An ultra-low-input native ChIP-seq protocol for genome-wide profiling of rare cell populations
Notice bibliographique
Résumé
Combined chromatin immunoprecipitation and next-generation sequencing (ChIP-seq) has enabled genome-wide epigenetic profiling of numerous cell lines and tissue types. A major limitation of ChIP-seq, however, is the large number of cells required to generate high-quality data sets, precluding the study of rare cell populations. Here, we present an ultra-low-input micrococcal nuclease-based native ChIP (ULI-NChIP) and sequencing method to generate genome-wide histone mark profiles with high resolution from as few as 103 cells. We demonstrate that ULI-NChIP-seq generates high-quality maps of covalent histone marks from 103 to 106 embryonic stem cells. Subsequently, we show that ULI-NChIP-seq H3K27me3 profiles generated from E13.5 primordial germ cells isolated from single male and female embryos show high similarity to recent data sets generated using 50–180 × more material. Finally, we identify sexually dimorphic H3K27me3 enrichment at specific genic promoters, thereby illustrating the utility of this method for generating high-quality and -complexity libraries from rare cell populations. Standard ChIP-seq protocols require large numbers of cells for high-quality datasets, limiting the application of this technique on rare cell types. Here, Brind’Amour et al. introduce an ultra-low-input ChIP-seq protocol to generate maps of covalent histone marks from as few as 1,000 cells.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».