摘要
背景:转录因子是DNA结合蛋白,在许多基本生物学过程中起关键作用。弄清它们与DNA的相互作用对于鉴定其靶基因和了解调节网络至关重要。由于实验和计算方法的最新进展,全基因组识别其结合位点变得可行。 ChIP芯片,ChIP-seq和ChIP-exo是三种用于划定全基因组转录因子结合位点的技术。 目的:本文旨在概述这三种技术,包括它们的实验程序,计算方法和流行的分析工具。 结论:ChIP芯片,ChIP-seq和ChIP-exo是研究全基因组体内蛋白质-DNA相互作用的主要技术。由于下一代测序技术的飞速发展,不赞成使用基于阵列的ChIP芯片,而ChIP-seq已成为在整个基因组中鉴定转录因子结合位点的最广泛使用的技术。新开发的ChIP-exo进一步提高了单核苷酸的空间分辨率。已经开发了许多工具来分析ChIP芯片,ChIP-seq和ChIP-exo数据。但是,不同的程序可能采用不同的机制或基础算法,因此每个程序都将固有地包括自己的一组统计假设和偏差。因此,为给定实验选择最合适的分析程序需要仔细考虑。而且,大多数程序仅具有命令行界面,因此其安装和使用将需要Unix / Linux的基本计算专业知识。
关键词: 转录因子,转录因子结合位点,染色质免疫沉淀,微阵列,下一代测序,ChIP芯片,ChIP-seq,ChIP-exo,数据分析。
[http://dx.doi.org/10.1038/nature11247] [PMID: 22955616]
[http://dx.doi.org/10.1038/459927a] [PMID: 19536255]
[http://dx.doi.org/10.1038/nbt1010-1045] [PMID: 20944595]
[http://dx.doi.org/10.1126/science.290.5500.2306] [PMID: 11125145]
[http://dx.doi.org/10.1126/science.1141319] [PMID: 17540862]
[http://dx.doi.org/10.1038/nmeth1068] [PMID: 17558387]
[http://dx.doi.org/10.1007/s11033-015-3903-9] [PMID: 26285940]
[http://dx.doi.org/10.1016/j.cell.2011.11.013] [PMID: 22153082]
[http://dx.doi.org/10.1186/s13072-016-0090-4] [PMID: 27822313]
[http://dx.doi.org/10.1038/nprot.2011.402] [PMID: 21959244]
[http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.10041.1] [PMID: 28529706]
[http://dx.doi.org/10.1038/nprot.2006.27] [PMID: 17406230]
[http://dx.doi.org/10.1016/j.ygeno.2003.11.004] [PMID: 14986705]
[http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.0030183] [PMID: 17967045]
[http://dx.doi.org/10.1038/nrg2641] [PMID: 19736561]
[http://dx.doi.org/10.1007/978-1-60761-854-6]
[http://dx.doi.org/10.1101/gr.220673.117] [PMID: 29025895]
[http://dx.doi.org/10.1101/gr.136184.111] [PMID: 22955991]
[http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btm043] [PMID: 17332024]
[http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-16345-6_12]
[http://dx.doi.org/10.1016/S0092-8674(04)00127-8] [PMID: 14980218]
[http://dx.doi.org/10.1073/pnas.0601180103] [PMID: 16895995]
[http://dx.doi.org/10.1038/nbt.1505] [PMID: 18978777]
[http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/bti593] [PMID: 16046496]
[http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1003326] [PMID: 24244136]
[http://dx.doi.org/10.14806/ej.17.1.200]
[http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btu170] [PMID: 24695404]
[http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0085024] [PMID: 24376861]
[http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btp324] [PMID: 19451168]
[http://dx.doi.org/10.1038/nmeth.1923] [PMID: 22388286]
[http://dx.doi.org/10.1093/bib/bbq015] [PMID: 20460430]
[http://dx.doi.org/10.1038/nrg3117] [PMID: 22124482]
[PMID: 26979602]
[http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btp352] [PMID: 19505943]
[http://dx.doi.org/10.1038/nbt.1508] [PMID: 19029915]
[http://dx.doi.org/10.1038/nmeth.1371] [PMID: 19844228]
[http://dx.doi.org/10.1186/gb-2008-9-9-r137] [PMID: 18798982]
[http://dx.doi.org/10.1038/nbt.1518] [PMID: 19122651]
[http://dx.doi.org/10.1038/nmeth.1246] [PMID: 19160518]
[http://dx.doi.org/10.1214/11-AOAS466]
[http://dx.doi.org/10.1093/nar/gku846] [PMID: 25249628]
[http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1002638] [PMID: 22912568]