$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Perfis de digestão da cromatina
Otimização da digestão MNase é essencial para o sucesso do presente protocolo. É crucial para gerar um perfil de digestão dominado por tamanhos de fragmento único nucleossoma, enquanto não over digerido, para permitir a recuperação de fragmentos de nucleossoma de ordem superiores. Um perfil ideal de digestão consiste de uma maioria de fragmentos nucleossoma único com uma pequena fração que representa fragmentos menores e maiores do que os nucleossomas único. A Figura 1 mostra exemplos de um tamanho ideal, excesso digerido e digerido sob perfis de distribuição. Observe que sub-ótimo digestão da cromatina também será evidente no perfil da biblioteca de sequenciamento, gerado a partir do material IP (Figura 2).
Validação da qualidade de biblioteca ndChIP-seq por qPCR
qPCR é um método bem estabelecido para avaliação da qualidade do ChIP18,19,20. Quando executando ndChIP-seq em 10.000 células o rendimento do ácido nucleico após IP será abaixo de 1 ng. Portanto, é essencial para executar qPCR após a construção da biblioteca para avaliar o enriquecimento relativo de regiões-alvo sobre o plano de fundo. Para fornecer uma estimativa do fundo, bibliotecas, construídas a partir da cromatina MNase digerido (entrada) são geradas. Para cada biblioteca IP, dois conjuntos de primers são necessários (ver suplementartabela 3 para obter uma lista dos primers para marcas de histona comumente usados). Um conjunto de primeira demão deve ser específico para uma região genômica consistentemente associado com a modificação do histone de interesse (alvo positivo) e uma outra região que não está marcada com a modificação do histone de interesse (alvo negativo). Como dobrar o enriquecimento com relação a entrada biblioteca será avaliada a qualidade da biblioteca de ChIP-seq. Enriquecimento de dobra pode ser calculado usando a seguinte equação que assume uma amplificação exponencial da região genômica alvo: 2Ctentrada-CtIP. Nosso costume feito pacote de software estatístico R, qcQpcr_v1.2, é adequado para análise de enriquecimento qPCR de baixa entradas bibliotecas nativas de ChIP-seq (Arquivos de código suplementar). A Figura 3 representa um resultado de qPCR para bibliotecas de ChIP-seq bem-sucedidas e malsucedidas. O valor de enriquecimento mínimo esperado dobra para bibliotecas de ndChIP-seq de boa qualidade são 16 por Marcos estreitos, tais como H3K4me3 e 7 para grandes marcas, por exemplo, H3K27me3.
Modelagem MNase acessibilidade
Análise computacional de ChIP-seq é complexo e único para cada configuração experimental. Um conjunto de diretrizes estabelecidas pela International Consortium de Epigenomic humano (IHEC) e o livre de DNA elementos (ENCODE) pode ser usado para avaliar a qualidade do ChIP-seq bibliotecas21. É importante observar que a profundidade de sequenciamento de bibliotecas impacta a detecção e resolução de regiões enriquecido20. O número de picos detectados aumento e aproxima-se um platô com o aumento da profundidade de leitura. Nós recomendamos ndChIP-seq bibliotecas a ser sequenciado em conformidade com as recomendações do IHEC de 50 milhões emparelhado-leituras (fragmentos de 25 milhões) para estreitas marcas (por exemplo, H3K4me3) e 100 milhões emparelhado-leituras (fragmentos de 50 milhões) para grandes marcas ( por exemplo,, H3K27me3) e22de entrada. Estas profundidades de sequenciamento fornecem suficiente alinhamentos de sequência para a deteção dos picos mais significativos usando amplamente usado ChIP-seq chamadores de pico, como MACS2 e Homero, sem atingir a saturação23,24. Uma biblioteca de mamíferos ndChIP-seq de alta qualidade tem uma taxa de PCR duplicada de < referência e 10% taxa de alinhamento do genoma de > 90% (incluindo leituras duplicadas). Bibliotecas de sucesso ndChIP-seq irão conter repetições altamente correlacionadas com uma parcela significativa (> 40%) dos picos de leituras alinhadas dentro MACS222 identificadas enriquecidos e inspeção de leituras alinhadas em um navegador de genoma deve revelar visualmente detectáveis avanços em relação à biblioteca de entrada (Figura 4). Além disso, ndChIP-seq pode ser utilizada para avaliar a densidade nucleossoma, utilizando um algoritmo de distribuição gaussiana mistura (w1 * n(x; Μ 1,σ1) + w2 * n(x; μ2, σ2) = 1) na MACS2 identificada regiões enriquecidas à densidade do nucleossoma modelo conforme definido por limites acessíveis MNase. Neste modelo, w1 representa a distribuição de mono-nucleossoma peso e w2 representa o peso de distribuição di-nucleossoma. Onde w1 é maior do que w2, há predominância de fragmentos de mono-nucleossoma e vice-versa. Esta análise requer que bibliotecas ser sequenciados de forma emparelhado-fim para que o fragmento tamanhos podem ser definidos. Para aplicar o algoritmo de distribuição gaussiana mistura, regiões enriquecidas estatisticamente significantes primeiro são identificadas. Sugerimos a vocação do pico, com MACS2, usando a entrada como um controle e com as configurações padrão para marcas estreitas e um limite de valor q de 0,01 para grandes marcas. Um número de pacotes estatísticos, empregando um algoritmo de distribuição gaussiana mistura está disponível a partir de pacotes de software estatísticos amplamente utilizado. Utilizando o tamanho médio do fragmento, determinado por limites de leitura emparelhada-fim das amostras IPed, distribuições no MACS2 identificaram promotores enriquecidos, e um algoritmo de distribuição gaussiana de mistura pode ser aplicado a cada promotor usando o pacote R-estatística Mclust versão 3.025 para calcular uma distribuição ponderada. Nesta aplicação, recomendamos eliminar promotores contendo menos de 30 fragmentos alinhados porque abaixo deste limiar, o peso resultante estimativas tornar-se confiável. Uma biblioteca de ndChIP-seq de boa qualidade gera uma distribuição gaussiana mistura que consistem em dois componentes principais com valores médios correspondentes a mono-, comprimentos de fragmento de di-nucleossoma.

Figura 1 : Avaliação da digestão MNase antes geração biblioteca. Perfis de analisador chip baseada em eletroforese capilar de um ideal MNase digerido (A), sob-digerido (B) e digerido over (C) da cromatina. Réplicas biológicas são mostradas como traços de azuis, vermelhos e verdes. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 2 : Avaliação da digestão MNase após a geração de biblioteca. (A) postar perfis de construção de biblioteca de entrada otimamente digerida (réplicas biológicas; vermelho, verde, preto) e IP (réplicas biológicas; ciano, roxo, azul) e (B) entrada sub-ótimo (réplicas biológicas; vermelho, verde, azul) e IP ( réplicas biológicas; bibliotecas de ciano, roxas, laranja). Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 3 : Pós construção biblioteca PCR quantitativo pode ser usado para avaliar a qualidade das bibliotecas ndChIP-seq. Enriquecimento de dobra das bibliotecas H3K4me3 IP com respeito a bibliotecas de entrada é calculado como 2(Ct de entrada - Ct de IP) para alvos positivos e negativos, usando qcQpcr_v1.2. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 4 : NdChIP-seq representante biblioteca construída a partir de 10.000 primárias CD34+ cabo glóbulos. Correlação de Pearson do sinal de H3K4me3 (leituras por milhão leituras mapeadas) calculado em promotores (TSS + /-2Kb) entre 3 réplicas biológicas, replicar (A) 1 e 2, (B) replicar 1 e 3, replicar (C) 2 e 3. (D) UCSC exibição de navegador do cluster do gene HOXA de reticulado ChIP-seq gerados a partir de 1 milhão de células por IP, ndChIP-seq bem sucedida de 10.000 células por IP e ndChIP-seq malsucedido de 10.000 células por IP. (vermelho: H3K27me3, verde: H3K4me3 e preto: entrada). (E) fração de leituras mapeadas dentro MACS2 identificadas regiões enriquecidas de H3K4me3 (preto) e H3K27me3 (cinza). Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.
| Composição do tampão |
| A. 1. amortecedor da imunoprecipitação (IP) |
| pH de 20 mM Tris-HCl 7.5 |
| 2 mM EDTA |
| 150 mM NaCl |
| 0,1% Triton X-100 |
| 0,1% Deoxycholate do |
| Butirato de sódio de 10 mM |
| A. 2. Low sal tampão de lavagem |
| pH de 20 mM Tris-HCl 8.0 |
| 2 mM EDTA |
| 150 mM NaCl |
| 1% Triton X-100 |
| 0,1% SDS |
| A. 3. o tampão de lavagem de sal elevado |
| pH de 20 mM Tris-HCl 8.0 |
| 2 mM EDTA |
| 500 mM NaCl |
| 1% Triton X-100 |
| 0,1% SDS |
| Tampão de eluição do ChIP a. 4. |
| 100 mM NaHCO3
|
| 1% SDS |
| A. 5. 1 x tampão de Lise – 1 mL |
| 0,1% Triton |
| 0,1% Deoxycholate do |
| Butirato de sódio de 10 mM |
| Tampão de diluição de Ab 6. |
| 0,05% (p/v) de azida |
| 0,05% amplo espectro antimicrobiano (por exemplo, ProClin 300) |
| em PBS |
| A. 7. 30% PEG / 1M NaCl solução magnética do grânulo (referência16) |
| PEG-30% |
| 1 M NaCl |
| 10 mM Tris HCl pH 7.5 |
| 1 mM EDTA |
| 1 mL de lavado super paramagnéticos grânulos |
| 8. 20% PEG / 1M NaCl solução magnética do grânulo (referência16) |
| PEG-30% |
| 1 M NaCl |
| 10 mM Tris HCl pH 7.5 |
| 1 mM EDTA |
| 1 mL de lavado super paramagnéticos grânulos |
Tabela 1: composição de tampão de ndChIP-seq.
| Modificação de histona | Concentração (µ g / µ l) |
| H3K4me3 | 0,125 |
| H3K4me1 | 0.25 |
| H3K27me3 | 0,125 |
| H3K9me3 | 0,125 |
| H3K36me3 | 0,125 |
| H3K27ac | 0,125 |
Tabela 2: Quantidade de anticorpo necessária para ndChIP-Seq
| Reganet | Volume (µ l) |
| Água ultra pura | 478 |
| 1 M Tris-HCl pH 7.5 | 10 |
| 0.5 EDTA DE M | 10 |
| NaCl 5 M | 2 |
| Glicerol | 500 |
| Volume total | 1.000 |
Tabela 3: Receita de tampão de diluição de MNase.
| Reagente | Volume (µ l) |
| Água ultra pura | 13 |
| 20 mM DTT | 1 |
| 10x Buffer MNase | 4 |
| 20 Mnase U / µ l | 2 |
| Volume total | 20 |
Tabela 4: Receita para MNase Master Mix.
| Reagente | Volume (µ l) |
| Tampão de eluição | 30 |
| Tampão G2 | 8 |
| Protease | 2 |
| Volume total | 40 |
Tabela 5: Receita para mistura de mestre de purificação de DNA.
| Reagente | Volume (µ l) |
| Água ultra pura | 3.3 |
| 10x Buffer Endonuclease de restrição (por exemplo, NEBuffer) | 5 |
| ATP de 25 mM | 2 |
| dNTPs 10 mM | 2 |
| T4 Quinase de polinucleotido (10 U / µ l) | 1 |
| T4 DNA polimerase (3 U / µ l) | 1.5 |
| DNA polimerase I, o grande (Klenow) fragmento (5 U / µ l) | 0.2 |
| Volume total | 15 |
Tabela 6: Receita para mestre de reparação final Mix.
| Reagente | Volume (µ l) |
| Água ultra pura | 8 |
| 10x Buffer Endonuclease de restrição (por exemplo, NEBuffer) | 5 |
| 10 mM dATP | 1 |
| Klenow (3' - 5' exo-) | 1 |
| Volume total | 15 |
Tabela 7: Receita para A-Tailing Master Mix.
| Reagente | Volume (µ l) |
| Água ultra pura | 4.3 |
| 5 x tampão de ligação rápida | 12 |
| T4 DNA ligase (2000 U / µ l) | 6.7 |
| Volume total | 23 |
Tabela 8: Receita para adaptador ligadura Master Mix.
| Reagente | Volume (µ l) |
| Água ultra pura | 7 |
| 25 hum primer PCR 1.0 | 2 |
| 5 x tampão HF | 12 |
| DMSO | 1.5 |
| DNA polimerase | 0,5 |
| Volume total | 23 |
Tabela 9: Receita para PCR Master Mix.
| Temprature (° C) | Duração (s) | Número de ciclos |
| 98 | 60 | 1 |
| 98 | 30 | |
| 65 | 15 | 10 |
| 72 | 15 | |
| 72 | 300 | 1 |
| 4 | Segure | Segure |
Quadro 10: PCR executar método.
| Oligo | Sequência de | Modificação |
| PE_adapter 1 | 5'-5Phos/GAT CGG AAG AGC GGT TCA GCA GGA ATG CCG AG -3 ' | 5' modificação: fosforilação |
| PE_adapter 2 | 5' - ACA CTC TTT CCC TAC ACG ACG CTC TTC CGA TC * T - 3' | 3' modificação: * T é um laço phosphorothioate |
Suplementar tabela 1: Oligo sequências para geração de adaptador de PE.
| Nome da primeira demão | Sequência de | Índice | IndexRevC (a ser usado para sequenciamento) |
| Cartilha de indexação reversa de PCR 1 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCGTGATCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CGTGAT | atcacg |
| Cartilha de indexação reversa de PCR 2 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCTGATCCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CTGATC | gatcag |
| Cartilha de indexação reversa de PCR 3 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATGGGGTTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | GGGGTT | aacccc |
| Cartilha de indexação reversa de PCR 4 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCTGGGTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CTGGGT | acccag |
| Cartilha de indexação reversa de PCR 5 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATAGCGCTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | AGCGCT | agcgct |
| Cartilha de indexação reversa de PCR 6 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCTTTTGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CTTTTG | caaaag |
| Cartilha de indexação reversa de PCR 7 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATTGTTGGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | TGTTGG | ccaaca |
| Cartilha de indexação reversa de PCR 8 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATAGCTAGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | AGCTAG | ctagct |
| Cartilha de indexação reversa de PCR 9 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATAGCATCCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | AGCATC | gatgct |
| Cartilha de indexação reversa de PCR 10 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCGATTACGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CGATTA | taatcg |
| Cartilha de indexação reversa de PCR 11 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCATTCACGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CATTCA | tgaatg |
| Cartilha de indexação reversa de PCR 12 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATGGAACTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | GGAACT | agttcc |
| Cartilha de indexação reversa de PCR 13 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATACATCGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | ACATCG | cgatgt |
| Cartilha de indexação reversa de PCR 14 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATAAGCTACGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | AAGCTA | tagctt |
| Cartilha de indexação reversa de PCR 15 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCAAGTTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CAAGTT | aacttg |
| Cartilha de indexação reversa de PCR 16 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATGCCGGTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | GCCGGT | accggc |
| Cartilha de indexação reversa de PCR 17 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCGGCCTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CGGCCT | aggccg |
| Cartilha de indexação reversa de PCR 18 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATTAGTTGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | TAGTTG | caacta |
| Cartilha de indexação reversa de PCR 19 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATGCGTGGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | GCGTGG | ccacgc |
| Cartilha de indexação reversa de PCR 20 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATGTATAGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | GTATAG | ctatac |
| Cartilha de indexação reversa de PCR 21 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCCTTGCCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CCTTGC | gcaagg |
| Cartilha de indexação reversa de PCR 22 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATGCTGTACGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | GCTGTA | tacagc |
| Cartilha de indexação reversa de PCR 23 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATATGGCACGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | ATGGCA | tgccat |
| Cartilha de indexação reversa de PCR 24 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATTGACATCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | TGACAT | atgtca |
Suplementar tabela 2: PCR reversa indexação sequências da primeira demão.
| Primeiras demão | Sequência 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' |
| Modificação de histona | Alvo positivo | Alvo negativo |
| H3K4me3 | GAPDH | HOXA9-10 |
| H3K4me1 | GAPDH_genic | ZNF333 |
| H3K27me3 | HOXA9-10 | ZNF333 |
| H3K27ac | GAPDH | ZNF333 |
| H3K9me3 | ZNF333 | HOXA9-10 |
| H3K36me3 | GAPDH_genic | ZNF333 |
Suplementar tabela 3: Uma lista de primers para marcas de histona comumente utilizados (H3K4me3, H3K4me1, H3K27me3, H3K27ac, H3K9me3 e H3K36me3).
Arquivo suplementar 1: planilha de ndChIP-seq. Clique aqui para baixar este arquivo.
Arquivos de código suplementar: qcQpcr_v1.2. Pacote de software estatístico R para análise de enriquecimento qPCR de baixas bibliotecas nativas entradas de ChIP-seq. Clique aqui para baixar este arquivo.