Summary

Integrar imágenes de citometría de flujo y transcriptómicos perfilado para evaluar trata de CD1d endocíticas alterada

Published: October 29, 2018
doi:

Summary

Imágenes de citometría de flujo proporciona un enfoque ideal para detectar la alteración morfológica y funcional de las células a nivel individual y poblacional. Alteración función endocíticas para la presentación de antígeno lípido en las células dendríticas humanas expuestas al contaminante se demostró con un combinado transcriptómicos de perfiles de expresión génica y manifestación morfológica de la proteína trata.

Abstract

Análisis poblacionales de la alteración morfológica y funcional de proteínas endocíticas son difíciles debido a la demanda de captura de la imagen en un análisis estadístico y nivel de la imagen de unicelular a nivel poblacional. Para superar esta dificultad, utilizamos imágenes de citometría de flujo y transcriptómicos perfiles (RNA-seq) para determinar localización subcelular alterado del grupo de proteínas de 1d de diferenciación (CD1d) asociado con expresión génica endocíticas deteriorada en humanos las células dendríticas (DCs), que fueron expuestas a la común lipofílico aire agente contaminador benzo [a] pireno. La colocalización de CD1d y proteínas endocíticas marcador Lamp1 de miles de imágenes celular con citometría de flujo de imagen fue analizada usando IDEAS y ImageJ-Fiji programas. Numerosas imágenes de celulares con proteínas Co teñidas de CD1d y Lamp1 fueron visualizados después de bloquear el CD1d+Lamp1+ DCs con IDEAS. La colocalización CD1d y Lamp1 mejorada sobre BaP exposición quedó demostrada además con thresholded diagramas de dispersión, probado con coeficientes de Mander de intensidad Co localizada y trazado basado en el porcentaje de áreas Co localizadas con ImageJ-Fiji. Nuestros datos proporcionan un enfoque instrumental y bioinformáticas ventajoso para medir la colocalización de proteínas a nivel celular individual y poblacional, apoyar un resultado funcional deterioro de transcriptómicos alteración en humanos expuestos a contaminantes DCs.

Introduction

Presentación del antígeno implica típicamente la proteína intracelular trata de personas, que se ha investigado a menudo mediante caracterización morfológica y fenotípica mediante perfiles del antígeno que presenta las células1,2,3 . Para integrar las ventajas de la proyección de imagen y métodos phenotyping, describimos una plataforma de análisis imágenes a nivel de la población para demostrar una colocalización de proteínas alteradas en células dendríticas humanas (DCs) y unicelular. En la presentación del antígeno del peptide, complejo principal de histocompatibilidad (MHC) clase I moléculas un péptido corto (8-10 residuos) se unen en el retículo endoplásmico para activar convencional CD8 células+ T, mientras que las moléculas de MHC clase II unen un relativamente largo péptido (~ 20 residuos) en compartimentos endocíticos activar convencionales CD4+ T las células1,4. Por el contrario, lípidos específicos de células T son activadas por proteínas CD1 con antígenos de lípidos cargados principalmente en compartimentos endocíticos5,6. Presentación del antígeno lípido requiere el suministro de metabolitos de lípidos producidos en lípidos metabolismo7,8,9,10 y la carga de metabolitos de lípidos funcionales a las proteínas CD1 en compartimentos endocíticos5,6. En este contexto, varios factores celulares modulando la presentación del antígeno lipídico, especialmente en la exposición ambiental de contaminantes lipofílicos y trastornos del sistema inmune, son críticos para definir. En este estudio, se utilizan análisis transcriptómico, perfiles de imagen y análisis de imagen celular y poblacional de DCs derivados de monocitos humanos para determinar el tráfico de proteínas endocíticas que contribuyen a la presentación del antígeno lípido en la exposición de contaminantes. Ciertamente, esta plataforma combinada puede aplicarse al estudio de tráfico de proteínas subcelulares y colocalización en diferentes procesos biológicos.

Técnicamente, la localización subcelular de la proteína fue demostrada generalmente usando microscopia confocal y analizados estadísticamente en un número limitado de células detectado1,2,3,11. Por otra parte, citometría de flujo ha sido ampliamente aplicada a poblaciones de la célula de la puerta con señales Co teñidas de múltiples proteínas en un nivel celular12; sin embargo, esto carece de una visualización detallada de colocalización de proteínas subcelulares. Para lograr el análisis integrales y estadísticos de porcentaje colocalización de proteínas a nivel celular y población, incorporamos enfoques de perfiles y análisis para determinar las características de la colocalización de la proteína con biológicos la proyección de imagen relevancia. Específicamente, utilizamos proyección de imagen de citometría de flujo para detectar la colocalización de CD1d y proteína de la membrana lisosomal asociada 1 (Lamp1) proteínas en este estudio. Análisis cuantitativo de moléculas colocalized era previamente difícil de realizarse a escala poblacional. En este estudio, adaptó el programa ImageJ-Fiji examinar el porcentaje de colocalización de proteínas con un gran número de células Co nivel celular tanto poblacional como individual. En concreto, hemos medido áreas Co localizadas, intensidad y tamaño poblacional para apoyar la conclusión de que la proteína de CD1d en gran parte se mantuvo en compartimentos endocíticos finales de humanos DCs en la exposición a un contaminante lipofílico benzo [a] pireno (BaP)13 . Este combinado celular y población de análisis proporcionan resultados altamente reproducibles, integrales y estadísticamente significativos de CD1d-Lamp1 colocalización correspondiente a la presentación del antígeno lípido inhibido.

El transcriptoma de DCs humanos expuestos al BaP apoya firmemente la hipótesis de que lípidos endocíticas y CD1d endocíticas tráfico fueron deterioradas en exposición de BaP. Para probar esta hipótesis, aplicamos imagen flujo cytometry Profile a las imágenes de la población de DC que co fueron manchadas con múltiples proteínas incluyendo CD1d, marcadores endocíticos y DC. Por último, co células se analizaron estadísticamente para demostrar el porcentaje de intensidad y zonas de CD1d y Lamp1 colocalización.

Protocol

Protocolos de humanos en este estudio fueron aprobados por la Junta de revisión institucional de la Universidad de Cincinnati y se realizaron todos los métodos de las normas y directrices pertinentes. Se obtuvieron muestras de sangre de donantes sanos desde el centro de sangre de centro en centro médico de la Universidad de Cincinnati. 1. transcriptómicos perfiles de expuestos a contaminantes derivados de monocitos humanos DCs Extracción de RNA total de DCs BaP-expuesto …

Representative Results

Los contaminantes lipofílicos BaP alteran racimos gene endocíticas en humanos DCs. humanos derivados de monocitos DCs de cada donante (n = 3) fueron incubadas con BaP y ordenados para DCs convencionales, que además fueron utilizadas para extracción y transcriptómicos análisis del ARN como se describe . Sobre la normalización de la expresión génica, genes alterados entre los grupos BaP expuestos y no expuestos fueron agrupados según la correlación funcional de genes diferencialm…

Discussion

Funcional confirmación de un camino del gene alterado es un reto, debido a la expresión de genes ampliamente afectado con múltiples vías y la dificultad para integrar actividades celulares individuales y poblacionales. Empleamos imágenes flujo cytometry específicamente prueba CD1d trata de compartimentos endocíticos. Citometría de flujo de imágenes integra la medición poblacional de las células y la demostración individual de colocalización subcelular de proteínas múltiples. La microscopia confocal ha prop…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Los autores agradecen a Roberto Giulitto (centro de sangre de centro) para las muestras de sangre humana y Lee Dr. Liang Niu para la normalización de la expresión génica. También agradecemos a Beca apoyo del nacional Instituto de Ciencias de salud ambiental (ES006096), centro ambiental genética (CEG) un proyecto piloto (S.H.), Instituto Nacional de alergias y enfermedades infecciosas (AI115358) (S.H.), Universidad de Premio del Consejo de investigación de la Universidad de Cincinnati (S.H.) y Universidad de Cincinnati College de medicina mejora financiación básica (X. Z.).

Materials

Transcriptomics Illumina HiSeq 2500 v4 Illumina HiSeq system
ImagingStream X Millipore 100220 Imaging flow cytometry
mirVana miRNA Isolation Kit Thermo Fisher Total RNA extraction
Agilent RNA 6000 Pico Kit Agilent Total RNA QC analysis
Veriti 96-Well Fast Thermal Cycler Thermo Fisher PCR, enzyme reaction
NEBNext Poly(A) mRNA Magnetic Isolation Module  New England Biolab PolyA RNA purification
Automated SMARTer Apollo system Takara PolyA RNA purification
NEBNext Ultra RNA Library Prep Kit for Illumina New England Biolab Library preparation
Agencourt AMPure XP magnetic beads Beckman Coulter DNA purification 
2100 Bioanalyzer Agilent Library QC, size distribution analysis
Agilent High Sensitivity DNA Kit Agilent Library QC, size distribution analysis
QuantStudio 5 Real-Time PCR System (Thermo Fisher) Thermo Fisher Library quantification
NEBNext Library Quant Kit New England Biolab Library quantification
cBot Illumina Library cluster generation
TruSeq SR Cluster Kit v3 – cBot – HS Illumina Library cluster generation
HiSeq 1000 Illumina Sequencing
TruSeq SBS Kit v3 – HS (50-cycles) Illumina Sequencing
Phycoerythrin/Cyanine 7 (PE/Cy7) Bio Legend L243
Phycoerythrin/Cyanine 5 (PE/Cy5) Bio Legend 3.9
Brilliant violet 421 Bio Legend L161
PE-anti-mouse IgG2b Bio Legend 51.1
Alexa Fluor 647 (AF647) Bio Legend CD107a(H4A3)

References

  1. Roche, P. A., Cresswell, P. Antigen Processing and Presentation Mechanisms in Myeloid Cells. Microbiology Spectrum. 4 (3), (2016).
  2. Huang, S., et al. MR1 uses an endocytic pathway to activate mucosal-associated invariant T cells. The Journal of experimental medicine. 205 (5), 1201-1211 (2008).
  3. Nakamura, N., et al. Endosomes are specialized platforms for bacterial sensing and NOD2 signalling. Nature. 509 (7499), 240-244 (2014).
  4. Blum, J. S., Wearsch, P. A., Cresswell, P. Pathways of antigen processing. Annual review of immunology. 31, 443-473 (2013).
  5. Brennan, P. J., Brigl, M., Brenner, M. B. Invariant natural killer T cells: an innate activation scheme linked to diverse effector functions. Nature reviews. Immunology. 13 (2), 101-117 (2013).
  6. Zajonc, D. M., Kronenberg, M. CD1 mediated T cell recognition of glycolipids. Current opinion in structural biology. 17 (5), 521-529 (2007).
  7. Cox, D., et al. Determination of cellular lipids bound to human CD1d molecules. PloS one. 4 (5), e5325 (2009).
  8. Yuan, W., Kang, S. J., Evans, J. E., Cresswell, P. Natural lipid ligands associated with human CD1d targeted to different subcellular compartments. Journal of immunology. 182 (8), 4784-4791 (2009).
  9. Huang, S., et al. Discovery of deoxyceramides and diacylglycerols as CD1b scaffold lipids among diverse groove-blocking lipids of the human CD1 system. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 108 (48), 19335-19340 (2011).
  10. de Jong, A., et al. CD1a-autoreactive T cells recognize natural skin oils that function as headless antigens. Nature. 15 (2), 177-185 (2014).
  11. Trombetta, E. S., Mellman, I. Cell biology of antigen processing in vitro and in vivo. Annual review of immunology. 23, 975-1028 (2005).
  12. Maecker, H. T., McCoy, J. P., Nussenblatt, R. Standardizing immunophenotyping for the Human Immunology Project. Nature reviews. Immunology. 12 (3), 191-200 (2012).
  13. Sharma, M., et al. Inhibition of endocytic lipid antigen presentation by common lipophilic environmental pollutants. Science Reports. 7 (1), 2085 (2017).
  14. Boom, R., et al. Rapid and simple method for purification of nucleic acids. Journal of clinical microbiology. 28 (3), 495-503 (1990).
  15. Nachamkin, I., et al. Agilent 2100 bioanalyzer for restriction fragment length polymorphism analysis of the Campylobacter jejuni flagellin gene. Journal of clinical microbiology. 39 (2), 754-757 (2001).
  16. Kaimal, V., Bardes, E. E., Tabar, S. C., Jegga, A. G., Aronow, B. J. ToppCluster: a multiple gene list feature analyzer for comparative enrichment clustering and network-based dissection of biological systems. Nucleic acids research. 38 (Web Server issue), W96-W102 (2010).
  17. Bauer-Mehren, A. Integration of genomic information with biological networks using Cytoscape). Methods in molecular biology. 1021, 37-61 (2013).
  18. Cline, M. S., et al. Integration of biological networks and gene expression data using Cytoscape. Nature protocols. 2 (10), 2366-2382 (2007).
  19. Huang, S., Moody, D. B. Donor-unrestricted T cells in the human CD1 system. Immunogenetics. 68 (8), 577-596 (2016).
  20. Huang, S. Targeting Innate-Like T Cells in Tuberculosis. Frontiers in immunology. 7, 594 (2016).
  21. Moody, D. B., Porcelli, S. A. Intracellular pathways of CD1 antigen presentation. Nature reviews. Immunology. 3 (1), 11-22 (2003).
  22. Schindelin, J., et al. Fiji: an open-source platform for biological-image analysis. Nature. 9 (7), 676-682 (2012).
  23. Diard, M., et al. Stabilization of cooperative virulence by the expression of an avirulent phenotype. Nature. 494 (7437), 353-356 (2013).
  24. Bader, E., et al. Identification of proliferative and mature beta-cells in the islets of Langerhans. Nature. 535 (7612), 430-434 (2016).
  25. Eliceiri, K. W., et al. Biological imaging software tools. Nature. 9 (7), 697-710 (2012).
  26. Costes, S. V., et al. Automatic and quantitative measurement of protein-protein colocalization in live cells. Biophysical journal. 86 (6), 3993-4003 (2004).

Play Video

Cite This Article
Sharma, M., Zhang, X., Huang, S. Integrate Imaging Flow Cytometry and Transcriptomic Profiling to Evaluate Altered Endocytic CD1d Trafficking. J. Vis. Exp. (140), e57528, doi:10.3791/57528 (2018).

View Video