ChIP-Seqencing

概述
Illumina ChIP-Seq 整合了染色质免疫沉淀（ChIP）和海量平行DNA 测序技术，可准确且低成本的识别和蛋白结合的DNA 位点。Hi-seq2000测定ChIPisolated的DNA 片段序列，识别并测定特定蛋白的结合位点。ChIPSeq技术为ChIP 蛋白和修饰的研究提供了强大的技术支持。ChIP 法利用抗体中特定的蛋白，特异富集性交联的DNA- 蛋白质复合体。然后将寡核苷酸接头与特异性蛋白结合的DNA 延伸拼接，从而可进行海量平ζ　行测序。按照片段大小进行选择后，使用基因分析仪和Illumina 测序技术对生成的ChIP DNA 片段测序。与低分辨率的ChIP 芯片技术不同，ChIP-Seq 经一次测序就准确的进行全基因组的关联分析通过新一代测序技术的ChIP-Seq，可获得数百万条序列标签，并能把所关注的蛋白的DNA结合位点精确定位到基因组上。
 
服务流程

生物信息▂分析

数据产出统计：对测序结果进行图像识别（Base calling），去除污染及接头序列；统计结果包括：测定的序列「（Reads）长度、Reads数量、数据产量。
 
分析模块01:  ChIP-Seq序列与参考序列比对
分析模块 02: Peak calling：统计样品Peak信息
分析模块03:  统计样品Uniquely mapped reads在基因上、基因间区的分布情况及覆盖深度
分析模块 04: 给出每个样品Peak关联基因列表及GO功能注释
分析模块 05: 在多◥个样品间，对与Peak关联基因做差异分析
 

 
应用方案：全基因组范围的转录因子结合位点图谱分析以及转录调控网的构建
 
基于二代测序技术，研究者可以根据研究需要针对单一或多个转录因子同时进行转录因子在靶基因调控序列上的结合位点分析。高通量全基因组范围的检测也使得TFBS的识别发现趋向于高精细度和灵敏度，比传统Chip-on-chip解析〓度更高。通过高通量监测转录因子在靶基因调控区序列上的结合情况可以分析在特定发育时期中发挥作用的转录因子，以及受到激活或抑制表达的靶基因；本方案可以凭借转录因子的Chip-seq数据构建细胞特定时期、或处理◆条件下的转录调控网络，发现共调控转录调控因子的相互作用，探索转录因子结合位点与增强子特征的关联；另外，本方案可以对转录因子结合数据(Chip-seq)与对应实验条件下的全基因表达谱数据(Microarray)进行联合分析，探索并有关转录调●控的模式以及信号通路模块。
 
分析模块 01：转录因子结合位点（TFBS）识别
分析模块 02：转录结合位点的Motif（基序）分析
分析模块 03：多转录结合位点组合分析
分析模块 04：染色质修饰模式
分析模块 05：转录因子-靶基因关卐联分析
分析模块 06：转录因子ξ结合数据与表达谱数据关联分析
 
 
应用方案：ChIP-Seq 差异表达分析
 
本方案将对不同组Chip-seq数据进行组间比较，通过采用2个步骤的差异筛Ψ 选策略选择处理组与对照组样本Chip-seq谱差异峰（peak）。首先，我们将根据◤可比对的read情况模拟chip-seq数据，并与对比组比较，根据选择优化的阈值确定第一步的差异peak峰；其次，对Control组Chips-seq做标准化处▓理，并将第一步筛选后的处理组peak峰谱与control组做对比，得到⊙第二部筛选结果，即最终的Chip-seq比较差异峰谱。
分析模块 07：构建信号图谱
分析模块 08：差异peak谱筛选
分析模块 09：对照组相对于处理组Chip-seq数据的标准化处理
分析模块 10：统计靶基因上peak tag及其对应靶基因数量之间的关系
分析模块 11：分析peak峰相对于TSS的距离
 
 
应用方案：顺式调控元件的时空特性
 
基因表达状态一般是受到转录调控元件模块的调控，我们称其为CRM（cis-regulatory modules）。CRM整合多转录因子的调控效应，产生生物系统特异的时空基因表达状态。因此，基因的时空表达效应和调控元件的识别一直是生物学最重要的也是最具挑战性的科研课题。本方案将涉○及和分析关于CRM可能在发育生物学研究领域以及其他领域内的调控规律；本方案基于二代测序技术或者基于免疫共沉淀-芯片联合技术帮助识别CRM。同时，针对不同转录因子的结合↑位点峰谱构建具有时空特异性的调控模式模型（Model）。该方案将发现研究所关注的在生物系统的时空效应上发挥重要功能的转录因子的组合调控规律和靶基因的表达模式。
 
分析模块 12：构※建结合位点的信号图谱
分析模块 13：构建时空特异性调♂控模型
分析模块 14：CRM时空特异性表达模式
 
应用方案：核小体定位预测与基因表达调控分析
 
核小体组织(nucleosome organization)与定位(Positioning)会影响基因的表达。核小体在基因组上的定位分析证实了核小体富集和消除的DNA区域具有特』殊的DNA序列特征，并且与基因的表达活性相关。本方案可以针对二代测序或ChIP-on-chip数据对核小体组织进行精细的全面的解析。我们将根据组学手段获得的核小体DNA结合片段重构核小体在基因调控中的关联，核小体结合信号与DNA区域特征的识别，基于DNA序列特征预测基因组核小体的全基因组范围的结合情况。
 
分析模块 15：预测核小体结合位置信号
分析模块 16：基因起始和末端附近核小体分布状态分析
分析模块 17：染色质∏调控类型分析
 
应用方案：核小体动态调控分析
 
核小体组织(nucleosome organization)与定位(Positioning)会影响基因的表达。核小体在基因组上的定位分析证实了核小体富集和消除的DNA区域具有特殊的DNA序列特征，并且与基因的表达活性相关。本方案可以针对不同环境状态或处理诱导下细胞中核小体的定位动态性进行分析，内容包括相对于转录起始位点(TSS)的核小体相位与RNA Pol II结合的关联分析；不同状态下核小体ξ　定位差异分析，核小体定位与基因表达活性对应关系等内容。本方案还可以结合组〓蛋白修饰数据，包括组蛋白甲基化情况，分析特定核小体定位下基因的活性状态。
 
分析模块 18：核小体定位信号的提取分析
分析模块 19：RNA Pol II与核小【体定位关联分析
分析模块 20：核小体定位差异分析
分析模块 21：组蛋白甲基化修饰或其他修饰类型与核小体定位关联分析
分析模块 22：H2A.Z标记与核小体定位关联分析
 
应用方案：核小体组织与DNA甲基化关联分析
 
目前很多组学研究已发现核小体在外显子∴中表现较高的富集程度，尤其偏好定位与外显子-内含子和内含子-外显子的边界。RNA聚合酶的定位也偏向定位于外显子，着说明了核小体和RNA聚合酶存在着位阻效应和竞争性结合关系。核小体在植物和哺乳动物基因卐组中，以往研究还发现到核小体绑定的DNA的甲基化状态会呈现大约10bp为周期的循环。核小体绑定的DNA会呈现比侧翼序列※较高的甲基化状态。这些研究都表明核小体定位会影响基因组的甲基化模式，同时DNA甲基化酶也会偏好地定位于核小体绑定的DNA区域。因此，本方案将围绕DNA甲基化水平与对应区域上核小体定位信号强度做关联分析，深入探讨基因组背⊙后的转录调控机制。
 
分析模块 23：双核苷酸偏好性分析
分析模块 24：GC含量在核小体绑定DNA区域上的富集度分析
分析模块 25：核小①体定位的DNA序列上DNA甲基化水平分析
 
应用方案：核小体定位与外显子识别关联分析
染色质结构会影响到基因的转录，同时已有研究显示核小体定位与外显子ω　识别剪切也有非常强的关联。RNA转录和加工在空间和时间上趋向于同时性▓完成，因此，核小体定位和外显子和内含子的关联分析对综合认识转录调控和RNA加工过程非常重要。本方案将根据RNA剪接位点强弱对外○显子，假外显子，内含子区域上的核小体定位强度分别进行↘统计，探索发现RNA剪接和核小体定位的关联。针对被转录表达的基因和未被转录表达的基因的外︾显子和核小体定位信号进行关联分析，探索基因活性和核小体定〗位的关联性。
 
分析模块 26：外显子的剪切位点边界的核小体定位强度分析
分析模块 27：外显子的不同部位的核小体定位强度分析
分析模块 28：外显子上组蛋白修饰和核小体定位关联分析
分析模块 29：外显子和相关邻近区域上GC含量分析