$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Хроматин пищеварение профили
Оптимизация MNase пищеварения имеет важное значение для успеха этого протокола. Важно создать профиль пищеварение, доминирует один нуклеосома фрагмент размеров, в то время как не чрезмерно переваривается, для восстановления высшего порядка нуклеосома фрагментов. Идеальное пищеварение профиль состоит из большинства одного нуклеосома фрагментов с небольшой долей представляющих фрагменты меньше и больше чем одного нуклеосом. Рисунок 1 показывает примеры профилей распределения идеально, чрезмерно перевариваются и усваиваются под размер. Обратите внимание, что оптимальными пищеварение хроматина также будет очевидным в профиль последовательности библиотеки, созданные из IP материала (рис. 2).
Проверка качества библиотека ndChIP-seq, ПЦР
ПЦР является устоявшейся метод для оценки качества чип18,19,20. При выполнении ndChIP-seq на 10 000 клеток доходность нуклеиновой кислоты после IP будет ниже 1 нг. Таким образом важно выполнять ПЦР после строительства библиотеки для оценки относительной обогащения целевых регионов на фоне. Дать оценку фон, создаются библиотеки построены из MNase переваривается хроматина (вход). Для каждой библиотеки, IP два комплекта грунтовки необходимо (см.Таблица 3 дополнительныйсписок праймеров для часто используемых гистона знаков). Один набор грунт следует конкретно для геномной региона, который неизменно связан с изменения гистона интереса (положительные цели) и другой регион, который не помечен с гистонов модификации интереса (отрицательные цель). Качество чип seq библиотеки будет оцениваться как складывать обогащения относительно входной библиотеки. Сгиб обогащения могут быть рассчитаны с помощью следующего уравнения, что предполагает экспоненциальное амплификацию геномных целевого региона: 2Ctввода-CtIP. Наш обычай сделал R статистического программного пакета, qcQpcr_v1.2, подходит для анализа ПЦР обогащения низкого входного родной чип seq библиотек (Дополнительные файлы кода). Рисунок 3 представляет результат ПЦР для успешных и неуспешных чип seq библиотек. Значение обогащения минимальные ожидаемые раз для хорошего качества ndChIP-seq библиотек являются 16 для узких знаков, таких как H3K4me3 и 7 для широкого знаков, например H3K27me3.
Моделирование MNase доступность
Вычислительный анализ чип seq является сложным и уникальным для каждой экспериментальной установки. Набор руководящих принципов, установленных международным консорциумом человеческого Epigenomic (IHEC) и Энциклопедия элементов ДНК (кодирования) может использоваться для оценки качества чип seq библиотек21. Важно отметить, что глубина последовательности библиотек влияет на обнаружение и разрешение обогащенного регионах20. Количество вершин обнаружено увеличение и подходы плато как прочитано глубина увеличивается. Мы рекомендуем ndChIP-seq библиотек для виртуализации в соответствии с рекомендациями IHEC 50 миллионов в паре-гласит (25 миллионов фрагменты) для узких знаков (например, H3K4me3) и 100 миллионов в паре читает (50 миллионов фрагменты) для широкие знаки ( например, H3K27me3) и22. Эти последовательности глубины обеспечивают достаточную выравниваний последовательности для обнаружения самых значительных вершин, используя широко используется чип seq пик абонентов, таких как MACS2 и Гомер, не доходя до насыщения23,24. Высокое качество млекопитающих ndChIP-seq библиотека имеет повторяющиеся скорость ПЦР < справочник и 10% генома выравнивание скорость > 90% (в том числе дублируется прочтений). Успешной ndChIP-seq библиотек будет содержать высокой корреляцией реплицирует с значительная часть (> 40%) соответствие читает внутри MACS222 определены обогащенный пиков и инспекции унифицированных читает генома браузер должен выявить визуально Обнаруживаемая сосредоточения, по сравнению с входной библиотеки (рис. 4). Кроме того, ndChIP-seq может использоваться для оценки плотности нуклеосома, используя алгоритм распределения Гаусса смесь (w1 * n(x; Μ 1,1σ) + w2 * n(x; μ2, σ2) = 1) на MACS2 отнесены обогащенного регионов модель нуклеосома плотности доступны границами MNase. В этой модели w1 представляет моно нуклеосома распределение веса и w2 представляет ди нуклеосома распределения веса. Где w1 больше, чем w2, есть преобладание моно нуклеосома фрагментов и наоборот. Такой анализ требует, что библиотеки виртуализации в паре конец моды так, что могут быть определены размеры фрагмента. Чтобы применить алгоритм распределения Гаусса смесь, впервые выявлены статистически значимые обогащенного районы. Мы предлагаем пик призвание с MACS2 с помощью ввода как элемент управления и с параметрами по умолчанию для узких знаков и q значение отсечки 0.01 для широкого знаков. Количество статистических пакетов, используя алгоритм распределения Гаусса смеси доступны из широко используемых статистических пакетов. Используя фрагмент средний размер, чтения границами в паре конец IPed образцов, дистрибутивы на MACS2 определены обогащенного промоутеров, и алгоритм распределения Гаусса смесь может быть применен к каждой промоутер с использованием R-Статистический пакет Mclust версии 3.025 для вычисления взвешенного распределения. В этом приложении мы рекомендуем, устраняя промоутеров, содержащих менее 30 унифицированных фрагменты, потому что ниже этого порога итоговый вес оценки становятся ненадежными. Библиотека ndChIP-seq хорошего качества создает распределение Гаусса смесь, состоят из двух основных компонентов с средние значения, соответствующие моно-, ди нуклеосома фрагмент длины.

Рисунок 1 : Оценка MNase пищеварения до библиотеки поколения. Чип основе капиллярного электрофореза анализатор профилей оптимального MNase переваривается (A), под переваривается (B) и чрезмерно переваривается (C) хроматина. Биологическая реплицирует показываются как синий, красный и зеленый следы. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Рисунок 2 : Оценка MNase пищеварения после библиотека поколения. (A) должность библиотека строительные профили оптимально усваивается ввода (биологических реплицирует; красный, зеленый, черный) и IP (биологических реплицирует; голубой, фиолетовый, синий) и (B) субоптимальных ввода (биологические реплицирует; красный, зеленый, синий) и IP ( Биологическая реплицирует; голубой, фиолетовый, оранжевый) библиотеки. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Рисунок 3 : Пост библиотеки строительных количественного PCR может использоваться для оценки качества ndChIP-seq библиотек. Фолд обогащения H3K4me3 IP библиотек в отношении ввода библиотеки рассчитывается как 2(Ct ввода - Ct IP) для положительных и отрицательных показателей, с помощью qcQpcr_v1.2. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.

Рисунок 4 : Библиотека представитель ndChIP-seq, построенных из 10,000 первичных CD34+ пуповинной крови клеток. Корреляции Пирсона H3K4me3 сигнала (читает за миллион сопоставленных прочтений) рассчитывается в промоутеров (TSS + / 2 КБ) между 3 биологических реплицирует, репликацию (A) 1 и 2, (B) реплицировать 1 и 3, (C) повторяют 2 и 3. (D) UCSC представление браузера HOXA гена блока сшитого чип seq генерируется из 1 миллион клеток в IP, успешно ndChIP-seq от 10 000 ячеек на IP и неудачной ndChIP-seq от 10 000 ячеек на IP. (красный: H3K27me3, зеленый: H3K4me3 и черный: ввод). (E) часть сопоставленных читает внутри MACS2 определили обогащенного регионы H3K4me3 (черный) и H3K27me3 (серый). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы посмотреть большую версию этой фигуры.
| Состав буфера |
| A.1. буфера иммунопреципитации (IP) |
| 20 мм трис-HCl рН 7,5 |
| 2 мм ЭДТА |
| 150 мм NaCl |
| 0,1% тритон X-100 |
| 0,1% Дезоксихолат |
| 10 мм натрия бутират |
| A.2. низкая соль мыть буфера |
| 20 мм трис-HCl рН 8,0 |
| 2 мм ЭДТА |
| 150 мм NaCl |
| 1% X-100 Тритон |
| 0,1% SDS |
| A.3. Высокая соли мыть буфера |
| 20 мм трис-HCl рН 8,0 |
| 2 мм ЭДТА |
| 500 мм NaCl |
| 1% X-100 Тритон |
| 0,1% SDS |
| A.4. чип Элюирующий буфер |
| 100 мм NaHCO3
|
| 1% SDS |
| A.5. 1 x буфера Lysis-1 мл |
| 0,1% тритон |
| 0,1% Дезоксихолат |
| 10 мм натрия бутират |
| A.6. буфером для разбавления проб Ab |
| 0,05% (w/v) азид |
| 0,05% широкий спектр антимикробной (например Clin 300) |
| в PBS |
| A.7. 30% раствор магнитный шарик PEG / 1M NaCl (ссылка16) |
| 30% КОЛЫШЕК |
| 1 M NaCl |
| 10 мм Tris-HCl рН 7,5 |
| 1 мм ЭДТА |
| 1 мл раствора промывают супер-парамагнитный бусины |
| A.8. 20% раствор магнитный шарик PEG / 1M NaCl (ссылка16) |
| 30% КОЛЫШЕК |
| 1 M NaCl |
| 10 мм Tris-HCl рН 7,5 |
| 1 мм ЭДТА |
| 1 мл раствора промывают супер-парамагнитный бусины |
Таблица 1: ndChIP-seq буфера композиция.
| Изменения гистона | Концентрация (мкг/мкл) |
| H3K4me3 | 0.125 |
| H3K4me1 | 0.25 |
| H3K27me3 | 0.125 |
| H3K9me3 | 0.125 |
| H3K36me3 | 0.125 |
| H3K27ac | 0.125 |
Таблица 2: Антитела сумма, необходимая для ndChIP-seq.
| Reganet | Объем (мкл) |
| Ультра чистая вода | 478 |
| 1 М трис-HCl рН 7,5 | 10 |
| 0.5 М ЭДТА | 10 |
| 5 М NaCl | 2 |
| Глицерин | 500 |
| Общий объем | 1,000 |
Таблица 3: Рецепт для MNase буфером для разбавления проб.
| Реагент | Объем (мкл) |
| Ультра чистая вода | 13 |
| 20 мм DTT | 1 |
| 10 x буфер MNase | 4 |
| 20 Mnase U/мкл | 2 |
| Общий объем | 20 |
Таблица 4: Рецепт для MNase Мастер микс.
| Реагент | Объем (мкл) |
| Элюирующий буфер | 30 |
| Буфер G2 | 8 |
| Протеазы | 2 |
| Общий объем | 40 |
Таблица 5: Рецепт для мастер очистки ДНК микс.
| Реагент | Объем (мкл) |
| Ультра чистая вода | 3.3 |
| 10 x буфер эндонуклеазы ограничения (например NEBuffer) | 5 |
| 25 мм СПС | 2 |
| дНТФ 10 мм | 2 |
| T4 Polynucleotide киназы (10 U/мкл) | 1 |
| T4 ДНК-полимеразы (3 U/мкл) | 1.5 |
| ДНК-полимераза I, большой (фрагменты) фрагмент (5 U/мкл) | 0.2 |
| Общий объем | 15 |
Таблица 6: Рецепт для окончания ремонта Мастер микс.
| Реагент | Объем (мкл) |
| Ультра чистая вода | 8 |
| 10 x буфер эндонуклеазы ограничения (например NEBuffer) | 5 |
| 10 мм dATP | 1 |
| Фрагменты (3' - 5' exo-) | 1 |
| Общий объем | 15 |
Таблица 7: Рецепт для A-хвостохранилища Мастер микс.
| Реагент | Объем (мкл) |
| Ультра чистая вода | 4.3 |
| 5 x Быстрая перешнуровка буфера | 12 |
| T4 ДНК лигаза (2000 U/мкл) | 6.7 |
| Общий объем | 23 |
Таблица 8: Рецепт для адаптера лигирование Мастер микс.
| Реагент | Объем (мкл) |
| Ультра чистая вода | 7 |
| 25 мкм PCR праймер 1.0 | 2 |
| 5 x ВЧ буфера | 12 |
| ДМСО | 1.5 |
| ДНК-полимераза | 0.5 |
| Общий объем | 23 |
Таблица 9: Рецепт для ПЦР Мастер микс.
| Temprature (° C) | Продолжительность (s) | Количество циклов |
| 98 | 60 | 1 |
| 98 | 30 | |
| 65 | 15 | 10 |
| 72 | 15 | |
| 72 | 300 | 1 |
| 4 | удерживайте | удерживайте |
Таблица 10: PCR выполнен метод.
| Oligo | Последовательность | Модификация |
| PE_adapter 1 | 5'-/ 5Phos/GAT КЭУ AAG СМЖЛ GGT TCA ГЦА GGA ГПТ CCG АГ -3 ' | 5' модификации: фосфорилирование |
| PE_adapter 2 | 5' - ACA КТК TTT КХЦ TAC ACG ACG КТК TTC CGA ТК * T - 3' | 3' модификации: * T представляет собой связь фосфоротиоат |
Справочная таблица 1: Oligo последовательности для генерации PE адаптера.
| Грунтовка имя | Последовательность | Индекс | IndexRevC (которые будут использоваться для секвенирования) |
| Обратный индексации праймера PCR 1 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCGTGATCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CGTGAT | atcacg |
| Обратный индексации праймера PCR 2 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCTGATCCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CTGATC | gatcag |
| Обратный индексации праймера PCR 3 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATGGGGTTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | GGGGTT | aacccc |
| Обратный индексации праймера PCR 4 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCTGGGTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CTGGGT | acccag |
| Обратный индексации праймера PCR 5 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATAGCGCTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | AGCGCT | agcgct |
| Обратный индексации праймера PCR 6 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCTTTTGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CTTTTG | caaaag |
| Обратный индексации праймера PCR 7 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATTGTTGGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | TGTTGG | ccaaca |
| Обратный индексации праймера PCR 8 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATAGCTAGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | AGCTAG | ctagct |
| Обратный индексации праймера PCR 9 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATAGCATCCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | AGCATC | gatgct |
| Обратный индексации праймера PCR 10 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCGATTACGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CGATTA | taatcg |
| Обратный индексации праймера PCR 11 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCATTCACGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CATTCA | tgaatg |
| Обратный индексации праймера PCR 12 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATGGAACTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | GGAACT | agttcc |
| Обратный индексации праймера PCR 13 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATACATCGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | ACATCG | cgatgt |
| Обратный индексации праймера PCR 14 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATAAGCTACGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | AAGCTA | tagctt |
| Обратный индексации праймера PCR 15 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCAAGTTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CAAGTT | aacttg |
| Обратный индексации праймера PCR 16 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATGCCGGTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | GCCGGT | accggc |
| Обратный индексации праймера PCR 17 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCGGCCTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CGGCCT | aggccg |
| Обратный индексации праймера PCR 18 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATTAGTTGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | TAGTTG | caacta |
| Обратный индексации праймера PCR 19 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATGCGTGGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | GCGTGG | ccacgc |
| Обратный индексации праймера PCR 20 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATGTATAGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | GTATAG | ctatac |
| Обратный индексации праймера PCR 21 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCCTTGCCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CCTTGC | gcaagg |
| Обратный индексации праймера PCR 22 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATGCTGTACGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | GCTGTA | tacagc |
| Обратное PCR индексации грунт 23 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATATGGCACGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | ATGGCA | tgccat |
| Обратный индексации праймера PCR 24 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATTGACATCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | TGACAT | atgtca |
Справочная таблица 2: ПЦР обратный индексации последовательностей праймера.
| Праймеры | Последовательность |
| 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' |
| Изменения гистона | Позитивные цели | Отрицательный целевой |
| H3K4me3 | GAPDH | HOXA9-10 |
| H3K4me1 | GAPDH_genic | ZNF333 |
| H3K27me3 | HOXA9-10 | ZNF333 |
| H3K27ac | GAPDH | ZNF333 |
| H3K9me3 | ZNF333 | HOXA9-10 |
| H3K36me3 | GAPDH_genic | ZNF333 |
Справочная таблица 3: Список Праймеры для часто используемых гистона знаки (H3K4me3, H3K4me1, H3K27me3, H3K27ac, H3K9me3 и H3K36me3).
Дополнительные 1 файл: ndChIP-seq листа. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.
Дополнительные файлы кода: qcQpcr_v1.2. R статистических программный пакет для анализа ПЦР обогащения низкого входного родной чип seq библиотек. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.