$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Perfiles de la digestión de la cromatina
Optimización de la digestión de MNase es esencial para el éxito de este protocolo. Es crucial para generar un perfil de digestión dominado por tamaños de fragmento de solo de nucleosoma, mientras que no demasiado digeridos, para permitir la recuperación de fragmentos de nucleosoma de orden superiores. Un perfil ideal de la digestión consiste en una mayoría de fragmentos de nucleosoma solo con una pequeña fracción que representan fragmentos más pequeños y más grandes que los nucleosomas individuales. La figura 1 muestra ejemplos de una perfiles de distribución de tamaño ideal, demasiado digerido y digerido bajo. Tenga en cuenta que la digestión subóptima de la cromatina también será evidente en el perfil de la biblioteca de secuencia generado por el material IP (figura 2).
Validación de la calidad de biblioteca ndChIP-seq por qPCR
qPCR es un método bien establecido para la evaluación de la calidad del ChIP18,19,20. Cuándo realizar ndChIP seq en 10.000 células la producción de ácido nucleico después IP estará por debajo de 1 ng. Por lo tanto, es imprescindible realizar qPCR después de la construcción de la biblioteca para evaluar el enriquecimiento relativo de las regiones de destino sobre fondo. Para proporcionar una estimación de fondo, se generan las bibliotecas construidas a partir de la cromatina MNase digerido (entrada). Para cada biblioteca IP, se necesitan dos sistemas de cartillas (véase suplementariacuadro 3 para una lista de cebadores para las marcas de histona utilizados). Un primer conjunto debe ser específico para una región genómica que está consistentemente asociada con la modificación de la histona de interés (meta positiva) y otra región que no está marcado con la modificación de la histona de interés (target negativo). Se evaluó la calidad de la biblioteca de ChIP-seq como doble enriquecimiento con respecto a la entrada biblioteca. Doble enriquecimiento puede calcularse utilizando la siguiente ecuación que asume la amplificación exponencial de la región genómica de destino: 2 delCtentrada-CtIP. Nuestra costumbre hizo el paquete de software estadístico R, qcQpcr_v1.2, es conveniente para el análisis del enriquecimiento de qPCR de baja entrada nativa ChIP-seq las bibliotecas (Archivos suplementarios). Figura 3 representa un resultado de qPCR para bibliotecas de ChIP-seq exitosos y fracasados. El valor mínimo esperado doble enriquecimiento bibliotecas ndChIP seq de buena calidad son 16 para las marcas estrechas, como H3K4me3 7 para grandes marcas, por ejemplo H3K27me3.
Modelado MNase accesibilidad
Análisis computacional de ChIP-seq es compleja y única para cada ajuste experimental. Un conjunto de pautas establecidas por el consorcio internacional de epigenómica humana (IHEC) y enciclopedia el de elementos de ADN (ENCODE) puede utilizarse para evaluar la calidad del ChIP-seq bibliotecas21. Es importante tener en cuenta que la profundidad de la secuencia de las bibliotecas afecta la detección y resolución de las regiones enriquecido20. El número de picos detectado aumento y una meseta acerca a medida que aumenta la profundidad de lectura. Recomendamos las bibliotecas ndChIP-seq para ser ordenados conforme a las recomendaciones de la IHEC de 50 millones emparejado-Lee (fragmentos 25 millones) para las marcas estrechas (por ejemplo, H3K4me3) y 100 millones emparejado-Lee (fragmentos 50 millones) para las grandes marcas ( por ejemplo,, H3K27me3) y22. Estas profundidades de secuenciación proporcionan suficiente alineaciones de la secuencia para la detección de los picos más significativos utilizando ampliamente utilizan que llaman de pico ChIP-seq, como MACS2 y HOMER, sin llegar a saturación23,24. Una biblioteca de mamíferos ndChIP-seq de alta calidad tiene un PCR duplicados de < 10% y referencia genoma alineación de > 90% (incluyendo lecturas duplicadas). Bibliotecas de éxito ndChIP-seq contendrá repeticiones altamente correlacionadas con una porción significativa (> 40%) de picos Lee alineada dentro de MACS222 identificado enriquecido e inspección de Lee alineado en un browser del genoma debe revelar visualmente enriquecimientos detectables en comparación con la biblioteca de entrada (figura 4). Además, ndChIP-seq puede utilizarse para evaluar la densidad de nucleosoma utilizando un algoritmo de distribución Gaussian de la mezcla (w1 * n(x; Μ 1,σ1) + w2 * n(x; μ2, σ2) = 1) identificado en MACS2 regiones enriquecidas a densidad de nucleosoma modelo definidos por límites accesibles MNase. En este modelo, w1 representa el peso de mono-nucleosoma distribución y w2 representa peso de distribución di-nucleosoma. Donde w1 es mayor que w2, hay dominancia de fragmentos de mono-nucleosoma y viceversa. Este análisis requiere que las bibliotecas ser secuenciadas de manera final emparejado para que tamaños de fragmento pueden ser definidos. Para aplicar el algoritmo de distribución Gaussian de la mezcla, primero se identifican regiones enriquecidas estadísticamente significativas. Sugerimos llamar pico con MACS2 con entrada como control y con la configuración predeterminada para marcas estrechas y un atajo de q valor de 0,01 para las grandes marcas. Una serie de paquetes estadísticos empleando un algoritmo de distribución Gaussian de la mezcla es de paquetes de software estadístico utilizado. Tamaño del fragmento promedio, determinado por límites leerlas final emparejado de las muestras de IPed, distribuciones en MACS2 identificaron promotores enriquecidos, y un algoritmo de distribución Gaussian de la mezcla puede ser aplicado a cada promotor utilizando el paquete estadístico R Mclust versión 3.025 para calcular una distribución ponderada. En esta aplicación, recomendamos eliminar los promotores que contiene menos de 30 fragmentos alineados porque debajo de este umbral el peso resultante las estimaciones son poco fiables. Una biblioteca de calidad buena ndChIP-seq genera una distribución Gaussian de la mezcla que consisten en dos componentes principales con valores promedio correspondientes a mono-, longitud de fragmento de di-nucleosoma.

Figura 1 : Evaluación de la digestión de MNase antes de generación biblioteca. Perfiles de analizador de electroforesis capilar basado en el chip de un MNase óptimo digestión (A), bajo-digestión (B) y demasiado digestión (C) la cromatina. Réplicas biológicas se muestran como rastros de azul, rojos y verdes. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 2 : Evaluación de la digestión MNase tras generación biblioteca. (A) publicar perfiles de construcción de biblioteca de entrada óptimo digerido (réplicas biológicas; rojo, verde y negro) y IP (réplicas biológicas; cian, púrpura, azul) y (B) óptimo (réplicas biológicas; rojo, verde, azul) y IP ( réplicas biológicas; bibliotecas de ciánico, púrpuras, naranja). Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 3 : Post construcción biblioteca PCR cuantitativa puede utilizarse para evaluar la calidad de las bibliotecas ndChIP seq. Doble enriquecimiento de bibliotecas H3K4me3 IP con respecto a las bibliotecas de entrada se calcula como 2(Ct de entrada - Ct de IP) objetivos positivos y negativos usando qcQpcr_v1.2. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figura 4 : Representante ndChIP-seq biblioteca construido a partir de 10.000 CD34 primaria+ células de la sangre de la cuerda. Correlación de Pearson de señal H3K4me3 (Lee por Lee asignado millones) en los promotores (SAT +-2Kb) entre 3 repeticiones biológicas, repetición (A) 1 y 2, (B) repetir 1 y 3, repetición (C) 2 y 3. (D) UCSC vista del explorador de la agrupación del gen HOXA de reticulado ChIP-seq generados a partir de 1 millón de células por éxito ndChIP-seq de 10.000 células por IP, IP y fracasada ndChIP-seq de 10.000 células por IP. (rojo: H3K27me3, verde: H3K4me3 y negro: entrada). (E) fracción de lecturas asignadas dentro de MACS2 había identificado regiones enriquecidas de H3K4me3 (negro) y H3K27me3 (gris). Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
| Composición del buffer |
| A.1. amortiguamiento de inmunoprecipitación (IP) |
| 20 mM Tris-HCl de pH 7.5 |
| 2 mM EDTA |
| 150 mM NaCl |
| 0,1% Tritón X-100 |
| 0.1% desoxicolato |
| Butirato de sodio 10 mM |
| A.2. tampón de lavado sal baja |
| 20 mM Tris-HCl de pH 8.0 |
| 2 mM EDTA |
| 150 mM NaCl |
| 1% Tritón X-100 |
| 0.1% SDS |
| A.3. tampón de lavado sal alta |
| 20 mM Tris-HCl de pH 8.0 |
| 2 mM EDTA |
| 500 mM NaCl |
| 1% Tritón X-100 |
| 0.1% SDS |
| A.4. tampón de elución de ChIP |
| 100 mM NaHCO3
|
| SDS 1% |
| A.5. 1 x de tampón de lisis – 1 mL |
| 0,1% Triton |
| 0.1% desoxicolato |
| Butirato de sodio 10 mM |
| A.6. tampón de dilución de Ab |
| 0.05% (w/v) azida de |
| 0.05% amplio espectro antimicrobiano (por ejemplo, ProClin 300) |
| en PBS |
| A.7. 30% solución de grano magnético PEG 1M NaCl (referencia16) |
| 30% PEG |
| NaCl de 1 M |
| 10 mM Tris HCl, pH 7,5 |
| 1 mM EDTA |
| 1 mL de lavado súper paramagnéticas cuentas |
| A.8. 20% solución de grano magnético PEG 1M NaCl (referencia16) |
| 30% PEG |
| NaCl de 1 M |
| 10 mM Tris HCl, pH 7,5 |
| 1 mM EDTA |
| 1 mL de lavado súper paramagnéticas cuentas |
Tabla 1: composición de búfer de ndChIP seq.
| Modificación de histonas | Concentración (μg/μl) |
| H3K4me3 | 0,125 |
| H3K4me1 | 0.25 |
| H3K27me3 | 0,125 |
| H3K9me3 | 0,125 |
| H3K36me3 | 0,125 |
| H3K27ac | 0,125 |
Tabla 2: Cantidad de anticuerpos necesario para ndChIP-SS.
| Reganet | Volumen (μL) |
| Agua ultra pura | 478 |
| 1 M Tris-HCl, pH 7,5 | 10 |
| 0, 5 EDTA M | 10 |
| NaCl de 5 M | 2 |
| Glicerol | 500 |
| Volumen total | 1.000 |
Tabla 3: Receta para el tampón de dilución de MNase.
| Reactivo de | Volumen (μL) |
| Agua ultra pura | 13 |
| 20 mM TDT | 1 |
| 10 x Buffer de MNase | 4 |
| 20 U/μl Mnase | 2 |
| Volumen total | 20 |
Tabla 4: Receta para MNase Master Mix.
| Reactivo de | Volumen (μL) |
| Tampón de elución | 30 |
| G2 de búfer | 8 |
| Proteasa | 2 |
| Volumen total | 40 |
Tabla 5: Receta de mezcla maestra de purificación de ADN.
| Reactivo de | Volumen (μL) |
| Agua ultra pura | 3.3 |
| 10 x Buffer de restricción endonucleasa (p. ej. NEBuffer) | 5 |
| 25 mM ATP | 2 |
| 10 mM dNTPs | 2 |
| T4 Polinucleótido kinasa (10 U/μL) | 1 |
| Polimerasa de la DNA de T4 (3 U/μL) | 1.5 |
| ADN polimerasa I, fragmento grande (Klenow) (5 U/μL) | 0.2 |
| Volumen total | 15 |
Tabla 6: Receta de mezcla maestra de reparación final.
| Reactivo de | Volumen (μL) |
| Agua ultra pura | 8 |
| 10 x Buffer de restricción endonucleasa (p. ej. NEBuffer) | 5 |
| 10 mM dATP | 1 |
| Klenow (3' - 5' exo-) | 1 |
| Volumen total | 15 |
Tabla 7: Receta para un tizón Master Mix.
| Reactivo de | Volumen (μL) |
| Agua ultra pura | 4.3 |
| 5 x buffer de ligadura rápida | 12 |
| Ligase de la DNA de T4 (2000 U/μL) | 6.7 |
| Volumen total | 23 |
Tabla 8: Receta para el adaptador de la ligadura de Master Mix.
| Reactivo de | Volumen (μL) |
| Agua ultra pura | 7 |
| 25 uM primer PCR 1.0 | 2 |
| 5 x buffer de HF | 12 |
| DMSO | 1.5 |
| Polimerasa de la DNA | 0.5 |
| Volumen total | 23 |
Tabla 9: Receta para PCR Master Mix.
| Temprature (° C) | Duración (s) | Número de ciclos de |
| 98 | 60 | 1 |
| 98 | 30 | |
| 65 | 15 | 10 |
| 72 | 15 | |
| 72 | 300 | 1 |
| 4 | Mantenga | Mantenga |
Tabla 10: PCR ejecutar método.
| Oligo | Secuencia de | Modificación |
| PE_adapter 1 | 5'-/ 5Phos/GAT CGG AAG AGC GGT TCA GCA GGA ATG CCG AG -3 ' | 5' modificación: fosforilación |
| PE_adapter 2 | 5' - ACA CTC TTT CCC ACG TAC ACG CTC TTC CGA TC * T - 3' | 3' modificación: * T es un bono fosfotioato |
Suplemento tabla 1: Secuencias de Oligo para generación de adaptador de PE.
| Primer nombre | Secuencia de | Índice | IndexRevC (para utilizarse en la secuencia) |
| Polimerización en cadena inversa indexación cartilla 1 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCGTGATCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CGTGAT | atcacg |
| Polimerización en cadena inversa indexación cartilla 2 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCTGATCCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CTGATC | gatcag |
| Polimerización en cadena inversa indexación cartilla 3 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATGGGGTTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | GGGGTT | aacccc |
| Polimerización en cadena inversa indexación cartilla 4 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCTGGGTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CTGGGT | acccag |
| Polimerización en cadena inversa indexación cartilla 5 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATAGCGCTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | AGCGCT | agcgct |
| Polimerización en cadena inversa indexación cartilla 6 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCTTTTGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CTTTTG | caaaag |
| Polimerización en cadena inversa indexación cartilla 7 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATTGTTGGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | TGTTGG | ccaaca |
| Polimerización en cadena inversa indexación cartilla 8 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATAGCTAGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | AGCTAG | ctagct |
| Polimerización en cadena inversa indexación cartilla 9 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATAGCATCCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | AGCATC | gatgct |
| Polimerización en cadena inversa primer indexación 10 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCGATTACGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CGATTA | taatcg |
| Polimerización en cadena inversa primer índice 11 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCATTCACGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CATTCA | tgaatg |
| Polimerización en cadena inversa indexación cartilla 12 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATGGAACTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | GGAACT | agttcc |
| Polimerización en cadena inversa indexación primer 13 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATACATCGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | ACATCG | cgatgt |
| Polimerización en cadena inversa primer índice 14 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATAAGCTACGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | AAGCTA | tagctt |
| Polimerización en cadena inversa indexación cartilla 15 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCAAGTTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CAAGTT | aacttg |
| Polimerización en cadena inversa primer indexación 16 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATGCCGGTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | GCCGGT | accggc |
| Polimerización en cadena inversa primer indexación 17 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCGGCCTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CGGCCT | aggccg |
| Polimerización en cadena inversa primer índice 18 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATTAGTTGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | TAGTTG | caacta |
| Polimerización en cadena inversa primer índice 19 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATGCGTGGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | GCGTGG | ccacgc |
| Polimerización en cadena inversa indexación cartilla 20 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATGTATAGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | GTATAG | ctatac |
| Polimerización en cadena inversa primer índice 21 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCCTTGCCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CCTTGC | gcaagg |
| Polimerización en cadena inversa primer índice 22 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATGCTGTACGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | GCTGTA | tacagc |
| Polimerización en cadena inversa indexación cartilla 23 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATATGGCACGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | ATGGCA | tgccat |
| Polimerización en cadena inversa primer índice 24 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATTGACATCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | TGACAT | atgtca |
Tabla adicional 2: PCR inversa indexación secuencias de la cartilla.
| Cartillas de | Secuencia de |
| 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' |
| Modificación de histonas | Objetivo positivo | Objetivo negativo |
| H3K4me3 | GAPDH | HOXA9-10 |
| H3K4me1 | GAPDH_genic | ZNF333 |
| H3K27me3 | HOXA9-10 | ZNF333 |
| H3K27ac | GAPDH | ZNF333 |
| H3K9me3 | ZNF333 | HOXA9-10 |
| H3K36me3 | GAPDH_genic | ZNF333 |
Tabla adicional 3: Una lista de cebadores para las marcas de histona utilizados (H3K4me3, H3K4me1, H3K27me3, H3K27ac, H3K9me3 y H3K36me3).
Archivo suplementario 1: hoja de cálculo ndChIP-seq. Haga clic aquí para descargar este archivo.
Archivos de código adicionales: qcQpcr_v1.2. Paquete de software estadístico R para el análisis del enriquecimiento de qPCR de baja entradas bibliotecas nativas de ChIP-seq. Haga clic aquí para descargar este archivo.