Burada, floresan ile aktive olmuş çekirdekler (FAN) sıralama yoluyla çoğu nöronu dışlayan fare dentat girusundan izole edilen tek çekirdekleri sıralamak için bir yöntem sunulmaktadır. Bu yaklaşım, yüksek kaliteli ekspresyon profilleri oluşturur ve nöral kök hücreler gibi kıt popülasyonlar da dahil olmak üzere niş içinde temsil edilen diğer hücre tiplerinin çoğunun incelenmesini kolaylaştırır.
Dentat girusun (DG) alt granüler bölgesi (SGZ) içindeki proliferatif ve sessiz nöral kök hücrelerin (NSC’ler) ömür boyu sürdürülmesinden ve yeni doğan nöronlardan granül hücre tabakasındaki granül hücrelere farklılaşmasından oluşan Erişkin Hipokampal Nörogenez (AHN), çok sayıda çalışmada iyi bir şekilde doğrulanmıştır. Genetiği değiştirilmiş hayvanların, özellikle de kemirgenlerin kullanılması, AHN’yi düzenleyen sinyal yollarını araştırmak ve hipokampal nörojenik nişi oluşturan her hücre tipinin rolünü incelemek için değerli bir araçtır. İkincisini ele almak için, tek çekirdek izolasyonunu yeni nesil dizileme ile birleştiren yöntemler, her hücre popülasyonu için gen imzalarını tanımlamak için AHN alanında önemli bir etkiye sahip olmuştur. Bununla birlikte, DG içindeki daha nadir hücre popülasyonlarının fenotipik profilini çıkarmak için bu tekniklerin daha da iyileştirilmesi gerekmektedir. Burada, NeuN antijeni için lekesiz çekirdekleri seçerek, yeni disseke edilmiş DG’den izole edilmiş tek bir çekirdek süspansiyonundan çoğu nöronal popülasyonu dışlamak için Floresan Aktif Çekirdek Sıralama (FANS) kullanan bir yöntem sunuyoruz. Bu yöntem, AHN’nin hücreler arası düzenlemesini daha fazla araştırmak ve türler arasında yeni hücresel belirteçleri ve mekanizmaları ortaya çıkarmak için potansiyel bir basamak taşıdır.
Yetişkin Hipokampal Nörogenezi (AHN) olarak da bilinen yetişkinlikte hipokampal nöronların sürekli üretimi, öğrenme, hafıza edinimi / klirensi ve örüntü ayrımı gibi bilişsel işlevlerle ilişkilidir ve bilişsel eksiklikleri önlemek için yaşlanma ve nörodejeneratif hastalıklarda önemli bir esneklik mekanizması gibi görünmektedir 1,2,3 . Kemirgenler, immünositokimya ve yeni nesil dizileme (NGS) yöntemleri de dahil olmak üzere çeşitli yöntemler kullanarak AHN’yi incelemek için tercih edilen model olmuştur. Bu sonuçların diğer türlere çevirisi tartışmalı olmaya devam etmektedir. Gerçekten de, AHN çoğu türde gözlenmiştir, ancak yaşam boyunca, özellikle de insanlarda 4,5,6,7,8 oranında devam ettiği düzenli olarak tartışılmaktadır.
Bugüne kadar, AHN1’i modüle etmek için çeşitli içsel ve dışsal sinyal yolları doğrulanmıştır. Bununla birlikte, hücreler arası iletişimin AHN üzerindeki etkisi sadece9. Bu ilk olarak, genetiği değiştirilmiş hayvanlarla in vivo analiz yapmak için şu anda bilinen hücre belirteçlerinin yetersiz özgüllüğüne bağlanabilir. Gerçekten de, birçok çalışma, çoklu hücre tipleri1’de eksprese edilen doublecortin veya glial fibriler asidik protein (GFAP) gibi belirteçlere dayanmaktadır. İkincisi, yetişkin hipokampal niş10’daki karmaşıklık ve yüksek derecede hücre çeşitliliği, her hücre tipinin profilini çıkarmak için teknik zorluklar getirmektedir. Bu, özellikle NSC’ler veya glial hücreler gibi farklı popülasyonlar için analitik boru hatlarında kullanılan örtüşen hücresel belirteçlerle biyoinformatik analiz için geçerlidir ve AHN 7,11’i değerlendirirken tartışmalı sonuçlara yol açmaktadır. Üçüncüsü, çok sayıda nöron, astrositler, oligodendrositler veya ependimal hücreler gibi daha az miktarda hücre popülasyonunun araştırılmasını baltalamaktadır, ancak AHN’nin ince ayar düzenlemesindeki rolleri öne çıkmaktadır9. Birlikte, bu sınırlamalar sonuçları kemirgenlerden diğer türlere çevirme yeteneğini etkiler. Bu, özellikle hipokampal nörojenik niş gibi karmaşık bir dokuyu in vitro olarak özetlemenin zorluğu ve insan dokularını içeren çalışmalarda doku işleme için standartlaştırılmış protokollerin eksikliği ile birlikte yüksek kaliteli dokuya erişmenin önündeki birçok engel ile daha da artmaktadır12,13. Bu nedenle, hücre popülasyonlarının profilini çıkarmak için yeni yaklaşımlar geliştirmek ve dentat girus (DG) içindeki yeni hücresel belirteçleri tanımlamak kritik öneme sahiptir ve sonuçta her hücre tipinin AHN regülasyonuna farklı katkılarının daha iyi anlaşılmasına yol açacaktır.
Bunu başarmak için, RNA dizilimi ile birlikte tek hücreli (sc) ve tek çekirdekli (sn) izolasyon, DG14 gibi karmaşık dokuları araştırmak için etkili hale gelmiştir. Bu nedenle, tek hücreleri fare yetişkin hipokampal nişinden izole etmek için hücresel zenginleştirme stratejileri çoğunlukla NSC’leri incelemek için gerçekleştirilmiştir15,16. Nöronal olmayan hücreleri DG’den zenginleştirmek için ilginç bir strateji, GluR1 / Cd24 çift negatif tek hücrelerin dizilenmesiyle uygulandı ve biyoinformatik analizden sonra astrositler ve NSC’ler arasında belirgin kümeler olmadan 1.408 hücrenin dizilenmesiyle sonuçlandı17. Bunun nedeni, hücre bütünlüğüne ve RNA’ya zarar veren tek hücre hazırlığı için gereken sert enzimatik sindirim olabilir. Bu teknik sorunu atlamak için, bunun yerine tek çekirdek izolasyonunu kullanan çeşitli yöntemler geliştirilmiştir ve özellikle karmaşık dokular için uygundur11,18. Bununla birlikte, DG içindeki nöronların baskınlığı veya daha geniş anlamda hipokampal-entorinal sistem içinde, bu beyin bölgelerinde bulunan hücre popülasyonlarının tamamını incelemek için bir örnekleme önyargısı oluşturur. Ek olarak, tek hücre kütüphanelerinin hazırlanması için yüklenecek sınırlı sayıda hücre, sıralanmış tek çekirdeklerin analitik boru hatlarında ana hücre popülasyonunun varlığını vurgulamaktadır. Gerçekten de, büyük nöronal kümeler genellikle açıklama eklenir ve analiz edilirken, diğer hücre popülasyonları yeterince temsil edilmez veya kaçırılır 5,11.
Bu önyargıların üstesinden gelmek ve fare DG’sinde bulunan nöronlar dışındaki hücre tiplerinin profilini çıkarabilmek amacıyla, bu çalışmada, nöronal nükleer antijenli boyalı tek çekirdeklerin negatif seçimi ile çoğu nöronal popülasyonu dışlayan Floresan Aktif Çekirdek Sıralama (FANS)18 ilkesini kullanan bir yöntem geliştirilmiştir (NeuN, Rbfox3 olarak da bilinir). Bu antijen seçimi, NeuN’yi güvenilir bir nöronal belirteç19 olarak tanımlayan literatür ve bu yaklaşım için nükleer bir protein kullanma gerekliliği tarafından yönlendirilmiştir. NeuN-negatif FACS-sıralanmış hücreler daha sonra 10x Genomik platformunda RNA dizilimi için hazırlandı. Sonuçlar, NeuN eksprese eden hücrelerin dışlanmasının, glial ve nadir hücre popülasyonlarının hücre tipine özgü, yüksek kaliteli transkriptomik profillemesine izin verdiğini göstermektedir.
Bu protokolü başarılı bir şekilde uygulamak için, DG’nin diseksiyonu, hasar görmemesini sağlamak ve çevre dokulardan kontaminasyonu sınırlamak için bazı uygulamalar gerektiren ilk kritik adımdır. Deneyimlere göre, DG’nin hipokampustan ayrılması, daha sonra diseksiyonun hızını artırmak ve dolayısıyla yüksek kaliteli veriler üretmek için dokunun tazeliğini artırmak için tekniklerini rafine etmek için çalışabilecek yetenekli bir araştırmacı tarafından çok hızlı bir şekilde elde edilebilir. Benzer şekilde, tek çekirdeklerin hazırlanması ve yeniden askıya alınması, tek bir deneyde kullanılan farklı koşullar arasında tutarlılık gerektirir, ancak aynı zamanda dizileme sonuçlarını önyargılı hale getirecek ortam RNA’larını serbest bırakan nükleer zarı bozabilecek aşırı pipetlemeden kaçınılmasını gerektirir. Yüksek kaliteli çekirdekler hazırlamak için daha önce bahsedilen önerilere ek olarak, dizilemeye devam etmeden önce tek çekirdekli süspansiyonun konsantrasyonu da dikkate alınmalıdır. Gerçekten de, üreticinin yönergelerine göre, 1.200 nuc / μL’den daha yüksek bir konsantrasyona sahip bir preparat seyreltilmelidir, çünkü bu çekirdek konsantrasyonu seviyesi, aşağı akış biyoinformatik analizlerini etkileyen çarpanlar oluşturma riski daha yüksek olacaktır. Not olarak, 500 nuc / μL’nin altındaki çekirdek konsantrasyonlarına sahip numunelerin dizilenmesi, ilgili maliyet nedeniyle faydalı olmayabilir. Ayrıca, tüm geçitleri ayarlamak ve numuneler ve biyolojik kopyalar arasındaki ayarlarla tutarlı kalmak için gelişmiş bir FACS kullanıcısının tavsiyelerine uymanız önerilir. Benzer şekilde, RNA dizilimi için kütüphanelerin hazırlanması, yüksek kaliteli sonuçlar elde etmek için bazı eğitimler gerektirir ve çoğu satıcı bunu verimli bir şekilde elde etmek için mükemmel desteğe sahiptir. Bu çalışmada bu yöntem sadece taze doku ile test edilmiştir; Bununla birlikte, FANS dondurulmuş doku25 ile de gerçekleştirilmiştir. Bu nedenle, bu protokolün küçük bir optimizasyonla da olsa dondurulmuş doku ile gerçekleştirilebileceğini varsaymak mantıklıdır.
Bu protokol, hipokampal nörojenik niş içindeki nöronlar dışındaki hücre popülasyonlarını araştırmak için belirli bir aşağı akış uygulaması göz önünde bulundurularak geliştirilmiştir. Gerçekten de, artan kanıt çizgileri, yaşlanmada AHN’nin bozulmasının,niş 1,2,3,9 içindeki çevre hücrelere atfedilebileceğini göstermektedir. Özellikle, astrositler ve oligodendrositler AHN’nin kilit düzenleyicileri olarak ortaya çıkmaktadır; Bununla birlikte, RNA dizilimi ile birleştiğinde DG’den izole edilmeleri karışık sonuçlar üretmiş ve bu hipotezin bu teknikle değerlendirilmesini zorlaştırmıştır 1,17. FACS’ın NeuN-negatif çekirdekleri sıralama yaklaşımı, FACS-sıralanmamış örneklere kıyasla daha fazla astrosit ve oligodendrositin izolasyonuna izin verdi ve bu da daha iyi biyoinformatik analiz sağladı. Bu protokol yaşam boyu her yaşta uygulanabilir ve burada yaşlı hayvanlardan elde edilen dokularla sunulan temsili veriler, bu yöntemin yaşlanan hipokampal nörojenik nişi araştırmak için sağlam olduğuna dair bir kavram kanıtı sağlar. Bu yöntemin kullanımını genişletmek ve farklı biyolojik sorulara uyarlamak için, diğer nöronal nükleer membran antijenlerinin, bu belirteçler için en iyi doğrulanmış antikorların kapsamlı bir titrasyonuyla birlikte test edilebileceğini düşünmek önemlidir. Örneğin, DG’deki NSC’lerden nöronal farklılaşma sürecini incelerken, tip 2 hücreler veya nöroblastlar gibi bazı hücre tipleri NeuN’yi eksprese etmeye başlar (Ek Şekil 3). Bu nedenle, bu hücre tiplerini spesifik olarak araştırmak için başka bir antijene ihtiyaç duyulacaktır. Tersine, bu çalışmada, muhtemelen bu popülasyonlarda NeuN’un düşük ekspresyonuna veya hiç ekspresyonuna bağlı olarak NeuN-negatif FACS-sıralamasından sonra bazı nöronlar hala tanımlanmıştır (örneğin, Kortikal Cajal-Retzius nöronları19). Ek olarak, NeuN’nin oligodendrositler26’nın alt popülasyonlarında eksprese edildiği bildirilmiştir, bu da bu alt popülasyonların ilgi çekici olması durumunda önyargılı sonuçlar verebilir. Bu nedenle, FAN’ları kullanmaya başlarken antijen seçimi, belirli bir biyolojik soruya doğru bir cevabı engelleyecek hücre popülasyonlarının dahil edilmesini veya dışlanmasını önlemek için dikkatlice düşünülmelidir. Bununla aynı fikirde, test edilen hipotezi bu protokolle doğrulamadan veya çürütmeden önce, her bir dizileme sonucunun ortogonal tahlillerle (örneğin, immünohistokimya veya RNA kapsamı) daha da doğrulanması önerilir. Son olarak, FAN’ları içeren adım, istenen hücre popülasyonlarını dışlamak ve / veya dahil etmek için daha ayrıntılı bir sıralama stratejisine sahip birden fazla antikor içerecek şekilde daha da geliştirilebilir.
Nihayetinde, bu protokolde açıklanan teknolojilerin diğer türlerle birlikte kullanıldığında bazı sınırlamaları olabilir. Örneğin, niş, proliferatif ve sessiz NSC’lerin veya DG’nin belirli alt bölgelerinde kısıtlanmış yeni doğmuş nöronların varlığı ile kemirgenlerde çok iyi tanımlanmıştır, ancak hipokampal nörojenik nişin diğer türlerde nasıl tanımlanması gerektiği hala açık değildir. Gerçekten de, proliferatif hücreler, insan olmayan primatlarda ve insanlarda DG’nin sürekli bir bölgesi içinde hizalanmaz, aksine etrafına dağılmıştır ve amigdala7’de de bulunabilir. Bu nedenle, diğer türlerde DG’den daha geniş alanların parçalara ayrılması ve izole edilmesi, bu protokolün kullanımını potansiyel olarak etkileyecektir. Özellikle, dokunun hazırlanması için ayrışma ve tritürasyon adımlarının, daha büyük doku parçalarıyla çalışırken optimize edilmesi gerekecektir27,28. Biyoinformatik analizle ilgili olarak, inbreed barındırılan kemirgenler çok homojen ve çok iyi açıklamalı bir genoma sahipken, insan genomunun genetik değişkenliği, farklı hücre popülasyonlarını (örneğin, NSC’ler ve astrositler) açıkça ayırt etmek için yetersiz sayıda hücresel belirteçle birleştiğinde, küçük bir hücre kümesi tanımlandığında farklı sonuçlara yol açabilecek analiz için çok fazla normalizasyon gerektirir7, 11. Bu gibi durumlarda, hücre zenginleştirme hala tercih edilen bir seçenek olabilir veya analitik gücü artırmak için diğer stratejilerle birlikte kullanılmalıdır.
Bununla birlikte, mevcut yaklaşım, AHN’nin düzenlenmesinde potansiyel olarak önemli hücre popülasyonlarının az çalışılmış olmasına rağmen rolünün araştırılmasını sağlayabilir. Bu, özellikle nörodejeneratif hastalıkların başlangıcında ve ilerlemesinde merkezi bir rol oynayan astrosit popülasyonları için geçerli olabilir29,30. Bu çalışma, astrositlerin ve diğer nadir hücre popülasyonlarının, DG içinde bulunan nöronların büyük çoğunluğunu dışlayarak tanımlanabileceğini ve profillenebileceğini göstermiştir. Farklı yaklaşımlar kullanan diğer çalışmalar, aynı hücre popülasyonuaralığından çekirdeklerin benzer şekilde geri kazanılmasını sağlayamamıştır 5,11,17. Dahası, bu çalışmanın sonuçları, bu hücre popülasyonunun spesifik olarak zenginleştirilmeden bir NSC kümesini izole etmek için bu yaklaşımı kullanmanın mümkün olduğunu göstermektedir15.
Sonuç olarak, bu yöntemi takip etmek ve geliştirmek, AHN’nin modülasyonu için hipokampal nörojenik nişin bağlamsal rolü ile ilgili olağanüstü soruları ele almak için ileriye doğru atılmış bir adım olacaktır. Özellikle, AHN9’un düzenlenmesiyle ilişkili hücre popülasyonlarındaki yaşlı ve hastalıklı beyinlerdeki gen ekspresyon seviyelerine yeni bakış açıları getirebilir, NSC’lerin1’in potansiyel bir heterojenliğinin tanımlanmasını destekleyebilir veya AHN’deki vaskülatürün rolünü ele alabilir. Sonuçta, bu yöntem benzer soru ve sorunları olan diğer yetişkin kök hücre nişleri için uyarlanabilir.
The authors have nothing to disclose.
Yazarlar, teknik destek için Lachlan Harris ve Piero Rigo’ya ve makale hakkında geri bildirim sağlayan Jason M. Uslaner ve Ditte Lovatt’a teşekkür eder. Bu çalışma, MRC’den hibe desteği ve MSD, Francis Crick Enstitüsü ile rekabet öncesi araştırma işbirliği ile desteklendi ve finansmanını Cancer Research UK (FC0010089), İngiltere Tıbbi Araştırma Konseyi (FC0010089), Wellcome Trust (FC0010089) ve FG’ye Wellcome Trust Araştırmacı Ödülü (106187 / Z / 14 / Z) tarafından alındı. Yer darlığı nedeniyle çalışmalarını tartışamadığımız ve alıntı yapamadığımız birçok yazardan özür dileriz.
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 |