Summary

대규모 병렬 단일 핵 RNA 시퀀싱에 대 한 성인 척수 핵의 절연

Published: October 12, 2018
doi:

Summary

여기, 선물이 빠르게 다운스트림 대규모 병렬 RNA 시퀀싱 신선 또는 냉동 조직에서 높은-품질 핵을 분리 하는 프로토콜. 우리는 세제-기계 및 소형 기계 조직 장애 및 셀 세포 옵션을 둘 다 핵의 격리에 대 한 사용할 수 있습니다를 포함 합니다.

Abstract

개별 셀의 유전자 발현 프로 빙 셀 유형과 셀 상태 식별 수 있습니다. 단일 셀 RNA 시퀀싱 transcriptional 프로필 셀, 특히 중추 신 경계와 같은 다른 유형의 조직에서에서의 공부에 대 한 강력한 도구로 떠오르고 있다. 그러나, 분리 방법 단일 셀 시퀀싱에 필요한 실험 변경 유전자 표현과 세포 죽음에 발생할 수 있습니다. 또한, 이러한 방법을 따라서 보관에 대 한 연구 및 바이오-은행 소재를 제한 하는 신선한 조직에 일반적으로 제한 됩니다. 단일 핵 RNA 시퀀싱 (snRNA-Seq)는 그것은 정확 하 게 세포 유형 식별, 냉동 또는 해리, 어려운 조직의 연구 주어진 transcriptional 연구에 대 한 매력적인 대안 이다 분리 유발 감소 전사입니다. 여기, 선물이 다운스트림 snRNA-이 대 한 핵의 신속한 격리에 대 한 높은 처리 프로토콜 이 메서드는 신선 또는 냉동 척수 샘플에서 핵의 분리를 가능 하 게 하 고 두 대규모 병렬 드롭릿 캡슐화 플랫폼 결합 될 수 있다.

Introduction

신 경계는 다양 한 형태학, 생화학, 및 electrophysiological 속성을 표시 하는 셀의 이기종 그룹의 구성 됩니다. 대량 RNA 시퀀싱은 다른 조건 하에서 유전자 발현에서 조직 전체의 변화를 결정 하는 데 유용한 동안, 단일 세포 수준에서 transcriptional 변화의 감지를 걸로 하겠습니다. 단일 셀 transcriptional 분석의 최근 발전 기능적인 그룹 분자 그들의 레 퍼 토리를 기반으로 이기종 세포의 분류를 가능 하 게 하 고 했다 최근에 활성화 된 뉴런의 집합을 검색 하는 데도 수 있습니다. 1 , 2 , 3 , 4 지난 10 년 동안, 단일 셀 RNA 시퀀싱 (scRNA-Seq)의 개발은 개별 셀, 셀 형 다양성으로 볼의 유전자 발현의 연구 활성화. 5

대규모 병렬 scRNA-Seq, 같은 확장 가능한 접근의 출현 순서 이질적인 조직, 중앙 신경 시스템의 많은 영역을 포함 한 플랫폼을 제공 하고있다. 6 , 7 , 8 , 9 , 10 , 11 , 12 , 13 , 14 , 그러나 15 , 단일 세포 분리 방법 세포 죽음 뿐만 아니라 유전자 발현 실험 변경 발생할 수 있습니다. 16 최근 작품 내 생 transcriptional 프로필의 보존 수 있도록 단일 셀 시퀀싱 방법 적응 했다. 1 , 3 , 4 , 17 , 18 , 19 이러한 전략 즉시 이른 유전자 (IEG) 식 다음 감각 자극 또는 동작을 감지 하는 데 특히 적합 했습니다. 3 , 4 미래에,이 전략 또한 사용 될 수 조직 질병 상태 또는 스트레스에 대 한 응답에서 동적인 변화를 공부 하. 이러한 메서드의 단일 핵 RNA 시퀀싱 (snRNA-Seq) 스트레스 유도 세포 분리를 포함 하지 않는 및 (척수), 같은 조직 분리 하기 어려운 뿐만 아니라 냉동에 사용할 수 있습니다 유망 접근은 조직. 4 , 17 , 18 , 19 이전 핵 격리 방법에서 적응,20,,2122,23,25 snRNA-Seq 일반적으로 활용 하 여 신속한 조직 장애 및 셀 차가운 조건, 원심 분리, 및 세포에서 핵의 분리에서 세포. 4 핵 여러 미세 물방울 캡슐화 플랫폼에서 다운스트림 차세대 시퀀싱에 대 한 격리 수 있습니다. 4 , 7 , 24 , 25 이 메서드는 시간에 순간에 세포의 수천의 transcriptional 활동 현황에 대 한 수 있습니다.

절연 및 시퀀싱, 각각 그들의 자신의 이점 및 불리 하기 전에 세포에서 핵을 방출 하기 위한 여러 전략을 확인 하 고 있습니다. 여기, 우리가 설명 및 다운스트림 대규모 병렬 snRNA-Seq에 대 한 성인 척수에서 핵의 격리 수 있도록 두 개의 프로토콜 비교: 세제 기계 세포 및 소형 기계 세포. 세제-기계 세포 완전 한 조직 장애 및 핵의 높은 최종 수익률을 제공합니다. 소형 기계-세포 조직 장애, 수량 및 최종 핵 수확량의 순도 사이의 균형을 선택 하기 위한 기회를 제공의 제어도 포함 되어 있습니다. 이러한 접근 비교 RNA 수확량, 핵, 그리고 셀 형 프로 파일링 당 유전자의 감지 된 숫자를 제공 하 고 또한 둘 다에 사용할 수 있습니다 성공적으로 snRNA-이

Protocol

모든 동물 일 신경 성 질환의 국가 학회 및 치기 동물 관리 및 사용 위원회에 의해 승인 하는 프로토콜에 따라 수행 되었다. 샘플은 남성과 여성의 ICR/CD-1 야생-타입 마우스, 8 사이 균형 그리고 12 주 오래 된, 모든 실험을 위해 사용 되었다. 마우스 로컬 기관 동물 관리 및 사용 위원회 지침에 따라 처리 되어야 합니다. 1입니다. 준비 재료 및 버퍼의 모든 버퍼 사용의 날?…

Representative Results

여기, 우리는 다운스트림 대규모 병렬 RNA 시퀀싱 성인 마우스 요 추 척수에서 핵의 격리를 수행합니다. 프로토콜 관련 세 가지 주요 구성 요소: 조직 장애 및 세포 세포의 용 해, 균질, 고 자당 밀도 원심 분리 (그림 1). 초 이내에, 세제 기계 세포 세포와 조직 파편 (그림 2A표 2) 핵의 많은 수와 원유 핵 준비 나왔고. 15 …

Discussion

이 프로토콜의 궁극적인 목표는 다운스트림 transcriptional 분석에 대 한 높은-품질 RNA를 포함 하는 핵을 분리 하는. 우리는 모든 척수에서 세포 유형의 프로필 위해 snRNA-Seq 방법 적응. 처음에, 우리는 전형적인 세포 분리 방법 효과 없었다 단일 셀 RNA 시퀀싱, 척수 신경은 세포 죽음에 특히 취약 발견. 또한, 세포 분리 방법 hundred-fold 몇몇까지 여 다양 한 활동 및 스트레스 반응 유전자의 표정을 유도. <…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

이 작품은 NINDS 교내 프로그램에 의해 지원 되었다 (1 지아 NS003153 02) 및 NIDCD (1 지아 DC000059 18). 우리는 L. 리 및 그들의 기술 지원 및 유용한 토론, C.I. Dobrott C. Kathe 원고를 검토 하기 위한 감사 합니다.

Materials

Sucrose Invitrogen 15503-022
1 M HEPES (pH = 8.0) Gibco 15630-080
CaCl2 Sigma Aldrich C1016-100G
MgAc Sigma Aldrich M1028-10X1ML
0.5 M EDTA (pH = 8.0) Corning MT-46034CI
Dithiothreitol (DTT) Sigma Aldrich 10197777001 Add DTT just prior to use
Triton-X Sigma Aldrich T8787
Nuclease-free water Crystalgen 221-238-10
1 M Tris-HCl (pH = 7.4) Sigma Aldrich T2194
5 M NaCl Sigma Aldrich 59222C
1 M MgCl2 Sigma Aldrich M1028
Nonidet P40 Sigma Aldrich 74385
Hibernate-A Gibco A12475-01
Glutamax (100X) Gibco 35050-061
B27 (50X) Gibco 17504-044
1X PBS Crystalgen 221-133-10
0.04% BSA New England Biolabs B9000S
0.2 U/μL RNAse Inhibitor Lucigen 30281-1
Oak Ridge Centrifuge Tube Thermo Scientific 3118-0050
Disposable Cotton-Plugged Borosilicate-Glass Pasteur Pipets Fisher Scientific 13-678-8B
Glass Tissue Dounce (2 ml) Kimble 885303-002
Glass large clearance pestle Kimble 885301-0002
Glass small clearance pestle Kimble 885302-002
T 10 Basic Ultra Turrax Homogenizer IKA 3737001
Dispersing tool (S 10 N – 5G) IKA 3304000
Trypan Blue Stain (0.4%) Thermo Fisher Scientific T10282
40 μm cell strainer Falcon 352340
MACS SmartStrainers, 30 μm Miltenyi Biotec 130-098-458
Conical tubes Denville Scientific 1000799
Sorvall Legend XTR Centrifuge Thermo Fisher Scientific 75004505
Fiberlite F15-6 x 100y Fixed-Angle Rotor Thermo Fisher Scientific 75003698
Sterological Pipettes: 5 ml, 10 ml Denville Scientific P7127
Hemocytometer Daigger Scientific EF16034F
Chemgenes Barcoding Beads Chemgenes Macosko-2011-10
RNaseZap RNase Decontamination Solution Invitrogen AM9780
Falcon Test Tube with Cell Strainer Cap (35 μm) Corning 352235
MoFlo Astrios Cell Sorter Beckman Coulter B25982
Chromium i7 Multiplex Kit, 96 rxns 10X Genomics 120262
Chromium Single Cell 3’ Library and Gel Bead Kit v2, 4 rxns 10X Genomics 120267
Chromium Single Cell A Chip Kit, 16 rxns 10X Genomics
Tissue Culture Dish (60 x 15 mm) Corning 353002

References

  1. Hrvatin, S., et al. Single-cell analysis of experience-dependent transcriptomic states in the mouse visual cortex. Nature Neuroscience. 21 (1), 120-129 (2018).
  2. Hu, P., et al. Dissecting Cell-Type Composition and Activity-Dependent Transcriptional State in Mammalian Brains by Massively Parallel Single-Nucleus RNA-Seq. Molecular Cell. 68 (5), 1006-1015 (2017).
  3. Wu, Y. E., Pan, L., Zuo, Y., Li, X., Hong, W. Detecting Activated Cell Populations Using Single-Cell RNA-Seq. Neuron. 96 (2), 313-329 (2017).
  4. Sathyamurthy, A., et al. Massively Parallel Single Nucleus Transcriptional Profiling Defines Spinal Cord Neurons and Their Activity during Behavior. Cell Reports. 22 (8), 2216-2225 (2018).
  5. Tang, F., et al. mRNA-Seq whole-transcriptome analysis of a single cell. Nature Methods. 6 (5), 377-382 (2009).
  6. Campbell, J. N., et al. A molecular census of arcuate hypothalamus and median eminence cell types. Nature Neuroscience. 20 (3), 484-496 (2017).
  7. Macosko, E. Z., et al. Highly Parallel Genome-wide Expression Profiling of Individual Cells Using Nanoliter Droplets. Cell. 161 (5), 1202-1214 (2015).
  8. Chen, R., Wu, X., Jiang, L., Zhang, Y. Single-Cell RNA-Seq Reveals Hypothalamic Cell Diversity. Cell Reports. 18 (13), 3227-3241 (2017).
  9. Jaitin, D. A., et al. Massively parallel single-cell RNA-seq for marker-free decomposition of tissues into cell types. Science. 343 (6172), 776-779 (2014).
  10. Li, C. L., et al. Somatosensory neuron types identified by high-coverage single-cell RNA-sequencing and functional heterogeneity. Cell Research. 26 (8), 967 (2016).
  11. Shin, J., et al. Single-Cell RNA-Seq with Waterfall Reveals Molecular Cascades underlying Adult Neurogenesis. Cell Stem Cell. 17 (3), 360-372 (2015).
  12. Tasic, B., et al. Adult mouse cortical cell taxonomy revealed by single cell transcriptomics. Nature Neuroscience. 19 (2), 335-346 (2016).
  13. Usoskin, D., et al. Unbiased classification of sensory neuron types by large-scale single-cell RNA sequencing. Nature Neuroscience. 18 (1), 145-153 (2015).
  14. Villani, A. C., et al. Single-cell RNA-seq reveals new types of human blood dendritic cells, monocytes, and progenitors. Science. 356 (6335), (2017).
  15. Zeisel, A., et al. Brain structure. Cell types in the mouse cortex and hippocampus revealed by single-cell RNA-seq. Science. 347 (6226), 1138-1142 (2015).
  16. Lacar, B., et al. Nuclear RNA-seq of single neurons reveals molecular signatures of activation. Nature Communications. 7, 11022 (2016).
  17. Lake, B. B., et al. Neuronal subtypes and diversity revealed by single-nucleus RNA sequencing of the human brain. Science. 352 (6293), 1586-1590 (2016).
  18. Grindberg, R. V., et al. RNA-sequencing from single nuclei. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 110 (49), 19802-19807 (2013).
  19. Krishnaswami, S. R., et al. Using single nuclei for RNA-seq to capture the transcriptome of postmortem neurons. Nature Protocols. 11 (3), 499-524 (2016).
  20. Matevossian, A., Akbarian, S. Neuronal nuclei isolation from human postmortem brain tissue. Journal of Visualized Experiments. (20), (2008).
  21. Bergmann, O., Jovinge, S. Isolation of cardiomyocyte nuclei from post-mortem tissue. Journal of Visualized Experiments. (65), (2012).
  22. Nohara, K., Chen, Z., Yoo, S. H. A Filtration-based Method of Preparing High-quality Nuclei from Cross-linked Skeletal Muscle for Chromatin Immunoprecipitation. Journal of Visualized Experiments. (125), (2017).
  23. Halder, R., et al. DNA methylation changes in plasticity genes accompany the formation and maintenance of memory. Nature Neuroscience. 19 (1), 102-110 (2016).
  24. Habib, N., et al. Massively parallel single-nucleus RNA-seq with DroNc-seq. Nature Methods. 14 (10), 955-958 (2017).
  25. . Sample Preparation Demonstrated Protocols: Isolation of Nuclei for Single Cell RNA Sequencing Available from: https://support.10xgenomics.com/single-cell-gene-expression/sample-prep/doc/demonstrated-protocol-isolation-of-nuclei-for-single-cell-rna-sequencing (2018)
  26. 10X Genomics. . Single Cell 3′ Reagent Kits v2 User Guide. , (2018).
  27. Fu, Y., Rusznak, Z., Herculano-Houzel, S., Watson, C., Paxinos, G. Cellular composition characterizing postnatal development and maturation of the mouse brain and spinal cord. Brain Structure and Function. 218 (5), 1337-1354 (2013).
  28. Lake, B. B., et al. A comparative strategy for single-nucleus and single-cell transcriptomes confirms accuracy in predicted cell-type expression from nuclear RNA. Scientific Reports. 7 (1), 6031 (2017).
  29. Bakken, T. E. Equivalent high-resolution identification of neuronal cell types with single-nucleus and single-cell RNA-sequencing. bioRxiv. , (2018).
  30. Habib, N., et al. Div-Seq: Single-nucleus RNA-Seq reveals dynamics of rare adult newborn neurons. Science. 353 (6302), 925-928 (2016).

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Matson, K. J., Sathyamurthy, A., Johnson, K. R., Kelly, M. C., Kelley, M. W., Levine, A. J. Isolation of Adult Spinal Cord Nuclei for Massively Parallel Single-nucleus RNA Sequencing. J. Vis. Exp. (140), e58413, doi:10.3791/58413 (2018).

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