Summary

Generasjon av høy kvalitet Chromatin immunoprecipitation DNA Mal for High-throughput sekvensering (ChIP-seq)

Published: April 19, 2013
doi:

Summary

Kombinasjonen av kromatin immunoprecipitation og ultra-high-throughput sekvensering (ChIP-seq) kan identifisere og kartlegge protein-DNA vekselvirkninger i et gitt vev eller cellelinje. Skissert er hvordan å generere en høy kvalitet ChIP mal for etterfølgende sekvensering, ved hjelp av erfaring med transkripsjonsfaktor TCF7L2 som et eksempel.

Abstract

ChIP-sekvensering (chip-seq) metoder direkte gir hel-genom dekning, hvor kombinere kromatin immunoutfelling (chip) og massivt parallelle sekvensering kan benyttes til å identifisere den repertoaret av pattedyr-DNA-sekvenser som er bundet av transkripsjonsfaktorer in vivo. "Neste generasjon" genom sekvensering teknologi gir 1-2 størrelsesordener økning i mengden av sekvensen som kan være kostnadseffektivt generert over eldre teknologier og dermed gir for ChIP-seq metoder for å direkte gi hel-genom dekning for effektiv profilering av pattedyr protein-DNA vekselvirkninger.

For vellykkede ChIP-seq nærmer seg, må man generere høy kvalitet ChIP DNA mal for å oppnå de beste sekvensering utfall. Beskrivelsen er basert rundt erfaring med proteinproduktet av genet mest sterkt implisert i patogenesen av type 2 diabetes, nemlig transkripsjonsfaktor transkripsjonsfaktor 7-lignende 2 (TCF7L2). Denne faktor har også blitt innblandet i ulike kreftformer.

Skissert er hvordan å generere høy kvalitet ChIP DNA mal avledet fra kolorektal karsinom cellelinje, HCT116, for å bygge en høy oppløsning kartet gjennom sekvensering finne de genene som er bundet av TCF7L2, noe som gir ytterligere innsikt i sin nøkkelrolle i patogenesen av komplekse egenskaper.

Introduction

I mange år har det vært et udekket behov for å identifisere sett av gener bundet og regulert av et gitt protein genom bred, særlig de i transkripsjonsfaktor klassen.

Odom et al. En brukt kromatin immunoprecipitation (chip) kombinert med promoter mikromatriser å systematisk identifisere genene okkupert av pre-spesifiserte transkripsjonelle regulatorer i human lever og bukspyttkjertelen holmer. Deretter utviklet Johnson et al. 2 en storstilt kromatin immunoprecipitation analysen basert på direkte ultra high-throughput DNA-sekvensering (ChIP-seq) for å grundig kartlegge protein-DNA interaksjoner på tvers av hele pattedyr genomer. Som en test, kartlagt de in vivo binding av nervecellen-restriktiv lyddemper faktor (NRSF) til 1946 steder i det menneskelige genom. Dataene vises skarp oppløsning av forpliktende stilling (+ 50 basepar), som tilrettelagt både isolation av motiver og identifisering av NRSF-bindende motiver. Disse ChIP-seq data også hadde høy sensitivitet og spesifisitet og statistisk sikkerhet (P <10 -4), egenskaper som er viktige for dedusere nye kandidat interaksjoner.

Robertson et al. 3 også brukt ChIP-seq for å kartlegge STAT1 mål i interferon-γ (IFN-γ)-stimulert og unstimulated humane HeLa S3 celler in vivo. Av Chip-seq, bruker 15,1 og 12,9 millioner unikt kartlagt sekvens leser, og en estimert falske funnrate på mindre enn 0.001, identifiserte de 41 582 og 11 004 antatte STAT1-bindende regioner i stimulert og unstimulated celler, henholdsvis. Av de 34 loci kjent for å inneholde STAT1 interferonresponsive bindingssteder 4-8, funnet brikkespoler seq 24 (71%). ChIP-seq målene ble beriket i sekvenser som ligner på kjente STAT1 bindende motiver. Sammenligninger med to eksisterende ChIP-PCR datasett foreslåttDen brikken-seq følsomhet var mellom 70% og 92% og spesifisiteten var minst 95%. I tillegg var det klart at ChIP-seq tilbyr både lav analytisk kompleksitet og følsomhet som øker med sekvensering dybde.

Som sådan, "neste-generasjons" genom sekvensering teknologi gir 1-2 størrelsesordener økning i mengden av sekvensen som kan være kostnadseffektivt generert over eldre teknologier ni. ChIP-seq metoder derfor direkte gi hel-genom dekning for effektiv profilering av pattedyr protein-DNA vekselvirkninger tre.

I 2006 ble en sterk sammenslutning av varianter i transkripsjonsfaktor 7-aktig 2 (TCF7L2) genet med type 2 diabetes oppdaget 10. Andre forskere har allerede uavhengig kopiert dette funnet i ulike etnisiteter og interessant, fra de første genomet wide forening studier av type 2 diabetes publisert i Nature 11,12 </sopp>, Science 13-15 og ellers 16,17, var den sterkeste foreningen faktisk med TCF7L2, og dette er nå ansett som den mest betydningsfulle genetiske funn i type 2 diabetes hittil 18-20. I tillegg har TCF7L2 blitt knyttet til kreft risiko 21,22, ja, denne forbindelsen ble mer tydelig når 8q24 locus avslørte av genomet wide forening studier av en rekke kreftformer, inkludert kolorektale karsinomer, ble vist å være på grunn av en ekstrem oppstrøms TCF7L2-bindende element kjøring transkripsjon av MYC 23,24. Som sådan, det er stor interesse i å bestemme nedstrøms gener som reguleres av denne tasten transkripsjonsfaktor.

Basert på erfaring med TCF7L2 som et eksempel på metodikken, skisserer denne artikkelen hvordan å generere høy kvalitet ChIP DNA mal. Brikken ble utført i kolorektal karsinom-cellelinje, HCT116, for etterfølgende sekvensering for å bygge en høy resolution kart over genene bundet av TCF7L2 25 i en forsøke å gi ytterligere innsikt i sin nøkkelrolle i patogenesen av komplekse egenskaper.

Protocol

1. Cross-link Chromatin Vokse celler i 100x20mm cellekultur retter. Mengden av celler kan variere fra 1 til 10 millioner celler pr tallerken avhengig av celletype. Ca 2 millioner celler er tilstrekkelig for en immunoutfelling. Cross-lenke celler i 1% Formaldehyd i 10 min ved romtemperatur med sporadisk rocking. Quench tverrbinding ved tilsetning av en endelig konsentrasjon på 125 mM glysin og inkuber i 5 minutter ved romtemperatur. Vask cellene med 1X Fosfatbufret saltvann (PBS)…

Representative Results

Når kromatin ble sonikert og har blitt behandlet med RNase og Proteinase, bør prøvene kjørt på 2% agarosegel presentere en smøre og mesteparten av DNA i den ønskede størrelse. Hvis flere forskjellige sykluser testes, bør en gradvis reduksjon i størrelse betraktes som antall sykluser øker (figur 2). Etter endt immunoprecipitation del av protokollen berikelse kan enten kontrolleres ved PCR eller real-time PCR. For PCR prøvene kjøres på en agarose gel bør det væ…

Discussion

Det er nå mulig å gjennomføre et stort genom-profil av protein-DNA-interaksjoner forening ved hjelp brikkespoler seq, som har nylig blitt demonstrert med andre transkripsjonsfaktorer 2,3. Nøkkelen til en vellykket sekvensering utfallet er den generasjonen av høy kvalitet kromatin immunoprecipitation DNA mal.

Når DNA-malen har blitt generert og forsikret å være tilstrekkelig anriket, kan man deretter ta det i bibliotek forberedelse for etterfølgende sekvensering. For eksem…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Arbeidet er støttet av en Institute Development Award fra The Children Hospital of Philadelphia.

Materials

Name of the reagent Company Catalogue number
QIAquick PCR Purification Kit Qiagen 28104
EZ-ChIP Kit Millipore 17-371
GoTaq Hot Start Polymerase Promega M5001
Misonix Sonicator Qsonica XL-2000
NanoDrop 1000 Spectrophotometer Thermo-Scientific
Positive control primer sequences (TCF7L2-1)
Forward- 5′-TCGCCCTGTCAATAATCTCC-3′
Reverse- 5′-GCTCACCTCCTGTATCTTCG-3′
Negative control primer sequences (CTRL-1)
Forward-5′-ATGTGGTGTGGCTGTGATGGGAAC-3′
Reverse- 5′-CGAGCAATCGGTAAATAGGTCTGG-3′

References

  1. Odom, D. T., et al. Control of pancreas and liver gene expression by HNF transcription factors. Science. 303, 1378-1381 (2004).
  2. Johnson, D. S., Mortazavi, A., Myers, R. M., Wold, B. Genome-wide mapping of in vivo protein-DNA interactions. Science. 316, 1497-1502 (2007).
  3. Robertson, G., et al. Genome-wide profiles of STAT1 DNA association using chromatin immunoprecipitation and massively parallel sequencing. Nature Methods. 4, 651-657 (2007).
  4. Reich, N. C., Liu, L. Tracking STAT nuclear traffic. Nat. Rev. Immunol. 6, 602-612 (2006).
  5. Lodige, I., et al. Nuclear export determines the cytokine sensitivity of STAT transcription factors. The Journal of Biological Chemistry. 280, 43087-43099 (2005).
  6. Schroder, K., Sweet, M. J., Hume, D. A. Signal integration between IFNgamma and TLR signalling pathways in macrophages. Immunobiology. 211, 511-524 (2006).
  7. Vinkemeier, U. Getting the message across, STAT! Design principles of a molecular signaling circuit. The Journal of Cell Biology. 167, 197-201 (2004).
  8. Brierley, M. M., Fish, E. N. Stats: multifaceted regulators of transcription. J. Interferon Cytokine Res. 25, 733-744 (2005).
  9. Bentley, D. R. Whole-genome re-sequencing. Current Opinion in Genetics & Development. 16, 545-552 (2006).
  10. Grant, S. F., et al. Variant of transcription factor 7-like 2 (TCF7L2) gene confers risk of type 2 diabetes. Nature Genetics. 38, 320-323 (2006).
  11. Sladek, R., et al. A genome-wide association study identifies novel risk loci for type 2 diabetes. Nature. 445, 881-885 (2007).
  12. . Wellcome Trust Case Control Consortium. Genome-wide association study of 14,000 cases of seven common diseases and 3,000 shared controls. Nature. 447, 661-678 (2007).
  13. Saxena, R., et al. Genome-wide association analysis identifies loci for type 2 diabetes and triglyceride levels. Science. 316, 1331-1336 (2007).
  14. Zeggini, E., et al. Replication of genome-wide association signals in UK samples reveals risk loci for type 2 diabetes. Science. 316, 1336-1341 (2007).
  15. Scott, L. J., et al. A genome-wide association study of type 2 diabetes in Finns detects multiple susceptibility variants. Science. 316, 1341-1345 (2007).
  16. Steinthorsdottir, V., et al. A variant in CDKAL1 influences insulin response and risk of type 2 diabetes. Nature Genetics. 39, 770-775 (2007).
  17. Salonen, J. T., et al. Type 2 Diabetes Whole-Genome Association Study in Four Populations: The DiaGen Consortium. American Journal of Human Genetics. 81, 338-345 (2007).
  18. Zeggini, E., McCarthy, M. I. TCF7L2: the biggest story in diabetes genetics since HLA. Diabetologia. 50, 1-4 (2007).
  19. Weedon, M. N. The importance of TCF7L2. Diabet. Med. 24, 1062-1066 (2007).
  20. Hattersley, A. T. Prime suspect: the TCF7L2 gene and type 2 diabetes risk. The Journal of Clinical Investigation. 117, 2077-2079 (2007).
  21. Yochum, G. S., et al. Serial analysis of chromatin occupancy identifies beta-catenin target genes in colorectal carcinoma cells. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 104, 3324-3329 (2007).
  22. Duval, A., Busson-Leconiat, M., Berger, R., Hamelin, R. Assignment of the TCF-4 gene (TCF7L2) to human chromosome band 10q25.3. Cytogenet. Cell Genet. 88, 264-265 (2000).
  23. Pomerantz, M. M., et al. The 8q24 cancer risk variant rs6983267 shows long-range interaction with MYC in colorectal cancer. Nature Genetics. 41, 882-884 (2009).
  24. Tuupanen, S., et al. The common colorectal cancer predisposition SNP rs6983267 at chromosome 8q24 confers potential to enhanced Wnt signaling. Nature Genetics. 41, 885-890 (2009).
  25. Zhao, J., Schug, J., Li, M., Kaestner, K. H., Grant, S. F. Disease-associated loci are significantly over-represented among genes bound by transcription factor 7-like 2 (TCF7L2) in vivo. Diabetologia. 53, 2340-2346 (2010).
  26. Benjamini, Y., Yekutieli, D. Quantitative trait Loci analysis using the false discovery rate. Genetics. 171, 783-790 (2005).

Play Video

Cite This Article
Deliard, S., Zhao, J., Xia, Q., Grant, S. F. Generation of High Quality Chromatin Immunoprecipitation DNA Template for High-throughput Sequencing (ChIP-seq). J. Vis. Exp. (74), e50286, doi:10.3791/50286 (2013).

View Video