•  

    G4 ChIP-Seq

    产品概述

    染色质免疫共沉淀(Chromatin Immunoprecipitation,ChIP)是研究蛋白质与DNA相互作用的经典技术,被应用于转录因子结合位点或组蛋白修饰位点的研究。 云序生物提供的G4 ChIP-Seq服务,依托ChIP实验原理,利用G4特异性抗体,在天然染色质环境中精准捕获各种拓扑结构的G4。依托强大的生信分析体系,云序不仅交付海量测序数据,更针对研究目标深度解析,助力您的机制研究!

    DNA G-四链体介绍:

    DNA G-四链体(G-quadruplexes, G4s)是由富含鸟嘌呤的DNA序列折叠形成的一种三维二级结构。其核心结构单元是G-四分体(G-tetrads)——由4个鸟嘌呤碱基通过Hoogsteen氢键连接形成的正方形平面,该平面通过带正电的离子与每个鸟嘌呤的O-6孤对电子之间的相互作用进一步稳定。多层G-四分体通过π-π堆积作用垂直堆叠,最终形成稳定的G-四链体结构,该结构的中央通常由K+或Na+配位稳定。此外,G4可以是分子内的(由单链DNA形成),也可以是分子间的(由多条DNA链形成,iG4s),这两种G4结构具有不同的结构和理化性质,包括折叠动力学和热力学稳定性。

     

    尽管G4四链体在初级序列上具有相似性,但其实际折叠形成的拓扑结构呈现显著多样性。这种多样性主要由两个因素决定:链的方向性(DNA链的5'→3'或3'→5'走向)和连接环的构型(如侧环、对角环的空间排布)。不同拓扑结构(如平行、反平行或混合型)可能直接影响G4在细胞内的稳定性与功能,但具体影响机制仍是未解之谜。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    G4的结构

     

    G4结构存在于端粒、启动子区域、3'UTR、5'UTR、外显子区域、内含子区域及其他基因组区域。它们广泛参与调控多种关键的生物学过程,参与端粒维持、DNA复制、转录、翻译及表观遗传调控等。

    近年来研究进一步揭示,G4还在病毒复制、疾病相关基因的基因组稳定性调控以及免疫球蛋白类别转换重组等过程中发挥重要作用,直接影响多种疾病的发生发展。深入阐明G4在这些生理与病理过程中的具体作用机制,将为开发靶向G4的配体或治疗药物提供理论基础,有望为相关疾病的防治开辟新的策略。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    G4的功能

     

    实验原理

    染色质交联:固定染色质中G4结构与蛋白质的相互作用→超声打断:将染色质剪切为100–500 bp片段,适合抗体结合和测序→G4 ChIP:依次孵育G4特异性抗体和抗FLAG抗体,捕获G4→文库制备:转座酶法建库,接头连接→文库扩增→上机测序。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    图3 G4 ChIP-Seq实验流程

    相关产品

    1.G4 CUT&Tag

    G4 CUT&Tag技术产生的数据具有高信噪比和低背景噪音,能够更清晰地描绘全基因组范围内的分布图谱。此外,G4 CUT&Tag仅需少量样本即可进行实验,适用于稀有细胞类型或珍贵样本。

    2.ATAC-seq

    ATAC-seq是运用测序手段研究染色质可及性的一种技术,仅需少量细胞便可获得实时全基因组活性调控序列信息,与G4 ChIP-seq联用可同时检测启动子中的G4s和开放染色质信号,全面研究G4、开放染色质以及基因转录调控之间的关联。

     

     

    云序数据分析(仅供展示 详见demo报告)

    一.分析项目

    1.原始数据整理,过滤和质量评估;

    2.序列匹配与数据统计;

    3.富集峰(G4特异性抗体结合到的基因组片段)识别与注释;

    4.差异富集峰的鉴定和注释;

    5.差异富集峰相关基因GO分析;

    6.差异富集峰相关基因KEGG通路分析;

    7.Venn图;

    8.Classification富集峰在全基因组上的分布特征;

    9.Chrom Distribution富集峰在各染色图上的分布;

    10.Length Distribution富集峰长度特征分布;

    11.Motif富集峰序列结构分析;

    12.Heatmap各组富集峰在TSS附近分布热图;

    13.Cluster不同样本间富集峰的分布差异聚类图;

    14.Volcano两组样本之间富集峰信号差异火山图;

    15.IGV富集峰可视化;

    16.按照客户要求对测序数据进行个性化分析。

     

    二.部分数据分析结果示例

    1.差异富集区相关基因GO分析和Pathway分析

    GO分析:基因本体论(Gene Ontology,GO)为注释基因、基因产物和序列开发了一套结构化的、受控词汇表。云序生物利用差异富集峰对应的基因进行GO功能分析,以注释并推测这些富集峰可能参与的功能。

    Pathway分析:KEGG PATHWAY是将基因组学、转录组学、蛋白质组学和代谢组学中的分子数据集映射到KEGG通路图上,以进行这些分子的生物学功能解释的过程。云序生物利用差异富集峰对应的基因进行通路分析,以注释并推测这些富集峰可能参与的通路。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    2.富集峰在全基因组上的分布特征(Classification)

    云序生物根据参考基因组注释文件,将基因组划分区域,再根据各富集峰的坐标信息,将富集峰匹配到各基因位置,统计各区域的富集峰所占比例,能够从总体上分析G4基因组不同区域的偏好性。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    3.富集峰在各染色体上的位置

    云序生物根据参考基因组注释文件,统计富集峰在各染色体上的位置,绘制各条染色体上富集峰分布的区域,从总体上探究G4的染色体偏好性。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    4.motif预测

    Motif为“基序”,是一个基于数据的数学统计模型,可以是一段保守序列也可以是一个特异性结构,大量重复出现的某一类序列Motif很可能存在某种生物学意义。云序生物对富集峰序列进行Motif分析,以判断G4的序列偏好性。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    5.Heatmap热图

    利用富集峰位点的坐标信息,结合参考基因组及基因注释信息,统计TSS(转录起始位点)及上下游2kb窗口内的富集峰分布密度绘制热图。通过可视化峰密度在TSS附近的梯度变化,揭示G4在基因核心功能区域的分布偏好性。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    6.IGV可视化

    IGV是一款基于Java程序的用于基因组数据可视化的软件,通过比较IP样品和Input样品测序深度的差异,从而实现富集峰的可视化。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    云序优势

    优化的G4 ChIP-Seq流程:

    ChIP富集效率是G4 ChIP-Seq成败的关键,云序生物采用G4特异性抗体和优化的实验流程,确保客户获得准确全面的优质数据。

    适用多种样本:

    云序G4 ChIP-Seq服务适用于动物组织、植物材料、真菌等多种样本类型,以及部分降解的临床样本。

    一站式服务:

    客户只需提供细胞或组织,云序生物为您完成从样品准备、文库制备、上机测序到数据分析的整套服务流程。

     

     

    样本要求:

    样品类型:

     组织、细胞样品或ChIP富集DNA,其它类型样品请详询。

    样品量:

    a)细胞:1×10^8,活细胞数量 > 90%

    b)组织:动物 >500 mg;植物 >5 g

    c)ChIP富集的DNA >10 ng 以上样品量适用于心、肝、脾、肺、肾、以及叶片等常见样品,特殊样品请详询。

    样品收集与保存:

    G4 ChIP-Seq样品需要终浓度为1%甲醛交联,不可加Trizol等裂解液,-80℃保存。 具体请联系销售或后台工作人员,查看《云序生物样品采集保存及运输指南》。

    样品运输:

    细胞和组织样品干冰运输,DNA可冰袋运输。

     

     

    高分文章案例

    案例1:G-四链体结构标记人类调节染色质

    原文:G-quadruplex structures mark human regulatory chromatin

    发表时间:2016年9月12日

    发表期刊:Nature Genetics

    影响因子:29

    发表单位:英国癌症研究中心

     

    染色质的可接近的区域是细胞命运、起源和身份的定量指标,但潜在的DNA结构特征在很大程度上仍未被描述。G4 DNA结构最近已经在人类细胞中可视化,并直接在纯化的基因组DNA中定位。然而,在染色质背景下,高分辨率的G4结构形成的直接捕获仍然是缺失的。 研究团队利用G4 ChIP-seq,绘制G4结构在自发永生化、非致癌的人表皮角质形成细胞HaCaT细胞系染色质中的全基因组位置。总体而言,在HaCaT染色质中,鉴定了10,560个高置信度的G4 ChIP-seq峰,其中87%符合体外形成G4结构的基序。同时对富集到的G4结构类型进行了比例计算和motif分析。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    图1 HaCaT细胞的G4 ChIP-seq分析

     

     

    案例2:启动子G-四链体和转录因子共同塑造细胞类型特异性转录组

    原文:Promoter G-quadruplexes and transcription factors cooperate to shape the cell type-specific transcriptome

    发表时间:2021年6月23日

    发表期刊:Nature Communications

    影响因子:15.7

    发表单位:意大利帕多瓦帕多瓦大学

     

    细胞同一性通过激活细胞特异性基因程序来维持,受表观遗传标记、转录因子和染色质组织的调节。细胞中的DNA G-四链体(G4)折叠区域与转录活性的增加或降低有关。 研究团队对人脂肪肉瘤(WDLPS)癌细胞系93T449细胞进行G4-ChIP-seq分析,结合来自成人皮肤的自发永生化角质形成细胞HaCaT细胞的G4-ChIP-seq数据。根据启动子中是否存在G4s和开放染色质信号,对93T449与HaCaT细胞中不同转录水平的程度进行了分析,结果表明,G4s和开放染色质的存在极大地促进了转录水平的提高,与只存在开放染色质的区域相比,提高的程度更高。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    图2 G4折叠与转录水平相关

     

     

     

    • 回到顶部
    • 021-64878766
    • QQ客服
    • 微信公众号二维码

产品中心

Product Center