Summary

תא בודד כימות של mRNA וביטוי חלבונים השטח ב- CD4 הנגועים בנגיף+ T תאים מבודדים מן קופי מקוק רזוס

Published: September 25, 2018
doi:

Summary

תיאר מתודולוגיה quantitate את הביטוי של גנים 96, 18 פני שטח חלבונים על ידי תאים בודדים לשעבר vivo, המאפשרות הזיהוי באופן שונה באה לידי ביטוי גנים, חלבונים בתאים הנגועים בנגיף ביחס תאים נגוע. אנו מיישמים את הגישה ללימוד CD4 הנגועים סיב+ T תאים מבודד קופי מקוק רזוס.

Abstract

ניתוח מתא בודד הוא כלי חשוב ניקוד אוכלוסיות הטרוגניות של תאים. זיהוי ובידוד של תאים נדיר יכול להיות קשה. כדי להתגבר על האתגר הזה, שילוב מתודולוגיה באינדקס cytometry זרימה, פיתחה תגובת שרשרת של פולימראז כמותיים מרובבת תפוקה גבוהה (qPCR). המטרה היתה כדי לזהות ולאפיין הקופי הכשל החיסוני (SIV)-נגוע תאים מתנה בתוך קופי מקוק רזוס. באמצעות כימות של חלבונים פני השטח על-ידי תא לפעיל על-ידי קרינה פלואורסצנטית מיון (FACS), ה-mRNA מאת qPCR, תאים הנגועים בנגיף מזוהים על ידי ביטוי גנים ויראלי, אשר בשילוב עם המידות גנים וחלבונים המארח כדי ליצור פרופיל רב-ממדי . אנו המונח את הגישה, הערכה תא בודד Proteo-תעתיק יישוב או tSCEPTRE. כדי לבצע את השיטה, התאים קיימא מוכתמים פלורסנט נוגדנים ספציפיים עבור סמני פני השטח המשמש לבידוד FACS תא משנה ו/או ניתוח פנוטיפי במורד הזרם. תאים בודדים מסודרים שהופעלו על ידי פירוק מיידי, שעתוק במהופך מולטיפלקס (RT), הגברה קדם PCR qPCR תפוקה גבוהה של עד 96 הפרוטוקולים. מדידות FACS הקליט בזמנו של מיון, ולאחר מכן לקשר את הנתונים ביטוי גנים לפי מיקום טוב כדי ליצור חלבון בשילוב פרופיל תעתיק. ללמוד הנגועים SIV תאים ישירות vivo לשעבר, תאים זוהו על ידי זיהוי qPCR של מספר מינים RNA נגיפי. השילוב של תעתיקים ויראלי את הכמות של כל אחת לספק מסגרת לסיווג תאים לשלבים ברורים של מחזור חיי ויראלי (למשל, היצרני לעומת לא פרודוקטיביים). יתר על כן, tSCEPTRE של תאים סיב+ היו תאים בהשוואה נגוע מבודד מן הדגימה זהה כדי להעריך המארח באופן שונה ביטוי גנים, חלבונים. ניתוח הנתונים גילה הטרוגניות ביטוי RNA נגיפי קודם לכן לא מוערך בין תאים נגועים וכן ויוו בתיווך סיב post-transcriptional הכונה ברזולוציה של תא בודד. שיטת tSCEPTRE רלוונטי לניתוח של כל התושבים תא לבצע זיהוי על ידי ביטוי של חלבונים פני השטח marker(s), מארח או פתוגן gene (s) או צירופם.

Introduction

פתוגנים תאיים רבים מסתמכים על מכונות התא המארח כדי לשכפל, לעתים קרובות שינוי ביולוגיה של התא המארח או פילוח subpopulations מאוד ספציפי של התאים המארחים כדי להגדיל את סיכוייהם של התפשטות. כתוצאה מכך, תהליכים ביולוגיים תא הם בדרך כלל משובשות, עם השלכות מזיקות על הבריאות הכללית של המחשב המארח. הבנת את האינטראקציות בין וירוסים התאים מארח שבו הם לשכפל לאיפיון מנגנוני המחלה עשוי לסייע בפיתוח של טיפולים משופרים ואסטרטגיות כדי למנוע זיהום. כלים אנליטיים ישירה המאפשרים חקר אינטראקציות פתוגן-פונדקאי חיוניים לצורך כך. ניתוח מתא בודד מספק את האמצעי היחיד לייחס הסלולר פנוטיפ חד משמעית גנוטיפ מסוים או זיהום בסטאטוס1. לדוגמה, זיהומים פתוגניים לגרום לעתים קרובות הן ישירים והן עקיפים שינויים בתוך התאים המארחים. לכן, הבחנה תאים נגועים מהקבצים המקבילים נגוע הכרחי לשינויים התא המארח התכונה זיהום ישירה או השפעות משניות, כגון מוכללת דלקת. יתר על כן, עבור גורמי מחלה רבים, כמו SIV ווירוסים הכשל החיסוני האנושי (HIV), זיהום התא המארח ממשיך דרך שלבים מרובים, כגון מוקדם, מאוחר, או סמויה, שכל אחד מהם עשוי להיות מאופיין על ידי גנים נפרדים פרופילי ביטוי חלבון2 , 3 , 4 , 5. ניתוח בצובר של תערובות תא ייכשל ללכוד זה הטרוגניות6. לעומת זאת, מאוד מרובב תא בודד ניתוחים היכולת לכמת את הביטוי של שניהם ויראלי, מארח את הגנים מציעים אמצעים כדי לפתור לפליטת הסלולר זיהום ספציפיים, כולל וריאציות על פני שלבים זיהום. עוד, ניתוח האינטראקציות פתוגן-פונדקאי פיזיולוגית הגדרות רלבנטיות הינה קריטית לצורך זיהוי אירועים המתרחשים אורגניזמים נגועים. לכן, שיטות שניתן להחיל ישירות שמחוץ הם סביר להניח הטובה ביותר ללכוד ויוו תהליכים.

SIV ו- HIV היעד CD4+ T תאים, שבו הם לנטרל גורמים אנטי-ויראלי “הגבלה” המארח ו downregulate אנטיגן הצגת מולקולות ליצור זיהום פרודוקטיבי ולהימנע מעקב המערכת החיסונית7,8, 9,10,11. ללא טיפול, הזיהום גורמת לאובדן מסיבי CD4+ T תאים, בסופו של דבר לשיאה רכשה כשל חיסוני תסמונת (איידס)12. בהגדרה של טיפול תרופתי, התא הנגוע לחשוף מאגרים להימשך עשרות שנים, מתחזה מחסום אימתני אסטרטגיות המרפא. הבנה של מאפייני ויוו תאים HIV/סיב-הנגועים יש פוטנציאל לחשיפת תכונות התא המארח אינסטרומנטלי פתוגנזה והתמדה. עם זאת, זה מאוד מאתגרת, בעיקר בשל את low frequency של תאים נגועים וחוסר ריאגנטים בקלות להזדהות איתם. תאים לתמלל RNA נגיפי, מוערך להיות נוכח-0.01 – 1% של CD4+ T תאי דם, רקמת הלימפה13,14,15. תחת טיפול מדכא, תאים נגועים לחשוף שכיחים פחות בגיל 10-3–10-7 16,17,18. חלבון נגיפי מכתים assays כי פועלות היטב עבור הלומדים חוץ גופית בתוך זיהומים, כגון איסור פרסום תאיים, הם שיוצרת בשל הרקע מכתים של 0.01 – 0.1%, דומה או גבוה יותר התדירות של תאים נגועים13, 14. צביעת משטח החלבונים Env באמצעות נוגדנים חד-שבטיים סיב/HIV Env ספציפיים מאופיין היטב גם הוכח להיות קשה, ככל הנראה מסיבות דומות. לאחרונה, כלים חדשניים שואפים לשפר את הגילוי של תאים המבטאים את הבדיחה על-ידי שילוב מבחני ספציפי עבור החלטורה RNA או על-ידי שימוש חלופי הדמיה טכנולוגיות14,15,19. עם זאת, גישות כאלה נשארים מוגבל במספר מדידות כמותיים מתבצע על כל תא.

כאן, אנו מתארים מתודולוגיה (1) המזהה תאים הנגועים בנגיף בודדים ישירות שמחוץ מאת ג’ין ויראלי רגיש וספציפי כמותית qPCR ו- (2) מכמת את הביטוי של חלבונים פני שטח עד 18, גנים 96 לכל נגוע ( תא נגוע). מתודולוגיה זו משלב חלבון משטח תא בודד מדידה על ידי FACS ואחריו פירוק התא מיידית, ביטוי גנים באמצעות ניתוח מרובב יישוב qPCR במערכת Biomark. הטכנולוגיה מעגל משולב fluidic (IFC) מאפשר כימות מרובבת של גנים 96 מדגימות 96 בו זמנית, על ידי מטריצה של צ’יימברס 9,216 שבו מתבצעות תגובות qPCR בודדים. המיון תא חי FACS רשומות מדידות שפע חלבון גבוהה-תוכן תוך שמירה על transcriptome כולה לניתוח מתבצעת באופן מיידי במורד הזרם. כדי לזהות תאים הנגועים בנגיף, מבחני ספציפי עבור RNAs ויראלי, לחלופין משולבים, unspliced (vRNA) הינם כלולים בניתוח qPCR, יחד עם פאנל של מבחני על-ידי המשתמש, בהיקף של עד 96 גנים, המספר המרבי של מבחני השוהים כיום על IFC. ביטוי גנים ומידע חלבון שנאספו עבור כל תא מקושרות על-ידי מיקום טוב. אנחנו קודם לכן דיווח תוצאות של ניתוח זה במקום20. כאן, אנו מספקים יותר מפורטות הנחיות מתודולוגי, כמו גם עוד יותר תיאורי phenotyping של CD4 הנגועים סיב+ T תאים.

גישה זו, אשר אנו המונח tSCEPTRE, ניתן ליישם את המתלים של כל האוכלוסייה קיימא תא תגובתי נוגדנים fluorescently שכותרתו, ביטוי של transcriptome תואם עם מבחני qPCR זמין. לדוגמה, זה יכול לשמש עבור אפיון גנים דיפרנציאלית וביטוי חלבונים תאים נדיר או תאים לא ברצון מכובד על ידי הדם שלה. הכנת הדוגמא מסתמכת על תקן מכתים פרוטוקול באמצעות נוגדנים זמינים מסחרית. Cytometers עם יכולת מיון תא בודד הינם גם זמינים מסחרית, אך אמצעי אבטחה נוספים נדרשים לעיבוד זיהומיות תאים חיים. מקליט את פרופיל ביטוי יחיד – התא חלבון עבור כל תא על-ידי מיקום טוב, התייחס בזאת כפי באינדקס מיון, היא תכונה נפוצה FACS זמינים מסחרית מיון תוכנה. ניתוח חישובית של המארח באופן שונה ביטוי גנים בין אוכלוסיות תאים עניין לא מתואר כאן, אבל הפניות מסופקים לשיטות שפורסמו בעבר.

Protocol

הערה: תיאור סכמטי של פרוטוקול זרימת העבודה מוצג באיור1. הוא מורכב משלושה שלבים עיקריים: FACS, RT cDNA קדם הגברה, ו qPCR עבור גנים עד 96 בו זמנית. שתי גרסאות של הפרוטוקול, מיון תאי דילולים ולהרחיב תאים בודדים, מתוארים בפירוט רב יותר בין שלב 5 שלב 6, בהתאמה. אסטרטגיות אלו שאלות מחקריות שונ…

Representative Results

זרימת העבודה עבור פרוטוקול כולו מתואר באיור1. הוא מורכב שתי וריאציות שהוגדרו על-ידי מספר התאים מיון: גם דילול המגביל או כמו יחיד תאים, כפי שתוארה בטקסט. דוגמאות פריימר-בדיקה ניתוחים מוקדמות על 2-fold דילולים RNA טורי מוצגות באיור2. האסטרטגיה חס?…

Discussion

הפרוטוקול המתוארים כאן, הנקרא tSCEPTRE, משתלב כימות חלבון משטח תא בודד על-ידי cytometry זרימה multiparameter עם ביטוי mRNA תא בודד כמותיים מאוד מרובבת RT-qPCR. האיחוד של שתי טכנולוגיות אלה מאפשר תמונות בעלת תוכן גבוהה של משולב תעתיק חלבון פרופיל של תאים בודדים בתבנית תפוקה גבוהה. נוכל להשתמש בשיטה כדי לזהות עד …

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

המחברים רוצה להודות NIAID VRC Flow Cytometry הליבה ואת המתקנים MHRP Flow Cytometry הליבה עבור תחזוקה ותפעול של FACS מכשירים וציוד מיון; מריה מונטרו, Vishakha שארמה, שיר Kaimei לסיוע טכני מומחה; מייקל Piatak ג’וניור (נפטר) לקבלת סיוע עם סיב qPCR assay עיצוב; ברנדון בדק, מתיו Scarlotta עבור SIV לבודד רצפים. הדיעות של המחברים, לא יפורש לייצג את העמדות של צבא ארה ב או ההגנה. המחקר נערך תחת פרוטוקול שאושר לשימוש בבעלי חיים במתקן AAALAC מוכר בדרישות חוק רווחת בעלי חיים, אחרים הפדרלי חוקים ותקנות הנוגעים לבעלי חיים, ניסויים בבעלי חיים מעורבים ונדבקת עקרונות נכתב במדריך עבור טיפול, שימוש של חיות מעבדה, הפרסום NRC, 2011 מהדורה.

Materials

RNA extraction and PCR reagents and consumables

Genemate 96-Well Semi-Skirted PCR Plate

BioExpress/VWR

T-3060-1

Adhesive PCR Plate Seals

ThermoFisher

AB0558

Armadillo 384-well PCR Plate

ThermoFisher

AB2384

MicroAmp Optical Adhesive Film

Applied Biosystems/ThermoFisher

4311971

DEPC Water

Quality Biological

351-068-101

Glass Distilled Water

Teknova

W3345

Superscript III Platinum One-Step qRT-PCR Kit

Invitrogen/ThermoFisher

11732088

SUPERase-In Rnase Inhibitor

Invitrogen/ThermoFisher

AM2696

Platinum Taq

Invitrogen/ThermoFisher

10966034

dNTP Mix

Invitrogen/ThermoFisher

18427088

ROX Reference Dye (if separate from kit)

Invitrogen/ThermoFisher

12223012

DNA Suspension Buffer

Teknova

T0223

RNAqueous kit

Invitrogen/ThermoFisher

AM1931

TaqMan gene expression assays not listed in Table 2

CD6

Applied Biosystems/ThermoFisher

Hs00198752_m1

TLR3

Applied Biosystems/ThermoFisher

Hs1551078_m1

Biomark reagents

Control Line Fluid Kit

Fluidigm

89000021

TaqMan Universal PCR Mix

Applied Biosystems/ThermoFisher

4304437

Assay Loading Reagent

Fluidigm

85000736

Sample Loading Reagent

Fluidigm

85000735

Dynamic Array 96.96 (chip)

Fluidigm

BMK-M-96.96

FACS reagents

SPHERO COMPtrol Goat anti-mouse (lambda)

Spherotech Inc.

CMIgP-30-5H

CompBeads Anti-Mouse Ig,k

BD Biosciences

51-90-9001229

5 ml Polystyrene tube with strainer cap

FALCON

352235

Aqua Live/Dead stain

Invitrogen/ThermoFisher

L34976

dilute 1:800

Mouse Anti-Human CD3 BV650 clone SP34-2

BD Biosciences

563916

dilute 1:40

Mouse Anti-Human CD4 BV786 clone L200

BD Biosciences

563914

dilute 1:20

Mouse Anti-Human CD8 BUV496 clone RPA-T8

BD Biosciences

564804

dilute 1:10

Mouse Anti-Human CD28 BV711 clone CD28.2

Biolegend

302948

dilute 1:20

Mouse Anti-Human CD95 BUV737 clone DX2

BD Biosciences

564710

dilute 1:10

Mouse Anti-Human CD14 BV510 clone M5E2

Biolegend

301842

dilute 1:83

Mouse Anti-Human CD16 BV510 clone 3G8

Biolegend

302048

dilute 1:167

Mouse Anti-Human CD20 BV510 clone 2H7

Biolegend

302340

dilute 1:37

Anti-CD38-R PE clone OKT10

NHP reagent recource

N/A

dilute 1:100

Mouse Anti-Human CD69 BUV395 clone FN50

BD Biosciences

564364

dilute 1:10

Mouse Anti-Human HLA-DR APC-H7 clone G46-6

BD Biosciences

561358

dilute 1:20

Mouse Anti-Human ICOS Alexa Fluor 700 clone C398.4A

Biolegend

313528

dilute 1:80

Instruments

BioPrptect Containment Enclosure

Baker

BD FACS Aria

BD Biosciences

ProtoFlex Dual 96-well PCR system

Applied Biosystems/ThermoFisher

4484076

Quant Studio 6 qPCR instrument

Applied Biosystems/ThermoFisher

4485694

IFC controller HX

Fluidigm

IFC-HX

Biomark HD

Fluidigm

BMKHD-BMKHD

References

  1. Macaulay, I. C., Ponting, C. P., Voet, T. Single-Cell Multiomics: Multiple Measurements from Single Cells. Trends Genet. 33 (2), 155-168 (2017).
  2. Pasternak, A. O., Lukashov, V. V., Berkhout, B. Cell-associated HIV RNA: a dynamic biomarker of viral persistence. Retrovirology. 10, 41 (2013).
  3. Mailler, E., et al. The Life-Cycle of the HIV-1 Gag-RNA Complex. Viruses. 8 (9), (2016).
  4. Varmus, H. Retroviruses. Science. 240 (4858), 1427-1435 (1988).
  5. Frankel, A. D., Young, J. A. HIV-1: fifteen proteins and an RNA. Annu Rev Biochem. 67, 1-25 (1998).
  6. Dominguez, M. H., et al. Highly multiplexed quantitation of gene expression on single cells. J Immunol Methods. 391 (1-2), 133-145 (2013).
  7. Tokarev, A., Guatelli, J. Misdirection of membrane trafficking by HIV-1 Vpu and Nef: Keys to viral virulence and persistence. Cell Logist. 1 (3), 90-102 (2011).
  8. Malim, M. H., Bieniasz, P. D. HIV Restriction Factors and Mechanisms of Evasion. Cold Spring Harb Perspect Med. 2 (5), a006940 (2012).
  9. Sugden, S. M., Bego, M. G., Pham, T. N., Cohen, E. A. Remodeling of the Host Cell Plasma Membrane by HIV-1 Nef and Vpu: A Strategy to Ensure Viral Fitness and Persistence. Viruses. 8 (3), 67 (2016).
  10. Simon, V., Bloch, N., Landau, N. R. Intrinsic host restrictions to HIV-1 and mechanisms of viral escape. Nat Immunol. 16 (6), 546-553 (2015).
  11. Kirchhoff, F. Immune evasion and counteraction of restriction factors by HIV-1 and other primate lentiviruses. Cell Host Microbe. 8 (1), 55-67 (2010).
  12. Wigzell, H. Immunopathogenesis of HIV infection. J Acquir Immune Defic Syndr. 1 (6), 559-565 (1988).
  13. Reynolds, M. R., et al. Ex vivo analysis of SIV-infected cells by flow cytometry. Cytometry A. 77 (11), 1059-1066 (2010).
  14. Baxter, A. E., et al. Single-Cell Characterization of Viral Translation-Competent Reservoirs in HIV-Infected Individuals. Cell Host Microbe. 20 (3), 368-380 (2016).
  15. Grau-Exposito, J., et al. A Novel Single-Cell FISH-Flow Assay Identifies Effector Memory CD4+ T cells as a Major Niche for HIV-1 Transcription in HIV-Infected Patients. MBio. 8 (4), (2017).
  16. Eriksson, S., et al. Comparative analysis of measures of viral reservoirs in HIV-1 eradication studies. PLoS Pathog. 9 (2), e1003174 (2013).
  17. Finzi, D., et al. Identification of a reservoir for HIV-1 in patients on highly active antiretroviral therapy. Science. 278 (5341), 1295-1300 (1997).
  18. Chomont, N., et al. HIV reservoir size and persistence are driven by T cell survival and homeostatic proliferation. Nat Med. 15 (8), 893-900 (2009).
  19. DeMaster, L. K., et al. A Subset of CD4/CD8 Double-Negative T Cells Expresses HIV Proteins in Patients on Antiretroviral Therapy. J Virol. 90 (5), 2165-2179 (2015).
  20. Bolton, D. L., et al. Combined single-cell quantitation of host and SIV genes and proteins ex vivo reveals host-pathogen interactions in individual cells. PLoS Pathog. 13 (6), e1006445 (2017).
  21. Quintans, J., Lefkovits, I. Precursor cells specific to sheep red cells in nude mice. Estimation of frequency in the microculture system. Eur J Immunol. 3 (7), 392-397 (1973).
  22. Finak, G., et al. MAST: a flexible statistical framework for assessing transcriptional changes and characterizing heterogeneity in single-cell RNA sequencing data. Genome Biol. 16, 278 (2015).
  23. McDavid, A., et al. Modeling bi-modality improves characterization of cell cycle on gene expression in single cells. PLoS Comput Biol. 10 (7), e1003696 (2014).
  24. McDavid, A., Finak, G., Gottardo, R. The contribution of cell cycle to heterogeneity in single-cell RNA-seq data. Nat Biotechnol. 34 (6), 591-593 (2016).
  25. Kok, Y. L., Ciuffi, A., Metzner, K. J. Unravelling HIV-1 Latency, One Cell at a Time. Trends Microbiol. , (2017).
  26. Rato, S., Golumbeanu, M., Telenti, A., Ciuffi, A. Exploring viral infection using single-cell sequencing. Virus Res. 239, 55-68 (2017).
  27. Wagner, A., Regev, A., Yosef, N. Revealing the vectors of cellular identity with single-cell genomics. Nat Biotechnol. 34 (11), 1145-1160 (2016).
  28. Nestorowa, S., et al. A single-cell resolution map of mouse hematopoietic stem and progenitor cell differentiation. Blood. 128 (8), e20-e31 (2016).
  29. Soh, K. T., et al. Simultaneous, Single-Cell Measurement of Messenger RNA, Cell Surface Proteins, and Intracellular Proteins. Curr Protoc Cytom. 75, 41-47 (2016).
  30. Kochan, J., Wawro, M., Kasza, A. Simultaneous detection of mRNA and protein in single cells using immunofluorescence-combined single-molecule RNA FISH. Biotechniques. 59 (4), 209-212 (2015).
  31. Stahlberg, A., Thomsen, C., Ruff, D., Aman, P. Quantitative PCR analysis of DNA, RNAs, and proteins in the same single cell. Clin Chem. 58 (12), 1682-1691 (2012).
  32. Assarsson, E., et al. Homogenous 96-plex PEA immunoassay exhibiting high sensitivity, specificity, and excellent scalability. PLoS One. 9 (4), e95192 (2014).
  33. Fredriksson, S., et al. Protein detection using proximity-dependent DNA ligation assays. Nat Biotechnol. 20 (5), 473-477 (2002).
  34. Genshaft, A. S., et al. targeted profiling of single-cell proteomes and transcriptomes in a single reaction. Genome Biol. 17 (1), 188 (2016).
  35. Mahnke, Y. D., Roederer, M. Optimizing a multicolor immunophenotyping assay. Clin Lab Med. 27 (3), 469-485 (2007).
  36. Liang, C., Hu, J., Russell, R. S., Kameoka, M., Wainberg, M. A. Spliced human immunodeficiency virus type 1 RNA is reverse transcribed into cDNA within infected cells. AIDS Res Hum Retroviruses. 20 (2), 203-211 (2004).
  37. Stegle, O., Teichmann, S. A., Marioni, J. C. Computational and analytical challenges in single-cell transcriptomics. Nat Rev Genet. 16 (3), 133-145 (2015).
  38. Wu, M., Singh, A. K. Single-cell protein analysis. Curr Opin Biotechnol. 23 (1), 83-88 (2012).
  39. Haque, A., Engel, J., Teichmann, S. A., Lonnberg, T. A practical guide to single-cell RNA-sequencing for biomedical research and clinical applications. Genome Med. 9 (1), 75 (2017).

Play Video

Cite This Article
Tokarev, A., Creegan, M., Eller, M. A., Roederer, M., Bolton, D. L. Single-cell Quantitation of mRNA and Surface Protein Expression in Simian Immunodeficiency Virus-infected CD4+ T Cells Isolated from Rhesus macaques. J. Vis. Exp. (139), e57776, doi:10.3791/57776 (2018).

View Video