歡迎您來到深圳欣博盛生物科技有限公司網(wǎng)站!
被廣泛使用的傳統(tǒng)ChIP-seq與新技術(shù)CUT&RUN和CUT&Tag,如何決定哪種染色質(zhì)分析法更適合您的實驗?zāi)兀吭谶@里,我們將根據(jù)EpiCypher的經(jīng)驗幫您確定最佳檢測方法。
關(guān)鍵點1:為何要告別ChIP-seq?
● 樣本要上百萬個細胞——不適用于珍貴細胞類型或臨床樣本
● 繁瑣的操作步驟——需要交聯(lián)、染色質(zhì)片段化和免疫沉淀(IP),實驗周期約為一周
● 高測序深度——通常需要每個庫2,000 - 4,000萬個讀段才能在背景上獲得足夠的信號
● 數(shù)據(jù)結(jié)果不精準(zhǔn) ——背景高,實驗重復(fù)性差和有非特異性的peak
盡管存在以上短板,ChIP-seq仍然是幾十年來應(yīng)用最guang泛的DNA-蛋白互作技術(shù)。然而,新方法、新技術(shù)往往給科學(xué)研究帶來天翻地覆的變化,CUTANA™ CUT&RUN和CUT&Tag的出現(xiàn)解決了ChIP-Seq實驗需要大量細胞,且重復(fù)性差、低信號、高背景等缺點,為研究DNA-蛋白質(zhì)相互作用提供了新的有效工具。
Figure 1: ChIP-seq與CUT&RUN和CUT&Tag的比較
與ChIP-seq相比,CUT&Tag和CUT&RUN具有許多優(yōu)點。這兩種檢測方法都不需要交聯(lián)、染色質(zhì)片段化或免疫沉淀,即可提供低背景、高可靠性的實驗結(jié)果。同時CUT&RUN和CUT&Tag的實驗周期更短,所需樣本細胞更少,測序深度更低。
常見問題
科學(xué)方法在不斷發(fā)展,在表觀基因組學(xué)領(lǐng)域尤其如此,在過去的十年中,表觀基因組學(xué)經(jīng)歷了快速的技術(shù)增長和擴張。盡管CUTANA™檢測具有明顯的優(yōu)勢,但許多研究人員對從ChIP-seq轉(zhuǎn)換到CUTANA™仍很猶豫。在這里,我們羅列出可能會在ChIP-seq過渡到CUTANA™ CUT&RUN分析時常見的一些問題。
Q:我正在研究一種瞬態(tài)相互作用蛋白質(zhì),需要通過交聯(lián)來穩(wěn)定染色質(zhì)上的目標(biāo)定位。我zui-好的選擇不是ChIP-seq嗎?
A: CUT&RUN可以生成背景干凈的實驗數(shù)據(jù),免受高度交聯(lián)相關(guān)的可變IP效率的干擾。如果需要,CUTANA檢測可與輕到中度交聯(lián)條件兼容(Fig. 2)。然而,ChIP-seq所需的高度固定方式不能應(yīng)用于CUT&RUN(或CUT&Tag)。
Figure 2: CUT&RUN在樣品處理過程中保留了全基因組富集。熱圖中使用新鮮、冷凍或交聯(lián)的K562細胞和新鮮細胞核,顯示轉(zhuǎn)錄起始位點(TSS)的CUT&RUN H3K4me3信號,紅色表示H3K4me3高富集。
Q:我正試圖將我的結(jié)果與已有的ChIP-seq數(shù)據(jù)進行比較——我需要繼續(xù)做ChIP-seq嗎?
A:雖然ChIP-seq和CUT&RUN是不同的操作步驟,但原始測序數(shù)據(jù)是相似的,并且使用相同的工具進行處理和可視化。在已有的文獻中多次發(fā)表過這兩種方法的數(shù)據(jù)比對。主要的區(qū)別是CUT&RUN數(shù)據(jù)的背景要低得多,所需的細胞和測序讀段也比ChIP-seq少了10倍。
Q:我已經(jīng)有了一個很好的ChIP-seq操作方案或有效的抗體,是否應(yīng)該堅持用下去?
A:與CUT&RUN相比,即使是優(yōu)化后的ChIP-seq,也需要更多的時間、細胞和測序深度。此外,ChIP-seq本身存在低通量、高背景和成本較高的問題,CUTANA™ CUT&RUN wan美的解決了這些問題。與ChIP-seq需要交聯(lián)、片段化和IP等條件相比,CUT&RUN對大多數(shù)目標(biāo)蛋白和細胞類型的優(yōu)化需求更低。
Q:由于抗體在ChIP中效果很好,不想換掉ChIP-seq。
A:抗體性能并不是選擇ChIP-seq的一個很好的理由。ChIP級別抗體并不可靠,尤其是組蛋白PTMs。EpiCypher發(fā)現(xiàn)超過70%的組蛋白賴氨酸甲基化和?;疨TMs抗體顯示明顯的交叉反應(yīng)性和目標(biāo)蛋白結(jié)合效率低的問題。這包括有較高引用率的H3K4me3、H3K9me3、H3K27ac和H3K27me3抗體。非組蛋白PTM靶標(biāo),如轉(zhuǎn)錄因子,也面臨著類似的挑戰(zhàn)。
關(guān)鍵點2:CUT&RUN——“萬能"染色質(zhì)分析工具
CUT&RUN是大多數(shù)表觀基因組實驗的理想工具。它為細胞樣本、目標(biāo)蛋白兼容性和測序成本之間提供了很好的平衡。該技術(shù)操作非常簡單,可根據(jù)具體實驗情況進行優(yōu)化調(diào)整,且隨著EpiCypher開發(fā)的CUTANA™ CUT&RUN試劑盒的出現(xiàn)而變得更加容易。
與ChIP-seq相比,CUT&RUN的優(yōu)點如下:
● 針對不同目標(biāo)蛋白的高分辨率數(shù)據(jù):CUT&RUN與組蛋白PTMs和染色質(zhì)相關(guān)蛋白(包括轉(zhuǎn)錄因子、 表觀遺傳學(xué)的識別、記錄和消除蛋白)兼容,(圖3)。 CUT&RUN還可生成很難使用ChIP-seq進行分析的染色質(zhì)重塑酶圖譜,這也突出了CUT&RUN的另一個關(guān)鍵優(yōu)勢。
Figure 3: CUTANA™ CUT&RUN分析每次反應(yīng)僅使用300 - 800萬測序讀段,為不同的目標(biāo)蛋白生成高分辨率數(shù)據(jù)。*每個實驗都使用CUTANA™CUT&RUN試劑盒和500,000個K562細胞進行。
● 需要的細胞數(shù)量較少:雖然建議使用500,000個以上的細胞,但CUTANA™ CUT&RUN在不改變操作步驟的前提下,可將細胞數(shù)量降低至5,000個,從而能夠分析不常見的細胞和較珍貴的樣本。目前,CUT&RUN已被用于分析小鼠和人類原代細胞、患者來源的異種移植(PDX)、流式細胞儀分選細胞、免疫細胞等。
● 操作步驟簡單:CUTANA™ CUT&RUN在3天內(nèi)即可完成從細胞到文庫的建立。還適用于多道移液器和8聯(lián)排管,提高了分析的重復(fù)性和通量。
● 測序成本降低:只需要300 - 800萬個測序讀段,高通量測序可以檢測更多樣本。
● 減少實驗中需要優(yōu)化的步驟:如上所述,CUT&RUN跳過了ChIP-seq中zui-具挑戰(zhàn)性的部分(染色質(zhì)片段化等),只需要較少的優(yōu)化步驟。EpiCypher的CUTANA™CUT&RUN Kit和CUT&RUN Library Prep Kit使這一過程更加簡單。
注:根據(jù)EpiCypher的經(jīng)驗,與CUT&Tag相比,CUT&RUN更容易學(xué)習(xí)和排除故障,特別是在使用EpiCypher的CUT&RUN檢測試劑盒和Library Prep試劑盒時。
關(guān)鍵點3:CUT&Tag——“專業(yè)級別"染色質(zhì)分析工具
CUT&Tag更適合在染色質(zhì)分析測定方面具有經(jīng)驗的研究人員。如果您是:
● 剛剛開始接觸表觀基因組分析測定
● 經(jīng)常使用ChIP-seq,打算開始嘗試CUTANA染色質(zhì)分析
● 打算嘗試一個新的目標(biāo)蛋白或使用一個新的細胞類型
● 低豐度目標(biāo)蛋白,如轉(zhuǎn)錄因子和其他染色質(zhì)相關(guān)蛋白
在這些情況中,EpiCypher建議使用CUT&RUN,它有一個簡單明了的操作步驟,并可為大多數(shù)目標(biāo)蛋白和細胞類型生成可靠精準(zhǔn)的實驗結(jié)果。
CUT&Tag比CUT&RUN更具挑戰(zhàn)性
許多研究人員想要用CUTANA CUT&Tag進行染色質(zhì)分析實驗,因為該方法跳過了傳統(tǒng)的文庫準(zhǔn)備步驟,只需要10萬個細胞核即可獲得高質(zhì)量的測序結(jié)果。EpiCypher通過du-家的Direct-to-PCR技術(shù)進一步簡化了CUT&Tag過程,只需要一個管就可完成從細胞到PCR文庫擴增。
盡管存在以上優(yōu)勢,根據(jù)EpiCypher的經(jīng)驗,CUT&Tag對相關(guān)實驗操作熟悉度有較高的要求。樣品準(zhǔn)備不充分或細胞核太少,ConA bead丟失和抗體特異性或效率較低都會影響CUT&Tag的實驗結(jié)果。與CUT&RUN相比,CUT&Tag也會容易出現(xiàn)更高的duplication rates,并可能在開放染色質(zhì)區(qū)域出現(xiàn)背景信號。基于這些原因,我們推薦大多數(shù)用戶使用CUT&RUN。
CUT&Tag并不適用于所有目標(biāo)蛋白
EpiCypher推薦使用CUTANA™ CUT&Tag來研究組蛋白PTMs(圖4)和選擇轉(zhuǎn)錄因子(即CTCF)在全基因組上的結(jié)合或分布位點。不建議將CUT&Tag用于染色質(zhì)相關(guān)蛋白分析,這些蛋白通常與染色質(zhì)結(jié)合較弱,在高鹽CUT&Tag溶液中剝離。這是該方法的一個主要缺點,也是EpiCypher繼續(xù)建議大多數(shù)用戶使用CUT&RUN的原因之一。
注:在ChIP中,樣品被交聯(lián)以穩(wěn)定染色質(zhì)上的蛋白質(zhì),因此允許使用高鹽緩沖液。雖然CUT&Tag與輕度到中度交聯(lián)兼容,但這些條件嚴(yán)重降低了收率。相反,EpiCypher建議在CUT&RUN中使用新鮮細胞樣本。
Figure 4: CUTANA™ CUT&Tag是分析組蛋白PTMs的理想工具。
CUT&Tag是低樣本量和特殊應(yīng)用的理想選擇
盡管上面列出了一些注意事項,但值得注意的是CUT&Tag是專門為少量細胞的染色質(zhì)分析而設(shè)計的,是CUT&RUN的補充技術(shù)。
為什么CUTANA™ CUT&Tag是低樣本量應(yīng)用的理想選擇?
● Tn5 tagmentation消除了傳統(tǒng)的交聯(lián)、染色質(zhì)片段化、IP和文庫準(zhǔn)備步驟,減少了操作時間并zui大化靶標(biāo)回收率。當(dāng)嘗試用少量或單細胞進行分析時,精簡的處理步驟是至關(guān)重要的。在CUT&Tag中,pAG-Tn5準(zhǔn)確導(dǎo)向結(jié)合區(qū)域并進行DNA切割,省去了ChIP-seq中最耗時的步驟。
● EpiCypher獨jia的Direct-to-PCR CUT&Tag技術(shù)允許您在一個管中完成從細胞到PCR文庫的擴增。而每次細胞/DNA被洗滌,轉(zhuǎn)移到新的試管中,或在進行純化時,都會面臨丟失樣本的風(fēng)險。Direct-to-PCR CUT&Tag只需要一個DNA純化步驟,可以在短短兩天內(nèi)完成。
● CUTANA CUT&Tag操作中shou選100,000個核,但對于一些選定的目標(biāo),可低至1,000個核(圖5)。由于CUTANA CUT&RUN分析驗證過的最少是5,000個細胞,因此CUT&Tag為研究人員突破表觀基因組學(xué)的檢測界限提供了解決方法。
Figure 5: CUT&Tag僅使用1000個細胞即可生成低豐度(H3K4me3)和高豐度(H3K27me3)組蛋白PTMs的高質(zhì)量圖譜。
選擇適合您的染色質(zhì)分析測定方法
下面是一個快速檢查表,可以幫助您為您的項目選擇最佳的檢測方法:
(一)推薦使用CUT&RUN作為首xuan的染色質(zhì)分析檢測方法,適用于多種目標(biāo)蛋白、細胞類型和細胞處理條件。如果每次反應(yīng)可以有5,000到500,000個細胞,并且滿足以下條件,CUT&RUN為zui-優(yōu)選擇:
1.剛開始接觸染色質(zhì)分析或CUTANA™技術(shù)
2.新的目標(biāo)蛋白或使用新的細胞類型
(二)CUT&Tag是創(chuàng)新型應(yīng)用于極少量細胞樣本的分析方法。適合于有經(jīng)驗的研究人員。
1.CUT&Tag適用于組蛋白PTMs分析
2.CUT&Tag實驗條件通常需要比CUT&RUN更多的摸索及優(yōu)化
3.CUT&Tag每次反應(yīng)需要1,000至100,000個細胞
References
1. Preissl S et al. Characterizing cis-regulatory elements using single-cell epigenomics. Nat Rev Genet (2022). PubMed PMID: 35840754.
2. Mehrmohamadi M et al. A Comparative Overview of Epigenomic Profiling Methods. Front Cell Dev Biol 9, 714687 (2021). PubMed PMID: 34368164.
3. Carter B et al. The epigenetic basis of cellular heterogeneity. Nat Rev Genet 22, 235-50 (2021 PubMed PMID: 33244170.
4. Agbleke AA et al. Advances in Chromatin and Chromosome Research: Perspectives from Multiple Fields. Mol Cell 79, 881-901 (2020). PubMed PMID: 32768408.
5. Kaya-Okur HS et al. Efficient low-cost chromatin profiling with CUT&Tag. Nat Protoc 15, 3264-83 (2020). PubMed PMID: 32913232.
6. Kaya-Okur HS et al. CUT&Tag for efficient epigenomic profiling of small samples and single cells. Nat Commun 10, 1930 (2019). PubMed PMID: 31036827.
7. Skene PJ et al. Targeted in situ genome-wide profiling with high efficiency for low cell numbers. Nat Protoc 13, 1006-19 (2018). PubMed PMID: 29651053?.
8. Skene PJ et al. An efficient targeted nuclease strategy for high-resolution mapping of DNA binding sites. Elife 6, (2017). PubMed PMID: 28079019?.
9. Shah RN et al. Examining the Roles of H3K4 Methylation States with Systematically Characterized Antibodies. Mol Cell 72, 162-77 e7 (2018). PubMed PMID: 30244833.
10. Liu T. Use model-based Analysis of ChIP-Seq (MACS) to analyze short reads generated by sequencing protein-DNA interactions in embryonic stem cells. Methods Mol Biol 1150, 81-95 (2014). PubMed PMID: 24743991.
11. Zang C et al. A clustering approach for identification of enriched domains from histone modification ChIP-Seq data. Bioinformatics 25, 1952-8 (2009). PubMed PMID: 19505939.
12. Evans MK et al. Ybx1 fine-tunes PRC2 activities to control embryonic brain development. Nat Commun 11, 4060 (2020). PubMed PMID: 32792512.
13. Laczik M et al. Iterative Fragmentation Improves the Detection of ChIP-seq Peaks for Inactive Histone Marks. Bioinform Biol Insights 10, 209-24 (2016). PubMed PMID: 27812282.
14. Meers MP et al. Peak calling by Sparse Enrichment Analysis for CUT&RUN chromatin profiling. Epigenetics Chromatin 12, 42 (2019). PubMed PMID: 31300027.
15. Yu F et al. CUT&RUNTools 2.0: A pipeline for single-cell and bulk-level CUT&RUN and CUT&Tag data analysis. Bioinformatics (2021). PubMed PMID: 34244724.
16. Liu N et al. Direct Promoter Repression by BCL11A Controls the Fetal to Adult Hemoglobin Switch. Cell 173, 430-42 e17 (2018). PubMed PMID: 29606353.
17. de Bock CE et al. HOXA9 Cooperates with Activated JAK/STAT Signaling to Drive Leukemia Development. Cancer Discov 8, 616-31 (2018). PubMed PMID: 29496663.
18. Janssens DH et al. Automated in situ chromatin profiling efficiently resolves cell types and gene regulatory programs. Epigenetics Chromatin 11, 74 (2018). PubMed PMID: 30577869.
19. Uyehara CM et al. Direct and widespread role for the nuclear receptor EcR in mediating the response to ecdysone in Drosophila. Proc Natl Acad Sci U S A 116, 9893-902 (2019). PubMed PMID: 31019084.
20. Zhang XL et al. Reorganization of postmitotic neuronal chromatin accessibility for maturation of serotonergic identity. Elife 11, (2022). PubMed PMID: 35471146.
21. Wang J et al. EZH2 noncanonically binds cMyc and p300 through a cryptic transactivation domain to mediate gene activation and promote oncogenesis. Nat Cell Biol 24, 384-99 (2022). PubMed PMID: 35210568.
22. Hainer SJ et al. Profiling of Pluripotency Factors in Single Cells and Early Embryos. Cell 177, 1319-29 e11 (2019). PubMed PMID: 30955888.
23. Mathsyaraja H et al. Max deletion destabilizes MYC protein and abrogates Emicro-Myc lymphomagenesis. Genes Dev 33, 1252-64 (2019). PubMed PMID: 31395740.
24. Roth TL et al. Reprogramming human T cell function and specificity with non-viral genome targeting. Nature 559, 405-9 (2018). PubMed PMID: 29995861.
25. Collins PL et al. DNA double-strand breaks induce H2Ax phosphorylation domains in a contact-dependent manner. Nat Commun 11, 3158 (2020). PubMed PMID: 32572033.
26. Yusufova N et al. Histone H1 loss drives lymphoma by disrupting 3D chromatin architecture. Nature 589, 299-305 (2021). PubMed PMID: 33299181.
27. Janssens DH et al. Automated CUT&Tag profiling of chromatin heterogeneity in mixed-lineage leukemia. Nat Genet 53, 1586-96 (2021). PubMed PMID: 34663924.
28. Henikoff S et al. Efficient chromatin accessibility mapping in situ by nucleosome-tethered tagmentation. Elife 9, (2020). PubMed PMID: 33191916.
29. Deng Y et al. Spatial-CUT&Tag: Spatially resolved chromatin modification profiling at the cellular level. Science 375, 681-6 (2022). PubMed PMID: 35143307.
30. Gopalan S et al. Simultaneous profiling of multiple chromatin proteins in the same cells. Mol Cell 81, 4736-46 e5 (2021). PubMed PMID: 34637755.
31. Xiong H et al. Single-cell joint detection of chromatin occupancy and transcriptome enables higher-dimensional epigenomic reconstructions. Nat Methods 18, 652-60 (2021). PubMed PMID: 33958790?.
32. Zhu C et al. Joint profiling of histone modifications and transcriptome in single cells from mouse brain. Nat Methods 18, 283-92 (2021). PubMed PMID: 33589836.
33. Janssens DH et al. CUT&Tag2for1: a modified method for simultaneous profiling of the accessible and silenced regulome in single cells. Genome Biol 23, 81 (2022). PubMed PMID: 35300717.
34. Wu SJ et al. Single-cell CUT&Tag analysis of chromatin modifications in differentiation and tumor progression. Nat Biotechnol (2021). PubMed PMID: 33846646.
35. Bartosovic M et al. Single-cell CUT&Tag profiles histone modifications and transcription factors in complex tissues. Nat Biotechnol (2021). PubMed PMID: 33846645.
如需了解更多詳細信息或相關(guān)產(chǎn)品,請聯(lián)系EpiCypher中國授權(quán)代理商-欣博盛生物