Summary

Beredning av hela benmärgen för Masscytometri analys av neutrofila-Lineage celler

Published: June 19, 2019
doi:

Summary

Här presenterar vi ett protokoll för att behandla färsk benmärg (BM) isolerad från mus eller människa för hög-dimensionell Mass cytometri (Cytometri av tid-of-Flight, CyTOF) analys av neutrofila-Lineage celler.

Abstract

I den här artikeln presenterar vi ett protokoll som är optimerat för att bevara neutrofila-härstamning celler i färska BM för hela BM CyTOF analys. Vi utnyttjade en myeloisk-partisk 39-anti kropp CyTOF panel för att utvärdera hematopoetiska systemet med fokus på neutrofila-Lineage celler med hjälp av detta protokoll. CyTOF resultatet analyserades med en öppen resurs dimensionell minskning algoritm, viSNE, och data presenterades för att demonstrera resultatet av detta protokoll. Vi har upptäckt nya neutrofila-härstamning cell populationer baserat på detta protokoll. Detta protokoll av färskt hela BM beredning kan användas för 1), CyTOF analys för att upptäcka oidentifierade cell populationer från hela BM, 2), undersöker hela BM defekter för patienter med blod sjukdomar såsom leukemi, 3), bistå optimering av fluorescens-aktiverade flödescytometri protokoll som använder färska hela BM.

Introduction

Under de senaste decennierna, cytometri metoder har varit ett kraftfullt verktyg för att undersöka hematopoetiska systemet i BM. Dessa metoder inkluderar fluorescensaktiverad flödescytometri och den nya metoden för CyTOF med hjälp av tunga metallmärkta anti kroppar. De har lett till upptäckter av många cell typer i ett heterogent biologiskt prov genom att identifiera deras unika profiler för ytmärknings uttryck. Ökade spektrum överlappningar som är förknippade med fler kanaler leder till högre data innoggrannhet i Fluorescence-aktiverade flödescytometri applikationer. Därför avlägsnas oönskade celler rutinmässigt för att berika cell populationer av intresse för fluorescens-aktiverade flödescytometri analys. Till exempel, Ly6G (eller gr-1) och CD11b anses mogna myeloida cell markörer och Ly6G+ (eller gr-1+) och CD11b+ celler rutinmässigt avlägsnas från BM prover med hjälp av magnetiska anriknings satser innan flödescytometri analys av hematopoetisk stam och stamceller (hspcs) eller genom att kombinera dessa markörer i en dumpa cocktail kanal1,2,3. Ett annat exempel är att neutrofiler rutinmässigt avlägsnas från humant blod prov för att berika perifera mononukleära blod celler (PBMC) för immunologiska studier. Hela benmärgen isolerad från mus eller människa, emellertid, unders öks sällan intakt för cytometri analys.

Nyligen har cytof blivit ett revolutionerande verktyg för att undersöka det hematopoetiska systemet4,5,6. Med CyTOF ersätts de fluorophore-märkta anti kropparna av tunga element reporter-märkta anti kroppar. Denna metod möjliggör mätning av över 40 markörer samtidigt utan oro spektrum överlappning. Det har möjliggjort analysen av intakt biologiskt prov utan pre-utarmning steg eller en dump kanal. Därför kan vi se hematopoetiska systemet omfattande med hög-innehåll dimensionalitet från konventionella 2-D flödescytometri tomter. Cell populationer som tidigare uteslutits under utarmningen eller gating-processen kan nu föras in i ljuset med de högdimensionella data som genereras av cytof4,5. Vi har utformat en anti kropps panel som samtidigt mäter 39 parametrar i det hematopoetiska systemet med fokus på myeloida radantal7. Jämfört med konventionella flödescytometri-data är tolkningen och visualiseringen av de exempellösa encellig högdimensionella data som genereras av CyTOF utmanande. Computational forskare har utvecklat dimensionalitet reducerings tekniker för visualisering av högdimensionella DataSet. I denna artikel använde vi algoritmen, viSNE, som använder t-Distributed Stochastic granne inbäddning (t-SNE) teknik för att analysera CyTOF data och presentera den höga-dimensionella resultat på en 2-dimensionell karta samtidigt bevara den högdimensionella struktur av data8,9,10. På den tSNE tomt, liknande celler klustrade i under grupper och färgen används för att markera funktionen i cellerna. Till exempel, på bild 1 är de myeloida cellerna fördelade på flera cell grupper baserat på likheter mellan deras uttrycks mönster av 33 ytmarkörer som är resultatet av cytof (figur 1)4. Här undersökte vi mus benmärg med vår tidigare rapporterade 39-markör CyTOF panel av viSNE analys7. viSNE analys av våra CyTOF data avslöjade en oidentifierad cell population som visade både HSPC (CD117+) och neutrofila (Ly6G+) egenskaper (figur 2)7.

Sammanfattnings vis presenterar vi ett protokoll för att behandla färsk hel benmärg för CyTOF-analys. I denna artikel, vi använde mus benmärg som ett exempel, medan detta protokoll kan också användas för att behandla mänskliga benmärgs prov. Även de uppgifter som är specifika för humana benmärgs prov noteras i protokollet. Fördelen med detta protokoll är att den innehåller detaljer såsom inkubations tid och temperatur som optimerats för att bevara neutrofila celler i hela benmärgen för att möjliggöra utredning av intakt hel benmärg. Detta protokoll kan också lätt ändras för fluorescensaktiverade flödescytometri applikationer.

Protocol

Alla experiment följde godkända rikt linjer från La Jolla Institute for allergi och immunologi djur vård och användning kommittén, och godkännande för användning av gnagare erhölls från La Jolla Institutet för allergi och immunologi enligt de kriterier som anges i hand ledning för skötsel och användning av försöks djur från de nationella hälso instituten. 1. Harvest mus benmärg (BM) Köp C57BL/6J möss från en kommersiell leverantör. Mata standard gnagare Chow d…

Representative Results

Figur 1 presenteras som ett exempel resultat från experiment med cytof. På denna tSNE Plot cellerna över flera mus vävnader klustrade i under grupper baserat på likheten mellan deras yta markör uttrycks profiler mätt med en 33-parameter CyTOF panel. Celler med fler liknande egenskaper klustrade automatiskt tillsammans, till exempel neutrofiler, makro Fager eller domänkontrollanter baserat på uttrycket för 33 markörer på varje cell. <strong class="xfig"…

Discussion

Under de senaste decennierna användes fluorescensbaserad flödescytometri som den huvudsakliga metoden för att studera cellulära linjer och heterogenitet1,2,3. Även om flödescytometri har tillhandahållit flerdimensionella data, begränsas denna metod av Val av parametrar och spektralöverlappning. För att övervinna svagheten i flödescytometri drog vi fördel av CyTOF, som använder tung metaller isotoper istället för …

Divulgazioni

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Vi vill tacka LJI Flow flödescytometrianalys kärna för hjälp med massa cytometri förfarande. Detta arbete stöddes av NIH Grants R01HL134236, P01HL136275 och R01CA202987 (alla till C. C. H) och ADA7-12-MN-31 (04) (till C.C.H. och Y. P. Z).

Materials

CyTOF Antibodies (mouse)
Anti-Mouse CD45 (Clone 30-F11) -89Y Fluidigm Cat# 3089005B
Anti-Human/Mouse CD45R/B220 (Clone RA36B2)-176Yb Fluidigm Cat# 3176002B
Anti-mouse CD105 (Clone MJ7/18)-Purified Biolegend Cat# 120402; RRID:AB_961070
Anti-mouse CD115 (CSF-1R) (Clone AFS98)-Purified Biolegend Cat# 135502; RRID:AB_1937293
Anti-Mouse CD117/c-kit (Clone 2B8)-166Er Fluidigm Cat# 3166004B
Anti-mouse CD11a (Clone M17/4)-Purified Biolegend Cat# 101101; RRID:AB_312774
Anti-Mouse CD11b (Clone M1/70)-148Nd Fluidigm Cat# 3148003B
Anti-Mouse CD11c (Clone N418)-142Nd Fluidigm Cat# 3142003B
Anti-mouse CD127 (IL-7Rα) (Clone A7R34)-MaxPar Ready Biolegend Cat# 133919; RRID:AB_2565433
Anti-Mouse CD150 (Clone TC1512F12.2)-167Er Fluidigm Cat# 3167004B
Anti-mouse CD16.2 (FcγRIV) (Clone 9E9)-Purified Biolegend Cat# 149502; RRID:AB_2565302
Anti-Mouse CD162 (Clone 4RA10 (RUO))-Purified BD Biosciences Cat# 557787; RRID:AB_647340
Anti-mouse CD169 (Siglec-1) (Clone 3D6.112)-Purified Biolegend Cat# 142402; RRID:AB_10916523
Anti-mouse CD182 (CXCR2) (Clone SA044G4)-Purified Biolegend Cat# 149302; RRID:AB_2565277
Anti-mouse CD183 (Clone CXCR3-173)-Purified Biolegend Cat# 126502; RRID:AB_1027635
Anti-mouse CD335 (NKp46) (Clone 29A1.4)-MaxPar Ready Biolegend Cat# 137625; RRID:AB_2563744
Anti-mouse CD34 (Clone MEC14.7)-Purified Biolegend Cat# 119302; RRID:AB_345280
Anti-mouse CD41 (Clone MWReg30)-MaxPar Ready Biolegend Cat# 133919; RRID:AB_2565433
Anti-Mouse CD43 (Clone S11)-146Nd Fluidigm Cat# 3146009B
Anti-Mouse CD48 (Clone HM48.1)-156Gd Fluidigm Cat# 3156012B
Anti-mouse CD62L (Clone MEL-14)-MaxPar Ready ThermoFisher Cat# 14-1351-82; RRID:AB_467481
Anti-mouse CD71 (Clone RI7217)-Purified Biolegend Cat# 113802; RRID:AB_313563
Anti-mouse CD90 (Clone G7)-Purified Biolegend Cat# 105202; RRID:AB_313169
Anti-Mouse F4/80 (Clone BM8)-159Tb Fluidigm Cat# 3159009B
Anti-mouse FcεRIα (Clone MAR-1)-MaxPar Ready Biolegend Cat# 134321; RRID:AB_2563768
Anti-mouse GM-CSF (MP1-22E9 (RUO))-Purified BD Biosciences Cat# 554404; RRID:AB_395370
Anti-Mouse I-A/I-E (Clone M5/114.15.2)-174Yb Fluidigm Cat# 3174003B
Anti-Mouse Ki67 (Clone B56 (RUO))-Purified BD Biosciences Cat# 556003; RRID:AB_396287
Anti-Mouse Ly-6A/E (Sca-1) (Clone D7)-169Tm Fluidigm Cat# 3169015B
Anti-Mouse Ly6B (Clone 7/4)-Purified abcam Cat# ab53457; RRID:AB_881409
Anti-mouse Ly-6G (Clone 1A8)-MaxPar Ready Biolegend Cat# 127637; RRID:AB_2563784
Anti-Mouse NK1.1 (Clone PK136)-165Ho Fluidigm Cat# 3165018B
Anti-Mouse Siglec-F (Clone E50-2440 (RUO))-Purified BD Biosciences Cat# 552125; RRID:AB_394340
Anti-Mouse TCRβ (Clone H57-597)-143Nd Fluidigm (Clone H57-597)-143Nd
Anti-mouse TER-119/Erythroid Cells (Clone TER-119)-MaxPar Ready Biolegend Cat# 116241; RRID:AB_2563789
Chemicals, Peptides and Recombinant Proteins
Antibody Stabilizer CANDOR Bioscience Cat# 130050
Bovine Serum Albumin Sigma-Aldrich Cat# A4503
Cisplatin-194Pt Fluidigm Cat# 201194
eBioscience 1X RBC Lysis Buffer ThermoFisher Cat# 00-4333-57
eBioscience Foxp3 / Transcription Factor Staining Buffer Set ThermoFisher Cat# 00-4333-57
EQ Four Element Calibration Beads Fluidigm Cat# 201078
Ethylenediaminetetraacetic acid (EDTA) ThermoFisher Cat# AM9260G
Fetal Bovine Serum Omega Scientific Cat# FB-02
HyClone Phosphate Buffered Saline solution GE Lifesciences Cat#SH30256.01
Intercalator-Ir Fluidigm Cat# 201192B
MAXPAR Antibody Labeling Kits Fluidigm http://www.dvssciences.com/product-catalog-maxpar.php
Paraformaldehyde Sigma-Aldrich Cat# 158127
Sodium azide Sigma-Aldrich Cat# S2002
Triton X-100 Sigma-Aldrich Cat# X100
Trypsin EDTA 1X Corning Cat# 25-053-Cl
Experimental Model: Organism/Strains
Mouse: C57BL/6J The Jackson Laboratory Stock No: 000664
Software Alogrithm
Bead-based Normalizer Finck et al., 2013 https://med.virginia.edu/flow-cytometry-facility/wp-content/uploads/sites/170/2015/10/3_Finck-Rachel_CUGM_May2013.pdf
Cytobank Cytobank https://www.cytobank.org/
Cytofkit v1.r.0 Chen et al., 2016 https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/cytofkit.html
t-SNE van der Maaten and Hinton, 2008 https://cran.r-project.org/web/packages/Rtsne/index.html

Riferimenti

  1. Akashi, K., Traver, D., Miyamoto, T., Weissman, I. L. A clonogenic common myeloid progenitor that gives rise to all myeloid lineages. Nature. 404, 193-197 (2000).
  2. Iwasaki, H., Akashi, K. Myeloid lineage commitment from the hematopoietic stem cell. Immunity. 26, 726-740 (2007).
  3. Manz, M. G., Miyamoto, T., Akashi, K., Weissman, I. L. Prospective isolation of human clonogenic common myeloid progenitors. Proceedings of the National Academy of Sciences. 99, 11872-11877 (2002).
  4. Becher, B., et al. High-dimensional analysis of the murine myeloid cell system. Nature Immunology. 15, 1181-1189 (2014).
  5. Bendall, S. C., et al. Single-cell mass cytometry of differential immune and drug responses across a human hematopoietic continuum. Science. 332, 687-696 (2011).
  6. Samusik, N., Good, Z., Spitzer, M. H., Davis, K. L., Nolan, G. P. Automated mapping of phenotype space with single-cell data. Nature Methods. 13, 493-496 (2016).
  7. Zhu, Y. P., et al. Identification of an Early Unipotent Neutrophil Progenitor with Pro-tumoral Activity in Mouse and Human Bone Marrow. Cell Reports. 24, 2329-2341 (2018).
  8. Van der Maaten, L. J. P., Hinton, G. E. Visualizing High-Dimensional Data Using t-SNE. Journal of Machine Learning Research. 9, 2579-2605 (2008).
  9. Amir, E. A. D., et al. viSNE enables visualization of high dimensional single-cell data and reveals phenotypic heterogeneity of leukemia. Nature Biotechnology. 31, 545-552 (2013).
  10. van der Maaten, L., Hinton, G. Visualizing data using t-SNE. Journal of Machine Learning Research. 9 (85), 2579-2065 (2008).
  11. Cloos, J., et al. Comprehensive Protocol to Sample and Process Bone Marrow for Measuring Measurable Residual Disease and Leukemic Stem Cells in Acute Myeloid Leukemia. Journal of Visualized Experiment. 133, 56386 (2018).
  12. Bendall, S. C., Nolan, G. P., Roederer, M., Chattopadhyay, P. K. A deep profiler’s guide to cytometry. Trends in Immunology. 33, 323-332 (2012).
  13. Ley, K., et al. Neutrophils: New insights and open questions. Science Immunology. 3 (30), 4579 (2018).
  14. Ng, L. G., Ostuni, R., Hidalgo, A. Heterogeneity of neutrophils. Nature Reviews in Immunology. , (2019).

Play Video

Citazione di questo articolo
Zhu, Y. P., Padgett, L., Dinh, H. Q., Marcovecchio, P., Wu, R., Hinz, D., Kim, C., Hedrick, C. C. Preparation of Whole Bone Marrow for Mass Cytometry Analysis of Neutrophil-lineage Cells. J. Vis. Exp. (148), e59617, doi:10.3791/59617 (2019).

View Video