本文介绍了一种优化的高通量染色质免疫沉淀测序(ChIP-sequencing)实验方案及相应的计算分析流程,用于从冻存的肿瘤组织和细胞系中确定全基因组范围内的染色质状态模式。
方法文章
本文介绍了一种优化的高通量染色质免疫沉淀测序(ChIP-sequencing)实验方案及相应的计算分析流程,用于从冻存的肿瘤组织和细胞系中确定全基因组范围内的染色质状态模式。
组蛋白修饰是表观基因组的重要组成部分,在决定相关基因座转录状态方面发挥着关键的调控作用。此外,特定修饰的存在已被用于确定非编码功能元件(如增强子)的位置和性质。近年来,染色质免疫沉淀联合高通量测序(ChIP-seq)已成为绘制全基因组范围内单个组蛋白修饰图谱的有力工具。然而,越来越多的研究表明,染色质修饰的组合模式(即染色质状态)决定了相关基因组位点的身份和特性。因此,需要建立包含高效高通量(HT)实验方法的工作流程,以同时分析多种组蛋白修饰标记,并结合能够处理大量ChIP-Seq数据集的计算分析流程,从而在大量样本中全面确定表观基因组状态。本文所介绍的高通量ChIP-Seq工作流程包含两个模块:1)一种可在96孔板格式下,利用少量肿瘤组织样本和细胞系材料同时检测多种组蛋白修饰的实验方案;2)一个整合现有工具的计算数据分析流程,用于分析单个修饰标记的占据情况以及组合型染色质状态模式。这两个模块共同实现了对数百个ChIP-Seq样本的快速、高效处理。本工作流程已被用于从黑色素瘤肿瘤和细胞系的6种组蛋白修饰图谱中推导染色质状态模式。总体而言,我们提出了一种全面的ChIP-seq工作流程,可应用于数十个人类肿瘤样本和癌细胞系,以鉴定多种恶性肿瘤中的表观基因组异常。
哺乳动物基因组的大部分(98%–99%)由非编码序列组成,这些非编码区域包含已知参与调控基因表达和染色质组织的调控元件1,2。在正常细胞中,基因组DNA特异性地组装成紧密的染色质结构,对于各种DNA相关过程的空间组织、调控及精确时序至关重要3,4,5。然而,在癌细胞中,异常的表观遗传机制引起的染色质修饰可导致染色质结构的异常组织,包括调控元件的可及性、染色体成环系统以及基因表达模式的改变6,7,8,9,10。
尽管近年来取得了一些进展,但我们对与肿瘤进展或治疗反应相关的表观遗传学改变仍知之甚少。表观基因组由多种修饰组成,包括组蛋白修饰和DNA甲基化,这些修饰共同形成一种动态状态(称为染色质状态),进而影响基因表达网络及其他对维持细胞身份至关重要的生物学过程。近期通过对H3K27Ac谱型的研究,已在多种恶性肿瘤中发现增强子区域的异常改变。11尽管此类研究有助于揭示孤立的表观遗传标记之间的相关性,但目前已鉴定出超过100种表观遗传修饰12,13 在尚未明确了解这些组蛋白和DNA修饰的生物学作用及其相互依赖关系的情况下,这些修饰还可能形成更为复杂的组合模式,而正是这些组合模式(而非单一的修饰)决定了表观遗传状态。14因此,迫切需要识别癌症进展过程中或治疗应答时这些染色质状态的改变. 癌症中表观基因组改变的全面认知在一定程度上仍滞后,部分原因在于技术(例如 从小量临床样本/单细胞生成大规模数据)及分析(例如 用于定义组合状态的算法)面临挑战。因此,迫切需要建立稳健的高通量方法,以从临床样本中大规模分析组蛋白修饰标记,并开发易于实施的计算方法来预测组合模式,从而促进确定与肿瘤发生不同阶段及治疗耐药性相关的表观遗传状态。此外,来自近期表观基因组谱型研究的数据15,16,17,18,19,20,21,22,23 在正常组织和细胞系中的数据可与肿瘤的染色质图谱整合,以进一步揭示表观基因组对肿瘤生物学的贡献。
染色质分析已成为识别各种染色质修饰全局结合模式的有力工具15,24。近年来,ChIP-seq 已成为在全基因组范围内研究 DNA-蛋白质相互作用的"金标准"25,26,27。对于任何 ChIP-seq 实验而言,其成功都依赖若干关键步骤,包括组织处理与解离、确定最佳超声破碎条件、确定免疫沉淀所需的最优抗体浓度、文库构建、测序后的数据处理以及下游分析。这些步骤中的每一个都包含关键的质量控制节点,综合起来对于准确识别功能验证的潜在靶点至关重要。通过在这些步骤上的改进,已有若干先前研究开发出可从少量组织样本中开展 ChIP 或 ChIP-seq 的方法学28,29,30,31,32。此外,一些研究提出了适用于高通量 ChIP 实验的方案,并结合基于 PCR 的定量分析33,34。最后,目前已有一些公开可用的 ChIP-seq 数据分析平台,例如 Easeq35 和 Galaxy36。然而,尚缺乏一个将高通量 ChIP-seq 实验与计算分析流程整合的综合平台,以同时实现单标记分析和染色质状态分析。
本方案描述了一种完整且全面的染色质免疫沉淀测序(ChIP-seq)工作流程,用于在全基因组范围内绘制肿瘤组织和细胞系中的染色质状态图谱,并提供了易于遵循的操作指南,涵盖成功实验所需的全部步骤。通过采用Blecher-Gonen et al.37此前描述的高通量方法,本方案可同时平行处理数十个样本,并已成功应用于多种癌细胞系及人类肿瘤样本,如黑色素瘤、结肠癌、前列腺癌和多形性胶质母细胞瘤。我们展示了针对六种核心组蛋白修饰的实验方法,这些修饰代表了人类黑色素瘤细胞系和肿瘤样本中表观遗传调控景观的关键组成部分。这些修饰包括H3K27ac(增强子)、H3K4me1(活性及待激活增强子)、H3K4me3(启动子)、H3K79me2(转录区域)、H3K27me3(多梳抑制)、以及H3K9me3(异染色质抑制)。这些标记可单独或联合使用,以识别代表抑制性和活性功能域的、功能上不同的染色质状态。
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所有临床标本的采集均遵循机构审查委员会的指南。
1. 缓冲液的配制
2. 组织/细胞系处理与交联
3. 组织裂解、超声处理和抗体准备
4. 染色质免疫沉淀
5. 免疫沉淀的DNA-蛋白质复合物的洗涤和逆转交联
6. 沉淀DNA的纯化与定量
7. 使用 NEBNext Ultra II DNA 文库构建试剂盒进行文库构建
8. ChIP-seq 数据后续处理
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本方案允许采用高通量方法并行处理数十个样本,从冷冻肿瘤组织和细胞系中进行免疫沉淀 (图1A)。染色质片段大小应介于约 200 - 1000 bp 之间,以实现最佳免疫沉淀效果。我们注意到,不同组织和细胞类型达到相同剪切长度所需的时间有所不同。从少量组织中成功进行ChIP的关键在于始终保持裂解物处于低温状态,尤其是在超声处理过程中。在进行文库构建之前,应定量测定纯化的ChIP-DNA含量 (图2A)。适用于多重测序和高通量测序(NGS)的完整文库片段大小应介于约 200 - 600 bp 之间,并且不含任何引物二聚体 (图2B)。测序完成后,在进入分析流程的后续步骤(如MACS峰识别或ChromHMM分析)之前,需满足多项质量控制指标 (图3)
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本实验方案描述了一种完整且全面的高通量ChIP-seq模块,用于在全基因组范围内绘制人类肿瘤组织和细胞系中的染色质状态。在任何ChIP-seq方案中,最关键的步骤之一是抗体的特异性。本文所述方法展示了针对六种组蛋白修饰的免疫沉淀条件,这些抗体均为适用于ChIP实验级别,并已在本实验室及其他实验室中得到先前验证42,44,45。尽管相同的抗体浓度已成功应用于多种其他肿瘤类型,但在研究不同目标因子时,确定抗体特异性至关重要27。
成功实验的另一个关键方面是优化超声处理条件。超声时间因样本和组织类型的不同而有所差异,需相应调整。为实现适当优化,应针对每个样本进行预实验,通过逐步增加超声时间并持续检测片段大小来确定最佳条件。在初始ChIP实验中,染色质片段的理想大小范围应为约200–1000 bp,以实现最佳免疫沉淀效果;在进行文库构建前,应定量纯化的ChI...
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作者声明无利益冲突。
感谢 Marcus Coyle、Curtis Gumbs 以及 MDACC 的 SMF 核心设施在测序方面提供的支持。本文所述工作得到了美国国立卫生研究院(NIH)基金(CA016672)对 SMF 核心设施的资助,以及美国国家癌症研究所(NCI)奖项(1K99CA160578 和 R00CA160578)对 K. R. 的资助。
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| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| ChIP级H3K4me1抗体 | Abcam | ab8895 | |
| ChIP级H3K27ac抗体 | Abcam | ab4729 | |
| ChIP级H3K4me3抗体 | Abcam | ab8580 | |
| ChIP级H3K79me2抗体 | Abcam | ab3594 | |
| ChIP级H3K27me3抗体 | Abcam | ab6002 | |
| ChIP级H3K9me3抗体 | Abcam | ab8898 | |
| 1M Tris HCl,pH 8.0 | Teknova | T1080 | |
| EDTA | Sigma-Aldrich | E9884 | |
| NaCl | Sigma-Aldrich | S7653 | |
| 甘氨酸 | Sigma-Aldrich | G8898 | |
| 脱氧胆酸钠 | Sigma-Aldrich | 30970 | |
| DPBS | Sigma - Life Sciences | D8537-500ML | |
| SDS | Sigma-Aldrich | 74255 | |
| 吐温-X | Sigma-Aldrich | X100-100ML | |
| LiCl | Sigma-Aldrich | 746460 | |
| NP-40 | Calbiochem | 492016-100ML | |
| 1% TWEEN-20 | Fisher Bioreagents | BP337-500 | |
| BSA - 无IgG | Sigma - Life Sciences | A2058-5G | |
| HBSS | Gibo | 14025092 | |
| GentleMACS C管 | GentleMACS | 120-008-466 | 解离管 |
| 16% 甲醛 | Peierce | 28906 | |
| miniProtease抑制剂 | Roche Diagnostics | 11836153001 | 蛋白酶抑制剂片剂 |
| Dynabeads Protein G | Invitrogen | 10009D | |
| Bioruptor NGS 0.65 mL管 | Diagenode | C30010011 | 超声破碎管 |
| DynaMag - 96 侧裙板磁力架 | Invitrogen | 120.27 | 96孔磁力架 |
| TE缓冲液 | Promega | V6231 | |
| RNase A | Invitrogen | 12091021 | |
| 蛋白酶K | Invitrogen | 100005393 | |
| AMPure XP磁珠 | Beckman Coulter | A63882 | 顺磁性磁珠 |
| 乙醇 | Sigma-Aldrich | E7023 | |
| Qubit dsDNA高灵敏度检测试剂盒 | Invitrogen | Q32854 | 高灵敏度DNA试剂 |
| NEBNext Ultra II DNA文库构建试剂盒 | New England BioLabs | E7645L | DNA文库构建试剂盒 |
| 无核酸酶水 | Ambion | AM9932 | |
| 高灵敏度D1000 ScreenTape | Agilent Technologies | 5067-5584 | 高灵敏度DNA试剂 |
| 高灵敏度D1000试剂 | Agilent Technologies | 5067-5585 | 高灵敏度DNA试剂 |
| 多重寡核苷酸(索引引物-第1组) | New England BioLabs | E7335L | 多重寡核苷酸 |
| 多重寡核苷酸(索引引物-第2组) | New England BioLabs | E7500L | 多重寡核苷酸 |
| TapeStation 4200 | Agilent Technologies | G2991AA | 高灵敏度DNA电泳分析仪 |
| Bioruptor Pico超声破碎仪 | Diagenode | B01060001 | 水浴破碎仪 |
| 混匀仪 | Nutator | 421105 | |
| Bio-Rad C1000 Touch梯度PCR仪 | Bio-Rad | 1851196 | PCR热循环仪 |
| 水浴锅 | Fisher Scientific | 2322 | |
| 多通道移液器 | Denville | 1003123 | |
| 管旋转仪 | Thermo-Scientific | 88881001 | |
| 96孔带裙边板 | Eppendorf | 47744-110 | |
| Allegra X-12R离心机 | Beckman Coulter | A99464 | 台式离心机 |
| Centrifuge 5424 | Eppendorf | 22620461 | 台式离心机 |
| 光学管条(8x条) | Agilent Technologies | 401428 | |
| 光学管条盖(8x条) | Agilent Technologies | 401425 | |
| 上样吸头,10个装 | Agilent Technologies | 5067-5599 | |
| IKA MS3涡旋振荡器 | IKA | 3617000 | 涡旋振荡器 |
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