une expérience entière peut être effectuée, du tri des cellules aux résultats analysés, dans les trois jours, ce qui en fait une méthode simple et rapide pour l’analyse d’expression génique de cellules individuelles sensibles et à haut débit.
1. préparation des plaques de lyse
2. préparation des cellules pour le tri des cellules
3. cellule Tri
4. inverser la Transcription et l’Amplification de la cible spécifique
5. préparation de l’échantillon et de plaques d’essai pour Multiplex Microfluidic Gene Expression Analysis
6. chargement de la puce microfluidique
7. exécution Chip sur Multiplex Microfluidic Gene Expression plate-forme
8. preliminary Analysis of Chip Run
9. unicellulaires analyse à l’aide de SCExV
Remarque : Un film d’introduction est présents20 d’introduire l’outil. Ici, une recommandation courte du comment faire l’analyse en utilisant les contrôles introduits dans le protocole est présentée.
10. tri des Index analyse
Le protocole décrit est rapide, facilement exécutées et très fiable. Un aperçu de la mise en place expérimentale est présenté dans la Figure 1. L’ensemble du protocole, du tri de simples cellules, amplification de la cible spécifique, mesures d’expression de gène et analyse préliminaire peut être effectué en trois jours. Un exemple des résultats analysés sous la forme d’une carte de chaleur qui représente ont analysé les données préli...
Ces dernières années, analyse de l’expression génique de la cellule unique est devenu un atout précieux pour définir l’hétérogénéité des différentes cellules populations23. L’avènement des technologies de séquençage de RNA offre théoriquement une possibilité permettant de mesurer le transcriptome entier d’une cellule, cependant ces méthodes sont compliquées par des variations de profondeurs de séquençage de cellule-cellule et abandons. Unicellulaire qPCR offre une analy...
Les auteurs n’ont rien à divulguer.
Ce travail est soutenu par des subventions du suédois Cancer Society, The Swedish Research Council, The Swedish Society for Medical Research, The Swedish Childhood Cancer Foundation, la Fondation de Söderberg de Ragnar et The Knut et Alice Wallenberg Foundation
Name | Company | Catalog Number | Comments |
CD14 PECY5 | eBioscience | 15-0149-42 | Clone: 61D3 |
CD16 PECY5 | Biolegend | 302010 | Clone: 3G8 |
CD56 PECY5 | Biolegend | 304608 | Clone: MEM-188 |
CD19 PECY5 | Biolegend | 302210 | Clone: HIB19 |
CD2 PECY5 | Biolegend | 300210 | Clone: RPA-2.10 |
CD3 PECY5 | Biolegend | 300310 | Clone: HIT3a |
CD123 PECY5 | Biolegend | 306008 | Clone: 6H6 |
CD235A PECY5 | BD Pharma | 559944 | Clone GAR2 |
CD34 FITC | Biolegend | 343604 | Clone: 561 |
CD38 APC | Biolegend | 303510 | Clone: Hit2 |
CD90 PE | Biolegend | 328110 | Clone: 5E10 |
CD45RA BV421 | BD bioscience | 560362 | Clone: HI100 |
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FBS | HyClone | SV30160.3 | |
PBS | HyClone | SH30028.02 | |
96-well u-bottom Plate | VWR | 10861-564 | |
SFEM | Stem cell technologies | 9650 | |
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TPO | Peprotech | 300-18 | |
SCF | Peprotech | 300-07 | |
FLT3L | Peprotech | 300-19 | |
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Eppendorph tube | Sarstedt | 72.690.001 | |
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Accudrop Beads | BD | 345249 | 6 µm particles |
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Adhesive film Foil | Thermo scientific | AB-0626 | |
96 well PCR plate | Axygen | PCR-96M2-HS-C | |
PCR 1.5 mL tube | Axygen | MCT-150-L-C | |
T100 PCR cycler | BioRad | 186-1096 | |
10% NP40 | Thermo scientific | 85124 | |
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Neuclease free water | Invitrogen | 11753-100 | from CellsDirect kit |
2x Reaction Mix | Invitrogen | 11753-100 | from CellsDirect kit |
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20x Xeno RNA Control Taqman Gene Expression Assay | Invitrogen | 4386995 | From TaqMan Cells-to-CT Control Kit |
96.96 Sample/Loading Kit—10 IFCs | Fluidigm | BMK-M10-96.96 | |
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BioMark HD | Fluidigm | BMKHD-BMKHD | |
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Excel | Microsoft | Microsoft | |
FlowJo V10 | TreeStar | TreeStar | |
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ACE | Thermofisher scientific | Hs00174179_m1 | |
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Notch1 | Thermofisher scientific | Hs01062011_m1 | |
Pten | Thermofisher scientific | Hs02621230_s1 | |
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Shisa2 | Thermofisher scientific | Hs01590823_m1 | |
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Sterile.IgH | Thermofisher scientific | Hs00378435_m1 | |
TAL1 | Thermofisher scientific | Hs01097987_m1 | |
THY1 | Thermofisher scientific | Hs00264235_s1 | |
Tim.3.HAVCR2 | Thermofisher scientific | Hs00958618_m1 | |
VWF | Thermofisher scientific | Hs00169795_m1 |
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