Summary

レーザーキャプチャー微小解剖とマイクロ流体qPCRを組み合わせて単一細胞の転写プロファイルを解析する:オピオイド依存へのシステム生物学アプローチ

Published: March 08, 2020
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Summary

このプロトコルは、レーザーキャプチャマイクロ解剖を使用して、扁桃体の中心核から単一のニューロン、ミクログリア、およびアストロサイトを高精度かつ解剖特異性で収集する方法を説明します。さらに、これらの細胞のトランスクリプトームのサブセットを測定するためのマイクロ流体RT-qPCRの使用について説明する。

Abstract

解剖学的に隣接する単一細胞における深い転写ヘテロジニティは、細胞表現型多様性によって堅牢な組織機能が達成される可能性があることを示唆している。生体系のネットワークダイナミクスを調べている単細胞実験は、生物学的に意味のある分解能で様々な条件に対する細胞および組織応答を実証する。ここでは、解剖学的に特定の場所から単一細胞を収集し、その遺伝子発現プロファイルのサブセットを正確に測定する方法を説明する。レーザー捕捉マイクロディスセクション(LCM)とマイクロ流体逆転写定量ポリメラーゼ連鎖反応(RT-qPCR)を組み合わせたものです。また、この微流量RT-qPCRプラットフォームを使用して、腸内含量の微生物の存在量を測定します。

Introduction

単一細胞の遺伝子発現プロファイルを測定すると、組織内で広範な表現型ヘテロジニティが実証されています。この複雑さは、組織機能を支配する生物学的ネットワークの理解を複雑にしています。私たちのグループと他の人々は、多くの組織や条件1、2、3、4、5、6でこの現象探求してきました。これらの実験は、遺伝子発現ネットワークの調節がそのような不均一性の根源であることを示唆するだけでなく、単細胞分解能が組織レベルの分解能が理解できない組織機能の複雑さを明らかにすることを示唆している。実際、少数の細胞が特定の状態や課題に反応するかもしれませんが、それらの細胞が全体的な生理学に与える影響は大きいかもしれません。さらに、多変量法を複数の細胞タイプおよび組織からの高次元データセットに適用するシステム生物学アプローチは、システム全体の治療効果を解明することができる。

LCMとマイクロ流体RT-qPCRを組み合わせて、そのようなデータセットを取得します。ここでは、蛍光活性化細胞選別(FACS)を介して単一細胞を収集し、RNAシーケンシング(RNA-seq)を使用してトランスクリプトームを測定する方法とは対照的に、このアプローチを取ります。FACSに対するLCMの利点は、単一細胞の正確な解剖特異性をLCMで比較的絶対的に文書化できることです。また、RNA-seqはRT-qPCRというより多くの特徴を測定できるが、マイクロ流体RT-qPCRは安価であり、感度と特異性が高い7。

本代表的な実験では、扁桃体の中心核におけるラット神経、ミクログリア、およびアストロサイト遺伝子発現に対するオピオイド依存性およびナルトレキソン沈殿したオピオイド離脱の影響を調べた。4つの治療群を分析した:1)プラセボ、2)モルヒネ、3)ナルトレキソン、および4)離脱(図1)。我々は、オピオイド依存性が遺伝子発現を実質的に変化させなかったが、オピオイド離脱が炎症性遺伝子、特にTnfの発現を誘発することを発見した。アストロサイトは最も影響を受けた細胞型であった。腸内微生物叢は、腸内ジスビオシス8,9の確立されたマーカーであるバクテロイデス比に対するフィルミキュートの減少によって示されるように、オピオイド離脱によって深く影響を受けた

Protocol

この研究は、トーマス・ジェファーソン大学とドレクセル大学医学部の動物ケアと使用委員会(IACUC)の勧告に従って行われました。このプロトコルは、トーマス・ジェファーソン大学とドレクセル大学医学部IACUCによって承認されました。 1. 動物モデル 成人オスのスプレイグ・ドーリーラットに2つの75mgの徐放性モルヒネ硫酸ペレットまたは2つのプラセボペレット…

Representative Results

単一細胞の選択は、視覚的および分子的に検証された。視覚的には、細胞形態は細胞コレクションの前に見られた。次にQCステーションで採取した細胞を見て、細胞核染色(DAPI)を単一細胞選択マーカー蛍光と重なった。図2Aは、CeAを含むヘミセックラット前脳を有するスライドの代表的な画像を示す。その後の画像(図…

Discussion

単細胞生物学は、細胞の発現型の不均一性と組織機能の堅牢性を実証した。これらの知見は、マクロおよびマイクロスケールの両方で生物学的システムの組織に関する洞察を提供してきた。ここでは、LCMとマイクロ流体qPCRの2つの方法の組み合わせを説明し、比較的低コストで解剖特異性および転写精度を提供する単細胞転写法を得る(図1)。私たちのグループは、シス?…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

ここで発表された作品は、JSとRVに授与されたNIH HLB U01 HL133360、JSとEVBに授与されるNIDA R21 DA036372、およびSJOの支援としてヤン・フックに授与されたT32 AA-007463を通じて資金提供されました。

Materials

20X DNA Binding Dye Fluidigm 100-7609 NA
2x GE Assay Loading Reagent Fluidigm 85000802-R NA
48.48 Dynamic Array IFC for Gene Expression Fluidigm BMK-M-48.48 NA
96.96 Dynamic Array IFC for Gene Expression Fluidigm BMK-M-96.96 NA
Anti-Cd11β Antibody Genway Biotech CCEC48 Microglia Stain
Anti-NeuN Antibody, clone A60 EMD Millipore MAB377 Neuronal Stain
ArcturusXT Laser Capture Microdissection System Arcturus NA NA
Biomark HD Fluidigm NA RT-qPCR platform
Bovine Serum Antigen Sigma-Aldrich B4287
CapSure Macro LCM Caps ThermoFisher Scientific LCM0211 NA
CellDirect One-Step qRT-PCR Kit ThermoFisher Scientific 11753500 Lysis buffer solution components
DAPI ThermoFisher Scientific 62248 Nucleus Stain
DNA Suspension Buffer TEKnova T0221
Exonuclease I New Englnad BioLabs, Inc. M0293S NA
ExtracSure Sample Extraction Device ThermoFisher Scientific LCM0208 NA
Fisherbrand Superfrost Plus Microscope Slides ThermoFisher Scientific 22-037-246 Plain glass slides
GeneAmp Thin-Walled Reaction Tube ThermoFisher Scientific N8010611
GFAP Monoclonal Antibody ThermoFisher Scientific A-21294 Astrocyte Stain
Goat anti-Mouse IgG (H+L), Superclonal™ Recombinant Secondary Antibody, Alexa Fluor 488 ThermoFisher Scientific A28175 Seconadry Antibody
IFC Controller Fluidigm NA NA
RNaseOut ThermoFisher Scientific 10777019
SsoFast EvaGreen Supermix with Low Rox Bio-Rad PN 172-5211 Rox master mix
SuperScript VILO cDNA Synthesis Kit ThermoFisher Scientific 11754250 Contains VILO and SuperScript
T4 Gene 32 Protein New Englnad BioLabs, Inc. M0300S NA
TaqMan PreAmp Master Mix ThermoFisher Scientific 4391128 NA
TE Buffer TEKnova T0225 NA

References

  1. Park, J., et al. Inputs drive cell phenotype variability. Genome Research. 24, 930-941 (2014).
  2. Park, J., Ogunnaike, B., Schwaber, J., Vadigepalli, R. Identifying functional gene regulatory network phenotypes underlying single cell transcriptional variability. Progress in Biophysics and Molecular Biology. 117, 87-98 (2015).
  3. Park, J., et al. Single-Cell Transcriptional Analysis Reveals Novel Neuronal Phenotypes and Interaction Networks Involved in the Central Circadian Clock. Frontiers in Neuroscience. 10, 481 (2016).
  4. O’Sullivan, S. J., et al. Single-Cell Glia and Neuron Gene Expression in the Central Amygdala in Opioid Withdrawal Suggests Inflammation With Correlated Gut Dysbiosis. Frontiers in Neuroscience. 13, 665 (2019).
  5. Buettner, F., et al. Computational analysis of cell-to-cell heterogeneity in single cell RNA-sequencing data reveals hidden subpopulations of cells. Nature Biotechnology. 33, 155-160 (2015).
  6. Papalexi, E., Satija, R. Single-cell RNA sequencing to explore immune cell heterogeneity. Nature Reviews Immunolology. 18, 35-45 (2018).
  7. SEQC/MAQC-III Consortium. A comprehensive assessment of RNA-seq accuracy, reproducibility and information content by the Sequencing Quality Control Consortium. Nature Biotechnology. 32, 903-914 (2014).
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  9. Tamboli, C. P., Neut, C., Desreumaux, P., Colombel, J. F. Dysbiosis in inflammatory bowel disease. Gut. 53, 1-4 (2004).
  10. Paxinos, G., Watson, C. . The Rat Brain in Stereotaxic Coordinates: Hard Cover Edition. , (2006).

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Cite This Article
O’Sullivan, S. J., Reyes, B. A., Vadigepalli, R., Van Bockstaele, E. J., Schwaber, J. S. Combining Laser Capture Microdissection and Microfluidic qPCR to Analyze Transcriptional Profiles of Single Cells: A Systems Biology Approach to Opioid Dependence. J. Vis. Exp. (157), e60612, doi:10.3791/60612 (2020).

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