Seit vielen Jahren hat es einen unerfüllten Bedarf, um den Satz von Genen, gebunden und durch ein bestimmtes Protein genomweiter, insbesondere in den Transkriptionsfaktor reguliert Klasse zu identifizieren.
Odom et al. 1 verwendet Chromatinimmunpräzipitation (Chip) mit Promoter Microarrays systematisch zu identifizieren, die Gene von vorgegebenen Transkriptionsfaktoren in der menschlichen Leber und Pankreas-Inseln besetzt kombiniert. Anschließend entwickelte Johnson et al. 2 eine groß angelegte Chromatinimmunpräzipitation Assay auf direkte Ultra Hochdurchsatz-DNA-Sequenzierung (ChIP-seq), um umfassend abzubilden Protein-DNA-Wechselwirkungen über die gesamte Säugergenomen basiert. Als Testfall sie in vivo der Bindung des Neuron-einschränkende Faktor Schalldämpfer (NRSF) bis 1946 Stellen im menschlichen Genom abgebildet. Die angezeigten Daten scharfen Auflösung von verbindlichen Position (+ 50 Basenpaare), die sowohl die i erleichtertsolation der Motive und der Identifizierung von NRSF-bindende Motive. Diese ChIP-seq Daten hatten auch hohe Sensitivität und Spezifität und statistische Sicherheit (P <10 -4), Eigenschaften, die wichtig für die Ableitung neuer Kandidat Wechselwirkungen sind.
Robertson et al. 3 auch ChIP-seq verwendet werden, um Ziele in der Karte STAT1 Interferon-γ (IFN-γ)-stimulierten und unstimulierten humanen HeLa S3-Zellen in vivo. Durch ChIP-seq, mit 15,1 und 12,9 Mio. eindeutig zugeordnet Sequenz liest, und eine geschätzte False Discovery Rate von weniger als 0.001, identifizierten sie 41.582 und 11.004 mutmaßliche STAT1-bindenden Regionen in stimulierten und unstimulierten Zellen. Von den 34 Loci bekannt STAT1 auf Interferon ansprechenden Bindungsstellen 4-8 enthalten, gefunden ChIP-seq 24 (71%). ChIP-seq Ziele wurden in Sequenzen ähnlich bekannt STAT1 Bindungsmotive bereichert. Vergleiche mit zwei bestehenden ChIP-PCR-Datensätze vorgeschlagendass ChIP-seq Sensitivität lag zwischen 70% und 92% und eine Spezifität von mindestens 95%. Darüber hinaus war es klar, dass ChIP-seq sowohl niedrige analytische Komplexität und Sensibilität, die mit zunehmender Tiefe Sequenzierung bietet.
Als solche "nächsten Generation" Genom-Sequenzierung Technologien bieten 1-2 Größenordnungen Anstieg in Höhe von Sequenz, die kostengünstig gegenüber älteren Technologien 9 erzeugt werden können. ChIP-seq Methoden daher direkt liefern Ganzgenom Abdeckung für wirksame Profilierung der Säuger Protein-DNA-Wechselwirkungen 3.
Im Jahr 2006 wurde eine starke Assoziation von Varianten in den Transkriptionsfaktor 7-like 2 (TCF7L2) Gen mit Typ-2-Diabetes 10 entdeckt. Andere Forscher haben bereits unabhängig diese Feststellung in verschiedenen Ethnien repliziert und interessanterweise von den ersten genomweiten Assoziationsstudien von Typ-2-Diabetes in Nature veröffentlicht 11,12 , Wissenschaft und anderswo 13-15 16,17 war die stärkste Assoziation mit der Tat TCF7L2, dies ist nun die wichtigste genetische Befund bei Typ-2-Diabetes als 18-20 Laufenden. Darüber hinaus hat TCF7L2 das Krebsrisiko 21,22 in Verbindung gebracht worden, ja, wurde diese Verbindung noch deutlicher, wenn der Locus 8q24 durch genomweite Assoziationsstudien von einer Reihe von Krebsarten, einschließlich kolorektalen Karzinomen ergab, wurde gezeigt, dass durch eine extreme stromaufwärts TCF7L2 bindende Element der Fahrt die Transkription von MYC 23,24. Daher besteht ein großes Interesse an der Feststellung der nachgeschalteten Gene durch diese Taste Transkriptionsfaktor reguliert.
Basierend auf den Erfahrungen mit TCF7L2 als Beispiel der Methodik, umreißt dieses Papier wie man qualitativ hochwertige ChIP-DNA-Template zu erzeugen. Chip wurde im kolorektalen Karzinom-Zelllinie HCT116, z. anschließende Sequenzierung, um Aufbau eines High-Resolution Karte der Gene durch TCF7L2 25 in dem Bestreben, weitere Einblicke in seine wichtige Rolle in der Pathogenese von komplexen Merkmalen ergeben gebunden.