Profile trawienia chromatyny
Optymalizacja trawienia MNazą jest niezbędna dla powodzenia tego protokołu. Kluczowe jest uzyskanie profilu trawienia zdominowanego przez wielkości fragmentów pojedynczych nukleosomów, przy jednoczesnym uniknięciu nadmiernego trawienia, aby umożliwić odzyskanie fragmentów nukleosomów wyższego rzędu. Idealny profil trawienia składa się z większości fragmentów pojedynczych nukleosomów oraz niewielkiej frakcji reprezentującej fragmenty mniejsze i większe od pojedynczych nukleosomów. Rysunek 1 przedstawia przykłady idealnego, nadmiernego oraz niewystarczającego profilu rozkładu wielkości. Należy zauważyć, że suboptymalne trawienie chromatyny będzie widoczne również w profilu biblioteki sekwencjonowania wygenerowanej z materiału IP (Rysunek 2).
Walidacja jakości biblioteki ndChIP-seq za pomocą qPCR
qPCR jest uznaną metodą oceny jakości ChIP18,19,20. Podczas przeprowadzania ndChIP-seq na 10 000 komórkach wydajność kwasów nukleinowych po IP będzie niższa niż 1 ng. Dlatego po przygotowaniu biblioteki niezbędne jest przeprowadzenie qPCR w celu oceny względnego wzbogacenia regionów docelowych względem tła. Aby uzyskać szacunek tła, generowane są biblioteki przygotowane z chromatyny trawionej MNazą (Input). Dla każdej biblioteki IP potrzebne są dwa zestawy starterów (lista starterów dla powszechnie stosowanych modyfikacji histonowych znajduje się w SuplemencieTabela 3). Jeden zestaw starterów powinien być specyficzny dla regionu genomowego, który jest konsekwentnie powiązany z badaną modyfikacją histonową (cel pozytywny), a drugi dla regionu, który nie jest znakowany badaną modyfikacją histonową (cel negatywny). Jakość biblioteki ChIP-seq zostanie oceniona jako krotność wzbogacenia (fold enrichment) w stosunku do biblioteki input. Krotność wzbogacenia można obliczyć za pomocą następującego równania, które zakłada wykładniczą amplifikację docelowego regionu genomowego: 2Ctinput- CtIP. Nasz autorski pakiet oprogramowania statystycznego R, qcQpcr_v1.2, jest odpowiedni do analizy wzbogacenia qPCR dla bibliotek native ChIP-seq z niskim wkładem materiału (Suplementarne Pliki Kodu). Rysunek 3 przedstawia wyniki qPCR dla udanych i nieudanych bibliotek ChIP-seq. Minimalna oczekiwana wartość krotności wzbogacenia dla wysokiej jakości bibliotek ndChIP-seq wynosi 16 dla wąskich znaczników, takich jak H3K4me3, oraz 7 dla znaczników szerokich, na przykład H3K27me3.
Modelowanie dostępności MNazy
Analiza obliczeniowa ChIP-seq jest złożona i unikalna dla każdego układu eksperymentalnego. Do oceny jakości bibliotek ChIP-seq można wykorzystać zestaw wytycznych opracowanych przez International Human Epigenomic Consortium (IHEC) oraz The Encyclopedia of DNA Elements (ENCODE)21. Należy zwrócić uwagę, że głębokość sekwencjonowania bibliotek wpływa na detekcję i rozdzielczość wzbogaconych regionów20. Liczba wykrytych peaków rośnie i dąży do plateau wraz ze zwiększaniem głębokości odczytów. Zalecamy, aby biblioteki ndChIP-seq były sekwencjonowane zgodnie z rekomendacjami IHEC: 50 milionów odczytów parowanych (25 milionów fragmentów) dla marków wąskich (np. H3K4me3) oraz 100 milionów odczytów parowanych (50 milionów fragmentów) dla marków szerokich (np. H3K27me3) i prób kontrolnych (input)22. Takie głębokości sekwencjonowania zapewniają wystarczającą liczbę dopasowań sekwencji do detekcji najistotniejszych peaków przy użyciu powszechnie stosowanych programów do wywoływania peaków ChIP-seq, takich jak MACS2 i HOMER, bez osiągania stanu nasycenia23,24. Wysokiej jakości biblioteka ndChIP-seq ssaków charakteryzuje się współczynnikiem duplikatów PCR <10% i współczynnikiem dopasowania do genomu referencyjnego > 90% (wliczając odczyty zduplikowane). Pomyślnie przygotowane biblioteki ndChIP-seq będą zawierać silnie skorelowane replikaty, w których znacząca część (> 40%) dopasowanych odczytów znajduje się w obszarach wzbogaconych zidentyfikowanych przez MACS222, a analiza dopasowanych odczytów w przeglądarce genomu powinna ujawnić wizualnie wykrywalne wzbogacenia w porównaniu z biblioteką input (Rysunek 4). Dodatkowo ndChIP-seq może być wykorzystany do oceny gęstości nukleosomów poprzez zastosowanie algorytmu mieszaniny rozkładów Gaussa (w1 * n(x; μ1,σ1) + w2 * n(x; μ2,σ2) = 1) w regionach wzbogaconych zidentyfikowanych przez MACS2, aby zamodelować gęstość nukleosomów zdefiniowaną przez granice dostępne dla MNazy. W tym modelu w1 reprezentuje wagę rozkładu mononukleosomów, a w2 wagę rozkładu dinukleosomów. Gdy w1 jest większe od w2, dominuje fragmenty mononukleosomowe i na odwrót. Analiza ta wymaga, aby biblioteki były sekwencjonowane w trybie paired-end, tak aby można było określić rozmiary fragmentów. W celu zastosowania algorytmu mieszaniny rozkładów Gaussa w pierwszej kolejności identyfikuje się statystycznie istotne regiony wzbogacone. Sugerujemy wywoływanie peaków za pomocą MACS2, używając Input jako kontroli oraz domyślnych ustawień dla marków wąskich i wartości odcięcia q = 0,01 dla marków szerokich. Liczne pakiety statystyczne wykorzystujące algorytm mieszaniny rozkładów Gaussa są dostępne w powszechnie używanym oprogramowaniu statystycznym. Wykorzystując średnią wielkość fragmentu, określoną przez granice odczytów parowanych próbek IP, rozkłady w zidentyfikowanych przez MACS2 wzbogaconych promotorach oraz algorytm mieszaniny rozkładów Gaussa, można obliczyć rozkład ważony dla każdego promotora przy użyciu pakietu statystycznego R Mclust w wersji 3.025. W tej aplikacji zalecamy odrzucenie promotorów zawierających mniej niż 30 dopasowanych fragmentów, ponieważ poniżej tego progu otrzymane szacunki wag stają się niewiarygodne. Wysokiej jakości biblioteka ndChIP-seq generuje mieszaninę rozkładów Gaussa składającą się z dwóch głównych komponentów, których wartości średnie odpowiadają długościom fragmentów mononukleosomowych i dinukleosomowych.

Rycina 1: Ocena trawienia MNazą przed generowaniem biblioteki. Profile z analizatora elektroforezy kapilarnej opartego na chipie dla chromatyny trawionej optymalnie (A), niedostatecznie (B) oraz nadmiernie (C) przez MNazę. Powtórzenia biologiczne przedstawiono jako ślady niebieskie, czerwone i zielone. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.

Rysunek 2: Ocena trawienia MNazą po przygotowaniu biblioteki. (A) Profile po konstrukcji biblioteki dla optymalnie strawionego wejściowego materiału kontrolnego (input) (replikaty biologiczne; czerwony, zielony, czarny) oraz dla próbek IP (replikaty biologiczne; cyjanowy, fioletowy, niebieski) oraz (B) bibliotek z suboptymalnie strawionego materiału kontrolnego (input) (replikaty biologiczne; czerwony, zielony, niebieski) oraz próbek IP (replikaty biologiczne; cyjanowy, fioletowy, pomarańczowy). Kliknij tutaj, aby wyświetlić większą wersję tego rysunku.

Rysunek 3: Ilościowa PCR po konstrukcji biblioteki może być wykorzystana do oceny jakości bibliotek ndChIP-seq. Krotność wzbogacenia bibliotek IP H3K4me3 w stosunku do bibliotek input oblicza się jako 2(Ct input - Ct IP) dla celów pozytywnych i negatywnych przy użyciu qcQpcr_v1.2. Kliknij tutaj, aby wyświetlić większą wersję tego rysunku.

Rysunek 4: Reprezentatywna biblioteka ndChIP-seq przygotowana z 10 000 pierwotnych komórek krwi pępowinowej CD34+. Korelacja Pearsona sygnału H3K4me3 (liczba odczytów na milion zmapowanych odczytów) obliczona w promotorach (TSS+/-2Kb) pomiędzy 3 powtórzeniami biologicznymi: (A) powtórzenie 1 i 2, (B) powtórzenie 1 i 3, (C) powtórzenie 2 i 3. (D) Widok w przeglądarce UCSC dla klastra genów HOXA z ChIP-seq ze sprzęganiem generowanego z 1 miliona komórek na IP, udanego ndChIP-seq z 10 000 komórek na IP oraz nieudanego ndChIP-seq z 10 000 komórek na IP. (kolor czerwony: H3K27me3, zielony: H3K4me3 i czarny: Input). (E) Frakcja zmapowanych odczytów w regionach wzbogaconych H3K4me3 (czarne) i H3K27me3 (szare) zidentyfikowanych przez MACS2. Kliknij tutaj, aby zobaczyć powiększoną wersję tego rysunku.
| Skład buforu |
| A.1. Bufor do immunoprecypitacji (IP) |
| 20 mM Tris-HCl pH 7,5 |
| 2 mM EDTA |
| 150 mM NaCl |
| 0,1% Triton X-100 |
| 0,1% deoksycholan |
| 10 mM maślan sodu |
| A.2. Bufor do płukania z niską zawartością soli |
| 20 mM Tris-HCl pH 8,0 |
| 2 mM EDTA |
| 150 mM NaCl |
| 1% Triton X-100 |
| 0,1% SDS |
| A.3. Bufor do płukania z wysokim stężeniem soli |
| 20 mM Tris-HCl pH 8,0 |
| 2 mM EDTA |
| 500 mM NaCl |
| 1% Triton X-100 |
| 0,1% SDS |
| A.4. Bufor do elucji ChIP |
| 100 mM NaHCO33 |
| 1% SDS |
| A.5. Bufor lizujący 1x – 1 ml |
| 0,1% Triton |
| 0,1% deoksycholan |
| 10 mM maślan sodu |
| A.6. Bufor do rozcieńczania przeciwciał |
| 0,05% (m/v) azotek |
| 0,05% szerokospektrowy środek przeciwdrobnoustrojowy (np. ProClin 300) |
| w PBS |
| A.7. Roztwór kulek magnetycznych 30% PEG/1M NaCl (referencyjny16) |
| 30% PEG |
| 1 M NaCl |
| 10 mM Tris-HCl pH 7,5 |
| 1 mM EDTA |
| 1 ml wypłukanych kuleczek superparamagnetycznych |
| A.8. Roztwór kulek magnetycznych 20% PEG/1M NaCl (referencyjny16) |
| 30% PEG |
| 1 M NaCl |
| 10 mM Tris-HCl pH 7,5 |
| 1 mM EDTA |
| 1 ml wypłukanych kulek superparamagnetycznych |
Tabela 1: skład buforu do ndChIP-seq.
| Modyfikacja histonów | Stężenie (µg/µL) |
| H3K4me3 | 0.125 |
| H3K4me1 | 0.25 |
| H3K27me3 | 0.125 |
| H3K9me3 | 0.125 |
| H3K36me3 | 0.125 |
| H3K27ac | 0.125 |
Tabela 2: Ilość przeciwciał wymagana do ndChIP-seq.
| Reganet | Objętość (µL) |
| Woda ultraczysta | 478 |
| 1 M Tris-HCl pH 7,5 | 10 |
| 0,5 M EDTA | 10 |
| 5 M NaCl | 2 |
| Glicerol | 500 |
| Objętość całkowita | 1,000 |
Tabela 3: Skład buforu do rozcieńczania MNazy.
| Odczynnik | Objętość (µL) |
| Woda ultrapure | 13 |
| 20 mM DTT | 1 |
| 10x Bufor MNase | 4 |
| 20 U/µl Mnase | 2 |
| Objętość całkowita | 20 |
Tabela 4: Skład mieszaniny Master Mix dla MNazy.
| Odczynnik | Objętość (µL) |
| Bufor elucyjny | 30 |
| Bufor G2 | 8 |
| Proteaza | 2 |
| Objętość całkowita | 40 |
Tabela 5: Skład mieszaniny głównej (Master Mix) do oczyszczania DNA.
| Odczynnik | Objętość (µL) |
| Woda ultraczysta | 3.3 |
| 10x bufor do restrykcyjnych endonukleaz (np. NEBuffer) | 5 |
| 25 mM ATP | 2 |
| 10 mM dNTP | 2 |
| T4 polinukleotydowa kinaza (10 U/µl) | 1 |
| polimeraza DNA T4 (3 U/µl) | 1.5 |
| polimeraza DNA I, duży (Klenowa) fragment (5 U/µl) | 0.2 |
| Objętość całkowita | 15 |
Tabela 6: Skład mieszaniny Master Mix do naprawy końców.
| Odczynnik | Objętość (µL) |
| Woda ultra czysta | 8 |
| 10x Bufor do endonukleaz restrykcyjnych (np. NEBuffer) | 5 |
| 10 mM dATP | 1 |
| Klenow (3'-5' exo-) | 1 |
| Objętość całkowita | 15 |
Tabela 7: Skład mieszaniny głównej (Master Mix) do A-tailingu.
| Odczynnik | Objętość (µL) |
| Woda ultrapure | 4.3 |
| Bufor do szybkiej ligacji 5x | 12 |
| ligaza DNA T4 (2000 U/µl) | 6.7 |
| Objętość całkowita | 23 |
Tabela 8: Skład mieszaniny Master Mix do ligacji adapterów.
| Odczynnik | Objętość (µL) |
| Woda ultrazczysta | 7 |
| Startery do PCR 25 uM 1.0 | 2 |
| bufor HF 5x | 12 |
| DMSO | 1.5 |
| Polimeraza DNA | 0.5 |
| Objętość całkowita | 23 |
Tabela 9: Skład mieszaniny PCR Master Mix.
| Temperatura (°C) | Czas trwania (s) | Liczba cykli |
| 98 | 60 | 1 |
| 98 | 30 | |
| 65 | 15 | 10 |
| 72 | 15 | |
| 72 | 300 | 1 |
| 4 | podtrzymaj | podtrzymaj |
Tabela 10: Metoda przebiegu PCR.
| Oligo | Sekwencja | Modyfikacja |
| PE_adapter 1 | 5’- /5Phos/GAT CGG AAG AGC GGT TCA GCA GGA ATG CCG AG -3’ | Modyfikacja 5’: Fosforylacja |
| PE_adapter 2 | 5’ - ACA CTC TTT CCC TAC ACG ACG CTC TTC CGA TC*T - 3’ | Modyfikacja 3’: *T to wiązanie fosforotionianowe |
Tabela uzupełniająca 1: Sekwencje oligonukleotydów do generowania adaptera PE.
| Nazwa startera | Sekwencja | Indeks | IndexRevC (do sekwencjonowania) |
| Odwrócony starter indeksujący PCR 1 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCGTGATCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CGTGAT | atcacg |
| Odwrócony starter indeksujący PCR 2 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCTGATCCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CTGATC | gatcag |
| Odwrócony starter indeksujący PCR 3 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATGGGGTTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | GGGGTT | aacccc |
| Odwrócony starter indeksujący PCR 4 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCTGGGTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CTGGGT | acccag |
| Odwrócony starter indeksujący PCR 5 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATAGCGCTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | AGCGCT | agcgct |
| Odwrócony starter indeksujący PCR 6 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCTTTTGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CTTTTG | caaaag |
| Odwrócony starter indeksujący PCR 7 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATTGTTGGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | TGTTGG | ccaaca |
| Odwrócony starter indeksujący PCR 8 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATAGCTAGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | AGCTAG | ctagct |
| Odwrócony starter indeksujący PCR 9 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATAGCATCCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | AGCATC | gatgct |
| Odwrócony starter indeksujący PCR 10 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCGATTACGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CGATTA | taatcg |
| Odwrócony starter indeksujący PCR 11 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCATTCACGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CATTCA | tgaatg |
| Odwrócony starter indeksujący PCR 12 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATGGAACTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | GGAACT | agttcc |
| Odwrócony starter indeksujący PCR 13 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATACATCGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | ACATCG | cgatgt |
| Odwrócony starter indeksujący PCR 14 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATAAGCTACGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | AAGCTA | tagctt |
| Odwrócony starter indeksujący PCR 15 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCAAGTTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CAAGTT | aacttg |
| Odwrócony starter indeksujący PCR 16 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATGCCGGTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | GCCGGT | accggc |
| Odwrócony starter indeksujący PCR 17 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCGGCCTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CGGCCT | aggccg |
| Odwrócony starter indeksujący PCR 18 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATTAGTTGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | TAGTTG | caacta |
| Odwrócony starter indeksujący PCR 19 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATGCGTGGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | GCGTGG | ccacgc |
| Odwrócony starter indeksujący PCR 20 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATGTATAGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | GTATAG | ctatac |
| Odwrócony starter indeksujący PCR 21 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCCTTGCCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CCTTGC | gcaagg |
| Odwrócony starter indeksujący PCR 22 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATGCTGTACGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | GCTGTA | tacagc |
| Odwrócony starter indeksujący PCR 23 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATATGGCACGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | ATGGCA | tgccat |
| Odwrócony starter indeksujący PCR 24 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATTGACATCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | TGACAT | atgtca |
Tabela uzupełniająca 2: Sekwencje odwróconych starterów indeksujących do PCR.
| Startery | Sekwencja |
| ZNF333_geniczny_H3K9me3_F | 5'-AGCCTTCAATCAGCCATCATCCCT-3' |
| ZNF333_geniczne_H3K9me3_R | 5'-TCTGGTATGGGTTCGCAGATGTGT-3' |
| HOXA9-10_F | 5'-ACTGAAGTAATGAAGGCAGTGTCGT-3' |
| HOXA9-10_R | 5'-GCAGCAYCAGAACTGGTCGGTG-3' |
| GAPDH_genowy_H3K36me3_F | 5'-AGGCAACTAGGATGGTGTGG-3' |
| GAPDH_geniczny_H3K36me3_R | 5'-TTGATTTTGGAGGGATCTCG-3' |
| GAPDH-F | 5'-TACTAGCGGTTTTACGGGCG-3' |
| GAPDH-R | 5'-TCGAACAGGAGGAGCAGAGAGCGA-3' |
| Modyfikacje histonów | Pozytywna kontrola celu | Cel negatywny |
| H3K4me3 | GAPDH | HOXA9-10 |
| H3K4me1 | GAPDH_geniczny | ZNF333 |
| H3K27me3 | HOXA9-10 | ZNF333 |
| H3K27ac | GAPDH | ZNF333 |
| H3K9me3 | ZNF333 | HOXA9-10 |
| H3K36me3 | GAPDH_geniczny | ZNF333 |
Tabela uzupełniająca 3: Lista starterów dla powszechnie stosowanych modyfikacji histonów (H3K4me3, H3K4me1, H3K27me3, H3K27ac, H3K9me3 oraz H3K36me3).
Plik uzupełniający 1: Arkusz roboczy ndChIP-seq. Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.
Uzupełniające pliki kodu: qcQpcr_v1.2. Pakiet oprogramowania statystycznego R do analizy wzbogacenia qPCR bibliotek natywnego ChIP-seq o niskim wkładzie materiału wyjściowego. Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.