Method Article
我们提出了一个改良的本地染色质沉淀测序 (芯片-seq) 的方法, 以生成序列数据集适合核密度芯片-seq 分析框架集成 micrococcal 核酸 (MNase) 可及性组蛋白修饰测量。
我们提出了一个改进的本地染色质沉淀测序 (芯片-seq) 实验协议兼容的高斯混合分布的分析方法 (核密度芯片序列; ndChIP-seq), 使生成的micrococcal 核酸 (MNase) 可及性与组蛋白修饰的联合测量。核位置和局部密度, 以及对其组蛋白亚基的后修饰, 协同调节局部转录状态。组合测量的核可达性与组蛋白修饰产生的 ndChIP-seq 允许同时审讯这些功能。ndChIP-seq 方法适用于基于交联的芯片-seq 协议的小数目的原电池。在一起, ndChIP-seq 使测量组蛋白修饰结合局部核密度, 以获得新的洞察力的共享机制, 调节 RNA 转录在稀有的原细胞群体。
真核细胞基因组被包装成染色质通过重复核结构, 包括两个副本的四组蛋白 (例如, H2A, H2B, H3, 和 H4) 的限制由146基对的 DNA1,2。染色质重塑复合体在基因启动子边界内控制核位置, 并通过改变 DNA 对转录因子的可及性来参与基因表达的调控, 并对 RNA 聚合酶机械3, 4。
核内组蛋白的氨基末端尾端受到各种共价键的修饰, 包括乙酰化、甲基、磷酸、化、sumo、甲, 以及特定氨基酸的羟氨酸5,6,7,8. 这些修改的位置和程度决定了染色质的状态, 影响染色质结构和控制通路的分子配合物, 允许转录活化的7。考虑到核密度和组蛋白修饰在基因转录的局部控制中起着作用, 我们开发了一种本机芯片方法, 可以同时测量核密度和组蛋白修饰9, 10。
本机芯片-seq 利用切 micrococci 核酸 (MNase) 在细胞核内的原生状态中消化完整的染色质11,12, 该属性已被杠杆映射核定位13,14,15. 核密度芯片-seq (ndChIP) 利用 MNase 对染色质的开放区域的优先访问性的特性来生成将 MNase 可访问性与组蛋白修饰10相结合的测量。ndChIP-seq 适用于在罕见的原代细胞, 组织和培养细胞的组蛋白修饰的分析。在这里, 我们提出了一个详细的协议, 使序列数据集的生成适合于先前描述的分析框架工作10 , 它集成了片段大小后沉淀, 由配对端读取边界确定, 以同时调查 MNase 的可访问性与组蛋白修饰测量。此前, 本议定书适用于1万个主要的人脐血衍生 CD34+细胞和人类胚胎干细胞揭示染色质结构和组蛋白修饰之间的独特关系在这些细胞类型中10.考虑到它能够同时测量核的可访问性和组蛋白修饰, ndChIP-seq 能够在单个核级别的单元格中揭示表特征, 并将异构签名解析为组成元素。通过 ndChIP-seq 研究异质细胞群的一个例子是对二价促进剂的调查, 其中两个 H3K4me3, 一个活跃标记, 和 H3K27me3, 一个镇压标记, 存在10。
注: 该协议的最小输入为每一个免疫-沉淀 (IP) 反应的1万细胞。打印出所提供的实验工作表, 并以此为指导来规划实验。孵化在室温下被假定为22° c。所有的缓冲区食谱都在表 1中提供。所有的缓冲器应储存在4° c, 并保持在冰的过程中, 除非另有说明。
1. 细胞制备
2. 1 天: ndChIP-seq
3. 2 天: ndCHIP-seq
4. 3 天: 图书馆建筑
染色质消化剖面
MNase 消化的优化对于本协议的成功至关重要。这是至关重要的生成一个消化剖面由单一的核片段大小, 而不是 over-digested, 以允许恢复更高阶核片段。理想的消化剖面由大多数单一的核片段组成, 小的片段代表小的和大于单个核的碎片。图 1显示了理想的、over-digested 的和 under-digested 的大小分布配置文件的示例。注意, 染色质的次优消化也将在从 IP 材料生成的排序库的轮廓中明显 (图 2)。
用 qPCR 验证 ndChIP 序列库质量
qPCR 是一种行之有效的评估芯片质量的方法18,19,20。在1万细胞上执行 ndChIP 时, 核酸的产率将低于1。因此, 在图书馆建设后进行 qPCR, 对目标区域的相对富集进行背景评估是十分必要的。为了提供一个背景估计, 由 MNase 消化染色质 (输入) 构建的图书馆产生。对于每个 IP 库, 需要两组引物 (请参阅补充表 3 , 以了解常用组合蛋白标记的底漆的列表)。一个入门集应该是特定的一个基因组区域, 这是一贯的相关联蛋白修饰的兴趣 (积极的目标) 和另一个区域, 没有标记组蛋白修饰的兴趣 (负目标)。芯片-seq 库的质量将被评估为对输入库的折叠丰富。折叠富集可以使用以下公式计算, 该方程假定目标基因组区域的指数放大: 2Ct输入-ctIP。我们定制的 R 统计软件包, qcQpcr_v1.2, 适用于低输入本地芯片序列库的 qPCR 富集分析 (补充代码文件)。图 3表示成功和不成功的芯片 seq 库的 qPCR 结果。良好质量的 ndChIP-seq 库的最小预期褶皱富集值为 16, 如 H3K4me3, 宽标记为 7, 例如 H3K27me3。
建模 MNase 可访问性
计算分析的芯片-seq 是复杂和独特的每一个实验设置。由国际人类表联合会 (IHEC) 和 DNA 元素百科全书 (编码) 建立的一套准则可用于评估芯片 seq 库21的质量。值得注意的是, 库的排序深度影响了富区域20的检测和解析。检测到的峰值数增加, 并接近于读深度增加的高原。我们建议按照5000万对窄标记 (例如、H3K4me3) 和1亿配对读取 (5000万片段) 的 IHEC 建议对 ndChIP 序列库进行排序, 以显示宽标记 (例如、H3K27me3) 和输入22。这些测序深度为检测最重要的峰值提供了足够的序列对齐方法, 使用广泛使用的芯片 seq 峰值调用方, 如 MACS2 和荷马, 没有达到饱和度23,24。一个高质量的哺乳动物 ndChIP-seq 库具有 PCR 重复率 < 10% 和参考基因组对齐率 > 90% (包括重复读取)。成功的 ndChIP seq 库将包含高度相关的复制, 其中有很大一部分 (> 40%) 在 MACS222中对齐的读取进行识别, 并在基因组浏览器上检查对齐的读取, 以视觉方式显示与输入库 (图 4) 相比, 可检测的富。此外, 利用高斯混合分布算法 (w1 * n(x), ndChIP 可用于评估核密度。μ1,σ1) + w2 * n(x; μ2, σ2) = 1) 在 MACS2 确定的丰富区域模型核密度的定义 MNase 可访问的边界。在该模型中, w1表示单核分布权重, w2表示 di 核分布权重。如果 w1大于 w2, 则存在单核片段的优势, 反之亦然。此分析要求以配对结束的方式对库进行排序, 以便可以定义片段大小。为了应用高斯混合分布算法, 首先确定了具有统计学意义的富集区域。我们建议峰值呼叫与 MACS2 使用输入作为一个控制, 并与默认设置为窄标记和 q 值截止0.01 的宽标记。许多统计软件包采用高斯混合分布算法, 可从广泛使用的统计软件包。利用平均碎片大小, 由 IPed 样本的配对端读取边界确定, 在 MACS2 识别的富集促进器上的分布, 和一个高斯混合分布算法可以应用到每个启动器使用 R 统计包Mclust 版本 3.025以计算加权分布。在此应用程序中, 我们建议消除包含少于30对齐的片段的启动子, 因为在这个阈值下, 由此产生的权重估计变得不可靠。一个良好的质量 ndChIP-seq 库生成一个高斯混合分布, 其中包括两个主要组成部分的平均值对应于单, di 核片段长度。
图 1: 在生成库之前对 MNase 消化进行评估.芯片毛细管电泳分析仪 MNase 消化 (A)、under-digested (B) 和 over-digested (C) 染色质的最佳配置文件。生物复制显示为蓝色, 红色和绿色的痕迹。请单击此处查看此图的较大版本.
图 2: 库生成后 MNase 消化的评估.(A) 开机自检库结构配置文件 (生物复制; 红色、绿色、黑色) 和 ip (生物复制; 青色、紫色、蓝色) 和 (B) 次优输入 (生物复制; 红色、绿色、蓝色) 和 ip (生物复制;青色、紫色、橙色) 库。请单击此处查看此图的较大版本.
图 3: 后库结构定量 PCR 可用于评估 ndChIP 的质量.关于输入库的 H3K4me3 ip 库的折叠富集计算为 2(ip 的输入-ct ct) , 用于使用 qcQpcr_v1.2 的正负目标。请单击此处查看此图的较大版本.
图 4: 具有代表性的 ndChIP-seq 库, 由1万主 CD34+脐带血细胞组成.皮尔逊相关性 H3K4me3 信号 (读取每百万映射读取) 计算在发起人 (TSS+/-2Kb) 之间的3生物复制, (A) 复制1和 2, (B) 复制1和 3, (C) 复制2和3。(D) UCSC 从每个 ip 100万单元生成的交联芯片序列的 HOXA 基因簇的浏览器视图, 从每个 ip 的1万单元成功地 ndChIP-seq, 从每 ip 1万单元中获得不成功的 ndChIP 序列。(红色: H3K27me3, 绿色: H3K4me3, 黑色: 输入)。(E) MACS2 中的映射读取的分数, 标识了 H3K4me3 (黑色) 和 H3K27me3 (灰色) 的丰富区域。请单击此处查看此图的较大版本.
缓冲组合 |
1. 沉淀缓冲器 (IP) |
20毫米三盐酸盐 pH 值7。5 |
2毫米 EDTA |
150毫米氯化钠 |
0.1% 海卫 X-100 |
0.1% 胆酸 |
10毫米丁酸钠 |
2. 低盐洗涤缓冲液 |
20毫米三盐酸盐 pH 值8。0 |
2毫米 EDTA |
150毫米氯化钠 |
1% 海卫 X-100 |
0.1% SDS |
3. 高盐洗涤缓冲器 |
20毫米三盐酸盐 pH 值8。0 |
2毫米 EDTA |
500毫米氯化钠 |
1% 海卫 X-100 |
0.1% SDS |
4. 芯片洗脱缓冲器 |
100 mM NaHCO3 |
1% SDS |
5. 1x 溶解缓冲液–1毫升 |
0.1% 海卫一 |
0.1% 胆酸 |
10毫米丁酸钠 |
6. Ab 稀释缓冲器 |
0.05% (w/v) 叠氮化 |
0.05% 广谱抗菌剂 (如ProClin 300) |
在 PBS |
7. 30% PEG/1M 氯化钠磁珠解决方案 (参考16) |
30% PEG |
1 M 氯化钠 |
10毫米三盐酸盐 pH 值7。5 |
1毫米 EDTA |
1毫升水洗顺珠 |
8. 20% PEG/1M 氯化钠磁珠解决方案 (参考16) |
30% PEG |
1 M 氯化钠 |
10毫米三盐酸盐 pH 值7。5 |
1毫米 EDTA |
1毫升水洗顺珠 |
表 1: ndChIP-seq 缓冲成分。
组蛋白修饰 | 浓度 (µg/µL) |
H3K4me3 | 0.125 |
H3K4me1 | 0.25 |
H3K27me3 | 0.125 |
H3K9me3 | 0.125 |
H3K36me3 | 0.125 |
H3K27ac | 0.125 |
表 2: ndChIP seq. 所需抗体量
Reganet | 卷 (µL) |
超纯水 | 478 |
1 M 三盐酸盐 pH 值7。5 | 10 |
0.5 M EDTA | 10 |
5 M 氯化钠 | 2 |
甘油 | 500 |
总容积 | 1000 |
表 3: MNase 稀释缓冲器的配方。
试剂 | 卷 (µL) |
超纯水 | 13 |
20毫米数码 | 1 |
10x MNase 缓冲器 | 4 |
20 U/µl Mnase | 2 |
总容积 | 20 |
表 4: MNase 主组合的配方。
试剂 | 卷 (µL) |
洗脱缓冲器 | 30 |
缓冲区 G2 | 8 |
蛋白酶 | 2 |
总容积 | 40 |
表 5: DNA 纯化主配料配方。
试剂 | 卷 (µL) |
超纯水 | 3。3 |
10x 限制切缓冲区 (例如NEBuffer) | 5 |
25毫米 ATP | 2 |
10毫米 dNTPs | 2 |
T4 核苷酸激酶 (10 U/µl) | 1 |
T4 DNA 聚合酶 (3 U/µl) | 1。5 |
DNA 聚合酶 I, 大 (克莱诺) 片段 (5 U/µl) | 0。2 |
总容积 | 15 |
表 6: 最终修复主组合的配方。
试剂 | 卷 (µL) |
超纯水 | 8 |
10x 限制切缓冲区 (例如NEBuffer) | 5 |
10毫米 dATP | 1 |
克莱诺 (3 '-5 ' 外型) | 1 |
总容积 | 15 |
表 7: 尾矿母料配方
试剂 | 卷 (µL) |
超纯水 | 4。3 |
5x 快速结扎缓冲 | 12 |
T4 DNA 连接 (2000 U/µl) | 6。7 |
总容积 | 23 |
表 8: 适配器结扎主组合的配方。
试剂 | 卷 (µL) |
超纯水 | 7 |
25 uM PCR 引物1。0 | 2 |
5x 高频缓冲器 | 12 |
砜 | 1。5 |
DNA 聚合酶 | 0。5 |
总容积 | 23 |
表 9: PCR 大师组合的配方。
温度 (° c) | 持续时间 (s) | 周期数 |
98 | 60 | 1 |
98 | 30 | |
65 | 15 | 10 |
72 | 15 | |
72 | 300 | 1 |
4 | 举行 | 举行 |
表 10: PCR 运行方法。
寡 | 序列 | 修改 |
PE_adapter 1 | 5 "-/5 磷/CGG AAG AGC GGT TCA 配合力 GGA ATG CCG AG-3" | 5 ' 修改: 磷酸化 |
PE_adapter 2 | 5 '-ACA ctc TTT 的反恐委员会 | 3的修改: * T 为硫键 |
补充表 1: 生成 PE 适配器的寡序序列。
底漆名称 | 序列 | 索引 | IndexRevC (用于测序) | |||||||
PCR 反标引物1 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCGTGATCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CGTGAT | atcacg | |||||||
PCR 反标引物2 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCTGATCCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CTGATC | gatcag | |||||||
PCR 反标引物3 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATGGGGTTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | GGGGTT | aacccc | |||||||
PCR 反标引物4 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCTGGGTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CTGGGT | acccag | |||||||
PCR 反标引物5 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATAGCGCTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | AGCGCT | agcgct | |||||||
PCR 反标引物6 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCTTTTGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CTTTTG | caaaag | |||||||
PCR 反标引物7 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATTGTTGGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | TGTTGG | ccaaca | |||||||
PCR 反标引物8 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATAGCTAGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | AGCTAG | ctagct | |||||||
PCR 反标引物9 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATAGCATCCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | AGCATC | gatgct | |||||||
PCR 反标引物10 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCGATTACGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CGATTA | taatcg | |||||||
PCR 反标引物11 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCATTCACGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CATTCA | tgaatg | |||||||
PCR 反标引物12 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATGGAACTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | GGAACT | agttcc | |||||||
PCR 反标引物13 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATACATCGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | ACATCG | cgatgt | |||||||
PCR 反标引物14 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATAAGCTACGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | AAGCTA | tagctt | |||||||
PCR 反标引物15 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCAAGTTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CAAGTT | aacttg | |||||||
PCR 反标引物16 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATGCCGGTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | GCCGGT | accggc | |||||||
PCR 反标引物17 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCGGCCTCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CGGCCT | aggccg | |||||||
PCR 反标引物18 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATTAGTTGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | TAGTTG | caacta | |||||||
PCR 反标引物19 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATGCGTGGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | GCGTGG | ccacgc | |||||||
PCR 反标引物20 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATGTATAGCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | GTATAG | ctatac | |||||||
PCR 反标引物21 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATCCTTGCCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | CCTTGC | gcaagg | |||||||
PCR 反标引物22 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATGCTGTACGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | GCTGTA | tacagc | |||||||
PCR 反标引物23 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATATGGCACGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | ATGGCA | tgccat | |||||||
PCR 反标引物24 | CAAGCAGAAGACGGCATACGAGATTGACATCGGTCTCGGCATTCCTGCTGAACCGCTCTTCCGATCT | TGACAT | atgtca |
补充表 2: PCR 反向索引引物序列。
引 | 序列 | |
ZNF333_genic_H3K9me3_F | 5 "-AGCCTTCAATCAGCCATCATCCCT-3" | |
ZNF333_genic_H3K9me3_R | 5 "-TCTGGTATGGGTTCGCAGATGTGT-3" | |
HOXA9-10_F | 5 "-ACTGAAGTAATGAAGGCAGTGTCGT-3" | |
HOXA9-10_R | 5 "-GCAGCAYCAGAACTGGTCGGTG-3" | |
GAPDH_genic_H3K36me3_F | 5 "-AGGCAACTAGGATGGTGTGG-3" | |
GAPDH_genic_H3K36me3_R | 5 "-TTGATTTTGGAGGGATCTCG-3" | |
GAPDH-F | 5 "-TACTAGCGGTTTTACGGGCG-3" | |
GAPDH 河 | 5 "-TCGAACAGGAGGAGCAGAGAGCGA-3" | |
组蛋白修饰 | 积极目标 | 负目标 |
H3K4me3 | gapdh | HOXA9-10 |
H3K4me1 | GAPDH_genic | ZNF333 |
H3K27me3 | HOXA9-10 | ZNF333 |
H3K27ac | gapdh | ZNF333 |
H3K9me3 | ZNF333 | HOXA9-10 |
H3K36me3 | GAPDH_genic | ZNF333 |
补充表 3: 常用组蛋白标记 (H3K4me3、H3K4me1、H3K27me3、H3K27ac、H3K9me3 和 H3K36me3) 的底漆的列表。
补充文件 1: ndChIP-seq 工作表.请单击此处下载此文件.
补充代码文件: qcQpcr_v1.2.R 统计软件包, 用于低输入本地芯片序列库的 qPCR 富集分析。请单击此处下载此文件.
考虑到染色质修饰和核定位在转录调控中的组合性质, 一种能够同时测量这些特性的方法可能会为表观遗传学的调控提供新的见解。这里介绍的 ndChIP-seq 协议是一种本地芯片-seq 协议, 用于在稀有的主单元中同时对组蛋白修饰和核密度进行审讯,9,10。ndChIP-seq 利用酶消化染色质, 当耦合到配对结束大规模并行排序和高斯混合分布模型, 允许调查组蛋白修饰在单一的核水平和由种群内异质性驱动的表剖面的反褶积。使用此协议, 我们以前报告了免疫沉淀片段大小的唯一分布, 由配对结束读取边界确定, 与 ChromHMM10,24定义的特定染色质状态相关。
ndChIP 序列库的质量取决于多种因素, 如抗体特异性和敏感性、最佳 MNase 消化条件和染色质质量。使用的抗体的特异性是关键的生产成功的 ndChIP-seq 库。一个理想的抗体显示高亲和性的表位的兴趣与小交叉反应性与其他抗原。同样重要的是选择磁性珠与最高亲和力的抗体选择。
MNase 消化是该协议中的一个关键和时间浓度敏感的反应。因此, 在处理多个样本时, 每个反应都必须在相当的时间内孵化 (参见步骤 2.2)。染色质的质量是另一个因素, 显着影响的结果 ndChIP-seq. 分裂染色质导致一个次优 MNase 消化剖面和结果在低信噪比的图书馆。本协议不推荐使用低细胞活性或降解染色质的初级样品, 如福尔马林固定石蜡 (FFPE) 组织。
在染色质提取过程中添加 PIC 可以减少不受欢迎的 (即, 随机) 染色质碎片, 并保留组蛋白尾部的完整性。因此, PIC 需要添加到裂解缓冲区和沉淀缓冲区, 才使用。在通过流式细胞仪选择细胞时, 选择可行的细胞, 并确保细胞以较低的流速排列, 以提高细胞数估计的准确性和生存能力。避免将单元格直接分类到裂解缓冲区。鞘缓冲液会稀释裂解缓冲液, 防止细胞膜的有效性 MNase。根据类型的细胞或生物体, 滴定 MNase 可能需要获得最佳的消化。
哺乳动物细胞的 ndChIP-seq 需要最小测序深度为5000万配对读 (2500万片段) 为狭窄的标记和1亿配对读 (5000万片断) 为宽广的标记和输入。高斯混合分布算法对已被测序到深度显著低于本建议的库, 将无法达到最佳性能。ndChIP-seq 将不分类促进者, 很少分离之间的加权分布值的单一和 di 核片段长度成单或 di 核主导的发起人。因此, 在随后的分析中必须删除这些启动子。可以生成生物复制, 以增加对预测分布的信心, 并确定 MNase 消化和图书馆建设中的技术变异性。
与本机芯片序列协议的以前的迭代不同, ndChIP 提供了通过利用片段大小后沉淀来整合核密度来研究染色质结构和组蛋白修饰的组合效应的方法,由 MNase 的可及性决定, 组蛋白修饰测量。ndChIP 在原发性细胞和组织中的应用, 将为表观遗传调控的综合性质提供新的见解, 并能识别由于群体内异质性而导致的后生特征。
作者声明他们没有竞争的金融利益。
a.1 得到加拿大卫生研究院的加拿大研究生奖学金的支持。这项工作得到了来自不列颠哥伦比亚省和加拿大卫生研究院 (CIHR-120589) 的赠款的支持, 这是加拿大的遗传学、环境和健康研究联合会倡议的一部分, 也是由特里福克斯研究所计划提供的。项目赠款 #TFF-122869 M.H. 和一个特里福克斯研究所新的研究员奖 (授予 1039) 到 M.H。
Name | Company | Catalog Number | Comments |
1M Tris-HCl –pH 7.5 | Thermo Scientific | 15567-027 | |
1M Tris-HCl –pH 8 | Thermo Scientific | 15568-025 | |
0.5M EDTA | Thermo Scientific | AM9260G | |
5M NaCl | Sigma | 1001385276 | |
Triton X-100 | Sigma | 1001412354 | |
Sodium-Deoxycholate | Sigma | 1001437582 | |
SDS | Thermo Scientific | 15525-017 | |
Sodium-Bicarbonate | Fisher Scientific | S233-500 | |
100% EtOH | NA | NA | |
V-bottom 96 well plate (AB 1400) | Thermo Scientific | AB-1400-L | |
Gilson P2 pipetman | Mandel | F144801 | |
Gilson P10 pipetman | Mandel | F144802 | |
Gilson P20 pipetman | Mandel | F123600 | |
Gilson P100 pipetman | Mandel | F123615 | |
Gilson P200 pipetman | Mandel | F123601 | |
Gilson P1000 pipetman | Mandel | F123603 | |
Micrococcal Nuclease | NEB | M0247S | |
Thermo Mixer C (Heating block mixer) | Eppendorf | 5382000023 | |
Multi 12-channel Pippet P20 | Rainin | 17013803 | |
Multi 12-channel Pippet P200 | Rainin | 17013805 | |
1.5 ml LoBind tube | Eppendorf | 22431021 | |
0.5 ml LoBind tube | Eppendorf | 22431005 | |
Plastic Plate Cover | Edge Bio | 48461 | |
PCR cover | Bio Rad | MSD-1001 | |
Aluminum Plate Cover | Bio Rad | MSF-1001 | |
Elution buffer (EB buffer) | Qiagen | 19086 | |
1M DTT | Sigma | 646563 | |
Eppendorf 5810R centrifuge | Eppendorf | 22625004 | |
Ultrapure water | Thermo Scientific | 10977-015 | |
Protein G dynabeads | Thermo Scientific | 10001D | |
Protein A dynabeads | Thermo Scientific | 10001D | |
Protease inhibitor Cocktail | Calbiochem | 539134 | |
Rotating platform | Mandel | 1b109-12052010 | |
Plate magnet | Alpaqua | 2523 | |
Domed 12-cap strip | Bio Rad | TCS1201 | |
Buffer G2 | Qiagen | 1014636 | |
Protease | Qiagen | 19155 | |
Tube Magnet (DynaMag-2) | Thermo Scientific | 12321D | |
Tube Magnet (DynaMag-2) | LabCore | 730-006 | |
V shape Plastic reservoir | Mandel | S0100A | |
Vortex | Mandel | C1801 | |
Mini Fuge | Mettler Toledo | XS2035 | |
Analytical scale | Mandel | LB109-12052010 | |
Quick Ligation Reaction Buffer, 5X | NEB | B6058S | |
DNA Polymerase I, Large (Klenow) Fragment | NEB | M0210S | |
Klenow Fragment (3'-5' exo) | NEB | M0212S | |
T4 DNA Polymerase | NEB | M0203S | |
T4 Polynucleotide Kinase | NEB | M0201S | |
Deoxynucleotide Solution mix, 10mM | NEB | N0447S | |
dATP Solution 10mM | NEB | N0440S | |
Quick T4 DNA Ligase | NEB | M0202T | |
Adenosine 5'-Triphosphate (ATP), 25mM | NEB | P0756S | |
DNA Polymerase | Thermo Scientific | F549L | |
NEBuffer 2 | NEB | B7002S | |
Hank's buffered salt solution | Thermo Scientific | 14025076 | |
Fetal bovine serum | Thermo Scientific | A3160702 | |
phosphate buffer saline | Thermo Scientific | 10010023 | |
H3K4me3 | Cell Signaling | 9751S | |
H3K4me1 | Diagenode | C15410037 | |
H3K27me3 | Diagenode | pAb-069-050 | |
H3K36me3 | Abcam | ab9050 | |
H3K9me3 | Diagenode | C15410056 | |
SeraMag super-paramagnetic beads |
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