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染色质由组蛋白和DNA组成:147个碱基对的DNA包裹在8个核心组蛋白周围,形成基本的染色质单元,即核小体。
染色质的功能是将DNA有效地包装成小体积,以装入细胞核,保护DNA结构和序列。将DNA封装到染色质中可以实现有丝分裂和减数分裂,防止染色体断裂,并控制基因表达和DNA复制。进一步了解染色质的结构以及用于研究染色质可及性和相互作用的方法。
下载染色质可访问性和体系结构指南
基因组被有效地包装在细胞核中。DNA包裹在组蛋白周围形成核小体,由147个碱基对的DNA和八核组蛋白组成。核小体像串珠一样串在一起,封装成高阶染色质结构(图1)。
图1:染色质结构。DNA缠绕核小体形成染色质纤维,然后是染色体。
与核小体紧密结合或紧密结合成高阶异染色质的DNA是不可接近的,从而阻止转录因子、转录机制和其他DNA结合蛋白的结合,导致基因沉默。同时,“连接子”DNA和开放的常染色质结构可以结合,从而实现活性基因转录。
染色质被积极地、动态地重塑,以改变基因表达和细胞程序,例如,在不同的发育阶段或响应特定的刺激。大的基因组区域可能被沉默或激活,或者核小体可能被解开以获得特定的基因和DNA序列。 通过对染色质结构和核小体定位的研究,可以揭示与特定细胞过程和疾病状态有关的表观遗传程序和机制。
调查基因组中可用于活性转录的暴露区域与紧密结合在异染色质中的暴露区域,是了解不同背景下染色质结构和功能之间关系的重要第一步。为了获得基因组结构的快照,研究人员可以使用三种方法之一:DNase-seq、MNase-seq或ATAC-seq。
DNase-seq和ATAC-seq绘制了DNA的暴露区域,而MNase-seq绘制了受核小体保护的区域。重要的是要记住,这些方法提供了动态过程的快照,通常在数千个单元中进行平均。如果某个特定区域正在动态变化,或者种群中的细胞之间存在差异,则数据可能会在方法之间发生冲突。一些单细胞分析方法正在发展,以解决这些挑战。
DNA酶序列
DNase-seq使用DNase消化基因组的暴露区域,而核小体结合的DNA则不受DNA酶消化的保护。然后对DNA酶消化产生的小片段进行测序,并将其映射到基因组中,以确定活性转录区域。
图2:ATAC序列协议。我们可以找到ATAC序列的分步指南在这里
我们可以通过染色质接触图谱评估三维染色质结构,以揭示遥远基因组区域之间的物理相互作用。染色质构象捕获(3C)的出现以及随后基于这种方法开发的方法使这种类型的映射成为可能。这些方法中的每一种对于特定的应用都具有特定的优势,但由于方法的多样性,为特定的目的选择方法可能具有挑战性。
图3:染色体构象技术。3C、4C、5C、ChIA-PET和Hi-C的各个步骤。
染色质构象捕获(3C)
3C使用甲醛交联将三维染色质结构锁定到位,然后进行限制性酶消化。然后通过qPCR和测序分析切除的DNA片段,以确定遥远的DNA区域连接的位置。这种分析3D染色质结构和相互作用的方法体内于2002年首次开发(Dekker等(2002年),并已成为一系列相关技术的基础,这些技术已被开发用于实现更大的规模、吞吐量或特异性。
环状染色体构象捕获(4C)
4C能够识别与感兴趣位点相互作用的先前未知DNA区域,这使得4C非常适合于发现特定区域内的新相互作用(德克尔等., 2006).
4C有用的提示:
碳拷贝染色体构象捕获(5摄氏度)
5C从与目标基因座相关的DNA区域生成任何连接产物的文库,然后由NGS进行分析。当需要有关给定区域中所有交互作用的详细信息时,例如在绘制特定染色体的详细交互矩阵时,5C是理想的。然而,5C并不是真正的全基因组,因为每个5C引物必须单独设计,所以它最适合于特定区域(Dotsie和Dekker,2007)。
5C有用提示:
配对标记测序(ChIA-PET)分析染色质相互作用
ChIA-PET从ChIP和3C两个方面分析通过特定蛋白质的远距离DNA区域的相互作用。
ChIA-PET最适合用于涉及感兴趣蛋白质和未知DNA结合靶点的发现实验。例如,最好用ChIA-PET研究转录因子结合位点,因为这项技术要求DNA与转录因子结合体内交互作用称为(Fullwood等., 2009).
ChIA-PET有用提示:
ChIP-停止
ChIP-loop是ChIP和3C的混合物,它使用针对怀疑与感兴趣的DNA区域结合的蛋白质的抗体。ChIP-loop非常适合于确定两个已知DNA区域是否通过感兴趣的蛋白质相互作用。ChIP环路也非常适合确认可疑的相互作用,但不适合发现新的相互作用(Horike等., 2005).
ChIP-loop有用提示:
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Hi-C扩增整个基因组的连接产物,并通过高通量测序评估其频率。当需要对整个基因组进行广泛覆盖时,Hi-C是一个很好的选择,并且解决方案不是很重要,它可以绘制肿瘤细胞染色体结构的全基因组变化图(利伯曼-艾登等.,2009),例如。
Hi-C有用提示:
捕获-C
Capture-C使用3C和寡核苷酸捕获技术(OCT)的组合,以及高通量测序,一次研究数百个位点。当需要高分辨率和全基因组规模时,Capture-C是理想的选择。例如,分析基因组中每种疾病相关SNP对局部染色质结构的功能影响(休斯等., 2014).
Capture-C有用提示:
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