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外周神經(jīng)損傷后小鼠背根節(jié)神經(jīng)ceRNA網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

2020-07-06 09:31:22薛綺雯
生物化工 2020年3期
關(guān)鍵詞:背根神經(jīng)節(jié)雜交

薛綺雯

(復(fù)旦大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院,上海 200438;上海伯豪生物技術(shù)有限公司,上海 201203)

外周神經(jīng)損傷后經(jīng)常會(huì)導(dǎo)致神經(jīng)源性痛,這種疼痛的性質(zhì)為痛覺過敏[1]。外周神經(jīng)損傷動(dòng)物模型代表了神經(jīng)源性痛的一種動(dòng)物模型。研究表明,外周神經(jīng)損傷可以引起背根節(jié)神經(jīng)元中的神經(jīng)肽、受體、離子通道和神經(jīng)營養(yǎng)因子長時(shí)程的基因表達(dá)的變化。這些基因的表達(dá)改變可能與神經(jīng)性痛的產(chǎn)生和維持有關(guān)。

常用的外周神經(jīng)損傷動(dòng)物模型包括:坐骨神經(jīng)軸索切斷模型[2]、坐骨神經(jīng)慢性壓迫模型(CCI)[3]、坐骨神經(jīng)部分損傷模型(PSL)[4]、脊神經(jīng)選擇結(jié)扎模型(SNL)[5]和坐骨神經(jīng)分支選擇損傷模型(SNI)[6]。后4種模型的模式圖見圖1。

ceRNA調(diào)控網(wǎng)絡(luò)成員包括mRNA、lncRNA、circRNA和假基因。在一些轉(zhuǎn)錄本之間,成員間擁有共同的miRNA應(yīng)答元件MREs,通過競爭性結(jié)合miRNA,互為ceRNA,從而相互調(diào)節(jié)彼此功能[8]。

1 材料與方法

1.1 主要儀器

MicroCL 17R 離心機(jī),Thermo Fisher;GENE VORTEX-2 振蕩器,Scientific Industries;NanoDrop ND-2000 紫外分光光度計(jì),Thermo Fisher;Agilent 2100 生物芯片分析系統(tǒng),Agilent;G5761A 型 Agilent Technologies SureScan Dx Microarray Scanne,Agilent;G2534A 型不銹鋼雜交芯片架,Agilent;G2534-60013型芯片墊片,Agilent;G2545A型雜交恒溫箱,Agilent;HB-100型加熱模塊,杭州博日科技有限公司;9700型 GeneAmp PCR 儀,Applied Biosystems

圖1 神經(jīng)病理性疼痛的動(dòng)物模型和模型檢測方法[7]

1.2 主要試劑

TEIzol Reagent(ACS,Invirtogen,美國);氯仿(AR,國藥集團(tuán)化學(xué)試劑有限公司,中國);異丙醇(AR,上海實(shí)驗(yàn)試劑有限公司,中國);無水乙醇(AR,Sigma-Aldrich,美國);RNeasy mini Kit (250)(ACS,QIAGEN,德國);單標(biāo)低起始量快速擴(kuò)增標(biāo)記試劑盒(ACS,Agilent,美國);單標(biāo)RNA插入試劑盒(ACS,Agilent,美國);基因表達(dá)雜交試劑盒(ACS,Agilent,美國);基因表達(dá)洗滌試劑盒(ACS,Agilent,美國);含RNase抑制劑的高效cDNA逆轉(zhuǎn) 錄 試 劑 盒(ACS,Applied Biosystems,美 國 );Power SYBR Green PCR Master Mix(ACS,Applied Biosystems,美國);無核糖酶水(ACS,Ambion,美國)

1.3 實(shí)驗(yàn)方法

1.3.1 動(dòng)物模型的建立與取材

采用Decosterd和Woolf建立的SNI外周神經(jīng)損傷疼痛模型。取2個(gè)月大的SLAC C57小鼠經(jīng)復(fù)合麻藥(甲芐噻嗪 10 mg/kg,氯胺酮 95 mg/kg,乙酰丙嗪0.7 mg/kg)腹腔注射麻醉后,剃毛消毒,沿脛骨切開皮膚,鈍性分離股二頭肌暴露出坐骨神經(jīng)及其末端腓腸神經(jīng)、腓總神經(jīng)和脛骨神經(jīng)三支分支(圖2)[6]。用玻璃分針找到腓總神經(jīng)和脛骨神經(jīng),用10-0的醫(yī)用絲線將腓總神經(jīng)和脛骨神經(jīng)緊緊結(jié)扎,在結(jié)扎遠(yuǎn)端將其切斷并將遠(yuǎn)端的神經(jīng)根切去2~4 mm,保持完整的腓腸神經(jīng),逐層縫合肌肉、筋膜和皮膚,消毒后放至溫暖處等待小鼠蘇醒。手術(shù)過程中注意避免對(duì)腓腸神經(jīng)有接觸和牽拉。控制組操作過程同上,但不結(jié)扎和剪斷神經(jīng)。分別在手術(shù)后6h、2d、7d、14 d和28 d,小鼠經(jīng)異氟烷麻醉后用20 mL生理鹽水心臟灌流,取L4-6背根神經(jīng)節(jié)(DRG)。TRIzol法提取總RNA,實(shí)驗(yàn)設(shè)3次重復(fù)。

圖2 坐骨神經(jīng)分支選擇損傷模型示意圖

1.3.2 總RNA的提取與純化

每 100 mg組織加入 1 mL TRIzol試劑,并用均漿器勻漿。加入200 μL的氯仿,震蕩混勻1 min,靜置5 min,離心 15 min。小心取出上清液,避免觸及中間層,將上清液推入新的1.5 mL離心管,加入600 μL異丙醇,輕輕顛倒混勻,室溫靜置 5 min,離心 15 min。吸去上清,保留沉淀,并向沉淀中加入600μL 70%乙醇,離心10 min,洗滌沉淀。吸去上清,沉淀室溫自然晾干后加入適量無核糖酶水,用移液器槍頭吹吸,并充分溶解沉淀。用NanoDrop ND-2000超微量分光光度計(jì)測定RNA含量,并用Agilent 2100生物分析儀電泳質(zhì)檢合格后取7 μg總RNA使用RNeasy mini Kit進(jìn)行純化。純化后再次用NanoDrop ND-2000超微量分光光度計(jì)測定RNA濃度。樣本于-20 ℃保存。

1.3.3 ceRNA芯片實(shí)驗(yàn)

1.3.3.1 RNA的放大和標(biāo)記

實(shí)驗(yàn)樣品RNA采用單標(biāo)低起始量快速擴(kuò)增標(biāo)記試劑盒和標(biāo)準(zhǔn)操作流程對(duì)樣品總RNA進(jìn)行放大和標(biāo)記,并用 RNeasy mini kit純化標(biāo)記后的 cRNA。

1.3.3.2 芯片雜交

按照Agilent表達(dá)譜芯片配套提供的雜交標(biāo)準(zhǔn)流程和配套的基因表達(dá)雜交試劑盒,在65 ℃、10 r/min滾動(dòng)雜交爐中滾動(dòng)雜交17 h,雜交cRNA上樣量1.65 μg,并在洗缸中洗片,洗片所用試劑為基因表達(dá)洗滌試劑盒。

1.3.3.3 芯片掃描

完成雜交的芯片采用安捷倫微陣列掃描儀進(jìn)行掃描,軟件設(shè)置染料通道:綠色,掃描分辨率為3 μm,光電倍增管(PMT)100%,20 bit。用特征提取軟件 10.7(Agilent technologies,Santa Clara,CA,US)讀取數(shù)據(jù),最后采用R軟件中l(wèi)imma包進(jìn)行歸一化處理,所用的算法為Quantile。

1.3.4 生物統(tǒng)計(jì)學(xué)方法構(gòu)建ceRNA網(wǎng)絡(luò)

首先通過ceRNA機(jī)制分析挖掘功能circRNA,將circRNA和mRNA做差異并集,進(jìn)行miRNA預(yù)測。分析方法:circRNA和mRNA表達(dá)正相關(guān),且結(jié)合相同的miRNA。結(jié)合預(yù)測方法:circRNA-miRNA預(yù)測采用targetscan和miRanda兩個(gè)數(shù)據(jù)交集取前10;miRNA-mRNA預(yù)測為targetscan結(jié)果。構(gòu)建ceRNA網(wǎng)絡(luò),然后與 mRNA 的 IPA(Ingenuity Pathway Analysi,一款數(shù)據(jù)分析軟件)結(jié)果進(jìn)行關(guān)聯(lián)。通過數(shù)據(jù)對(duì)比,找出一些候選研究對(duì)象。

然后是對(duì)lncRNA進(jìn)行功能挖掘。常規(guī)使用的研究方法為:通過lncRNA預(yù)測miRNA和mRNA。而本研究采用通過找lncRNA和mRNA有無結(jié)合關(guān)系,直接從序列上進(jìn)行預(yù)測。通過lncRNA和mRNA之間的表達(dá)豐度相關(guān)性推測lncRNA的功能。通過Banding到DNA來看轉(zhuǎn)錄調(diào)控,Banding到RNA來看降解、翻譯的過程。

1.3.5 RNA SYBR Green 熒光定量 PCR

使用含RNase抑制劑的高效cDNA逆轉(zhuǎn)錄試劑盒進(jìn)行 cDNA 第一鏈合成,使用 Power SYBR Green PCR Master Mix進(jìn)行 SYBR Green qPCR,將 9 μL 基因特異性qPCR反應(yīng)液和1μL的樣品加入384孔板中。將384 孔板置于 QuantStudio 5 Real-Time PCR System 中,用軟件 QuantStudio? Design & Analysis Software 運(yùn)行,程序如下:50 ℃,2 min;95 ℃,10 min;(95 ℃,15 s;60 ℃,1 min)40 循環(huán)。Gapdh 作為定量實(shí)驗(yàn)內(nèi)參,引物采用Primer Express 3.0.1軟件設(shè)計(jì),由生工生物工程(上海)股份有限公司合成。

2 結(jié)果與分析

2.1 通過ceRNA機(jī)制分析挖掘功能circRNA

圖3展示了有顯著變化的經(jīng)典通路之間的聯(lián)系,圓形為mRNA,菱形為circRNA,線為miRNA。

圖3 ceRNA網(wǎng)絡(luò)圖

通過條件circRNA與miRNA結(jié)合位點(diǎn)≥2進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選,然后與IPA結(jié)果進(jìn)行關(guān)聯(lián)。通過數(shù)據(jù)對(duì)比,找出一些候選研究對(duì)象,如表1所示。其中與行為相關(guān):SNAI2、GRP、NETO1、ARAF;與癌癥相關(guān):SNAI2;與炎癥反應(yīng)相關(guān):CD69、NFIL3、GRP。

2.2 通過ceRNA機(jī)制分析挖掘功能lncRNA

(1)差異交集lncRNA和mRNA:交集基因總表,計(jì)算皮爾遜相關(guān)系數(shù),篩選相關(guān)性高的,構(gòu)建網(wǎng)絡(luò);得到lncRNA-mRNA共表達(dá)總表;(2)進(jìn)行l(wèi)ncRNA篩選:選取degree最高的3個(gè)lncRNA(其大小可以衡量lncRNA的核心程度),分別將其共表達(dá)mRNA篩選出來,找到lncRNA和mRNA為同一SOM結(jié)果中的Base;(3)將篩選出的子網(wǎng)絡(luò)mRNA結(jié)果與IPA結(jié)果關(guān)聯(lián),通過數(shù)據(jù)對(duì)比,找出一些候選研究對(duì)象。

表1 circRNA-mRNA候選研究對(duì)象

相同Base中的circRNA-mRNA,通過數(shù)據(jù)對(duì)比,找出一些候選研究對(duì)象。其中與行為相關(guān):CRH、SLC6A4、UCN、CCKBR、FGF3。圖4展示預(yù)測構(gòu)建的lncRNA-mRNA共表達(dá)網(wǎng)絡(luò),圖5為Degree最高的3個(gè)lncRNA-mRNA子網(wǎng)絡(luò)圖。

圖4 lncRNA-mRNA共表達(dá)圖

2.3 定量PCR驗(yàn)證芯片結(jié)果

選擇17個(gè)基因,在18個(gè)樣本中驗(yàn)證其表達(dá)情況并與芯片結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,每個(gè)樣品重復(fù)檢測3次,檢測結(jié)果取平均值。采用相對(duì)threshold cycle(2-ΔCt)方法計(jì)算相對(duì)表達(dá)水平,其中circRNA、lncRNA、mRNA定量以Gapdh作為內(nèi)參基因。如圖6所示,Aim1、cicRNA.14884、cicRNA.7871、cicRNA.8088、NR_003185、NR_045976、ENSMUST00000187198、Epb41l4a、Snai2和Zswim2的定量結(jié)果與芯片結(jié)果吻合。Real-Time PCR數(shù)據(jù)中橫坐標(biāo)為樣本名稱,縱坐標(biāo)為2-ΔCt。芯片數(shù)據(jù)中橫坐標(biāo)為樣本名稱,縱坐標(biāo)為芯片歸一化信號(hào)值。

圖5 Degree最高的3個(gè)lncRNA-mRNA子網(wǎng)絡(luò)圖

圖6 定量PCR與芯片結(jié)果比較

3 討論與結(jié)論

實(shí)驗(yàn)通過 mouse ceRNA 芯片對(duì) 0 h、2 d、6 h、7 d、14 d 和 28 d 這 6 個(gè)時(shí)間段的小鼠背根神經(jīng)節(jié)組織進(jìn)行基因表達(dá)分析,篩選在背根神經(jīng)節(jié)中異常表達(dá)的基因,通過ceRNA機(jī)制分析挖掘功能circRNA、lncRNA。國內(nèi)外有很多通過ceRNA機(jī)制挖掘抑癌基因,研究腫瘤、呼吸系統(tǒng)等疾病因及診治的報(bào)道,但在背根神經(jīng)節(jié)中的研究尚屬首次。在此基礎(chǔ)上,為排除由于個(gè)體差異、組織異源性等因素引起的假陽性實(shí)驗(yàn)結(jié)果,通過增加實(shí)驗(yàn)的重復(fù)性和可靠性,對(duì)6個(gè)時(shí)間段的樣本都進(jìn)行3次重復(fù)實(shí)驗(yàn),并應(yīng)用實(shí)時(shí)熒光定量PCR技術(shù)對(duì)18例樣本挑選了17個(gè)基因進(jìn)行Real Time PCR驗(yàn)證。驗(yàn)證結(jié)果顯示,mouse ceRNA芯片結(jié)果和實(shí)時(shí)熒光定量PCR結(jié)果一致,進(jìn)一步證實(shí)了背根神經(jīng)節(jié)中l(wèi)ncRNA和circRNA的差異表達(dá)。目前,對(duì)于lncRNA和mRNA、circRNA和mRNA的自身表達(dá)調(diào)控及參與調(diào)控其他基因的網(wǎng)絡(luò)途徑缺乏了解,因此通過生物學(xué)技術(shù)來探討異常表達(dá)的這些基因的功能分類和調(diào)節(jié)途徑。通過ceRNA機(jī)制,篩選在相同Base中的circRNA-mRNA,進(jìn)行預(yù)測miRNA,構(gòu)建ceRNA網(wǎng)絡(luò)。一共找到1 733個(gè)有關(guān)系的circRNA-miRNA-mRNA,再次縮小范圍并和mRNA的IPA結(jié)果進(jìn)行關(guān)聯(lián),找到與行為相關(guān)的勾選研究對(duì)象:SNAI2、GRP、NETO1、ARAF;與免疫相關(guān)的候選研究對(duì)象:CD69、NFIL3、GRP。

接下來再利用lncRNA和mRNA挖掘lncRNA功能,并構(gòu)建靶基因與其調(diào)控的lncRNA網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖。一共找到42個(gè)lncRNA-mRNA共表達(dá)關(guān)系,再次篩選Degree最高的3個(gè)lncRNA-mRNA子網(wǎng)絡(luò),將篩選出的子網(wǎng)絡(luò)mRNA結(jié)果與IPA結(jié)果關(guān)聯(lián),通過數(shù)據(jù)對(duì)比,找出一些行為相關(guān)候選研究對(duì)象:CRH、SLC6A4、UCN、CCKBR、FGF3。以上工作為進(jìn)一步研究這些異常表達(dá)的基因在背根神經(jīng)節(jié)疼痛免疫等方面的發(fā)展提供了初步研究基礎(chǔ)。

上述工作僅僅是初步將芯片數(shù)據(jù)中的差異基因進(jìn)行ceRNA網(wǎng)絡(luò)預(yù)測,構(gòu)建了circRNA-miRNA-mRNA、lncRNA-miRNA-mRNA的ceRNA網(wǎng)絡(luò)。接下來還可以進(jìn)一步對(duì)上述利用生物信息學(xué)預(yù)測的基因進(jìn)行驗(yàn)證。其中包括利用雙熒光素酶報(bào)告實(shí)驗(yàn),RT-PCR等實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證lncRNA/circRNA和mRNA的表達(dá)相關(guān)性,通過RIP等手段驗(yàn)證lncRNA/circRNA和mRNA有共同的MRE,通過體外細(xì)胞實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證靶RNA對(duì)miRNA有抑制作用,最后可以通過流式細(xì)胞實(shí)驗(yàn)、體外動(dòng)物實(shí)驗(yàn)、臨床試驗(yàn)等驗(yàn)證靶基因的生物學(xué)功能。

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