ChIP序列

博凯森生物致力于生产高质量的ChIP-seq数据集，以帮助您分析组蛋白的DNA靶标

ChIP-Seq简介

ChIP-Seq（染色质免疫沉淀测序）是指结合位点分析，是一种

应用：

• 基因调控
• 转录复合体组装
• DNA 修复
• 组蛋白修饰
• 发展机制
• 疾病进展

ChIP-Seq的优势

• 超高质量和高分辨率测序：有可能获得
• 成本效益高：一次运行中快速有效地对多个样本进行全基因组分析
• 综合分析: 使用广泛接受的软件和最新

ChIP-Seq工作流程
典型的ChIP-Seq工作流程如下：

	样品要求和制备 样本类型：ChIPed DNA DNA amount: ≥ 50 ng, DNA concentration: ≥ 10 ng/µl, DNA volume: ≥ 10 μl OD260/280=1.8~2.0，无降解或RNA污染
	测序服务 Illumina HiSeq SE50或HiSeq PE150，MGI 用于DNA文库制备的150-300bp插入大小范围 ≥10M clean reads (transcription factor), ≥20 M clean reads (histone proteins)
	生物信息学分析 数据质量控制 用作图统计与参考基因组比对 峰值调用和注释 差分峰值注释 峰相关基因的功能分析 主题预测 通路分析 可视化结果

生物信息学工作流程

可交付成果

• 原始测序数据
• 实验结果
• 数据分析报告
• ChIP-Seq中的详细信息供您写作（定制）

在博凯森生物，我们为您提供高质量的测序和全面的生物信息学

1.与ChIP芯片相比，ChIP-Seq有哪些优势？

1. ChIP-Seq支持全基因组分析，而ChIP芯片仅分析已知序列的一部分。
2. ChIP-Seq可以准确分析结合序列，而ChIP芯片不能精确定位。

2.基于超声波和酶的染色质断裂有什么区别？

Either sonication or enzymatic digestion can be used to generate the appropriate lengths of chromatin. Sonication is a traditional method used for fragmenting chromatin, it uses acoustic energy to forcefully shear the chromatin. Sonicated chromatin works very well for performing ChIP to assess histones and histone modifications, however, over-sonication can damage the chromatin and displace bound transcription factors and cofactors. Therefore, sonication typically needs optimization. Enzymatic digestion uses micrococcal nuclease to cut the linker region between nucleosomes. It gently fragments the chromatin and preserves the integrity of chromatin and bound proteins. So it’s more suitable for performing ChIP to assess transcription factors and cofactors that are less abundant and interact with DNA less stable. In addition, enzymatic digestion provides better reproducibility between experiments. But over-digestion may lead to a loss of nucleosome-free regions.

3.只要使用高通量测序，就能保证高分辨率吗？

高通量测序大大提高了ChIP检测的分辨率，但它不是

4.导致ChIP-seq假阳性率较高的因素是什么？

DNA断裂方法、染色质开放性异质性、PCR扩增偏倚、基因组

ChIP-seq

期刊：巴西医学与生物研究杂志
发布日期：2013年12月12日

背景

膜性肾病（MN），特征为肾小球基底弥漫性增厚

结果

在这项研究中，作者使用了染色质免疫沉淀，然后进行了高通量测序（ChIP-seq）

表1 ChIP-seq和比对结果。
对齐内容如下：

图1。膜性肾病患者H3K9me3的ChIP-seq峰分布（距离）。

图2:相对于注释基因的全基因组峰值分布。

图3。通过基因本体论（GO）分析（AmiGO 1.8）确定峰值相关基因的分布。横轴

表2。膜性肾病患者H3K9me3基序的基本信息。
S： C+G；R：A+G；K:T+G；
图4。ChIP-seq图案标志。横轴表示轨迹

表3。膜性肝炎患者H3K9me3变异的选定基因

总之，作者认为这些结果可能有助于解释MN患者的发病机制。那样的

参考
隋， 等组蛋白H3K9的ChIP-seq分析 巴西杂志 , 2014, 47(1):42-9.