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$$\longrightharp{xx}$$,
Chromatin Verdauung Profile
Optimierung der MNase Verdauung ist essentiell für den Erfolg dieses Protokolls. Entscheidend ist eine Verdauung Profil dominiert von einzelnen Nukleosom Fragment Größen erzeugen, zwar nicht übermäßig verdaut, zur Wiederherstellung der höheren Ordnung Nukleosom Fragmente ermöglichen. Eine ideale Verdauung-Profil besteht aus einen Großteil der einzelnen Nukleosom Fragmente mit einem kleinen Bruchteil, Fragmente kleiner und größer als einzelne Nukleosomen darstellt. Abbildung 1 zeigt Beispiele für eine ideale, übermäßig verdaut und unter verdaut Größe Verteilung Profile. Beachten Sie, dass suboptimale Verdauung des Chromatins auch in das Profil der Sequenzierung Bibliothek generiert aus dem IP-Material (Abbildung 2) sichtbar wird.
NdChIP-Seq Bibliothek Qualitätssicherung durch qPCR
qPCR ist eine etablierte Methode zur Beurteilung der Qualität von ChIP18,19,20. Wenn ausführen NdChIP-Seq auf 10.000 Zellen die Ausbeute der Nukleinsäure nach IP wird unter 1 ng. Daher unbedingt auszuführenden qPCR nach Bibliotheksbau, die relative Anreicherung von Zielregionen über Hintergrund zu beurteilen. Um eine Schätzung der Hintergrund zu bieten, werden Bibliotheken gebaut aus MNase verdaut Chromatin (Input) generiert. Für jede IP-Bibliothek sind zwei Sätze von Primern erforderlich (siehe SupplementalTabelle 3 eine Liste der Zündkapseln für häufig verwendete Histon Mark). Ein Primer Satz sollte spezifisch für eine genomische Region, die konsequent die Histon-Modifikation von Interesse (positive Ziel) zugeordnet ist, und eine andere Region, die nicht mit der Histon-Änderung von Interesse (negative Ziel) markiert ist. Die Qualität der ChIP-Seq-Bibliothek wird als Bereicherung in Bezug auf Eingabebibliothek Falten bewertet. Falte Bereicherung kann berechnet werden, unter Verwendung der folgenden Gleichung, die exponentielle Amplifikation der genomischen Zielregion annimmt: 2Ctinput-CtIP. Unsere Custom made Statistiksoftware R, qcQpcr_v1.2, ist geeignet für qPCR Anreicherung Analyse von niedrigen Eingang native ChIP-Seq Bibliotheken (Supplemental Codedateien). Abbildung 3 stellt ein qPCR-Ergebnis für erfolgreiche und erfolglose ChIP-Seq-Bibliotheken. Die minimale erwartete Falte Bereicherung Wert für gute Qualität NdChIP-Seq Bibliotheken sind 16 für schmale Mark, wie H3K4me3 und 7 für große Marken, z. B. H3K27me3.
Modellierung von MNase Zugänglichkeit
Computergestützte Analyse von ChIP-Seq ist komplex und einzigartig für jede experimentelle Einstellung. Eine Reihe von Leitlinien festgelegten internationalen menschlichen epigenomischen Consortium (IHEC) und The Encyclopedia of DNA-Elemente (ENCODE) kann verwendet werden, zur Bewertung der Qualität der ChIP-Seq Bibliotheken21. Es ist wichtig zu beachten, dass die Sequenzierung Tiefe der Bibliotheken wirkt sich auf die Erkennung und Behebung von angereicherte Regionen20. Die Anzahl der Spitzen erkannt erhöhen und nähert sich einem Plateau lesen Sie Tiefe steigt. Wir empfehlen NdChIP-Seq-Bibliotheken für schmale Mark (z.B.H3K4me3) entsprechend den Empfehlungen der IHEC von 50 Millionen gepaart liest (25 Millionen Fragmente) sequenziert werden und 100 Millionen gepaart-liest (50 Millionen Fragmente) für breite Markierungen ( z.B., H3K27me3) und geben Sie22. Diesen tiefen Sequenzierung bieten ausreichend Reihenfolge Ausrichtungen für die Erkennung der bedeutendste Gipfel weithin mit ChIP-Seq Peak Anrufer, wie MACS2 und HOMER, verwendet ohne Sättigung23,24zu erreichen. Eine qualitativ hochwertige Säugetier NdChIP-Seq-Bibliothek hat eine PCR doppelte < 10 % und Bezug Genom Ausrichtung Rate von > 90 % (inkl. duplizierten liest). Erfolgreiche NdChIP-Seq-Bibliotheken enthalten hochkorrelierten Wiederholungen mit einer erheblichen Portion ausgerichteten liest in MACS222 identifiziert bereichert Gipfel (> 40 %) und Inspektion der ausgerichteten Lesevorgänge auf einem Genom-Browser zeigen sollte, optisch nachweisbare Bereicherungen im Vergleich zu den Eingabebibliothek (Abbildung 4). Darüber hinaus kann NdChIP-Seq Nukleosom Dichte beurteilen durch die Verwendung eines Gaußschen Mischung Verteilung Algorithmus verwendet werden (w1 * n(x; Μ 1,σ1) + w2 * n(X; μ2σ2) = 1) bei MACS2 identifiziert angereicherte Regionen Modell Nukleosom Dichte durch MNase zugänglich Grenzen definiert. In diesem Modell w1 steht für Mono-Nukleosom Verteilung Gewicht und w2 steht für di-Nukleosom Verteilung Gewicht. Wo w1 w2größer ist, gibt es Dominanz der Mono-Nukleosom-Fragmente und umgekehrt. Diese Analyse erfordert, dass Bibliotheken in einer gepaart-End Mode sequenziert werden, so dass Fragment Größen definiert werden können. Um die Gaußsche Mischung Verteilung Algorithmus anzuwenden, sind statistisch signifikante angereicherte Regionen zunächst identifiziert. Wir empfehlen Peak telefonieren mit MACS2 mit Eingabe als Kontrolle und mit Standardeinstellungen für schmale Mark und ein Q-Wert-Cutoff von 0,01 für große Marken. Eine Reihe von statistischen Pakete mit einer Gaußschen Mischung Verteilung Algorithmus sind weit verbreitete statistische Software-Pakete ab. Unter Verwendung der durchschnittlichen Fragmentgröße bestimmt gepaart-End lesen Sie Grenzen der IPed Proben, Distributionen auf MACS2 identifiziert angereicherte Promotoren und ein Gaußsche Mischung Verteilung Algorithmus kann jeder Veranstalter mit dem R-statistische Paket angewendet werden Mclust Version 3.025 , eine gewichtete Verteilung zu berechnen. In dieser Anwendung wird empfohlen, Beseitigung von Promotoren, die weniger als 30 ausgerichteten Fragmente enthalten, denn unterhalb dieser Schwelle das resultierende Gewicht Schätzungen unzuverlässig. Eine gute Qualität-NdChIP-Seq-Bibliothek generiert eine "glockenförmig" Mischung-Verteilung, die bestehen aus zwei Hauptkomponenten mit Mittelwerten, Mono-, di-Nukleosom-Fragment-Längen entsprechen.

Abbildung 1 : Bewertung der MNase Verdauung vor der Bibliothek Generierung. Chip-basierte Kapillarelektrophorese Analyzer Profile für eine optimale MNase verdaut (A), unter-verdaut (B) und übermäßig verdaut (C) Chromatin. Biologische repliziert werden als blaue, rote und grüne Spuren angezeigt. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Abbildung 2 : Bewertung der MNase Verdauung nach Bibliothek Generation. (A) Post Bibliothek Bauprofile optimal verdaut Input (biologischer Replikate; rot, grün, schwarz) und IP (biologischer Replikate; Cyan, lila, blau) und (B) sub-optimalen Input (biologischer Replikate; rot, grün, blau) und IP ( biologischer Replikate; Cyan, lila, orange) Bibliotheken. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Abbildung 3 : Post Bibliotheksbau quantitative PCR kann zur Beurteilung der Qualität der NdChIP-Seq Bibliotheken. Falte Anreicherung von H3K4me3 IP-Bibliotheken in Bezug auf Eingabe Bibliotheken errechnet sich als 2(Ct des Eingangs - Ct IP) für positive und negative Ziele mit qcQpcr_v1.2. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Abbildung 4 : Repräsentative NdChIP-Seq-Bibliothek aus 10.000 primäre CD34 gebaut+ Schnur Blutkörperchen. Pearson-Korrelation von H3K4me3 Signal (gelesen pro million zugeordneten liest) berechnet in den Promotoren (TSS + / 2Kb) zwischen 3 biologische repliziert, (A) replizieren 1 und 2, (B) replizieren 1 und 3, (C) replizieren 2 und 3. (D) UCSC Browser-Ansicht von der HOXA-gen-Cluster querverbundenen ChIP-Seq aus 1 Million Zellen pro IP, erfolgreiche NdChIP-Seq von 10.000 Zellen pro IP und erfolglosen NdChIP-Seq von 10.000 Zellen pro IP generiert. (rot: H3K27me3, grün: H3K4me3, und schwarz: Eingang). (E) Anteil der zugeordneten Lesevorgänge innerhalb MACS2 identifiziert angereicherte Regionen H3K4me3 (schwarz) und H3K27me3 (grau). Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.
| Puffer-Zusammensetzung |
| A. 1. Immunopräzipitation Puffer (IP) |
| 20 mM Tris-HCl pH 7,5 |
| 2 mM EDTA |
| 150 mM NaCl |
| 0,1 % Triton x-100 |
| 0,1 % Deoxycholate |
| 10 mM Natrium Butyrat |
| A. 2. Low Salz Waschpuffer |
| 20 mM Tris-HCl pH 8.0 |
| 2 mM EDTA |
| 150 mM NaCl |
| 1 % Triton x-100 |
| 0,1 % SDS |
| A. 3. hohe Salz Waschpuffer |
| 20 mM Tris-HCl pH 8.0 |
| 2 mM EDTA |
| 500 mM NaCl |
| 1 % Triton x-100 |
| 0,1 % SDS |
| A. 4. ChIP Elution buffer |
| 100 mM Nahco33
|
| 1 % SDS |
| A. 5. 1 x Lysis Puffer-1 mL |
| 0,1 % Triton |
| 0,1 % Deoxycholate |
| 10 mM Natrium Butyrat |
| A. 6. Ab Verdünnungspuffer |
| 0,05 % (w/V) Natriumazid |
| 0,05 % breites Spektrum antimikrobieller (z. B. ProClin-300) |
| mit PBS-Puffer |
| A. 7. 30 % PEG / 1M NaCl-Magnetic Bead Lösung (Referenz-16) |
| 30 % PEG |
| 1 M NaCl |
| 10 mM Tris HCl pH 7,5 |
| 1 mM EDTA |
| 1 mL der gewaschenen Super-paramagnetischen beads |
| A. 8. 20 % PEG / 1M NaCl-Magnetic Bead Lösung (Referenz-16) |
| 30 % PEG |
| 1 M NaCl |
| 10 mM Tris HCl pH 7,5 |
| 1 mM EDTA |
| 1 mL der gewaschenen Super-paramagnetischen beads |
Tabelle 1: NdChIP-Seq Puffer Zusammensetzung.
| Histon-Änderung | Konzentration (µg/µL) |
| H3K4me3 | 0,125 |
| H3K4me1 | 0,25 |
| H3K27me3 | 0,125 |
| H3K9me3 | 0,125 |
| H3K36me3 | 0,125 |
| H3K27ac | 0,125 |
Tabelle 2: Antikörper Füllmenge für NdChIP-seq.
| Reganet | Volumen (µL) |
| Reinstwasser | 478 |
| 1 M Tris-HCl pH 7,5 | 10 |
| 0,5 M EDTA | 10 |
| 5 M NaCl | 2 |
| Glycerin | 500 |
| Gesamtvolumen | 1.000 |
Tabelle 3: Rezept für MNase Verdünnungspuffer.
| Reagenz | Volumen (µL) |
| Reinstwasser | 13 |
| 20 mM DVB-t | 1 |
| 10 x MNase Puffer | 4 |
| 20 U/µl Mnase | 2 |
| Gesamtvolumen | 20 |
Tabelle 4: Rezept für MNase Master Mix.
| Reagenz | Volumen (µL) |
| Elution Buffer | 30 |
| Puffer-G2 | 8 |
| Protease | 2 |
| Gesamtvolumen | 40 |
Tabelle 5: Rezept für DNA Reinigung Master Mix.
| Reagenz | Volumen (µL) |
| Reinstwasser | 3.3 |
| 10 x Einschränkung Endonuklease Puffer (z.B. NEBuffer) | 5 |
| 25 mM ATP | 2 |
| 10 mM dNTPs | 2 |
| T4-Polynukleotid-Kinase (10 U/µl) | 1 |
| T4-DNA-Polymerase (3 U/µl) | 1.5 |
| DNA-Polymerase I, Large (Klenow) Fragment (5 U/µl) | 0,2 |
| Gesamtvolumen | 15 |
Tabelle 6: Rezept für Ende Reparatur Master Mix.
| Reagenz | Volumen (µL) |
| Reinstwasser | 8 |
| 10 x Einschränkung Endonuklease Puffer (z.B. NEBuffer) | 5 |
| 10 mM dATP | 1 |
| Klenow (3' - 5' Exo-) | 1 |
| Gesamtvolumen | 15 |
Tabelle 7: Rezept für A-Tailing Master Mix.
| Reagenz | Volumen (µL) |
| Reinstwasser | 4.3 |
| 5 x schnelle Ligation Puffer | 12 |
| T4 DNA-Ligase (2000 U/µl) | 6.7 |
| Gesamtvolumen | 23 |
Tabelle 8: Rezept für Adapter Ligation Master Mix.
| Reagenz | Volumen (µL) |
| Reinstwasser | 7 |
| 25 Umm PCR Primer 1.0 | 2 |
| 5 x HF Puffer | 12 |
| DMSO | 1.5 |
| DNA-Polymerase | 0,5 |
| Gesamtvolumen | 23 |
Tabelle 9: Rezept für PCR-Master-Mix.
| Temprature (° C) | Dauer (s) | Anzahl der Zyklen |
| 98 | 60 | 1 |
| 98 | 30 | |
| 65 | 15 | 10 |
| 72 | 15 | |
| 72 | 300 | 1 |
| 4 | halten | halten |
Tabelle 10: PCR Methode ausgeführt.
| Oligo | Sequenz | Änderung |
| PE_adapter 1 | 5'-/ 5Phos/GAT CGG AAG AGC GGT TCA GCA GGA ATG CCG AG-3 " | 5' Änderung: Phosphorylierung |
| PE_adapter 2 | 5' - ACA CTC TTT CCC TAC ACG ACG CTC TTC CGA TC * T - 3' | 3' Änderung: * T ist ein Phosphorothioat Band |
Zusätzliche Tabelle 1: Oligo-Sequenzen zur Erzeugung von PE-Adapter.
| Primer-Name | Sequenz | Index | IndexRevC (bis zur Sequenzierung eingesetzt werden) |
| PCR-rückwärts-Indizierung Primer 1 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCGTGATCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CGTGAT | atcacg |
| PCR-rückwärts-Indizierung Primer 2 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCTGATCCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CTGATC | gatcag |
| PCR rückwärts Indizierung-Primer 3 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATGGGGTTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | GGGGTT | aacccc |
| PCR-rückwärts-Indizierung Primer 4 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCTGGGTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CTGGGT | acccag |
| PCR-rückwärts-Indizierung Primer 5 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATAGCGCTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | AGCGCT | agcgct |
| PCR-rückwärts-Indizierung Primer 6 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCTTTTGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CTTTTG | caaaag |
| PCR-rückwärts-Indizierung Primer 7 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATTGTTGGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | TGTTGG | ccaaca |
| PCR-rückwärts-Indizierung Primer 8 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATAGCTAGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | AGCTAG | ctagct |
| PCR-rückwärts-Indizierung Primer 9 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATAGCATCCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | AGCATC | gatgct |
| PCR rückwärts Indizierung-Primer 10 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCGATTACGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CGATTA | taatcg |
| PCR-rückwärts-Indizierung Primer 11 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCATTCACGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CATTCA | tgaatg |
| PCR-rückwärts-Indizierung Primer 12 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATGGAACTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | GGAACT | agttcc |
| PCR-rückwärts-Indizierung Primer 13 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATACATCGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | ACATCG | cgatgt |
| PCR-rückwärts-Indizierung Primer 14 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATAAGCTACGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | AAGCTA | tagctt |
| PCR-rückwärts-Indizierung Primer 15 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCAAGTTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CAAGTT | aacttg |
| PCR-rückwärts-Indizierung Primer 16 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATGCCGGTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | GCCGGT | accggc |
| PCR-rückwärts-Indizierung Primer 17 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCGGCCTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CGGCCT | aggccg |
| PCR-rückwärts-Indizierung Primer 18 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATTAGTTGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | TAGTTG | caacta |
| PCR-rückwärts-Indizierung Primer 19 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATGCGTGGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | GCGTGG | ccacgc |
| PCR-rückwärts-Indizierung Primer 20 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATGTATAGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | GTATAG | ctatac |
| PCR rückwärts Indizierung-Primer 21 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCCTTGCCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CCTTGC | gcaagg |
| PCR-rückwärts-Indizierung Primer 22 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATGCTGTACGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | GCTGTA | tacagc |
| PCR-rückwärts-Indizierung Primer 23 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATATGGCACGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | ATGGCA | tgccat |
| PCR-rückwärts-Indizierung Primer 24 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATTGACATCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | TGACAT | atgtca |
Zusätzliche Tabelle 2: PCR reverse Indexierung Primer-Sequenzen.
| Primer | Sequenz |
| ZNF333_genic_H3K9me3_F | 5'-AGCCTTCAATCAGCCATCATCCCT-3 " |
| ZNF333_genic_H3K9me3_R | 5'-TCTGGTATGGGTTCGCAGATGTGT-3 " |
| HOXA9-10_F | 5'-ACTGAAGTAATGAAGGCAGTGTCGT-3 " |
| HOXA9-10_R | 5'-GCAGCAYCAGAACTGGTCGGTG-3 " |
| GAPDH_genic_H3K36me3_F | 5'-AGGCAACTAGGATGGTGTGG-3 " |
| GAPDH_genic_H3K36me3_R | 5'-TTGATTTTGGAGGGATCTCG-3 " |
| GAPDH-F | 5'-TACTAGCGGTTTTACGGGCG-3 " |
| GAPDH-R | 5'-TCGAACAGGAGGAGCAGAGAGCGA-3 " |
| Histon-Änderung | Positiven Ziel | Negative Ziel |
| H3K4me3 | GAPDH | HOXA9-10 |
| H3K4me1 | GAPDH_genic | ZNF333 |
| H3K27me3 | HOXA9-10 | ZNF333 |
| H3K27ac | GAPDH | ZNF333 |
| H3K9me3 | ZNF333 | HOXA9-10 |
| H3K36me3 | GAPDH_genic | ZNF333 |
Zusätzliche Tabelle 3: Eine Liste von Primern für häufig verwendete Histon-Mark (H3K4me3, H3K4me1, H3K27me3, H3K27ac, H3K9me3 und H3K36me3).
Ergänzende Datei 1: Arbeitsblatt NdChIP-Seq. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterladen.
Zusätzliche Codedateien: qcQpcr_v1.2. R Statistiksoftware für qPCR Anreicherung Analyse der niedrigen Eingang native ChIP-Seq-Bibliotheken. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterladen.