Summary

리보솜을 프로 파일링 하 여 신진 효 모에 번역의 게놈 넓은 정량화

Published: December 21, 2017
doi:

Summary

변환 규칙 단백질 풍부의 제어에서 중요 한 역할을 한다. 여기, 우리는 높은 처리량 방법 신진 효 모 Saccharomyces cerevisiae에 번역의 정량 분석에 대 한 설명.

Abstract

단백질으로 mRNA의 번역 규칙의 여러 레이어를 포함 하는 복잡 한 공정 이다. 그것은 종종 가정 mRNA 녹음 방송에 있는 변화 단백질 합성, 변화를 반영 하지만 많은 예외 관찰 되었습니다. 최근, 리보솜 프로 파일링 (또는 Ribo-Seq) 이라는 기술을 mRNA의 어떤 영역 단백질 및 게놈 넓은 수준에서 번역의 정량화로 번역 된다 높은 정확도 식별, 수 있도록 강력한 방법으로 떠오르고 있다. 여기, 선물이 신진 효 모에 Ribo-Seq를 사용 하 여 번역의 게놈 넓은 정량화에 대 한 일반화 된 프로토콜. 또한, mRNA 풍부 측정 Ribo-Seq 데이터를 결합 수 있습니다 동일한 샘플에서 mRNA 사본의 수천의 번역 효율을 동시에 계량 하 여 비교 실험에 대 한 응답에서 이러한 매개 변수에서 변경 조작 또는 다른 생리 적인 상태에서. 우리는 리보솜 발자국 nuclease 소화, 자당 그라데이션 분류를 통해 그대로 리보솜-풋프린트 단지의 고립과 DNA 라이브러리의 준비를 사용 하 여 적절 한 함께 깊은 시퀀싱에 대 한의 세대에 대 한 자세한 프로토콜 설명 vivo에서 번역의 정확한 분석을 위해 필요한 품질 제어 합니다.

Introduction

mRNA의 번역 단백질 식의 규칙에 있는 중요 한 역할 셀에 기본적인 프로세스 중 하나입니다. 따라서, mRNA 번역은 밀접 하 게 다른 내부 및 외부 생리 자극 1,2에 대 한 응답 제어 됩니다. 그러나, 변환 규칙의 메커니즘 understudied 남아 있습니다. 여기, 우리는 리보솜 프로 파일링 하 여 신진 효 모에 번역의 게놈 넓은 정량화에 대 한 프로토콜을 설명합니다. 리보솜 프로 파일링 기법의 전반적인 목표는 연구 하 고 계량 다른 세포질 조건 하에서 특정 한 mRNAs의 번역입니다. 이 기술은 차세대 시퀀싱을 사용 하 여 게놈에 걸쳐 리보솜 인 양적 분석을 하며 단백질 합성에서 vivo에서 단일 codon 해상도 3,4속도 모니터링 현재,이 방법은 단백질 번역의 수준을 측정 하는 가장 고급 방법을 이며 다른 현재 사용할 수 있는 기술, 예를 들면 microarrays에 의해 밝혀질 수 없는 정보를 제공 하는 유용한 검색 도구 입증 또는 번역 상태 배열 분석 (TSAA) 5. 성적 수준 및 변환 출력에 결합 된 변화에 대 한 보고서를 프로 파일링 하는 리보솜으로 그것은 또한 다른 방법에 비해 훨씬 더 큰 감도를 제공 합니다.

이 방법은 mRNA 파편 리보솜 보호 3의 깊은 시퀀싱을 기반으로 합니다. 리보솜 단백질 번역 동안 보호 ~ 28 nt 부분의 mRNA (발자국 이라고 함) 6. 리보솜 보호 조각의 순서를 결정 하 여 Ribo-Seq 번역된 mRNA에 리보솜의 위치를 지도 하 고 적극적으로 단백질 3,7로 번역 될 것 mRNA의 어떤 영역을 식별할 수 있습니다. 또한, 우리 양적 발자국을 주어진된 mRNA 사본 수를 계산 하 여 mRNA의 번역을 측정할 수 있습니다.

리보솜 보호 조각을 분리 하기 위하여 세포 lysates 처음 ribonuclease 소화 다음 리보솜에 번역 억제제 처리 됩니다. 반면 무료 mRNA, 리보솜에 의해 보호 되지 않는 번역 된 mRNAs의 일부는 ribonuclease에 의해 타락, 리보솜 보호 mRNA 파편 그대로 리보솜-풋프린트 단지 정화 하 여 복구할 수 있습니다. 이 mRNA 발자국 cDNA 도서관으로 변환 그리고 깊은 시퀀싱 (그림 1)에 의해 분석 됩니다. 리보솜 프로 파일링을 병렬로 그대로 mRNA는 동일한 샘플에서 추출 하 고 시퀀스. MRNA 풍부 측정 Ribo-Seq로 식별 하는 번역의 수준을 비교 하 여 특별히 업 또는 다운-규제 번역의 수준에는 유전자를 식별 하 고 게놈 넓은 수준에서 mRNA의 번역 효율을 계산할 수 있습니다. 이 문서에서 설명 하는 프로토콜은 효 모에 대 한 구체적인, 하는 동안 그것은 유용 해야 한다 또한 연구자 다른 시스템에서 Ribo-Seq 프로토콜을 설정 하려고 합니다.

Protocol

1. 추출 준비 (효 모 추출 물 1%, 2% 펩, 2% 포도 당, 및 2 %agar) YPD 접시에 단일 식민지를 위한 냉동된 주식에서 행진 효 모 변종. 2 일 동안 30 ° C에서 번호판을 품 어. YPD 플레이트 (사용 하나의 식민지)에서 효 모 50 mL 원뿔 원심 분리기 튜브에서 YPD 매체 (효 모 추출 물 1%, 2% 펩, 2% 포도 당)의 15 mL에 접종 하 고 하룻밤 30 ° c.에 (200-250 rpm)을 떨고와 성장 메 마른 플라스 크 2 L에에서…

Representative Results

데이터를 프로 파일링 하는 리보솜의 bioinformatic 분석에 대 한 자세한 파이프라인 되었습니다 8,9위에서 설명한. 또한, 여러 연구 그룹 차동 유전자 표정 분석 및 시퀀싱 데이터를 프로 파일링 방법 10,11,12 리보솜에 대 한 특정의 처리를 위한 생물 정보학 도구 개발…

Discussion

Ribo-Seq 접근 mRNA 번역에서 vivo에서 게놈 넓은 레벨 3에서 분석을 위한 강력한 기술로 떠오르고 있다. 연구 모니터링 단일 codon 해상도 번역에서는이 방법을 사용 하는 변환 규칙에 대 한 우리의 이해에 기여 했다. 자사의 장점에도 불구 하 고 Ribo-Seq는 몇 가지 제한이 있습니다. 리보솜 RNA (rRNA) 조각 리보솜 보호 발자국 Ribo-Seq 실험 9,25</…

Offenlegungen

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

이 작품은 AG040191 및 AG054566 VML에 건강의 국가 학회에 의해 지원 되었다. 이 연구는 VML 노화 연구를 위한 미국 연맹에서 멀리 연구 보조금 받는 동안 실시 됐다.

Materials

0.45 μM membrane filters Millipore HVLP04700
0.5 M EDTA Invitrogen AM9261
0.5 mL centrifugal filters (100 kDa MWCO) Millipore UFC510024
1 M Tris-HCl, pH 7.0 Invitrogen AM9850G
1 M Tris-HCl, pH 7.5 (pH 8.0 at 4°C) Invitrogen 15567-027
10X TBE buffer Invitrogen AM9863
10% TBE-urea gel Invitrogen EC6875BOX
15% TBE-urea gel Invitrogen EC6885BOX
2 M MgCl2 RPI M24500-10.0
2X TBE-urea sample buffer Invitrogen LC6876
3M NaOAc, pH 5.5 Invitrogen AM9740
5' Deadenylase (10 U/μL) Epicentre DA11101K
5X Nucleic acid sample loading buffer Bio-Rad 161-0767
8% TBE gel Invitrogen EC6215BOX
Acid-Phenol:Chloroform, pH 4.5 (with IAA, 125:24:1) Invitrogen AM9722
Blue light transilluminator Clare Chemical Research DR-46B
Chrome-steel beads, 3.2 mm BioSpec Products 11079132c
Cryogrinder Biospec product 3110BX
Cycloheximide RPI C81040-5.0
Data Acquisition System DATAQ Instruments DI-245
Deoxynucleotide (dNTP) solution mix (10 mM) NEB N0447L
Glycogen Invitrogen AM9510
Gradient fractionation system Brandel BR-184X
High-fidelity DNA polymerase (2,000 U/mL) NEB M0530S Supplied with 5X Phusion HF Buffer
Next-generation sequencing library quantification kit Kapa Biosystems KK4824
Nucleic acid gel stain Invitrogen S11494
Optima XE-90 ultracentrifuge Beckman Coulter A94471
Poly(A) mRNA isolation kit Invitrogen 61011
Rec J exonuclease (10 U/μL) Epicentre RJ411250
Reverse transcriptase (200 U/μL) Invitrogen 18080093 Supplied with 5X first-strand buffer and 0.1 M DTT
RNA fragmentation buffer NEB E6186A
RNase I (100 U/μL) Invitrogen AM2295
RNase inhibitor (20 U/μL) Invitrogen AM2696
Silicone rubber caps BioSpec Products 2008
ssDNA ligase (100 U/μL) Epicentre CL9021K Supplied with 10X CircLigase II buffer and 50 mM MnCl2
Stainless steel microvials, 1.8 mL BioSpec Products 2007
Sucrose RPI S24060-5000.0
SW-41 Ti rotor Beckman Coulter 331362
Syringe pump New Era Pump Systems NE-300
T4 polynucleotide kinase (10,000 U/mL) NEB M0201S Supplied with 10X T4 polynucleotide kinase buffer
T4 RNA ligase 2 truncated KQ (200,000 U/mL) NEB M0373S Supplied with 10X T4 RNA ligase buffer and 50% PEG8000
Thermal cycler Bio-Rad 1851148
Thinwall polyallomer tubes, 13.2 mL Beckman Coulter 331372
Triton X-100 Sigma Aldrich X100-100ML
UV monitor Bio-Rad 7318160
Saccharomyces cerevisiae strain BY4741 Open Biosystems YSC1048

Referenzen

  1. Holcik, M., Sonenberg, N. Translational control in stress and apoptosis. Nat Rev Mol Cell Biol. 6 (4), 318-327 (2005).
  2. Tanenbaum, M. E., Stern-Ginossar, N., Weissman, J. S., Vale, R. D. Regulation of mRNA translation during mitosis. Elife. 4, (2015).
  3. Ingolia, N. T., Ghaemmaghami, S., Newman, J. R., Weissman, J. S. Genome-wide analysis in vivo of translation with nucleotide resolution using ribosome profiling. Science. 324 (5924), 218-223 (2009).
  4. Ingolia, N. T. Genome-wide translational profiling by ribosome footprinting. Methods Enzymol. 470, 119-142 (2010).
  5. Brar, G. A., Weissman, J. S. Ribosome profiling reveals the what, when, where and how of protein synthesis. Nat Rev Mol Cell Biol. 16 (11), 651-664 (2015).
  6. Wolin, S. L., Walter, P. Ribosome pausing and stacking during translation of a eukaryotic mRNA. EMBO J. 7 (11), 3559-3569 (1988).
  7. Guo, H., Ingolia, N. T., Weissman, J. S., Bartel, D. P. Mammalian microRNAs predominantly act to decrease target mRNA levels. Nature. 466 (7308), 835-840 (2010).
  8. Ingolia, N. T., Brar, G. A., Rouskin, S., McGeachy, A. M., Weissman, J. S. The ribosome profiling strategy for monitoring translation in vivo by deep sequencing of ribosome-protected mRNA fragments. Nat Protoc. 7 (8), 1534-1550 (2012).
  9. Bartholomaus, A., Del Campo, C., Ignatova, Z. Mapping the non-standardized biases of ribosome profiling. Biol Chem. 397 (1), 23-35 (2016).
  10. Larsson, O., Sonenberg, N., Nadon, R. anota: Analysis of differential translation in genome-wide studies. Bioinformatics. 27 (10), 1440-1441 (2011).
  11. Zhong, Y., et al. RiboDiff: detecting changes of mRNA translation efficiency from ribosome footprints. Bioinformatics. 33 (1), 139-141 (2017).
  12. Xiao, Z., Zou, Q., Liu, Y., Yang, X. Genome-wide assessment of differential translations with ribosome profiling data. Nat Commun. 7, 11194 (2016).
  13. Chung, B. Y., et al. The use of duplex-specific nuclease in ribosome profiling and a user-friendly software package for Ribo-seq data analysis. RNA. 21 (10), 1731-1745 (2015).
  14. Popa, A., et al. RiboProfiling: a Bioconductor package for standard Ribo-seq pipeline processing. F1000Res. 5, 1309 (2016).
  15. Dunn, J. G., Weissman, J. S. Plastid: nucleotide-resolution analysis of next-generation sequencing and genomics data. BMC Genomics. 17 (1), 958 (2016).
  16. Baranov, P. V., Michel, A. M. Illuminating translation with ribosome profiling spectra. Nat Methods. 13 (2), 123-124 (2016).
  17. Calviello, L., et al. Detecting actively translated open reading frames in ribosome profiling data. Nat Methods. 13 (2), 165-170 (2016).
  18. Michel, A. M., et al. RiboGalaxy: A browser based platform for the alignment, analysis and visualization of ribosome profiling data. RNA Biol. 13 (3), 316-319 (2016).
  19. Martin, M. Cutadapt removes adapter sequences from high-throughput sequencing reads. EMBnet J. 17 (1), 10-12 (2011).
  20. Langmead, B., Trapnell, C., Pop, M., Salzberg, S. L. Ultrafast and memory-efficient alignment of short DNA sequences to the human genome. Genome Biol. 10 (3), R25 (2009).
  21. Anders, S., Pyl, P. T., Huber, W. HTSeq–a Python framework to work with high-throughput sequencing data. Bioinformatics. 31 (2), 166-169 (2015).
  22. Love, M. I., Huber, W., Anders, S. Moderated estimation of fold change and dispersion for RNA-seq data with DESeq2. Genome Biol. 15 (12), 550 (2014).
  23. van den Elzen, A. M., Schuller, A., Green, R., Seraphin, B. Dom34-Hbs1 mediated dissociation of inactive 80S ribosomes promotes restart of translation after stress. EMBO J. 33 (3), 265-276 (2014).
  24. Guydosh, N. R., Green, R. Dom34 rescues ribosomes in 3′ untranslated regions. Cell. 156 (5), 950-962 (2014).
  25. Ingolia, N. T. Ribosome profiling: new views of translation, from single codons to genome scale. Nat Rev Genet. 15 (3), 205-213 (2014).
  26. Gerashchenko, M. V., Lobanov, A. V., Gladyshev, V. N. Genome-wide ribosome profiling reveals complex translational regulation in response to oxidative stress. Proc Natl Acad Sci U S A. 109 (43), 17394-17399 (2012).
  27. Weinberg, D. E., et al. Improved ribosome-footprint and mRNA measurements provide insights into dynamics and regulation of yeast translation. Cell Rep. 14 (7), 1787-1799 (2016).
  28. Park, J. E., Yi, H., Kim, Y., Chang, H., Kim, V. N. Regulation of poly(A) tail and translation during the somatic cell cycle. Mol Cell. 62 (3), 462-471 (2016).
  29. Howard, M. T., Carlson, B. A., Anderson, C. B., Hatfield, D. L. Translational redefinition of UGA codons is regulated by selenium availability. J Biol Chem. 288 (27), 19401-19413 (2013).
  30. Gerashchenko, M. V., Gladyshev, V. N. Ribonuclease selection for ribosome profiling. Nucleic Acids Res. 45 (2), e6 (2017).
  31. Gerashchenko, M. V., Gladyshev, V. N. Translation inhibitors cause abnormalities in ribosome profiling experiments. Nucleic Acids Res. 42 (17), e134 (2014).
  32. O’Connor, P. B., Andreev, D. E., Baranov, P. V. Comparative survey of the relative impact of mRNA features on local ribosome profiling read density. Nat Commun. 7, 12915 (2016).

Play Video

Diesen Artikel zitieren
Beaupere, C., Chen, R. B., Pelosi, W., Labunskyy, V. M. Genome-wide Quantification of Translation in Budding Yeast by Ribosome Profiling. J. Vis. Exp. (130), e56820, doi:10.3791/56820 (2017).

View Video