ChIP-DIP同时绘制数百种蛋白质与DNA的结合图，并鉴定不同的基因调控元件-动脉网

ChIP-DIP maps binding of hundreds of proteins to DNA simultaneously and identifies diverse gene regulatory elements

Nature 等信源发布 2024-11-25 19:43

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AbstractGene expression is controlled by dynamic localization of thousands of regulatory proteins to precise genomic regions. Understanding this cell type-specific process has been a longstanding goal yet remains challenging because DNA–protein mapping methods generally study one protein at a time. Here, to address this, we developed chromatin immunoprecipitation done in parallel (ChIP-DIP) to generate genome-wide maps of hundreds of diverse regulatory proteins in a single experiment.

摘要基因表达是通过将数千种调节蛋白动态定位到精确的基因组区域来控制的。了解这种细胞类型特异性过程一直是一个长期目标，但仍然具有挑战性，因为DNA-蛋白质作图方法通常一次研究一种蛋白质。在这里，为了解决这个问题，我们开发了并行进行的染色质免疫沉淀（ChIP-DIP），以在单个实验中生成数百种不同调节蛋白的全基因组图谱。

ChIP-DIP produces highly accurate maps within large pools (>160 proteins) for all classes of DNA-associated proteins, including modified histones, chromatin regulators and transcription factors and across multiple conditions simultaneously. First, we used ChIP-DIP to measure temporal chromatin dynamics in primary dendritic cells following LPS stimulation.

ChIP-DIP在大型池（>160种蛋白质）中为所有类别的DNA相关蛋白质（包括修饰的组蛋白，染色质调节剂和转录因子）同时在多种条件下产生高度准确的图谱。首先，我们使用ChIP-DIP测量LPS刺激后原代树突状细胞的时间染色质动力学。

Next, we explored quantitative combinations of histone modifications that define distinct classes of regulatory elements and characterized their functional activity in human and mouse cell lines. Overall, ChIP-DIP generates context-specific protein localization maps at consortium scale within any molecular biology laboratory and experimental system..

接下来，我们探索了组蛋白修饰的定量组合，这些修饰定义了不同类别的调控元件，并表征了它们在人和小鼠细胞系中的功能活性。总体而言，ChIP-DIP在任何分子生物学实验室和实验系统内以联盟规模生成特定于上下文的蛋白质定位图。。

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Fig. 1: ChIP-DIP is a highly multiplexed method for mapping proteins to genomic DNA.Fig. 2: ChIP-DIP accurately maps known protein–DNA interactions across a range of multiplexed protein numbers, protein compositions and cell numbers.Fig. 3: ChIP-DIP accurately maps dozens of functionally diverse histone modifications and chromatin regulators.Fig.

图1:ChIP-DIP是一种高度多重的方法，用于将蛋白质映射到基因组DNA。图2:ChIP-DIP准确地绘制了一系列多重蛋白质数量，蛋白质组成和细胞数量的已知蛋白质-DNA相互作用。图3:ChIP-DIP准确地绘制了数十种功能多样的组蛋白修饰和染色质调节剂。图。

4: ChIP-DIP accurately maps dozens of TFs representing diverse functional classes and all three RNAPs.Fig. 5: ChIP-DIP reveals dynamics changes in the chromatin landscape following LPS stimulation of primary mDCs.Fig. 6: Distinct chromatin signatures define the promoters of each RNAP.Fig. 7: Combinations of histone modifications distinguish RNAP II promoter type, activity and potential.Fig.

4： ChIP DIP准确地映射了代表不同功能类别和所有三个RNAP的数十个TF。。图6：不同的染色质特征定义了每个RNAP的启动子。图7：组蛋白修饰的组合区分RNAP II启动子的类型，活性和潜力。图。

8: Distinct combinations of histone acetylation marks define unique enhancer types that differ in their activity and developmental potential..

8：组蛋白乙酰化标记的不同组合定义了其活性和发育潜力不同的独特增强子类型。。

Data availability

数据可用性

All ChIP-DIP datasets generated in this study are available at GEO: GSE227773. Accession numbers for publicly available datasets used in this study are listed in Supplementary Methods.

本研究中生成的所有芯片倾角数据集均可在GEO获得：GSE227773。本研究中使用的公开可用数据集的登录号列在补充方法中。

Code availability

代码可用性

Publicly available software and packages were used in this study as indicated in Methods and Supplementary Methods. The original code for the ChIP-DIP pipeline is available on GitHub at https://github.com/GuttmanLab/chipdip-pipeline/tree/Paper (https://doi.org/10.5281/zenodo.13952458) (ref. 115).

如方法和补充方法所示，本研究使用了公开可用的软件和软件包。芯片DIP管道的原始代码可在GitHub上获得https://github.com/GuttmanLab/chipdip-pipeline/tree/Paper（笑声）(https://doi.org/10.5281/zenodo.13952458)（参考文献115）。

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Zitnik，M。＆Zupan，B。NIMFA：用于非负矩阵分解的Python库。J、马赫。学习。第13849-853号决议（2012年）。

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Zheng，R。et al。Cistrome数据浏览器：扩展的数据集和基因调控分析的新工具。。文章

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Yeh, B. & Goronzy, I. GuttmanLab/chipdip-pipeline: Nature Genetics (2024) paper release (v1.0_publication). Zenodo https://doi.org/10.5281/zenodo.13952458 (2024).Download referencesAcknowledgementsWe thank S. Hiley for editing. We thank I.-M. Strazhnik and A. Koivula for illustrations and formatting the figures.

Yeh，B。＆Goronzy，I。GuttmanLab/chipdip管道：自然遗传学（2024）论文发布（v1.0\u出版物）。泽诺多https://doi.org/10.5281/zenodo.13952458（2024年）。下载参考文献致谢我们感谢S.Hiley的编辑。我们感谢I.-M.Strazhnik和A.Koivula的插图和数字格式。

This work was funded by grants from the NIH (R01 HG012216, R01 DA053178, U01 DK127420 to M.G.), the Chan Zuckerberg Initiative Ben Barres Early Career Acceleration Award, the NIH UCLA-Caltech Medical Scientist Training Program (T32GM008042, I.N.G. and B.T.Y.), NCI F30CA278005 (J.K.G.) and the University of Southern California MD/PhD program (J.K.G.).

这项工作由NIH（R01 HG012216，R01 DA053178，U01 DK127420授予M.G.），Chan Zuckerberg Initiative Ben Barres早期职业加速奖，NIH UCLA Caltech医学科学家培训计划（T32GM008042，I.N.G.和B.T.Y.），NCI F30CA27805（J.K.G.）和南加州大学医学博士/博士计划（J.K.G.）的资助。

Sequencing was performed at the Millard and Muriel Jacobs Genetics and Genomics facility at Caltech with support from I. Antoshechkin and at the Broad Institute Genomics Platform.Author informationAuthor notesThese authors contributed equally: Andrew A. Perez, Isabel N. Goronzy.Authors and AffiliationsDivision of Biology and Bioengineering, California Institute of Technology, Pasadena, CA, USAAndrew A.

在I.Antoshechkin和Broad Institute Genomics平台的支持下，在加州理工学院的Millard and Muriel Jacobs Genetics and Genomics facility进行了测序。作者信息作者注意到这些作者做出了同样的贡献：Andrew A.Perez，Isabel N.Goronzy。作者和附属机构美国加利福尼亚州帕萨迪纳市加利福尼亚理工学院生物学与生物工程系Andrew A。

Perez, Isabel N. Goronzy, Mario R. Blanco, Benjamin T. Yeh, Jimmy K. Guo, Olivia Ettlin, Alex Burr & Mitchell GuttmanDavid Geffen School of Medicine, University of California, Los Angeles, Los Angeles, CA, USAIsabel N. Goronzy & Benjamin T. YehDivision of Chemistry and Chemical Engineering, California Institute of Technology, Pasadena, CA, USAIsabel N.

佩雷斯（Perez）、伊莎贝尔·戈隆齐（Isabel N.Goronzy）、马里奥·布兰科（Mario R.Blanco）、本杰明·叶杰（Benjamin T.Yeh）、吉米·K·郭（Jimmy K.Guo）、奥利维亚·埃特林（Olivia Ettlin）、亚历克斯·伯尔（Alex Burr）和米切尔·古特曼达维德·格芬（Mitchell GuttmanDavid Geffen）医学院（University of California）、洛杉矶（Los Angeles）、加利福尼亚州（USAIsabel N。

GoronzyKeck School of Medicine, University of Southern California, Los Angeles, CA, USAJimmy K. GuoProgram in Bioinformatics and Integrative Biology, University of Massachusetts Medical School, Worcester, MA, USACarolina S. LopesAuthorsAndrew A. PerezView author publicationsYou can also search for this author in.

美国加利福尼亚州洛杉矶市南加州大学戈龙·齐克克医学院Jimmy K.Guo生物信息学和整合生物学项目，马萨诸塞大学医学院，伍斯特，马萨诸塞州，美国卡罗莱纳州S.LopesAuthorsAndrew A.PerezView作者出版物您也可以在中搜索这位作者。

PubMed Google ScholarIsabel N. GoronzyView author publicationsYou can also search for this author in

PubMed Google ScholarIsabel N.GoronzyView作者出版物您也可以在

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PubMed谷歌学者Jimmy K.GuoView作者出版物您也可以在

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PubMed谷歌ScholarMitchell GuttmanView作者出版物您也可以在

PubMed Google ScholarContributionsA.A.P., M.R.B. and M.G. conceived ChIP-DIP; A.A.P. and M.R.B. developed ChIP-DIP; A.A.P., I.N.G. and J.K.G. optimized ChIP-DIP; A.A.P. and I.N.G. generated the data presented in this paper; C.S.L., O.E. and A.B. cultured, collected and treated cells; I.N.G.

PubMed谷歌学术贡献。A、 P.，M.R.B.和M.G.构思了芯片DIP；A、 A.P.和M.R.B.开发了芯片DIP；A、 A.P.，I.N.G.和J.K.G.优化芯片倾角；A、 A.P.和I.N.G.生成了本文提供的数据；C、；一、 N.G。

developed the computational pipeline; B.T.Y. generated the GitHub repository for the pipeline; I.N.G. performed data analysis and visualization; A.A.P., I.N.G. and M.G. generated figures and wrote the paper.Corresponding authorCorrespondence to.

开发了计算流水线；B、 T.Y.为管道生成了GitHub存储库；一、 N.G.进行数据分析和可视化；A、 A.P.，I.N.G.和M.G.生成了数字并撰写了论文。对应作者对应。

Mitchell Guttman.Ethics declarations

米切尔·古特曼。道德宣言

Competing interests

相互竞争的利益

M.G., A.A.P., M.R.B., I.N.G. and J.K.G. are inventors of a submitted patent covering the ChIP-DIP method. The other authors declare no competing interests.

M、 G.、A.A.P.、M.R.B.、I.N.G.和J.K.G.是一项涉及芯片浸渍法的已提交专利的发明人。其他作者声明没有利益冲突。

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Nature Genetics thanks the anonymous reviewer(s) for their contribution to the peer review of this work. Peer reviewer reports are available.

Nature Genetics感谢匿名审稿人对这项工作的同行评审做出的贡献。可以获得同行评审报告。

Additional informationPublisher’s note Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.Extended dataExtended Data Fig. 1 Potential sources of mixing in ChIP-DIP.(a) Schematic of labeling strategy to generate Protein G beads coupled with a unique antibody-identifying oligonucleotide and a matched antibody.

Additional informationPublisher的注释Springer Nature在已发布的地图和机构隶属关系中的管辖权主张方面保持中立。扩展数据扩展数据图1芯片DIP中混合的潜在来源。（a）产生蛋白G珠的标记策略示意图，该蛋白G珠与识别寡核苷酸和匹配抗体的独特抗体偶联。

(i) Protein G beads are covalently modified with a biotin, (ii) oligonucleotides containing a 3’ biotin are conjugated to streptavidin, (iii) oligo-streptavidin complexes are mixed with biotinylated protein G beads and (iv) protein G beads are mixed with antibodies. This process is repeated for each unique oligonucleotide-antibody pair and then all bead-antibody conjugates are pooled together.

（i）。对于每个独特的寡核苷酸-抗体对重复该过程，然后将所有珠子-抗体缀合物合并在一起。

(b) Schematic of three potential sources of dissociation of chromatin-antibody-bead-oligo conjugates that could lead to mixing during ChIP-DIP: dissociation 1) between oligo and bead, 2) between antibody and bead, or 3) between antibody and chromatin. (c) If oligos dissociate from their original beads and bind to distinct beads (oligo-bead dissociation), we would expect multiple distinct oligo types on the same bead.

（b）染色质-抗体-珠-寡核苷酸缀合物解离的三个潜在来源的示意图，其可能导致ChIP-DIP期间的混合：解离1）寡核苷酸和珠之间，2）抗体和珠之间，或3）抗体和染色质之间。（c）如果寡核苷酸从其原始珠子上解离并结合到不同的珠子上（寡核苷酸珠子解离），我们预计在同一珠子上会有多种不同的寡核苷酸类型。

To quantify this, we computed the percent uniqueness of oligo-types within each split-pool cluster. The cumulative distribution of the uniqueness of antibody-ID oligos type (x-axis) within individual clusters is shown. (d) If antibodies dissociate from their original bead and reassociate with a different bead (antibody-bead dissociation), we expect that chromatin would associate with empty beads present in the experiment.

为了量化这一点，我们计算了每个分裂池集群中寡核苷酸类型的唯一性百分比。显示了单个簇内抗体ID寡核苷酸类型（x轴）唯一性的累积分布。（d）如果抗体从其原始珠子解离并与不同的珠子重新缔合（抗体珠子解离），我们预计染色质将与实验中存在的空珠子缔合。

We show a schematic of the experimental design to test for antibody movement between beads (top) and the quantification of reads per bead assigned to true targets (CTCF) or empty .

我们显示了实验设计的示意图，以测试珠子（顶部）之间的抗体运动以及分配给真实靶标（CTCF）或空的每个珠子的读数的定量。

Nat Genet (2024). https://doi.org/10.1038/s41588-024-02000-5Download citationReceived: 11 December 2023Accepted: 21 October 2024Published: 25 November 2024DOI: https://doi.org/10.1038/s41588-024-02000-5Share this articleAnyone you share the following link with will be able to read this content:Get shareable linkSorry, a shareable link is not currently available for this article.Copy to clipboard.

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