ChIP-Seq(Chromatin Immunoprecipitation Sequencing)
ChIP-Seq이란?
ChIP 시퀀싱(ChIP-Seq)은 ChIP(chromatin immunoprecipitation sequencing) assay와 시퀀싱을 결합함으로써 전사 인자와 기타 단백질에 대한 유전체 차원의 DNA 결합 부위를 식별하는 강력한 방법입니다. ChIP 프로토콜에 따라 DNA 결합 단백질은 특정 항체를 사용하여 면역 침전됩니다. 결합된 DNA는 공침, 정제되고 시퀀싱됩니다.
차세대 시퀀싱(next-generation sequencing, NGS)을 ChIP에 적용한 결과 발달 및 암 진행과 같이 다양한 질병과 생물학적 경로에서 역할을 수행하는 유전자 조절 사건에 대한 인사이트를 밝혀냈습니다. ChIP-Seq을 통해 유전체 전체 규모에서 단백질과 핵산 사이의 상호 작용을 철저하게 조사할 수 있습니다.
ChIP-Seq의 장점
알려진 시퀀스에서 파생된 프로브가 필요하기 때문에, 본질적으로 편향적일 수밖에 없는 후성유전체 조사에 사용되는 어레이 및 기타 접근법과 달리 ChIP-Seq은 사전 지식이 필요하지 않습니다. ChIP-Seq은 대규모 병렬형 시퀀싱으로 유전체 전반에 걸친 프로파일링을 제공하여 비용 효과적이고 정밀하며 편향되지 않은 후성유전적 패턴 조사를 위해 여러 개의 샘플에서 수백만 개의 리드를 생성합니다. 추가적인 장점은 다음과 같습니다.
- 모든 유기체의 전체 유전체에 걸쳐 전사 인자 또는 히스톤 변형에 대한 DNA 표적 포착
- 전사 인자 결합 부위 정의
- RNA 시퀀싱 및 메틸레이션 분석을 통해 유전자 조절 네트워크 규명
- 다양한 사용량 DNA 샘플과의 호환성 제공
ChIP-Seq의 작동 원리
ChIP-Seq은 DNA 관련 단백질의 결합 부위를 식별하며, 해당 단백질에 대한 전체 결합 부위를 매핑하는 데 사용할 수 있습니다. ChIP-Seq은 일반적으로 DNA-단백질 복합체의 가교결합으로 시작합니다. 그런 다음 샘플은 절편화되고 엑소뉴클레아제로 처리되어 비결합 올리고뉴클레오티드를 트리밍합니다. 단백질 특이적 항체는 DNA-단백질 복합체를 면역 침전시키는 데 사용됩니다. DNA는 추출되고 시퀀싱되어 단백질 결합 부위의 고해상도 시퀀스를 제공합니다.
주요 ChIP-Seq 연구
권장 ChIP-Seq 워크플로우
대화형 분석 보고서
포괄적 ChIP-Seq 워크플로우
Illumina의 sequencing by synthesis(SBS) chemistry는 가장 널리 활용되고 있는 NGS 기술로, 전 세계 시퀀싱 분석 데이터의 약 90%가 이 기술을 통해 생성됩니다.* Illumina는 라이브러리 준비에서부터 데이터 분석에 이르기까지 시퀀싱을 간소화하는 통합 워크플로우를 제공합니다.
ChIP-Seq은 고도로 표적화된 전사 인자의 경우 몇 개의 리드(약 5~15M)가 필요할 수 있으며 히스톤 마크 풀다운(histone mark pull-down)과 같은 유비쿼터스 단백질의 경우 더 많은 리드(약 50M)가 필요할 수 있습니다.
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MiSeq 시스템
런(run)당 1~6개의 ChIP-Seq 샘플을 시퀀싱하는 데 집중된 성능.
NextSeq 1000 & 2000 시스템획기적인 벤치탑 시퀀싱 기기를 통해 효율성은 높이고 제약은 줄이면서 다양한 기존 및 신규 애플리케이션에서 새로운 발견을 하실 수 있습니다.
NovaSeq 6000 시스템거의 대부분의 유전체, 시퀀싱 방법, 프로젝트 규모에 따라 조정이 가능한 처리량과 유연성을 제공합니다.
Illumina 시퀀싱 플랫폼
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시퀀싱 시약각 Illumina 시퀀싱 시스템에 맞는 시퀀싱 시약, 플로우 셀 및/또는 버퍼가 포함된 키트를 찾아 보세요.
BaseSpace ChIP-Seq 앱
MACS2를 사용하여 전사 인자 결합 부위를 식별하고 HOMER를 사용하여 피크 내 모티프를 발견합니다.
BaseSpace Sequence HubNGS 데이터 분석 및 관리 시 이용하는 Illumina의 유전체학 컴퓨팅 환경입니다.
BaseSpace Correlation Engine
질병 메커니즘, 약물 표적, 생체표지자를 식별하고자 하는 연구자에게 유용한 지속적으로 확장되는 큐레이션을 거친 유전체 데이터 라이브러리입니다.
클러스터 밀도(Cluster density) 팁
최적의 클러스터 밀도 모범 사례
과대 클러스터링과 과소 클러스터링이 시퀀싱 데이터에 미치는 영향에 대한 Illumina 과학자들의 논의를 시청해 보세요. 일반적인 클러스터링 문제와 이를 방지하는 방법에 대해 알아보세요.
비디오 보기일관된 클러스터 밀도를 달성하는 방법
클러스터 밀도는 런 성능, 특히 데이터 품질과 전체 출력에 상당한 영향을 미칩니다. 더 일관된 클러스터 밀도를 달성하는 방법을 알아보세요.
지식 자료 읽어 보기관련 솔루션
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주요 논문
Selective transcriptional regulation by Myc in cellular growth control and lymphomagenesis.
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논문 읽어 보기ChIP-Seq and Microarray Reveal a Sox9-Controlled Cancer-Specific Gene Network
전사 프로파일링(transcriptional profiling) 및 생체 내 ChIP-Seq 연구는 종양 시작과 침입을 연결하는 Sox9 조절형 암 특이적 유전자 네트워크를 밝혀냅니다.
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*Data calculations on file. Illumina, Inc., 2015