Qui, presentiamo un protocollo per l’isolamento di RNA, DNA e proteina dallo stesso campione, nel tentativo di ridurre le variazioni, migliorare la riproducibilità e facilitare interpretazioni.
Un singolo campione biologico detiene una pletora di informazioni, e ora è pratica comune per studiare simultaneamente diverse macromolecole per acquisire un quadro completo dei livelli multipli di trattamento molecolare e cambiamenti tra diverse condizioni. Questo protocollo presenta il metodo di isolamento di DNA, RNA e proteina dallo stesso campione del nematode Caenorhabditis elegans per rimuovere la variazione introdotta quando queste biomolecole sono isolate da repliche di trattati allo stesso modo ma alla fine diversi campioni. Acidi nucleici e proteine sono estratte dal nematode utilizzando il metodo di estrazione del tiocianato-fenolo-cloroformio di guanidinium acido, con conseguente precipitazione, lavaggio e solubilizzazione di ciascuno. Mostriamo il successo isolamento di RNA, DNA e proteina da un singolo campione di tre ceppi di nematodi e cellule HeLa, con migliori risultati di isolamento della proteina negli animali adulti. Inoltre, guanidinio tiocianato-fenolo-cloroformio-estratti della proteina da nematodi migliora la risoluzione delle proteine più grandi, con i livelli rilevabili di avanzata, come osservato dall’immunoblotting, rispetto alla tradizionale estrazione RIPA di proteina.
Il metodo presentato qui è utile durante l’analisi di campioni utilizzando un approccio di multiomic, in particolare per l’esplorazione del trascrittoma e proteoma. Tecniche che contemporaneamente valutare multiomics sono interessanti perché fenomeni biologici complessi sottostanti di segnalazione molecolari è pensato per accadere ai livelli complementari; Tuttavia, è diventato sempre più frequente vedere che i cambiamenti nei livelli di mRNA non riflettono sempre lo stesso cambiamento nei livelli della proteina e che al momento della raccolta è rilevante nel contesto del regolamento circadiano. Questo metodo rimuove qualsiasi variazione intersample quando analizzante contenuti differenti nello stesso campione (intrasample).
Multiomics, l’approccio analitico che utilizza una combinazione di omics, quali genoma, proteoma, trascrittoma, epigenoma, microbiome o lipidome, è diventato sempre più popolare durante l’elaborazione di grandi insiemi di dati per malattia caratterizzazione1, 2. Le prove crescenti ha dimostrato che limitando approcci ad un unico “ome” fornisce un’analisi molecolare incompleta (recensita da Rotroff e Motsinger-Reif1). Grandi insiemi di dati vengono generati, in particolare quando si eseguono schermi utilizzando tecniche di alto-rendimento, ma al fine di dipingere un quadro completo o identificare i bersagli più rilevanti, multiomic approcci sono preferibili. Con l’uso di approcci multiomics, tuttavia, c’è l’osservazione frequente delle discrepanze tra mRNA e proteina livelli3,4,5,6. In particolare, mRNA e proteina utilizzata per side-by-side trascrittomica e proteomica analisi con sequenziamento di RNA (RNAseq) e liquida cromatografia-spettrometria di massa (LC-MS/MS), rispettivamente, sono spesso ottenuti da campioni allo stesso modo trattati da diverse repliche, potenzialmente introdurre variazione tra le stesse condizioni di3,4,5,6. Harvald et al. eseguite un elegante studio di tempo-corso di inedia elegans del c. che ha confrontato il trascrittoma e proteoma del selvaggio-tipo (peso) worm a quella di hlh-30 vermi mutanti privi di un fattore di trascrizione importante nella longevità 7. della nota, il RNA e le proteine sono state raccolte dalla stessa replica di condizione, quindi non dallo stesso campione. Le loro scoperte mostrano una bassa correlazione tra i livelli di mRNA e livelli della proteina in ogni momento (r = 0,559 a 0.628). Infatti, loro heatmap formate quattro cluster: Cluster ho avuto una grande diminuzione in mRNA livelli ma poca o nessuna diminuzione nei livelli della proteina corrispondente, Cluster II ha avuto poco o nessun aumento nei livelli di mRNA ma un aumento nei livelli della proteina, Cluster III ha avuto un aumento in mRNA livelli, ma una diminuzione nei livelli della proteina e Cluster IV aveva un aumento nei livelli di mRNA, ma solo un cambiamento sottile nella proteina livelli4. Inoltre, questa variazione di intersample può essere introdotti in casi dove i campioni della stessa condizione non vengono raccolti al tempo stesso esatto. Ad esempio, mRNA e proteine regolate dal ciclo circadiano variano a seconda del tempo di giorno8,9, o, più specificamente, l’esposizione di c. elegans a luce9; espressione di queste proteine circadiane può essere ritardata fino a 8 h dopo gene espressione induzione10. Tuttavia, la prevalenza di questa osservazione non significa necessariamente che è sbagliato; in realtà, questo può rivelarsi per essere informativo. MRNA e proteina sono in un costante stato di dinamico tra formazione e degradazione. Inoltre, proteine sono spesso posttranslationally modificate per aumentare la stabilità o per indurre la loro degradazione11. Per esempio, loro status di ubiquitinazione può portare a attivazione o targeting al proteasoma o lisosoma per degradazione12. Inoltre, RNA non codificanti gioca un ruolo importante nella regolazione dell’espressione genica a fasi post-trascrizionale e post-trascrizionali13. Così, la questione è come limitare le variabili per confermare che le discrepanze che osserviamo in questi studi del nematode sono reali.
Qui, vi proponiamo un metodo che rimuove la variabile intersample consentendo analisi delle macromolecole diverse dallo stesso campione. L’obiettivo del presente protocollo è quello di offrire un metodo per isolare costantemente DNA, RNA e proteine da un singolo campione di c. elegans (noto anche come vermi) nel tentativo di ridurre le variazioni, migliorare la riproducibilità e facilitare interpretazioni. Ulteriori vantaggi dell’utilizzo dello stesso campione includono il risparmio di tempo e risorse durante il prelievo, facilitando l’analisi trasversale dei campioni preziosi e limitati, compresi i ceppi che sono difficili da coltivare e mantenere e guadagnando visioni del regolamento differenziale di macromolecole sulla base intrasample variazioni nei livelli di mRNA e proteina.
Questo metodo è adatto per valutare espressioni geniche e livelli della proteina da un singolo campione di vermi, consentendo una valutazione più completa di livelli multipli di trattamento molecolare. Guanidinio tiocianato-fenolo-cloroformio (CDP) reagente14, un prodotto chimico comunemente usato per isolare il RNA, è utilizzato per l’estrazione di acidi nucleici e proteine da vermi, con conseguente precipitazione, lavaggio e solubilizzazione di ciascuno. Questo protocollo è una raccolta di vari protocolli15,16 con modifiche minori, progettato con un focus su c. elegans, ma anche con successo abbiamo isolato il RNA, proteine e DNA da una pallina di cellule HeLa seguendo il stessa procedura. Anche se non testato qui, questo protocollo è probabile che il lavoro sui tessuti anche17,18.
Metodi per isolamenti di biomolecole, come il DNA, RNA e proteine, spesso sono ottimizzati senza sovrapposizione di tecniche o combinazioni. Questo è particolarmente svantaggioso quando i campioni sono difficili da ottenere, che potrebbe portare alla raccolta di campioni nelle stesse condizioni in momenti diversi. A seconda delle vie cellulari, replicati raccolti ai tempi differenti possono generare variazione. Questo manoscritto offre una procedura per aggirare questo ostacolo abilitando il simultanea isolamento e purificazione di ogni biomolecola dallo stesso campione di vermi, variazioni introdotte mediante tecniche di isolamento diverso, di ridurre i tempi di raccolta del campione, o raccolta disuguale. Controllare queste variabili non solo consente di risparmiare tempo e risorse, ma facilita anche la riproducibilità. Qui, dimostriamo un approccio combinatorio che evita di compromettere RNA e proteina qualità, seppur con risultati variabili con il DNA. Preparati possono essere ulteriormente ottimizzati usando il DNA delle procedure di pulizia. Abbiamo dimostrato l’approccio utilizzando materiale dalle cellule del nematode c. elegans e HeLa.
Lavoro precedente esplorando il trascrittoma e proteoma di N2 WT animali e mangiare-2 e rsks-1 mutanti hanno offerto insight in varie vie, tra cui meccanismi che estendono la durata della vita4,34,35 ,36. Nel tentativo di studiare il meccanismo della restrizione calorica nell’estendere la durata della vita, una marcatura a isotopi stabili di/con gli amminoacidi nella cella analisi cultura (SILAC) ha trovato i vermi che mangiano-2 hanno un downregulation complessiva della sintesi proteica globale 36. i dati presentati qui sono coerenti con ciò che trova, anche se i livelli di mRNA degli stessi obiettivi sono notevolmente aumentati. Un altro gruppo mirato ad identificare gli effettori della longevità S6K-mediata e, pertanto, effettuata una schermata di proteomica di rsks-1 worm34. Dai dati RNAseq trovati con lo studio corrente, abbiamo identificato almeno tre geni che confermano con proteine identificate da questa schermata; MRP-1 e gli omologhi del CPA e neuroligin (F07C4.12) sono stati scoperti come differenzialmente espressi in vermi rsks-1 rispetto al WT N234.
I dati generati utilizzando questo metodo sono coerenti con le indagini precedenti multiomic. I livelli di mRNA di nove obiettivi sono stati utilizzati per prevedere i livelli di proteina in ciascun campione. Di questi obiettivi, molti avevano livelli di proteina prevedibile sulla base dei livelli di mRNA. Tuttavia, ci erano notevoli discrepanze tra i livelli di mRNA e proteina. D’importanza, il protocollo presentato qui permette agli scienziati di tranquillamente valutare e interpretare queste differenze rimuovendo variabilità intersample raccogliendo mRNA e proteina dallo stesso campione. Inoltre, abbiamo confrontato i livelli di mRNA per i livelli di proteina raccolti dallo stesso campione o raccolti da un campione simile ma diverso raccolto con RIPA. Abbiamo dimostrato che per un certo numero di bersagli, c’erano molto più bassi livelli della proteina nel campione RIPA-estratta. Senza il controllo della variazione intersample, sarebbe impossibile sapere se questa differenza era dovuto la regolazione differenziale di mRNA e proteina.
È importante tenere a mente che ci sono protocolli ottimizzati appositamente per queste macromolecole diverse, così se un’analisi trasversale non è l’obiettivo finale dell’esperimento, quindi sarebbe opportuno impiegare tali metodi invece. Utilizzando CDP per isolare il DNA e proteina provoca loro di diventare meno solubile, che richiedono la ricostituzione del DNA in una base debole, come NaOH e solubilizzanti la proteina in un buffer con un’alta concentrazione di detergente con riscaldamento, con il rischio di incompleta solubilizzazione. Inoltre, CDP contiene tiocianato di guanidinium e fenolo acida, che inattiva gli enzimi quali le proteasi, ma lentamente si degrada proteine nel tempo a meno che non congelati. Sarà a discrezione del ricercatore di decidere se l’elusione di queste limitazioni varrà la pena.
Cosa importante, quando si lavora con il RNA, una tecnica sterile, mantenendo il campione sul ghiaccio, se non diversamente specificato e l’uso di decontaminazione commercialmente disponibili reagente raccomanda di mantenere intatta il RNA. In particolare, i più grandi campioni avrà bisogno più CDP per cominciare, in cui ogni solvente di estrazione dovrà anche essere scalato. Questo protocollo non richiede alcun manuale omogeneizzazione dei campioni worm o cella quando viene utilizzata la quantità corretta di CDP. Nel contesto di isolamento del DNA, il rendimento dipende fortemente la capacità di recuperare lo strato organico (rosa). Infine, per migliorare la solubilizzazione delle proteine durante l’isolamento, aumentando il volume di tampone di resolubilization o l’aggiunta di altri detergenti oltre SDS può essere necessario. Infatti, le proteine da una popolazione di soli adulti di vermi invece di una miscela di uova, larve e adulti sono molto più facili da resolubilize.
Nel complesso, usando questo protocollo fornisce un approccio integrato alla biomolecola isolamenti e facilita l’interpretazione delle correlazioni, o la loro mancanza, tra i livelli di mRNA e proteine che possono derivare dalla raccolta separatamente biomolecole da diversi campioni. Utilizzando questo metodo può aiutare gli scienziati a identificare correttamente i casi in cui la traduzione di mRNA a proteina non è correlativo e può portare all’indagine più approfondita dei meccanismi di regolazione post-trascrizionale e post-traduzionali in varie condizioni.
The authors have nothing to disclose.
L.R.L. è stato finanziato da sovvenzioni dal NIH/NIA (R00 AG042494 e AG051810 R01), un Glenn Foundation per Medical Research Award for Research in meccanismi biologici di invecchiamento e una sovvenzione di facoltà Junior della Federazione americana per la ricerca di invecchiamento. Gli autori vorrei ringraziare Anita Kumar e Shi Quan Wong per il loro feedback utile nella scrittura di questo manoscritto.
4–15% Mini-PROTEAN® TGX Stain-Free™ Protein Gels | BIORAD | 4568084 | |
Antibodies: | |||
CePAS7-s | DHSB- U of Iowa | ||
CeTAC1-s | DHSB- U of Iowa | ||
DLG1-s | DHSB- U of Iowa | ||
GRP78 | Novus Bio. | NBp1-06274 | |
HRP Goat Anti-Mouse | Li-Cor | 926-80010 | |
HRP Goat Anti-Rabbit | Li-Cor | 92680011 | |
HSP60-s | DHSB- U of Iowa | ||
LMP1-s | DHSB- U of Iowa | ||
MRP-1 | Abcam | ab24102 | |
Neuroligin 3 | Abcam | ab172798 | |
β-actin | Millipore | MAB1501R | |
ChemiDoc MP Imaging System | BIORAD | ||
Chloroform | Fisher | C298-500 | Health hazard, Irritant, Toxic |
Coomassie Brilliant Blue | ThermoSci | 20279 | |
DC Protein assay | BIORAD | 500-0116 | |
Epoch 2 microplate reader | BioTek | ||
Ethanol (200 proof) | Fisher | 04-355-223 | Flammable, health hazard |
HeLa cells | ATCC | CCL-2 | BSL2 |
iScript Reverse Transcription Supermix | BIORAD | 1708840 | |
Hydra microdispenser: Matrix Hydra | Robbins/ThermoFisher | ||
Isopropanol | Fisher | A516-4 | Flammable, health hazard |
M9 buffer: 3 g KH2PO4 6 g Na2HPO4 5 g NaCl Add H2O to 1 liter. Sterilize by autoclaving. After solution cools down, add 1 mL sterile 1 M MgSO4 |
|||
Laemmli Sample Buffer (2x) | BIORAD | 161-0737 | |
NanoDrop One | ThermoSci | ||
PAGE apparatus | BIORAD | ||
Ponceau S | Alfa Aesar | J60744 | |
Primers | IDT | 25 nmole DNA Oligo with Standard Desalting | |
dlg-1: F (5'-GGTCCTACCA GGCAGTTGAG-3') R (5'-CACGTCCGTT AACCTCTCCC-3') |
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hsp-4: F (5'-AGAGGGCTTT GTCAACCCAG-3') R (5'-TCGTCAGGGT TGATTCCACG-3') |
|||
hsp-70: F (5'-CGGCATGTGA ACGTGCTAAG-3') R (5'-GAGCAGTTGA GGTCCTTCCC-3') |
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hsp-60: F (5'-ATTGAGCAAT CGACGAGCGA-3') R (5'-CAACACCTCC TCCTGGAACG-3') |
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lmp-1: F (5'-ACAACAACAC CGGACTCACG-3') R (5'-ATCGAGCTCC CACTCTTTGG-3') |
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tac-1: F (5'-AGTGGCAGGC AAAGTTCCTC-3') R (5'-TGAGCACCTT GATCTCGTCG-3') |
|||
pas-7: F (5'-GTACGCTCAA AAGGCTGTCG-3') R (5'-CTGAATCGGC ATTGGCTCAC-3') |
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mrp-1: F (5'-TTTGCCTTGC GCTTGTTCTG-3') R (5'-AGTTCCAGTG CGGAGCATAC-3') |
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F07C4.12: F (5'-TGCTGAGCAT GAAGGACTGT-3') R (5'-TGGCAATAGC TCCTCCGTTG-3') |
|||
HK Actin: F (5'-CTACGAACTT CCTGACGGACAAG-3') R (5'-CCGGCGGACT CCATACC-3') |
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HK cyn-1: F (5'-GTGTCACCAT GGAGTTGTTC-3') R (5'-TCCGTAGATT GATTCACCAC-3') |
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HK nhr-23: F (5'-CAGAAACACT GAAGAACGCG-3') R (5'-CGATCTGCAG TGAATAGCTC-3') |
|||
HK ama-1: F (5'-TGGAACTCTG GAGTCACACC-3') R (5'-CATCCTCCTT CATTGAACGG-3') |
|||
HK cdc-42: F (5'-CTGCTGGACA GGAAGATTACG-3') R (5'-CTCGGACATT CTCGAATGAAG-3') |
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HK pmp-3: F (5'-GTTCCCGTGT TCATCACTCAT-3') R (5'-ACACCGTCGA GAAGCTGTAGA-3') |
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LightCycler 96 qPCR machine | Roche | ||
RIPA buffer: 10 mM Tris-Cl (pH 8.0) 1 mM EDTA 1% Triton X-100 0.2% SDS 140 mM NaCl 1 tablet of Roche protease inhibitor per 20 ml |
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SsoAdvanced Universal SYBR Supermix | BIORAD | 1725274 | |
SuperSignal West Femto Max Sens Substrate | ThermoSci | 34095 | |
Trans-Blot Transfer apparatus | BIORAD | ||
Trans-Blot Turbo Transfer Pack | BIORAD | 170-4159 | |
TRIzol reagent | Invitrogen | 15596026 | Health hazard (skin, eyes) |
Worm strains: | Caenorhabditis Genetics Center (CGC) | ||
N2 (wild type) | Caenorhabditis Genetics Center (CGC) | ||
eat-2 (MAH95) | Caenorhabditis Genetics Center (CGC) | ||
rsks-1 (VB633) | Caenorhabditis Genetics Center (CGC) |