Gemeinsame epigenomische Plattform
Prof. Dr. Joachim L. Schultze
Gruppenleiter
Sigmund-Freud-Str. 27
53127 Bonn

joachim.schultze@dzne.de
 +49 228 43302-410

Forschungsschwerpunkte

PRECISE (Platform foR SinglECell GenomIcS and Epigenomics) ist eine gemeinsame Plattform des DZNE und der Universität Bonn. Wir fokussieren auf die Entwicklung und Anwendung neuer Einzelzellgenomik Hochdurchsatz-Technologien. In kooperativer Weise unterstützen wir Wissenschaftler an beiden Instituten sowie externe Partner bei Projekten, die durch unsere Technologien profitieren können.

Einige der bei PRECISE angebotenen Technologien sind nachfolgend aufgelistet:

  • SMART-Seq2: SMART-Seq2 (Picelli et al., Nat. Methods, 2013) ist die einzellige RNA-seq (scRNA-seq)-Methode mit der höchsten Sensitivität, die die Sequenzierung des gesamten Protokolls erlaubt und vollständig auf Standard-Reagenzien beruht. SMART-seq2 ist die beste Wahl, wenn es um die Untersuchung von Spleißvarianten, SNPs oder monoallelischer Genexpression geht.  Die Kosten für Library Preparation werden durch den Einsatz einer Inhouse-Version der Tn5 Transposase deutlich gesenkt (Picelli et al., Genome Research, 2014).
  • SeqWell: Die SeqWell-Methode erlaubt die Sequenzierung von wenigen tausend Zellen pro Experiment (Gierahn et al., Nat. Methods, 2017). SeqWell erfasst und zählt nur das 3´-Ende jedes Protokolls und eignet sich aufgrund seiner höheren Durchsatzleistung und der signifikant  niedrigeren Kosten pro Zelle im Vergleich zu Smart-seq2 am besten für die erste (Entdeckungs-)Phase eines Experiments.  Es kombiniert die Vorteile der Durchführung von Reaktionen im Nanolitermaßstab mit der Kompartimentierung einzelner Zellen in Mikrowells.
  • BD Rhapsody: PRECISE war der einzige Alpha-Tester in Europa für diese Technologie, die kürzlich von BD Genomics auf den Markt gebracht wurde. Rhapsody basiert auf der CytoSeq-Methode (Fan et al., Science, 2015) und erlaubt die 3´-End-Sequenzierung von bis zu 20K Zellen/Experiment auf (teilweise) anpassbaren Genpanels (500 oder 1000 Gene). Rhapsody verwendet Mikrowell-Arrays und ist mit einem bildgebenden System zur Zellvisualisierung und –zählung ausgestattet. Der Preis für die Sequenzierung ist wesentlich niedriger, da es keine Analyse des gesamten Transkriptoms darstellt.
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Einzellige Transkriptomik ist ein sehr schnell fortschreitender Bereich, in dem alle paar Wochen neue Methoden der Library Preparation und computergestützte Methoden eingeführt werden. Daher ist es unerlässlich, mit dem Tempo der technologischen Entwicklung Schritt zu halten, um unseren Kooperationspartnern stets topaktuelle Analysen anbieten zu können. Wir investieren viel Zeit, Personal und technische Ressourcen in die Erprobung und Implementierung neuer Einzelzell-Technologien sowie in die Entwicklung besserer, schnellerer und kostengünstigerer Methoden zur Bewältigung immer komplexerer biologischer Fragestellungen.

Einige der neuen Technologien, die sich in der Vorbereitung befinden, sind nachstehend aufgeführt:

  • scATAC-seq zur Charakterisierung offener Chromatin-Genomregionen, ein Proxy zum Auffinden transkriptionell aktiver Genregionen.
  • sciRNA-seq, eine plattenbasierte 3´-Sequenzierungsmethode auf der Grundlage eines “split-and-pool”-Ansatzes, der kombinatorische Indexierung und Tn5-Transposase verwendet (Cao et al., 2017). SciRNA-seq arbeitet mit fixierten Zellen, erfordert keine Sortierung einzelner Zellen und ist leicht auf tausende von Zellen skalierbar, wodurch die Kosten für die Library Präparation reduziert werden.
  • FRISCR (Fixed and Recovered Intact Single Cell RNA, Thomsen et al., 2016). Ein Verfahren zur Isolierung von RNA aus fixierten, permeabilisierten, gefärbten und sortierten Zellen, das später mit der Smart-seq2-Methode in eine Sequenzierungsbibliothek umgewandelt wird. Derzeit arbeitet die Methode mit >400 Zellen, aber das Ziel ist es, 2018 eine Einzelzellauflösung zu erreichen.

Schlüsselpublikationen

Camell CD*, Sander J*, Spadaro O, Lee A, Nguyen KY, Wing A, Goldberg EL, Youm YH, Brown CW, Elsworth J, Rodeheffer MS, Schultze JL, Dixit VD. (* shared first). Inflammasome-driven catecholamine catabolism in macrophages blunts lipolysis during ageing. Nature. 2017 Oct 05; 550:119-123. doi: 10.1038/nature24022
See P, Dutertre CA, Chen J, Günther P, McGovern N, Irac SE, Gunawan M, Beyer M, Händler K, Duan K, Sumatoh HRB, Ruffin N, Jouve M, Gea-Mallorquí E, Hennekam RCM, Lim T, Yip CC, Wen M, Malleret B, Low I, Shadan NB, Fen CFS, Tay A, Lum J, Zolezzi F, Larbi A, Poidinger M, Chan JKY, Chen Q, Rénia L, Haniffa M, Benaroch P, Schlitzer A, Schultze JL, Newell EW, Ginhoux F. Mapping the human DC lineage through the integration of high-dimensional techniques. Science. 2017 Jun 09; 356:pii: eaag3009.
Beyer M, Abdullah Z, Chemnitz JM, Maisel D, Sander J, Lehmann C, Thabet Y, Shinde PV, Schmidleithner L, Köhne M, Trebicka J, Schierwagen R, Hofmann A, Popov A, Lang KS, Oxenius A, Buch T, Kurts C, Heikenwalder M, Fätkenheuer G, Lang PA, Hartmann P, Knolle PA, Schultze JL. Tumor-necrosis factor impairs CD4(+) T cell-mediated immunological control in chronic viral infection. Nat Immunol. 2016 May 01; 17:593-603. doi: 10.1038/ni.3399
Jia Xue, Susanne V. Schmidt, Jil Sander, Astrid Draffehn, Wolfgang Krebs, Inga Quester, Dominic DeNardo, Trupti D. Gohel, Martina Emde, Lisa Schmidleithner, Hariharasudan Ganesan, Andrea Nino-Castro, Michael R. Mallmann, Larisa Labzin, Heidi Theis, Michael Kraut, Marc Beyer, Eicke Latz, Tom C. Freeman, Thomas Ulas, Joachim L. Schultze. Transcriptome-Based Network Analysis Reveals a Spectrum Model of Human Macrophage Activation. Immunity. 2014 Feb 19; 40:274-288. doi: 10.1016/j.immuni.2014.01.006
De Nardo D, Labzin LI, Kono H, Seki R, Schmidt SV, Beyer M, Xu D, Zimmer S, Lahrmann C, Schildberg FA, Vogelhuber J, Kraut M, Ulas T, Kerksiek A, Krebs W, Bode N, Grebe A, Fitzgerald ML, Hernandez NJ, Williams BR, Knolle P, Kneilling M, Röcken M, Lütjohann D, Wright SD, Schultze JL, Latz E. High-density lipoprotein mediates anti-inflammatory reprogramming of macrophages via the transcriptional regulator ATF3. Nat Immunol. 2014 Feb 01; 15:152-60. doi: 10.1038/ni.2784

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