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여기에 제시된 것은 형광 활성화 핵 (FAN) 분류를 통해 대부분의 뉴런을 배제하는 마우스 치아 이랑에서 분리 된 단일 핵을 서열화하는 방법입니다. 이 접근법은 고품질 발현 프로필을 생성하고 신경 줄기 세포와 같은 희소 한 집단을 포함하여 틈새 시장에서 대표되는 대부분의 다른 세포 유형에 대한 연구를 용이하게합니다.
치아 이랑 (DG)의 하위 과립 영역 (SGZ) 내에서 증식 및 정지 신경 줄기 세포 (NSC)의 평생 유지와 새로 태어난 뉴런에서 과립 세포층의 과립 세포로의 분화로 구성된 성체 해마 신경 발생 (AHN)은 수많은 연구에서 잘 검증되었습니다. 유전자 변형 동물, 특히 설치류를 사용하는 것은 AHN을 조절하는 신호 전달 경로를 조사하고 해마 신경성 틈새를 구성하는 각 세포 유형의 역할을 연구하는 데 유용한 도구입니다. 후자를 해결하기 위해 단일 핵 분리와 차세대 시퀀싱을 결합하는 방법은 각 세포 집단에 대한 유전자 서명을 식별하기 위해 AHN 분야에서 상당한 영향을 미쳤습니다. 그러나 DG 내에서 더 희귀한 세포 집단을 표현형으로 프로파일링하기 위해서는 이러한 기술의 추가 개선이 필요합니다. 여기에서는 단일 핵 RNA 시퀀싱(snRNA-seq)을 수행하기 위해 NeuN 항원에 대해 염색되지 않은 핵을 선택하여 새로 해부된 DG에서 분리된 단일 핵 현탁액에서 대부분의 뉴런 집단을 배제하기 위해 형광 활성화 핵 분류(FANS)를 활용하는 방법을 제시합니다. 이 방법은 AHN의 세포 간 조절을 추가로 조사하고 종 전반에 걸쳐 새로운 세포 마커 및 메커니즘을 밝히기위한 잠재적 인 디딤돌입니다.
성인 해마 신경 발생(AHN)이라고도 하는 성인기에 해마 뉴런의 지속적인 생성은 학습, 기억 획득/정리 및 패턴 분리와 같은 인지 기능과 관련이 있으며 인지 결핍을 예방하기 위한 노화 및 신경퇴행성 질환에서 회복력의 중요한 메커니즘으로 보입니다.1,2,3 . 설치류는 면역세포화학 및 차세대 염기서열분석(NGS) 방법을 포함한 여러 방법을 사용하여 AHN을 연구하기 위해 선택한 모델이었습니다. 이 결과를 다른 종으로 번역하는 것은 여전히 논란의 여지가 있습니다. 실제로 AHN은 대부분의 종에서 관찰되었지만 평생 동안, 특히 인간 4,5,6,7,8에서 지속되는 정도는 정기적으로 논의되고 있습니다.
현재까지 다양한 내인성 및 외인성 신호 전달 경로가 AHN1을 조절하는 것으로 확인되었습니다. 그러나 AHN에 대한 세포 간 통신의 영향은 이제 막 나타나고 있습니다9. 이것은 먼저 유전자 변형 동물로 생체 내 분석을 수행하기에 현재 알려진 세포 마커의 불충분한 특이성에 기인할 수 있습니다. 실제로, 많은 연구에서 여러 세포 유형1에서 발현되는 이중 코르틴 또는 신경교 섬유소 산성 단백질(GFAP)과 같은 마커에 의존해 왔습니다. 둘째, 성체 해마 틈새(10)에서의 복잡성 및 높은 수준의 세포 다양성은 모든 세포 유형을 프로파일링하기 위한 기술적 도전을 야기한다. 이것은 특히 NSC 또는 신경교 세포와 같은 다양한 집단에 대한 분석 파이프 라인에 사용되는 겹치는 세포 마커가있는 생물 정보학 분석의 경우이며, AHN 7,11을 평가할 때 논란의 여지가있는 결론을 초래합니다. 셋째, 방대한 수의 뉴런은 AHN의 미세 조정 조절에서 그들의 역할이 두드러지고 있음에도 불구하고 성상 세포, 희소돌기아교세포 또는 상반신 세포와 같이 덜 풍부한 세포 집단에 대한 조사를 훼손합니다9. 함께, 이러한 한계는 설치류의 결과를 다른 종으로 번역하는 능력에 영향을 미칩니다. 이것은 특히 해마 신경성 틈새와 같은 복잡한 조직을 시험관 내에서 요약하는 것이 어렵고 인간 조직과 관련된 연구에서 조직 처리를 위한 표준화된 프로토콜의 부족과 함께 고품질 조직에 접근하기 위한 많은 장애물로 인해 증폭됩니다12,13. 따라서 세포 집단을 프로파일링하고 치아 이랑(DG) 내에서 새로운 세포 마커를 식별하기 위한 새로운 접근 방식을 개발하여 궁극적으로 AHN 조절에 대한 각 세포 유형의 다양한 기여를 더 잘 이해하는 것이 중요합니다.
이를 달성하기 위해 RNA 시퀀싱과 결합된 단일 세포(sc) 및 단일 핵(sn) 분리는 DG14와 같은 복잡한 조직을 조사하는 데 중요한 역할을 했습니다. 이와 같이, 마우스 성체 해마 틈새로부터 단일 세포를 분리하기 위한 세포 농축 전략은 주로 NSC15,16을 조사하기 위해 수행되었다. DG로부터 비뉴런 세포를 풍부하게 하는 흥미로운 전략은 GluR1/Cd24 이중 음성 단일 세포를 시퀀싱하여 적용되었으며, 그 결과 생물정보학적 분석 후 성상세포와 NSC 사이에 뚜렷한 클러스터 없이 1,408개의 세포가 시퀀싱되었습니다17. 이는 세포 무결성과 RNA를 손상시키는 단일 세포 준비에 필요한 가혹한 효소 소화 때문일 수 있습니다. 이러한 기술적 문제를 우회하기 위해, 대신에 단일 핵 분리를 사용하는 여러 방법이 개발되었고, 특히 복잡한 조직(11,18)에 적합하다. 그러나 DG 내 또는 해마-내 후각 시스템 내에서보다 광범위하게 뉴런의 우세는 이러한 뇌 영역 내에 존재하는 전체 세포 집단을 연구하기위한 샘플링 편향을 생성합니다. 또한, 단일 세포 라이브러리의 준비를 위해 로딩할 세포의 제한된 수는 서열화된 단일 핵의 분석 파이프라인에서 주요 세포 집단의 존재를 강조합니다. 실제로, 큰 신경 클러스터는 종종 주석을 달고 분석하는 반면 다른 세포 집단은 과소 대표되거나 누락됩니다 5,11.
이러한 편향을 극복하고 마우스 DG에 존재하는 뉴런 이외의 세포 유형을 프로파일링할 수 있도록 하기 위해 이 연구에서는 뉴런 핵항원(NeuN, Rbfox3라고도 함). 이러한 항원의 선택은 NeuN을 신뢰할 수 있는 뉴런 마커19로 기술하는 문헌 및 이러한 접근법을 위해 핵 단백질을 사용할 필요성에 의해 안내되었다. 그런 다음 NeuN 음성 FACS 분류 세포를 10x 유전체학 플랫폼에서 RNA 시퀀싱을 위해 준비했습니다. 결과는 NeuN 발현 세포의 배제가 신경교 및 희귀 세포 집단의 세포 유형 특이적 고품질 전사체 프로파일링을 허용한다는 것을 보여줍니다.
동물 관리 및 실험 절차는 Francis Crick Institute의 지침과 영국 내무부 지침 및 법률에 따라 수행되었습니다.
그림 1: 비뉴런 집단의 snRNA-seq에 대한 성체 마우스의 해부된 DG로부터 단일 핵 현탁액의 제조. snRNA-seq를 진행하기 전에 마우스 DG의 해부, 단일 핵의 현탁액 준비, NeuN 면역염색 및 음성 NeuN-FANS-분류를 포함하는 프로토콜의 주요 단계를 설명하는 흐름도. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
1. DG의 해부 (타이밍 : 15 분)
2. 조직 해리, 단일 핵 분리 및 항 NeuN 면역 염색 (타이밍 : 2 시간)
3. 뉴런 집단을 배제하기 위한 형광 활성화 핵 분류(FANS)(타이밍: 45분)
그림 2: NeuN-AF488 음성 단일 핵을 분리하고 세포 파편을 배제하기 위한 DG. (A-C) 게이팅 전략에서 비신경 세포 집단의 분리 및 전사체 프로파일링. (A) DAPI+ 핵의 선택과 세포 파편 및 응집체의 배제를 위한 게이트 설정을 묘사하는 분리된 핵의 대표적인 샘플의 FANS 점도표. (B) FSC 영역 및 SSC 영역을 사용한 관련 단일 핵의 추가 선택. (C) NeuN-AF488이 양성 집단을 배제하고 음의 단일 핵을 분류하는 게이트. (D) 나쁜 품질의 핵 (흰색 화살표)에 비해 파편이 최소량이고 양질의 핵 (둥근 모양, 검은 색 화살표)의 비율이 높은 양호한 단일 핵 현탁액의 현미경 사진. 스케일 바 = 50 μm, 10 μm (삽입). (E, F) snRNA-seq 데이터 분석 및 22개월 된 C57BL/6J 수컷 마우스의 DG로부터 분리된 별개의 세포 집단의 프로파일링. (E) 비 FACS 분류 세포 및 (F) NeuN 음성 FACS 정렬 세포의 단일 핵 프로파일의 UMAP (차원 감소를위한 균일 한 매니 폴드 근사 및 투영) 플롯, 세포 유형별로 색상. (G) 두 샘플에서 확인된 세포 유형의 빈도를 비교하는 파이 차트. (H) 시퀀싱된 샘플에 대한 각각의 메트릭: 핵 수, 유전자 중앙값 수 및 핵당 전사체. (I) 두 샘플에서 각 세포 유형에 대해 검출된 유전자 및 전사체의 수의 분포를 보여주는 바이올린 플롯. 아스트. = 성상 세포, 올리그. = 희소돌기아교세포, Vasc. = 혈관 세포, CRC = Cajal-Retzius 세포, 신경. = 뉴런, Imm. = 면역 세포, OPCs = 희소돌기아교세포 전구체 세포. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.
4. 단일 핵 RNA 시퀀싱을 수행하기 위한 단일 핵 현탁액의 제조 (타이밍: 30분)
5. 도서관 준비 및 순서 지정
참고: 다음 단계에 대한 설명은 이 연구에 사용된 사내 시퀀싱 플랫폼을 기반으로 합니다( 재료 표 참조). 따라서 다른 플랫폼을 사용하는 경우 일부 설정이 다를 수 있습니다. 여기에서는 주요 단계만 설명하며 각 매개변수는 처음 사용하기 전에 최적화를 통해 선택한 제조업체의 지침과 프로토콜에 따라 결정되어야 합니다. RNA 분해를 방지하고 최적의 시퀀싱 품질을 보장하기 위해 분류된 핵 현탁액을 농축한 후 가능한 한 빨리 라이브러리 준비를 수행하는 것이 중요합니다.
여기에 제시된 프로토콜은 snRNA-seq를 수행하기 위해 DG로부터 분리된 비뉴런 단일 핵의 현탁액을 제조하는 방법을 설명합니다. FANS의 유무에 관계없이 생물 정보학 클러스터링은 DG 내에서 알려진 세포 유형에 해당하는 잘 분리 된 핵 그룹을 나타 냈습니다 (그림 2E, F). FACS로 분류되지 않은 샘플 내에서 시퀀싱된 고품질 핵의 대부분은 세 그룹의 뉴런(이 샘플에 대한 전체 핵의 84.9%, 그림 2E,G,H)으로 구성되었습니다. DG에서 가장 대표적인 세포 집단이 과립 뉴런, 다른 흥분성 뉴런(표지된 흥분성 뉴런) 및 억제 뉴런(10)이라는 점을 고려하면 이러한 결과가 예상된다. 확인 된 비 신경 세포는 대부분 성상 세포, 희소 돌기 아교 세포 및 희소 돌기 아교 세포 전구체 세포 (OPC), 면역 세포 (3.3 %) 및 Cajal-Retzius 세포 (0.6 %)를 포함한 신경교 세포 유형 (11.1 %)으로 구성되었습니다. NEUN 양성 모집단을 제외하기 위해 FANS를 수행할 때(NeuN-음성 FACS 정렬 샘플; 그림 2F, G, H), 신경교 세포 클러스터가 우세했습니다 (81.3 %). 더 많은 수의 신경교 핵을 분리하면 FANS없이 함께 모이는 서로 다른 개체군을 더 잘 분할 할 수 있습니다. 실제로, NSC 또는 성상 세포에서 발현되는 특정 유전자를 재 클러스터링하고 분석 할 때 4 개의 하위 클러스터가 분리되었습니다 (보충 그림 2A, B). 보다 구체적인 세포 마커를 살펴보고 세포 유형 전반에 걸친 유전자 발현 수준을 평가한 결과, Hopx 및 Notch2의 발현이 더 높고 Aldh1a1 또는 Aqp4의 발현이 거의 없는 주요 성상세포 집단과 별도로 분리된 NSC의 작은 클러스터가 검출되었습니다(보충 그림 2C). 그러나 성상 세포와 NSC 사이의 유전자 발현이 겹치기 때문에 세포의 다른 하위 유형을 구체적으로 프로파일 링하고 식별하기 위해서는 추가 분석이 필요합니다. 또한, NeuN- 음성 FANS 샘플은 세포 특이 적 마커의 발현을 위해 상호 참조 될 때 내피 세포, 혈관 주위 세포 및 혈관 leptomeningeal 세포를 포함하는 혈관 세포 (2.3 %)로 표지 된 추가 클러스터를 가졌다 (데이터는 표시되지 않음).
시퀀싱을 위한 라이브러리를 생성하기 위해 선택한 프로토콜에 대한 지침에 따라, FANS의 유무에 관계없이 고품질 발현 프로필을 얻었습니다. 50,000회 판독/핵에서 시퀀싱된 샘플의 경우, 저품질 핵을 필터링한 후 FACS로 분류되지 않은 샘플(5,578개의 전사체, 그림 2H)의 경우 핵당 평균 2,510개의 유전자가 검출되었고 NeuN 음성 FANS 샘플의 경우 1,665.5개의 유전자(3,508개의 전사체)가 검출되었습니다(그림 2H, I). 이러한 메트릭은 이 프로토콜이 다른 접근법22,23을 사용하는 연구에 필적하는 단일 핵의 고품질 전사체 프로파일링을 생성하고 FACS 분류 프로세스가 후속 snRNA-seq에 대한 핵을 손상시키지 않는다는 것을 확인합니다. 특히, 두 샘플 사이의 핵 당 유전자 및 전사체 수의 차이는 데이터 품질이 낮기 때문이 아니라 모든 비 신경 세포 유형 (1,090 개의 유전자 / 핵 및 1,785 개의 유전자)의 평균 전사 활성보다 더 높은 전사 활성 (비 FACS 정렬 샘플에서 2,660 개의 유전자 / 핵 및 6,170 개의 전사체 / 핵)을 갖는 비 FACS 정렬 샘플의 뉴런 비율이 높기 때문입니다 (NeuN 음성 FANS 샘플의 1.7 %에 비해 84.9 %) 전사체/핵, 그림 2I).
함께, 이러한 대표적인 결과는 FANS를 사용한 NeuN 음성 핵의 선택이 새로 해부된 뇌 조직에서 낮은 존재비 세포 유형을 분리하고 snRNA-seq 방법을 통해 이러한 별개의 세포 집단에 대한 고품질 단일 핵 전사체 프로파일링을 수행하는 강력한 도구임을 보여줍니다.
보충 그림 1: FANS에 대한 면역염색의 검증. 핵 현탁액을 (A) 음성 대조군으로서 항-NeuN-AF 488 항체 없이 또는 (B) 항체와 함께 인큐베이션하고 면역염색 조건을 검증하기 위해 FACS 분류기를 통과하였다. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
보충 그림 2: 성상세포 클러스터의 유전자 발현 분석 및 재클러스터링. (A) 그림 2F의 게놈 전체 발현 프로필을 기반으로 한 4968 개의 핵의 클러스터링을 보여주는 UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection for Dimension Reduction) 플롯. 세포-유형 호출은 세포-유형 마커에 기초하여 수행되었다. (B) 잠재적인 세포 하위형을 조사하기 위한 추가 하위설정을 위해 (A)로부터 선택된 2579개의 핵으로 구성된 성상세포 클러스터. 4개의 하위 유형은 쇠라(0-3) 클러스터링에 의해 검출되었으며, 상이한 색상으로 표시되었다. (c) 4가지 세포 유형에 걸친 특정 세포 마커의 유전자 발현 수준. 모든 플롯은 쇠라 R 패키지24를 사용하여 얻어졌다. 간략하게, RNA-seq 카운트는 총 발현에 의해 각 세포에 대해 정규화되고 스케일 팩터 (10,000)로 곱해졌습니다. 이 결과는 로그로 변환되었습니다. 변환된 값은 UMAP이 적용되기 전에 각 셀 내에서 스케일링(분산이 1로 스케일링)되고 중심화(평균이 0으로 설정됨)되었으며, 이는 x축과 y축의 값으로 사용되었습니다. 그래프는 2D 산점도에서 차원 감소 기술의 출력을 나타내며, 여기서 각 점은 감소 기술에 의해 결정된 셀 임베딩을 기반으로 각각의 x 및 y 좌표가 있는 셀을 나타냅니다. 유사한 유전자 시그너처를 갖는 세포는 임베딩에 의해 서로 가깝게 위치한다. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
보충 그림 3: 신경인성 계통에서 NeuN의 유전자 발현 분석. (A) 공개적으로 이용 가능한 데이터 세트15로부터의 신경인성 계통의 클러스터링을 보여주는 UMAP 플롯. UMAP는 보충 그림 2와 같이 생성되었습니다. (B) 성상 세포 (아쿠아 포린 4 = Aqp4), NSC (호모 도메인 전용 단백질 = Hopx), NeuN / Rbfox3 (NSC 및 중간 전구 세포 [IPC]) 및 사이클링 세포 (사이클린 의존성 키나아제 6 = Cdk6). 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
보충 표 1: 연구에 사용된 배지 및 완충액의 조성. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.
이 프로토콜을 성공적으로 실행하려면 DG의 해부가 첫 번째 중요한 단계이며, 손상되지 않은 상태로 유지하고 주변 조직의 오염을 제한하기 위해 약간의 연습이 필요합니다. 경험을 통해 DG와 해마의 분리는 숙련된 연구원이 매우 빠르게 획득할 수 있으며, 숙련된 연구원은 해부의 신속성을 높이고 조직의 신선도를 개선하여 고품질 데이터를 생성하기 위해 기술을 개선할 수 있습니다. 비슷한 맥락에서 단일 핵의 준비 및 재현탁은 단일 실험에 사용된 다양한 조건에서 일관성을 요구하지만 시퀀싱 결과를 편향시킬 주변 RNA를 방출하는 핵막을 방해할 수 있는 과도한 피펫팅을 피해야 합니다. 고품질 핵을 준비하기 위해 앞서 언급한 권장 사항 외에도 시퀀싱을 진행하기 전에 단일 핵 현탁액의 농도도 고려해야 합니다. 실제로 제조업체의 지침에 따르면 1,200 nuc / μL보다 높은 농도의 제제는 희석되어야하며,이 수준의 핵 농도는 다운 스트림 생물 정보학 분석에 영향을 미치는 다중 형성 위험이 더 높기 때문입니다. 참고로, 핵 농도가 500nuc/μL 미만인 샘플을 시퀀싱하는 것은 관련 비용으로 인해 가치가 없을 수 있습니다. 또한 고급 FACS 사용자의 조언에 따라 모든 게이팅을 설정하고 샘플 및 생물학적 복제에서 설정과 일관성을 유지하는 것이 좋습니다. 마찬가지로 RNA 시퀀싱을 위한 라이브러리 준비에는 고품질 결과를 얻기 위한 몇 가지 교육이 수반되며 대부분의 공급업체는 이를 효율적으로 달성하기 위한 탁월한 지원을 제공합니다. 이 방법은이 연구에서 신선한 조직으로 만 테스트되었습니다. 그러나, FANS는 또한 동결 조직25로 수행되었다. 따라서이 프로토콜은 약간의 최적화에도 불구하고 냉동 조직으로 수행 될 수 있다고 가정하는 것이 합리적입니다.
이 프로토콜은 해마 신경성 틈새 내에서 뉴런 이외의 세포 집단을 조사하는 특정 다운스트림 응용 프로그램을 염두에 두고 개발되었습니다. 실제로, 증가하는 증거는 노화에서 AHN의 손상이 틈새 1,2,3,9 내의 주변 세포에 기인 할 수 있음을 나타냅니다. 특히, 성상 세포와 희소 돌기 아교 세포는 AHN의 주요 조절자로 등장합니다. 그러나 RNA 시퀀싱과 결합 된 DG로부터의 분리는 혼합 된 결과를 생성하여이 가설을이 기술 1,17로 평가하기가 어렵습니다. FACS 분류 NeuN 음성 핵의 이러한 접근 방식은 FACS 분류되지 않은 샘플에 비해 더 많은 성상 세포 및 희소 돌기 아교 세포의 분리를 허용하여 더 나은 생물 정보학 분석을 가능하게합니다. 이 프로토콜은 평생 동안 모든 연령대에 적용 할 수 있으며 오래된 동물의 조직과 함께 여기에 제시된 대표 데이터는이 방법이 노화 된 해마 신경성 틈새 시장을 조사하는 데 강력하다는 개념 증명을 제공합니다. 이 방법의 사용을 확장하고 다양한 생물학적 질문에 적용하려면 다른 신경 핵막 항원을 이러한 마커에 대해 가장 잘 검증된 항체의 철저한 적정과 함께 테스트할 수 있다는 점을 고려하는 것이 중요합니다. 예를 들어, DG에서 NSC로부터 뉴런 분화 과정을 연구할 때 제2형 세포 또는 신경모세포와 같은 일부 세포 유형은 NeuN을 발현하기 시작합니다(보충 그림 3). 따라서 이러한 세포 유형을 특이적으로 조사하기 위해서는 다른 항원이 필요합니다. 반대로, 일부 뉴런은 NeuN-음성 FACS-분류 후에도 이들 집단에서 NeuN의 발현이 낮거나 전혀 없기 때문에 여전히 확인되었다(예를 들어, 피질 Cajal-Retzius 뉴런19). 또한, NeuN은 희소돌기아교세포26의 하위집단에서 발현되는 것으로 보고되었으며, 이는 이들 하위집단이 관심의 대상이라면 편향된 결과를 줄 수 있다. 따라서 FANS를 사용하기 시작할 때 항원의 선택은 특정 생물학적 질문에 대한 정확한 답변을 배제하는 세포 집단의 포함 또는 배제를 피하기 위해 신중하게 고려되어야합니다. 이와 일치하여, 이 프로토콜로 테스트된 가설을 검증하거나 반박하기 전에 직교 분석(예: 면역조직화학 또는 RNA 범위)에 의해 각 시퀀싱 결과를 추가로 검증하는 것이 좋습니다. 마지막으로, FANS를 포함하는 단계는 원하는 세포 집단을 배제 및/또는 포함하기 위해 보다 정교한 분류 전략을 갖는 하나 이상의 항체를 포함하도록 추가로 개발될 수 있다.
궁극적으로이 프로토콜에 설명 된 기술은 다른 종과 함께 사용될 때 몇 가지 제한이있을 수 있습니다. 예를 들어, 틈새 시장은 증식 및 정지 NSC 또는 DG의 특정 하위 영역 내에서 제한된 새로 태어난 뉴런의 존재가있는 설치류에서 매우 잘 정의되어 있지만 해마 신경 인성 틈새가 다른 종에서 어떻게 묘사되어야하는지는 아직 명확하지 않습니다. 실제로, 증식 세포는 인간이 아닌 영장류와 인간에서 DG의 연속 영역 내에 정렬되지 않고 오히려 그 주위에 흩어져 있으며 편도체7에도 존재할 수 있습니다. 따라서 다른 종의 DG보다 더 넓은 영역을 해부하고 분리하면 잠재적으로 이 프로토콜의 사용에 영향을 미칠 수 있습니다. 특히, 조직의 제조를 위한 해리 및 분쇄 단계는 더 큰 조직 조각(27, 28)으로 작업하는 동안 최적화될 필요가 있을 것이다. 생물 정보학 분석과 관련하여, 근친 교배 사육 설치류는 매우 균질하고 매우 잘 주석이 달린 게놈을 가지고 있지만, 인간 게놈의 유전 적 가변성은 다른 세포 집단 (예 : NSC 및 성상 세포)을 명확하게 구별하기에 불충분 한 수의 세포 마커와 결합 된 분석을 위해 많은 정규화를 필요로하며, 이는 세포의 작은 클러스터가 식별 될 때 다른 결론을 이끌어 낼 수 있습니다7, 11. 이러한 상황에서 세포 농축은 여전히 선호되는 옵션이거나 분석 능력을 높이기 위해 다른 전략과 함께 사용해야 할 수 있습니다.
그럼에도 불구하고, 현재의 접근법은 AHN의 조절에서 잠재적으로 중요한 세포 집단에도 불구하고 충분히 연구되지 않은 역할에 대한 조사를 가능하게 할 수 있습니다. 이것은 특히 신경 퇴행성 질환의 발병 및 진행에 중심적인 역할을하는 성상 세포 집단의 경우 일 수 있습니다29,30. 이 연구는 성상 세포 및 기타 희귀 세포 집단이 DG 내에 존재하는 대다수의 뉴런을 배제함으로써 단순히 식별되고 프로파일 링 될 수 있음을 입증했습니다. 다른 접근법을 사용하는 다른 연구는 동일한 범위의 세포 집단 5,11,17에서 유사한 핵 회수를 달성 할 수 없었다. 더욱이, 이 연구의 결과는 이 접근법을 사용하여 이 세포 집단(15)의 특이적 농축 없이 NSC 클러스터를 분리하는 것이 가능하다는 것을 입증한다.
결론적으로,이 방법을 따르고 개선하는 것은 AHN의 조절을위한 해마 신경성 틈새의 맥락 적 역할과 관련된 현저한 질문을 해결하기위한 단계가 될 것입니다. 특히, AHN9의 조절과 관련된 세포 집단의 노화 및 병든 뇌의 유전자 발현 수준에 대한 새로운 통찰력을 제공하고, NSCs1 의 잠재적 이질성을 식별하거나 AHN에서 혈관구조의 역할을 다룰 수 있습니다. 궁극적으로이 방법은 유사한 질문과 문제가있는 다른 성체 줄기 세포 틈새에 적용될 수 있습니다.
SG, TL 및 SK는 미국 및 캐나다 이외의 지역에서 MSD로 알려진 미국 뉴저지주 라웨이에 소재한 Merck & Co., Inc.의 자회사인 Merck Sharp & Dohme LLC의 직원입니다. SG는 Merck & Co., Inc., Rahway, NJ, USA의 주주입니다.
저자는 기술 지원을 해준 Lachlan Harris와 Piero Rigo, 원고에 대한 피드백을 제공한 Jason M. Uslaner와 Ditte Lovatt에게 감사드립니다. 이 연구는 MRC의 보조금 지원과 MSD, Cancer Research UK (FC0010089), UK Medical Research Council (FC0010089), Wellcome Trust (FC0010089) 및 FG (106187 / Z / 14 / Z)에 대한 Wellcome Trust Investigator Award의 자금을받는 Francis Crick Institute와의 사전 경쟁 연구 협력으로 지원되었습니다. 지면이 부족하여 토론하고 인용할 수 없었던 많은 저자들에게 사과드립니다.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
0.5ml microtube | Eppendorf | 30124537 | |
10.00µm Flouresbrite YG Carboxylate Microspheres | Polysciences | 15700-10 | |
15 mL polypropylene centrifuge tubes | Corning | 430052 | |
2 pairs of sterile Dumont #5 forceps | Fine Science Tools | 11252-30 | |
4′,6-diamidino-2-phenylindole (DAPI) | Sigma Aldrich | D9564-10MG | |
4150 TapeStation System | Agilent | N/A | |
5 mL round bottom high clarity polypropylene test tube with snap cap | Falcon | 352063 | |
5 mL round bottom polystyrene test tube with cell strainer snap cap | Falcon | 352235 | |
50 mL polypropylene centrifuge tubes | Corning | 430829 | |
70 µm cell strainer | Falcon | 352350 | |
8 peak SPHERO Rainbow Calibration Particles | BD Biosciences | RCP-30-5A | |
Accudrop Beads | BD Biosciences | N/A | |
Allegra X-30R Centrifuge | Beckman Coulter | N/A | |
Anti-NeuN antibody, clone A60, Alexa Fluor 488 conjugated | Millipore | MAB377X | |
BD FACSAria Fusion Flow Cytometer | BD Biosciences | N/A | |
Beckman Coulter MoFlo XDP | Beckman Coulter | N/A | |
Chromium Controller | 10x Genomics | N/A | |
Chromium Next GEM Single Cell 3' Reagent Kits v3.1 | 10x Genomics | PN-1000121; PN-1000120; PN-1000213 | |
BSA 7.5% | Gibco | 15260037 | |
Dithiothreitol (DTT) | Thermo Scientific | R0861 | |
Dounce tissue grinder set: mortar, loose pestle (A) and tight pestle (B) | KIMBLE | D8938-1SET | |
Eppendorf Tubes Protein LoBind 1.5ml | Eppendorf | 30108116 | |
Halt, 100x Protease inhibitor | ThermoFisher | 78429 | |
HiSeq 4000 Sequencing System | Illumina | N/A | Sequencing configuration: 28-8-0-91 |
KCl | Any chemical supplier | Laboratory made | |
LUNA-FX7 Automated Cell counter | Logos Biosystems | N/A | |
MgCl2 | Any chemical supplier | Laboratory made | |
N°10 guarded sterile disposable scalpels | Swann-Morton | 6601 | |
Nuclease-free water | Sigma Aldrich | W4502-1L | |
Pair of sterile student surgical scissors | Fine Science Tools | 91401-12 | |
PBS | Any chemical supplier | Laboratory made | |
RNase Inhibitor 40 U µl-1 | Ambion | AM2684 | |
RNasin 40 U µl-1 | Promega | N211A | |
Sterile Petri dish | Corning | 430167 | |
Sucrose | Sigma Aldrich | 59378-500G | |
Tris buffer, pH 8.0 | Any chemical supplier | Laboratory made | |
Triton X-100 10% (v/v) | Sigma Aldrich | T8787-250ML | |
Trypan blue | Invitrogen | T10282 |
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