CHIP-seq研究内容
CHIP-seq研究主要涉及对客户提供的ChIP样品进行定量检测,确保样本质量后,进一步进行测序文库构建的过程。首先,DNA被转化为簇状(Cluster generation)并进行扩增,然后通过高通量测序技术获取大量数据。
在数据产出阶段,我们执行基础分析,包括对测序结果进行图像识别,以识别碱基序列(Base calling),并剔除污染和接头序列。统计结果包括测定的序列长度(Reads长度)、Reads的总数以及整体数据的产量。
对于高级数据分析,我们有更深入的处理步骤。首先,我们将ChIP-Seq序列与参考序列进行比对,以确定序列的准确性和一致性。接着,进行Peak calling,即找出样品中显著的DNA区域(峰检测和计数),并计算平均峰长度和峰长的中位数。
我们还关注样品Uniquely mapped reads在基因区域和基因间区的分布情况,以及对这些区域的覆盖深度进行详细分析。此外,我们生成每个样品的Peak关联基因列表,并为这些基因提供详细的GO功能注释,以便理解其生物学意义。
最后,我们的研究还涉及到在不同样品之间对与Peak关联的基因进行差异分析,这有助于揭示样品间的特异性和共性,为后续的生物学研究提供有价值的信息。
扩展资料
染色质免疫共沉淀技术(Chromatin Immunoprecipitation,ChIP)也称结合位点分析法,是研究体内蛋白质与DNA相互作用的有力工具,通常用于转录因子结合位点或组蛋白特异性修饰位点的研究。将ChIP与第二代测序技术相结合的ChIP-Seq技术,能够高效地在全基因组范围内检测与组蛋白、转录因子等互作的DNA区段。
绛旓細鍙﹀鐮旂┒涓繕鍙戠幇浜嗕竴绫讳簩浠锋煋鑹茶川鐘舵侊紙bivalent domains锛夛紝涔熷氨鏄悓涓鏌撹壊璐ㄥ尯鍩熷悓鏃跺叿鏈夋縺娲诲拰鎶戝埗鎬х粍铔嬬櫧鏍囪銆傝繖绫绘爣璁版墍鏍囪鐨勫熀鍥犲彲鑳介绀虹潃瀹冧滑鏆傛椂澶勪簬娌夐粯浣嗛殢鏃跺噯澶囧紑鍚浆褰曠殑鈥滆搫鍔库濈姸鎬侊紝涓旇繖绫诲熀鍥犲緢鍙兘瀵逛簬缁嗚優璋辩郴鐨勫彂灞曘佸懡杩愬喅瀹氳捣鐫鍏抽敭鎬т綔鐢ㄣ傚浜庢帰绌禗NA缁撳悎铔嬬櫧锛ChIP-seq鐨勫疄楠屽氨...
绛旓細瀹為獙鏄剧ず锛孼BED6铔嬬櫧鍦ㄥ寘鎷皬榧犮佸ぇ榧犮佷汉绛夊湪鍐呯殑澶氱鐗╃涓兘鏈夎〃杈撅紝涓斿湪缁嗚優鏍稿畾浣嶄笂鍏锋湁鏄庣‘淇″彿銆俍BED6铔嬬櫧浣滀负涓涓姂鍒跺洜瀛愶紝閫氳繃涓嶪gf2鍩哄洜绗笁鍐呭惈瀛愮殑QTN浣嶇偣缁撳悎鏉ヨ皟鎺у熀鍥犺〃杈俱傚綋ZBED6琚矇榛樺悗锛孖gf2鍩哄洜琛ㄨ揪澧炲己锛岀粏鑳炲娈栧拰鍒涗激鎰堝悎閫熷害涔熼殢涔嬪姞蹇傞氳繃ChIP-Seq鎶鏈紝鐮旂┒鑰呭垎鏋愪簡灏忛紶...
绛旓細閲嶇偣鏄笉闇瑕佹姉浣擄紝鍦ㄤ綋澶栬〃杈捐浆褰曞洜瀛愩傦紙杩欎笌chip-seq鏈夊緢澶у尯鍒級灏嗕竴涓爣璁扮殑杞綍鍥犲瓙娣诲姞鍒癉NA鏂囧簱涓紝璁╁畠闅忔満缁撳悎DNA锛岄殢鍚庡啀鍒嗙鍑烘墍鏈夐厤瀵笵NA-铔嬬櫧锛岃繖绉嶆柟娉曞彨鍋欴NA浜插拰绾寲娴嬪簭(DAP-seq)銆侱AP-seq浣滀负Chip鍚屾牱鍔熻兘鐨勪綋澶栧疄楠屾妧鏈紝鏄鐮旂┒闈炴ā寮忔鐗╃殑椤哄弽缁勭殑涓鎶婂埄鍒 ...
绛旓細ChIP宸ヤ綔鍘熺悊鍖呮嫭灏咲NA缁撳悎铔嬬櫧涓嶥NA鍏变环杩炴帴锛岄殢鍚庝娇鐢ㄨ秴澹版尝鎴栭叾灏嗘煋鑹茶川鍓垏鎴愮壒瀹氶暱搴︾殑澶嶅悎鐗┿傛帴涓嬫潵锛岄氳繃涓庣洰鏍囪泲鐧芥姉浣撶殑瀛佃偛鍜屾矇娣锛屾崟鑾疯泲鐧借川鍜屾煋鑹茶川鐨勫鍚堢墿銆傜函鍖栧悗鐨勫鍚堢墿鍙繘琛屽绉嶄笅娓稿垎鏋愶紝濡侰hIP-qPCR鍜ChIP-Seq銆侰hIP-qPCR鏄鍒嗙鍜岀函鍖栧悗鐨勬煋鑹茶川鍏嶇柅娌夋穩鐨凞NA杩涜瀹氶噺PCR鍒嗘瀽锛...
绛旓細鍥犳鍙氳繃CHIP-seq鍒嗘瀽缁勮泲鐧戒慨楗扮殑鍒嗗竷瀵绘壘鍩哄洜鐨勫惎鍔ㄥ瓙鍖哄拰澧炲己瀛愬尯鍩熷強鍏舵槸婵娲绘垨鎶戝埗鍩哄洜琛ㄨ揪銆侶3K4me1鍙綔涓哄寮哄瓙鐨勬爣蹇楋紝H3K4me3浣滀负鍚姩瀛愭爣蹇椼鐮旂┒琛ㄦ槑锛孒3K4me1鍜孒3K4me3涓庡熀鍥犳縺娲荤浉鍏筹紝H3K4me3涓昏瀵岄泦鍦ㄨ浆褰曡捣濮嬩綅鐐归檮杩戠殑鍚姩瀛愬尯鍩燂紝鑰屽ぇ澶氭暟H3K4me1淇グ瀵岄泦鍦ㄥ寮哄瓙鍖哄煙锛汬3K27ac涓庡熀鍥犳縺娲荤浉鍏...
绛旓細鐮旂┒鍩哄洜琛ㄨ揪璋冩帶涓庣粏鑳炲懡杩愬喅瀹氱殑鏈哄埗锛屾渶鐩存帴鐨勮瘉鎹槸鐗瑰畾鏌撹壊璐ㄥ尯鍩熶笌铔嬬櫧鐨勭浉浜掍綔鐢紝鐒惰岋紝 楂樻晥鐨勫崟缁嗚優鏌撹壊璐ㄥ厤鐤叡娌夋穩娴嬪簭锛坰cChIP-seq锛夋妧鏈皻鏈嚭鐜般 铔嬬櫧璐ㄥ拰DNA鐩镐簰浣滅敤鐨勬煋鑹茶川鍏嶇柅鍏辨矇娣鎶鏈紙ChIP-seq锛夋妧鏈槸鐮旂┒琛ㄨ閬椾紶璋冩帶鐨勪竴绉嶉噸瑕佹墜娈碉紝甯歌ChIP-seq鎶鏈渶瑕佷娇鐢ㄨ秴澹版墦鏂...
绛旓細鐢变簬ChIP-Seq鐨勬暟鎹槸DNA娴嬪簭鐨勭粨鏋滐紝涓鐮旂┒鑰呮彁渚涗簡杩涗竴姝ユ繁搴︽寲鎺樼敓鐗╀俊鎭殑璧勬簮锛岀爺绌惰呭彲浠ュ湪浠ヤ笅鍑犳柟闈㈠睍寮鐮旂┒锛氾紙1锛夊垽鏂璂NA閾剧殑鏌愪竴鐗瑰畾浣嶇疆浼氬嚭鐜颁綍绉嶇粍铔嬬櫧淇グ锛涳紙2锛夋娴婻NA polymerase II鍙婂叾瀹冨弽寮忓洜瀛愬湪鍩哄洜缁勪笂缁撳悎浣嶇偣鐨勭簿纭畾浣嶏紱锛3锛夌爺绌剁粍铔嬬櫧鍏变环淇グ涓庡熀鍥犺〃杈剧殑鍏崇郴锛涳紙4锛塁TCF杞綍...
绛旓細鐢ㄨ繖浜涘ぇ鐨勬鑹茬澶磋〃绀哄熀鍥犮傝杩欎釜缁胯壊鐨勫渾鍦堜唬琛ㄤ竴涓厑璁歌浆褰曠殑缁勮泲鐧姐傝杩欎釜绾㈣壊鐨勫仠姝㈡爣璁颁唬琛ㄦ姂鍒惰浆褰曠殑缁勮泲鐧姐傚湪缁嗚優涓紝鍚勭铔嬬櫧璐ㄩ兘鍙互涓嶥NA缁撳悎锛岃繖涓姤鏈壊鐨勪笢瑗垮彲鑳戒細淇冭繘杩欎釜鍩哄洜鐨勮浆褰曪紝杩欎釜绮夌孩鑹茬殑涓滆タ鍙兘浼氭姂鍒惰繖涓熀鍥犮傛垜浠彲浠ヤ娇鐢ChIP-Seq鎵惧埌!!! ChIP-seq浠h〃鈥滄煋鑹茶川鍏嶇柅娌夋穩缁撳悎...
绛旓細鎬讳箣锛ChIP-seq涓殑peaks鏄熀鍥犺皟鎺ц垶鍙颁笂鐨勪竴鏋氭灇閲嶈妫嬪瓙锛屽畠浠互鏁版嵁鐨勫舰寮忎负鎴戜滑鎻ず浜嗙粏鑳炲唴澶嶆潅鑰岀簿缁嗙殑閬椾紶璋冩帶鏈哄埗锛屼负鐢熺墿瀛鐮旂┒鎻愪緵浜嗗疂璐电殑绐楀彛銆傞氳繃娣卞叆瑙h杩欎簺peaks锛岀瀛﹀寰椾互缁樺埗鍑哄熀鍥犺〃杈捐皟鎺х殑绮惧瘑鍦板浘锛岃繘鑰屾帹鍔ㄦ垜浠鐢熷懡绉戝鐨勬繁鍏ョ悊瑙c
绛旓細闄や簡bamCoverage锛宐amCompare涔熻兘灏哹am->bw锛屽苟涓斿悓鏃惰冭檻澶勭悊鍜屽鐓э紝浠ユ秷闄ゅ櫔澹般傚師鏂囨槸杩欐牱璇寸殑锛 To show ChIP binding signal surrounding TSSs or in gene bodies, read coverage was first calculated using the bamCompare tool (RPKM, Log2(ChIP/IgG) in deepTools.鍦╥gv涓嬮潰鐪嬬湅bed, bam, bw...