系列笔记基于达澈生物讲座视频,从中初步学习了解生信分析中常遇到的组学分析技术。
ChIP-seq和 CUT&Tag、CUT&RUN讲座视频笔记 - 简书
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0、总纲
- ChIP-seq是探究有特定蛋白结合的DNA片段,即蛋白与DNA特定区域的互作关系;
-
CUT&RUN、CUT&TAG是近些年提出的两个更高效的实验设计。
1、ChIP-seq(Chromatin Immuno-Precipitation)
染色体免疫共沉淀反应
1.1 上游实验原理
A 实验步骤
参考下图,主要分为5步
(1)甲醛交联
- 将目标蛋白(根据实验目的而定)紧密绑定到其可以与DNA连接的位置上;
- 目标蛋白是我们感兴趣的蛋白,例如有特定修饰的组蛋白;
- 我想就是为避免下一步超声时脱离;
(2)超声打断
- 将所有DNA打断成一定长度的小片段;
-
所有片段可分为两大类:有特定蛋白结合的,无特定蛋白结合的
(3)片段富集
- 根据目标蛋白,添加特异抗体,形成抗体与目标蛋白免疫沉淀复合物;
- 然后用磁珠分离富集
(4)文库构建
- 去交联,纯化DNA;
- 加接头,扩增
(5)测序
- illumina二代测序
B 技术难点
(1)实验步骤较多,参数设置优化
- 例如交联、超声等参数设置需要实验摸索;
- 整个实验周期大概三天左右。
(2)抗体选择
- 对于任何一种特定的靶抗原,都有不止一种有效抗体;
-
如何筛选高质量的抗体是很重要的(因为不做实验,就不细述了)
(3)结果解读
chip-seq的结果有时存在背景高、非特异性的peak的缺点;即目标DNA片段分布不是很集中。原因可能如下
- 甲醛过度交联导致蛋白与非目标DNA位置结合;
- 非特异性DNA与Bead直接结合(solution:可用Salmon Sperm DNA封闭);
- 抗体特异性不强;
- ........
C 对照设计
(1)input对照(必做)
即相同实验条件下,进行到第二步超声打断的结果。目的主要是
-
可以验证DNA断裂的效果(片段长度分布)
- 可根据input中靶序列的含量以及染色质沉淀中的靶序列含量,按照取样比例换算出CHIP的效率;
(2)阳性对照(选做)
主要目的是验证chip-seq实验理论上有目标蛋白结合就会出现peak的
- 一般使用anti-RNA PolymeraseⅡ抗体;
- 因为该抗体是通用转录因子,在所有细胞中都能结合基因的核心启动子区。因此理论上chip后都会有条带。
(3)阴性对照(选做)
主要目的是验证chip-seq实验理论上没有目标蛋白结合就会不出现peak的
- 一般用普通的IgG抗体
阳性、阴性对照的例图可见笔记最后
1.2 下游数据分析
参考下图,chip-seq的数据分析常规流程如下
(1)RAW data→Clean data
- 质控(QC);
- 去接头(cutadapt)
(2)Alignment
- bwa、bowties等biosoft,重点关注mapping rate
- visualization(deepTools/IGV)
(3)Peakcalling
- ChIP-seq的必做步骤,研究蛋白bindinng的DNA片段相对集中区域
- MACS2软件,之前的关于MACS笔记见链接
-
根据peak分布结果可进一步尝试motif analysis(Homer),gene annotation(Homer)→GO/KEGG(R),并且联和RNA-seq DEG、ATAC-seq等
2、CUT&RUN、CUT&TAG
- ChIP-seq主要用超声打断的方式切割DNA片段,
- 近些年出现的CUT&RUN、CUT&TAG则主要利用酶切的方式
2.1 cut&run
cleavage under targets and release using nuclease
大致步骤如下
- (1)抗体结合绑在DNA上的靶向蛋白;
- (2)Protein A-MNase酶复合物与抗体交联;
MNase酶为DNA内切酶,可切断所识别到的DNA片段
- (3)钙离子激活MNase酶,剪下目标蛋白所连的目标DNA片段;
- (4)蛋白复合物富集
2.2 cut&tag
cleavage under targets and tagmentation
大致步骤如下
- (1) 一抗结合目标蛋白,二抗结合一抗(信号放大);
- (2) 加入protein A-Tn5酶复合物
Tn5酶是转座酶,ATAC实验常用,完成剪切、粘贴的作用;
- 剪下目标蛋白所连接的目标DNA片段,并在两边加上接头(建库更方便)
2.3 相比于ChIP-seq的优势
- 实验材料(细胞)使用量少,适合珍贵样品;
- 不需要超声打断,因此也可不做甲醛固定(前提是新鲜细胞);
- 实验周期短,两天左右;
- 数据背景信号非常低!可参考一篇paper的比较