Refined ChIP‐Seq Protocol for High‐Quality Chromatin Profiling in Solid Tissues Using the Complete Genomics/MGI Sequencing Platform
Notice bibliographique
Résumé
The chromatin immunoprecipitation followed by sequencing (ChIP-seq) assay is an instrumental and accurate method for understanding chromatin dynamics in eukaryotic cells. It provides critical insights into the regulation of gene expression and enables identification of regulatory elements, patterns of histone modifications, and chromatin states in health and disease conditions. Although cell cultures are great models to study molecular mechanisms associated with pathologies, studying tissues provides a physiologically native environment that reflects the cellular heterogeneity and spatial organization that are missing in an in vitro model. Several ChIP-seq protocols have been published; however, performing ChIP-seq in tissues remains a challenge in many settings due to the heterogeneity of tissues, complexity of cell matrices, low input material and intricacy of chromatin fragmentation and handling. Here, we present an optimized ChIP-seq protocol for solid tissues, with a focus on colorectal cancer. In this article, we incorporate simplified and efficient procedures for tissue preparation, chromatin extraction, immunoprecipitation, and library construction. The refined protocols overcome common limitations related to tissue processing and allows for highly reproducible, sensitive, and scalable analysis of disease-relevant chromatin states in vivo. © 2025 The Author(s). Current Protocols published by Wiley Periodicals LLC. Basic Protocol 1: Frozen tissues preparation Basic Protocol 2: Chromatin immunoprecipitation from tissues Basic Protocol 3: Library construction for DNA sequencing Basic Protocol 4: DNA nanoballs preparation for the DNBSEQ-G99RS sequencing platform and data quality control.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,021 |
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 ».