2C-ChIP: measuring chromatin immunoprecipitation signal from defined genomic regions with deep sequencing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding how transcription occurs requires the integration of genome-wide and locus-specific information gleaned from robust technologies. Chromatin immunoprecipitation (ChIP) is a staple in gene expression studies, and while genome-wide methods are available, high-throughput approaches to analyze defined regions are lacking. RESULTS: Here, we present carbon copy-ChIP (2C-ChIP), a versatile, inexpensive, and high-throughput technique to quantitatively measure the abundance of DNA sequences in ChIP samples. This method combines ChIP with ligation-mediated amplification (LMA) and deep sequencing to probe large genomic regions of interest. 2C-ChIP recapitulates results from benchmark ChIP approaches. We applied 2C-ChIP to the HOXA cluster to find that a region where H3K27me3 and SUZ12 linger encodes HOXA-AS2, a long non-coding RNA that enhances gene expression during cellular differentiation. CONCLUSIONS: 2C-ChIP fills the need for a robust molecular biology tool designed to probe dedicated genomic regions in a high-throughput setting. The flexible nature of the 2C-ChIP approach allows rapid changes in experimental design at relatively low cost, making it a highly efficient method for chromatin analysis.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».