JoVE Journal > Genetics
Summary
Abstract
Introduction
Protocol
Results
Discussion
Disclosures
Acknowledgements
Materials
References
العربية

Automatically Generated
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.
Genetics

سير عمل متكامل لدراسة بنية الجينوم المكاني والزماني المتمحورة حول المروج في مجموعات الخلايا النادرة

Published: April 21, 2023
doi:
10.3791/65316
, , , ,
1Josep Carreras Leukaemia Research Institute, 2Barcelona Supercomputing Center, 3Catalan Institution for Research and Advanced Studies (ICREA), 4Institute for Health Science Research Germans Trias i Pujol

Summary

يتم تنظيم التعبير الجيني من خلال تفاعلات محفزات الجينات مع العناصر التنظيمية البعيدة. هنا ، نحدد كيف يسمح انخفاض الإدخال Capture Hi-C (liCHi-C) بتحديد هذه التفاعلات في أنواع الخلايا النادرة ، والتي كانت غير قابلة للقياس في السابق.

Abstract

يتم تنظيم النسخ الجيني الزماني المكاني بإحكام من خلال العناصر التنظيمية البعيدة ، مثل المعززات وكاتمات الصوت ، والتي تعتمد على القرب المادي مع مروجي الجينات المستهدفة للتحكم في النسخ. على الرغم من سهولة تحديد هذه العناصر التنظيمية ، إلا أنه من الصعب التنبؤ بجيناتها المستهدفة ، نظرا لأن معظمها خاص بنوع الخلية ويمكن فصلها بمئات الكيلوقواعد في تسلسل الجينوم الخطي ، متخطية الجينات الأخرى غير المستهدفة. لعدة سنوات ، كان Promoter Capture Hi-C (PCHi-C) هو المعيار الذهبي لربط العناصر التنظيمية البعيدة بجيناتها المستهدفة. ومع ذلك ، يعتمد PCHi-C على توافر ملايين الخلايا ، مما يحظر دراسة مجموعات الخلايا النادرة مثل تلك التي يتم الحصول عليها عادة من الأنسجة الأولية. للتغلب على هذا القيد ، تم تطوير Capture Hi-C (liCHi-C) منخفض المدخلات ، وهي طريقة فعالة من حيث التكلفة وقابلة للتخصيص لتحديد ذخيرة العناصر التنظيمية البعيدة التي تتحكم في كل جين من جينوم. يعتمد liCHi-C على إطار تجريبي وحسابي مماثل ل PCHi-C ، ولكن من خلال استخدام الحد الأدنى من التغييرات في الأنبوب ، وتعديل تركيز الكاشف وأحجامه ، وتبديل الخطوات أو إزالتها ، فإنه يمثل الحد الأدنى من فقدان المواد أثناء بناء المكتبة. بشكل جماعي ، يتيح liCHi-C دراسة تنظيم الجينات وتنظيم الجينوم الزماني المكاني في سياق علم الأحياء التنموي والوظيفة الخلوية.

Introduction

يدفع التعبير الجيني الزمني تمايز الخلايا ، وفي النهاية ، تطور الكائن الحي ، ويرتبط تغييره ارتباطا وثيقا بعدد كبير من الأمراض1،2،3،4،5. يتم تنظيم النسخ الجيني بدقة من خلال عمل العناصر التنظيمية ، والتي يمكن تصنيفها على أنها قريبة (أي محفزات الجينات) وبعيدة (على سبيل المثال ، معززات أو كاتمات الصوت) ، وغالبا ما توجد الأخيرة بعيدا عن جيناتها المستهدفة وتتفاعل معها جسديا من خلال حلقات الكروماتين لتعديل التعبير الجيني6،7،8.

يعد تحديد المناطق التنظيمية البعيدة في الجينوم أمرا متفقا عليه على نطاق واسع ، نظرا لأن هذه المناطق تحتوي على تعديلات هيستون محددة9،10،11 وتحتوي على زخارف محددة للتعرف على عامل النسخ ، وتعمل كمنصات تجنيد لهم12،13،14. إلى جانب ذلك ، في حالة المعززات والمعززات الفائقة 15,16 ، لديهم أيضا إشغال منخفض للنيوكليوسوم 17,18 ويتم نسخها إلى eRNAs غير المشفرة 19,20.

ومع ذلك، فإن التنبؤ بالجينات المستهدفة لكل عنصر تنظيمي بعيد أكثر صعوبة. في أكثر الأحيان ، تكون التفاعلات بين العناصر التنظيمية البعيدة وأهدافها من نوع الخلية والتحفيزالمحدد 21,22 ، وتمتد على مئات الكيلوبيسات ، وتسد الجينات الأخرى في أي اتجاه 23,24,25 ، ويمكن حتى أن تكون موجودة داخل المناطق الداخلية للجين المستهدف أو الجينات الأخرى غير المتداخلة 26,27. علاوة على ذلك ، يمكن للعناصر التنظيمية البعيدة أيضا التحكم في أكثر من جين واحد في نفس الوقت ، والعكس صحيح28,29. يعيق هذا التعقيد الموضعي تحديد الارتباطات التنظيمية بينهما ، وبالتالي ، تظل معظم أهداف كل عنصر تنظيمي في كل نوع من أنواع الخلايا غير معروفة.

خلال السنوات الأخيرة ، كان هناك ازدهار كبير في تطوير تقنيات التقاط تشكل الكروموسوم (3C) لدراسة تفاعلات الكروماتين. أكثرها استخداما ، Hi-C ، يسمح بإنشاء خريطة لجميع التفاعلات بين كل جزء من جينوم الخلية30. ومع ذلك ، للكشف عن التفاعلات المهمة على مستوى جزء التقييد ، يعتمد Hi-C على التسلسل العميق للغاية ، مما يحظر استخدامه لدراسة المشهد التنظيمي للجينات الفردية بشكل روتيني. للتغلب على هذا القيد الاقتصادي ، ظهرت العديد من تقنيات 3C القائمة على التخصيب ، مثل ChIA-PET31 و HiChIP 32 ونظيرتها منخفضة المدخلات HiCuT33. تعتمد هذه التقنيات على استخدام الأجسام المضادة لإثراء التفاعلات على مستوى الجينوم بوساطة بروتين معين. ومع ذلك ، فإن الميزة الفريدة لتقنيات 3C هذه هي أيضا لعنة تطبيقها. يعتمد المستخدمون على توافر الأجسام المضادة عالية الجودة للبروتين محل الاهتمام ولا يمكنهم مقارنة الظروف التي يكون فيها ارتباط البروتين ديناميكيا.

التقاط المروج Hi-C (PCHi-C) هي تقنية 3C أخرى قائمة على التخصيب تتحايل على هذه القيود34,35. من خلال استخدام نظام إثراء مسبار الحمض النووي الريبي الحيوي ، فإن PCHi-C قادر على إنشاء مكتبات عالية الدقة على مستوى الجينوم للمناطق الجينومية التي تتفاعل مع 28,650 بشريا أو 27,595 من مروجي الجينات المشروحة بالماوس ، والمعروف أيضا باسم تفاعل المروج. يسمح هذا النهج للمرء باكتشاف تفاعلات طويلة المدى كبيرة عند دقة مستوى جزء التقييد لكل من المروجين النشطين وغير النشطين ، ومقارنة تفاعلات المروج بقوة بين أي حالة بشكل مستقل عن ديناميكيات تعديلات الهستون أو ارتباط البروتين. تم استخدام PCHi-C على نطاق واسع خلال السنوات الأخيرة لتحديد عمليات إعادة تنظيم التفاعل المروج أثناء تمايز الخلايا 36,37 ، وتحديد آلية عمل عوامل النسخ 38,39 ، واكتشاف جينات ومسارات محتملة جديدة تم تحريرها في المرض بواسطة المتغيرات غير المشفرة40،41،42،43،44،45 ،46،47،48 ، جنبا إلى جنب مع طفرات السائق الجديدةغير المشفرة 49,50. إلى جانب ذلك ، بمجرد تعديل نظام الالتقاط ، يمكن تخصيص هذه التقنية وفقا للسؤال البيولوجي لاستجواب أي تفاعل (على سبيل المثال ، تفاعل المحسن 51 أو تفاعل مجموعة من التعديلات غير المشفرة41,52).

ومع ذلك ، يعتمد PCHi-C على ما لا يقل عن 20 مليون خلية لأداء هذه التقنية ، مما يمنع دراسة مجموعات الخلايا النادرة مثل تلك المستخدمة غالبا في علم الأحياء التنموي والتطبيقات السريرية. لهذا السبب ، قمنا بتطوير Capture Hi-C (liCHi-C) منخفض المدخلات ، وهي طريقة جديدة فعالة من حيث التكلفة وقابلة للتخصيص تعتمد على الإطار التجريبي ل PCHi-C لتوليد تفاعلات محفزة عالية الدقة مع مدخلات منخفضة الخلية. من خلال إجراء التجربة مع الحد الأدنى من التغييرات في الأنبوب ، أو تبديل أو إزالة الخطوات من بروتوكول PCHi-C الأصلي ، وتقليل أحجام التفاعل بشكل كبير ، وتعديل تركيزات الكاشف ، يتم تعظيم تعقيد المكتبة ومن الممكن إنشاء مكتبات عالية الجودة بأقل من 50000 خلية53.

تم قياس التقاط Hi-C منخفض المدخلات (liCHi-C) مقابل PCHi-C واستخدم لتوضيح إعادة توصيل تفاعل المروج أثناء تمايز الخلايا المكونة للدم البشري ، واكتشاف جينات ومسارات جديدة محتملة مرتبطة بالمرض تم تحريرها بواسطة تعديلات غير مشفرة ، واكتشاف تشوهات الكروموسومات53. يتم تفصيل البروتوكول خطوة بخطوة وضوابط الجودة المختلفة من خلال التقنية هنا حتى الجيل النهائي للمكتبات وتحليلها الحسابي.

Protocol

لضمان الحد الأدنى من فقدان المواد ، (1) العمل مع أنابيب ونصائح منخفضة الارتباط بالحمض النووي (انظر جدول المواد) ، (2) ضع الكواشف على جدار الأنبوب بدلا من إدخال الطرف داخل العينة ، و (3) إذا أمكن ، امزج العينة عن طريق الانعكاس بدلا من سحب العينة لأعلى ولأسفل ، وقم بتدويرها لأسفل بعد ذلك ?…

Representative Results

يوفر liCHi-C إمكانية إنشاء مكتبات تفاعلية عالية الجودة وعالية الدقة على مستوى الجينوم مع أقل من 50000 خلية53. يتم تحقيق ذلك عن طريق – إلى جانب التخفيض الحاد في أحجام التفاعل واستخدام الأواني البلاستيكية منخفضة الارتباط بالحمض النووي في جميع أنحاء البروتوكول – إزالة الخطوات غير الضر?…

Discussion

يوفر liCHi-C القدرة على إنشاء مكتبات تفاعلية عالية الدقة باستخدام إطار تجريبي مماثل من PCHi-C ولكن مع عدد خلايا مخفض بشكل كبير. يتم تحقيق ذلك بشكل كبير من خلال القضاء على الخطوات غير الضرورية ، مثل تنقية الفينول وإزالة البيوتين. في بروتوكول Hi-C الكلاسيكي للربط داخل النواة57 وتقنيته ا?…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

نشكر بقية الأعضاء من مختبر خافيير على ملاحظاتهم على المخطوطة. نشكر برنامج CERCA و Generalitat de Catalunya ومؤسسة Josep Carreras على الدعم المؤسسي. تم تمويل هذا العمل من قبل FEDER / وزارة العلوم والابتكار الإسبانية (RTI2018-094788-A-I00) ، والجمعية الأوروبية لأمراض الدم (4823998) ، والجمعية الإسبانية لمكافحة السرطان (AECC) LABAE21981JAVI. يتم تمويل BMJ من قبل مشروع القائد الصغير لمؤسسة La Caixa المصرفية (LCF / BQ / PI19 / 11690001) ، ويتم تمويل LR من خلال زمالة AGAUR FI (2019FI-B00017) ، ويتم تمويل LT-D من خلال زمالة FPI (PRE2019-088005). نشكر برنامج الدكتوراه في الكيمياء الحيوية والبيولوجيا الجزيئية من جامعة برشلونة المستقلة على دعمها. لم يشارك أي من الممولين في أي وقت في التصميم التجريبي أو كتابة المخطوطة.

Materials

0.4 mM Biotin-14-dATP Invitrogen 19524-016
0.5 M EDTA pH 8.0 Invitrogen AM9260G
1 M Tris pH 8.0 Invitrogen AM9855G
10x NEBuffer 2 New England Biolabs B7002S Referenced as restriction buffer 2 in the manuscript
10x PBS Fisher Scientific BP3994
10x T4 DNA ligase reaction buffer New England Biolabs B0202S
16% formaldehyde solution (w/v), methanol-free Thermo Scientific 28908
20 mg/mL Bovine Serum Albumin New England Biolabs B9000S
5 M NaCl Invitrogen AM9760G
5PRIME Phase Lock Gel Light tubes Qiuantabio 2302820 For phenol-chloroform purification in section 4 (DNA purification). Phase Lock Gel tubes are a commercial type of tubes specially designed to maximize DNA recovery after phenol-chloroform purifications while avoiding carryover of contaminants in the organic phase by containing a resin of intermediate density which settles between the organic and aqueous phase and isolates them. PLG tubes should be spun at 12,000 x g for 30 s before use to ensure that the resin is well-placed at the bottom of the tube
Adapters and PCR primers for library amplification Integrated DNA Technologies – Bought as individual primers with PAGE purification for NGS
Cell scrappers Nunc 179693 Or any other brand
Centrifuge (fixed-angle rotor for 1.5 mL tubes) Any brand
CHiCAGO R package 1.14.0
CleanNGS beads CleanNA CNGS-0050
dATP, dCTP, dGTP, dTTP Promega U120A, U121A, U122A, U123A Or any other brand
DNA LoBind tube, 1.5 mL Eppendorf 30108051
DNA LoBind tube, 2 mL Eppendorf 30108078
DNA polymerase I large (Klenow) fragment 5000 units/mL New England Biolabs M0210L
Dynabeads MyOne Streptavidin C1 beads Invitrogen 65002 For biotin pull-down of the pre-captured library in section 8 (biotin pull-down)
Dynabeads MyOne Streptavidin T1 beads Invitrogen 65602 For biotin pull-down of the post-captured library in section 11 (biotin pull-down and PCR amplification)
DynaMag-2 Invitrogen 12321D Or any other magnet suitable for 1.5 ml tubeL
Ethanol absolute VWR 20821.321
FBS, qualified Gibco 10270-106 Or any other brand
Glycine Fisher BioReagents BP381-1
GlycoBlue Coprecipitant Invitrogen AM9515 Used for DNA coprecipitation in section 4 (DNA purification)
HiCUP 0.8.2
HindIII, 100 U/µL New England Biolabs R0104T
IGEPAL CA-630 Sigma-Aldrich I8896-50ML
Klenow EXO- 5000 units/mL New England Biolabs M0212L
Low-retention filter tips (10 µL, 20 µL, 200 µL and 1000 µL) ZeroTip PMT233010, PMT252020, PMT231200, PMT252000
M220 Focused-ultrasonicator Covaris 500295
Micro TUBE AFA Fiber Pre-slit snap cap 6 x 16 mm vials Covaris 520045 For sonication in section 6 (sonication)
NheI-HF, 100 U/µL New England Biolabs R3131M
Nuclease-free molecular biology grade water Sigma-Aldrich W4502
PCR primers for quality controls Integrated DNA Technologies –
PCR strips and caps Agilent Technologies 410022, 401425
Phenol: Chloroform: Isoamyl Alcohol 25:24:1, Saturated with 10 mM Tris, pH 8.0, 1 mM EDTA Sigma-Aldrich P3803
Phusion High-Fidelity PCR Master Mix with HF Buffer New England Biolabs M0531L For amplification of the library in sections 9 (dATP-tailing, adapter ligation and PCR amplification)
and 11 (biotin pull-down and PCR amplification)
Protease inhibitor cocktail (EDTA-free) Roche 11873580001
Proteinase K, recombinant, PCR grade Roche 3115836001
Qubit 1x dsDNA High Sensitivity kit Invitrogen Q33230 For DNA quantification after precipitation in section 4 (DNA purification)
Qubit assay tubes Invitrogen Q32856
rCutsmart buffer New England Biolabs B6004S
RPMI Medium 1640 1x + GlutaMAX Gibco 61870-010 Or any other brand
SDS – Solution 10% for molecular biology PanReac AppliChem A0676
Sodium acetate pH 5.2 Sigma-Aldrich S7899-100ML
SureSelect custom 3-5.9 Mb library Agilent Technologies 5190-4831 Custom designed mouse or human capture system, used for the capture
SureSelect Target Enrichment Box 1 Agilent Technologies 5190-8645 Used for the capture
SureSelect Target Enrichment Kit ILM PE Full Adapter Agilent Technologies 931107 Used for the capture
T4 DNA ligase 1 U/µL Invitrogen 15224025 For ligation in section 3 (ligation and decrosslink)
T4 DNA ligase 2000000/mL New England Biolabs M0202T For ligation in section 9 (dATP-tailing, adapter ligation and PCR amplification)
T4 DNA polymerase 3000 units/mL New England Biolabs M0203L
T4 PNK 10000 units/mL New England Biolabs M0201L
Tapestation 4200 instrument Agilent Technologies For automated electrophoresis in section 9 (dATP-tailing, adapter ligation, and PCR amplification) and
section 11 (Biotin pull-down and PCR amplification). Any other automated electrophoresis system is valid
Tapestation reagents Agilent Technologies 5067-5582, 5067-5583, 5067-5584, 5067-5585, For automated electrophoresis in section 9 (dATP-tailing, adapter ligation, and PCR amplification) and
section 11 (Biotin pull-down and PCR amplification). Any other automated electrophoresis system is valid
Triton X-100 for molecular biology PanReac AppliChem A4975
Tween 20 Sigma-Aldrich P9416-50ML
DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Hatton, C. S., et al. α-thalassemia caused by a large (62 kb) deletion upstream of the human α globin gene cluster. Blood. 76 (1), 221-227 (1990).
  2. Toikkanen, S., Helin, H., Isola, J., Joensuu, H. Prognostic significance of HER-2 oncoprotein expression in breast cancer: A 30-year follow-up. Journal of Clinical Oncology. 10 (7), 1044-1048 (1992).
  3. Church, C., et al. Overexpression of Fto leads to increased food intake and results in obesity. Nature Genetics. 42 (12), 1086-1092 (2010).
  4. Bhatia, S., et al. Disruption of autoregulatory feedback by a mutation in a remote, ultraconserved PAX6 enhancer causes aniridia. American Journal of Human Genetics. 93 (6), 1126-1134 (2013).
  5. Herranz, D., et al. A NOTCH1-driven MYC enhancer promotes T cell development, transformation and acute lymphoblastic leukemia. Nature Medicine. 20 (10), 1130-1137 (2014).
  6. Carter, D., Chakalova, L., Osborne, C. S., Dai, Y. F., Fraser, P. Long-range chromatin regulatory interactions in vivo. Nature Genetics. 32 (4), 623-626 (2002).
  7. Rao, S. S. P., et al. A 3D map of the human genome at kilobase resolution reveals principles of chromatin looping. Cell. 159 (7), 1665-1680 (2014).
  8. Schoenfelder, S., Fraser, P. Long-range enhancer-promoter contacts in gene expression control. Nature Reviews Genetics. 20 (8), 437-455 (2019).
  9. Heintzman, N. D., et al. Distinct and predictive chromatin signatures of transcriptional promoters and enhancers in the human genome. Nature Genetics. 39 (3), 311-318 (2007).
  10. Zentner, G. E., Tesar, P. J., Scacheri, P. C. Epigenetic signatures distinguish multiple classes of enhancers with distinct cellular functions. Genome Research. 21 (8), 1273-1283 (2011).
  11. Creyghton, M. P., et al. Histone H3K27ac separates active from poised enhancers and predicts developmental state. Proceedings of the National Academy of Sciences. 107 (50), 21931-21936 (2010).
  12. McPherson, C. E., Shim, E. Y., Friedman, D. S., Zaret, K. S. An active tissue-specific enhancer and bound transcription factors existing in a precisely positioned nucleosomal array. Cell. 75 (2), 387-398 (1993).
  13. He, A., Kong, S. W., Ma, Q., Pu, W. T. Co-occupancy by multiple cardiac transcription factors identifies transcriptional enhancers active in heart. Proceedings of the National Academy of Sciences. 108 (14), 5632-5637 (2011).
  14. Dogan, N., et al. Occupancy by key transcription factors is a more accurate predictor of enhancer activity than histone modifications or chromatin accessibility. Epigenetics and Chromatin. 8, 16 (2015).
  15. Whyte, W. A., et al. transcription factors and mediator establish super-enhancers at key cell identity genes. Cell. 153 (2), 307-319 (2013).
  16. Hnisz, D., et al. Super-enhancers in the control of cell identity and disease. Cell. 155 (4), 934-947 (2013).
  17. He, H. H., et al. Nucleosome dynamics define transcriptional enhancers. Nature Genetics. 42 (4), 343-347 (2010).
  18. Song, L., et al. Open chromatin defined by DNaseI and FAIRE identifies regulatory elements that shape cell-type identity. Genome Research. 21 (10), 1757-1767 (2011).
  19. De Santa, F., et al. A large fraction of extragenic RNA Pol II transcription sites overlap enhancers. PLoS Biology. 8 (5), e1000384 (2010).
  20. Kim, T. K., et al. Widespread transcription at neuronal activity-regulated enhancers. Nature. 465 (7295), 182-187 (2010).
  21. ENCODE Project Consortium. An integrated encyclopedia of DNA elements in the human genome. Nature. 489 (7414), 57-74 (2012).
  22. Wu, H., et al. Tissue-specific RNA expression marks distant-acting developmental enhancers. PLoS Genetics. 10 (9), e1004610 (2014).
  23. Banerji, J., Rusconi, S., Schaffner, W. Expression of a β-globin gene is enhanced by remote SV40 DNA sequences. Cell. 27 (2), 299-308 (1981).
  24. Amano, T., et al. Chromosomal dynamics at the Shh locus: limb bud-specific differential regulation of competence and active transcription. Developmental Cell. 16 (1), 47-57 (2009).
  25. Shi, J., et al. Role of SWI/SNF in acute leukemia maintenance and enhancer-mediated Myc regulation. Genes and Development. 27 (24), 2648-2662 (2013).
  26. Lettice, L. A., et al. A long-range Shh enhancer regulates expression in the developing limb and fin and is associated with preaxial polydactyly. Human Molecular Genetics. 12 (14), 1725-1735 (2003).
  27. Tuvikene, J., et al. Intronic enhancer region governs transcript-specific Bdnf expression in rodent neurons. eLife. 10, e65161 (2021).
  28. Tasic, B., et al. Promoter choice determines splice site selection in protocadherin α and γ pre-mRNA splicing. Molecular Cell. 10 (1), 21-33 (2002).
  29. Perry, M. W., Boettiger, A. N., Levine, M. Multiple enhancers ensure precision of gap gene-expression patterns in the Drosophila embryo. Proceedings of the National Academy of Sciences. 108 (33), 13570-13575 (2011).
  30. Lieberman-Aiden, E., et al. Comprehensive mapping of long-range interactions reveals folding principles of the human genome. Science. 326 (5950), 289-293 (2009).
  31. Fullwood, M. J., et al. An oestrogen-receptor-α-bound human chromatin interactome. Nature. 462 (7269), 58-64 (2009).
  32. Mumbach, M. R., et al. HiChIP: Efficient and sensitive analysis of protein-directed genome architecture. Nature Methods. 13 (11), 919-922 (2016).
  33. Sati, S., et al. HiCuT: An efficient and low input method to identify protein-directed chromatin interactions. PLoS Genetics. 18 (3), e1010121 (2022).
  34. Schoenfelder, S., et al. The pluripotent regulatory circuitry connecting promoters to their long-range interacting elements. Genome Research. 25 (4), 582-597 (2015).
  35. Schoenfelder, S., Javierre, B. M., Furlan-Magaril, M., Wingett, S. W., Fraser, P. Promoter capture Hi-C: High-resolution, genome-wide profiling of promoter interactions. Journal of Visualized Experiments. (136), e57320 (2018).
  36. Rubin, A. J., et al. Lineage-specific dynamic and pre-established enhancer-promoter contacts cooperate in terminal differentiation. Nature Genetics. 49 (10), 1522-1528 (2017).
  37. Siersbæk, R., et al. Dynamic rewiring of promoter-anchored chromatin loops during adipocyte differentiation. Molecular Cell. 66 (3), 420-435 (2017).
  38. Schoenfelder, S., et al. Polycomb repressive complex PRC1 spatially constrains the mouse embryonic stem cell genome. Nature Genetics. 47 (10), 1179-1186 (2015).
  39. Zhang, N., et al. Muscle progenitor specification and myogenic differentiation are associated with changes in chromatin topology. Nature Communications. 11 (1), 6222 (2020).
  40. Javierre, B. M., et al. Lineage-specific genome architecture links enhancers and non-coding disease variants to target gene promoters. Cell. 167 (5), 1369-1384 (2016).
  41. Jäger, R., et al. Capture Hi-C identifies the chromatin interactome of colorectal cancer risk loci. Nature Communications. 6, 6178 (2015).
  42. Martin, P., et al. Identifying causal genes at the multiple sclerosis associated region 6q23 using capture Hi-C. PLoS One. 11 (11), e0166923 (2016).
  43. Burren, O. S., et al. Chromosome contacts in activated T cells identify autoimmune disease candidate genes. Genome Biology. 18 (1), 165 (2017).
  44. Choy, M. K., et al. Promoter interactome of human embryonic stem cell-derived cardiomyocytes connects GWAS regions to cardiac gene networks. Nature Communications. 9 (1), 2526 (2018).
  45. Miguel-Escalada, I., et al. Human pancreatic islet three-dimensional chromatin architecture provides insights into the genetics of type 2 diabetes. Nature Genetics. 51 (7), 1137-1148 (2019).
  46. Law, P. J., et al. Association analyses identify 31 new risk loci for colorectal cancer susceptibility. Nature Communications. 10 (1), 2154 (2019).
  47. Speedy, H. E., et al. Insight into genetic predisposition to chronic lymphocytic leukemia from integrative epigenomics. Nature Communications. 10 (1), 3615 (2019).
  48. Li, T., et al. Epigenomics and transcriptomics of systemic sclerosis CD4+ T cells reveal long-range dysregulation of key inflammatory pathways mediated by disease-associated susceptibility loci. Genome Medicine. 12 (1), 81 (2020).
  49. Orlando, G., et al. Promoter capture Hi-C-based identification of recurrent noncoding mutations in colorectal cancer. Nature Genetics. 50 (10), 1375-1380 (2018).
  50. Cornish, A. J., et al. Identification of recurrent noncoding mutations in B-cell lymphoma using capture Hi-C. Blood Advances. 3 (1), 21-32 (2019).
  51. Madsen, J. G. S., et al. Highly interconnected enhancer communities control lineage-determining genes in human mesenchymal stem cells. Nature Genetics. 52 (11), 1227-1238 (2020).
  52. Dryden, N. H., et al. Unbiased analysis of potential targets of breast cancer susceptibility loci by Capture Hi-C. Genome Research. 24 (11), 1854-1868 (2014).
  53. Tomás-Daza, L., et al. Low input capture Hi-C (liCHi-C) identifies promoter-enhancer interactions at high-resolution. Nature Communications. 14 (1), 268 (2023).
  54. Lee, P. Y., Costumbrado, J., Hsu, C. Y., Kim, Y. H. Agarose gel electrophoresis for the separation of DNA fragments. Journal of Visualized Experiments. 62 (62), e3923 (2012).
  55. Bronner, I. F., Quail, M. A. Best practices for Illumina library preparation. Current Protocols in Human Genetics. 102 (1), 86 (2019).
  56. Wingett, S., et al. HiCUP: pipeline for mapping and processing Hi-C data. F1000Research. 4, 1310 (2015).
  57. Nagano, T., et al. Comparison of Hi-C results using in-solution versus in-nucleus ligation. Genome Biology. 16 (1), 175 (2015).
  58. Cairns, J., et al. CHiCAGO: Robust detection of DNA looping interactions in Capture Hi-C data. Genome Biology. 17 (1), 127 (2016).
  59. Freire-Pritchett, P., et al. Detecting chromosomal interactions in Capture Hi-C data with CHiCAGO and companion tools. Nature Protocols. 16 (9), 4144-4176 (2021).
  60. Kihm, A. J., et al. An abundant erythroid protein that stabilizes free α-haemoglobin. Nature. 417 (6890), 758-763 (2002).
  61. Feng, L., et al. Molecular mechanism of AHSP-mediated stabilization of α-hemoglobin. Cell. 119 (5), 629-640 (2004).
  62. Favero, M. E., Costa, F. F. Alpha-hemoglobin-stabilizing protein: An erythroid molecular chaperone. Biochemistry Research International. 2011, 373859 (2011).
  63. Li, D., et al. WashU Epigenome Browser update 2022. Nucleic Acids Research. 50 (W1), W774-W781 (2022).
  64. Mifsud, B., et al. Mapping long-range promoter contacts in human cells with high-resolution capture Hi-C. Nature Genetics. 47 (6), 598-606 (2015).
  65. Nagano, T., et al. Single-cell Hi-C reveals cell-to-cell variability in chromosome structure. Nature. 502 (7469), 59-64 (2013).
  66. Tan, L., Xing, D., Chang, C. H., Li, H., Xie, X. S. 3D genome structures of single diploid human cells. Science. 361 (6405), 924 (2018).
  67. Ramani, V., et al. Massively multiplex single-cell Hi-C. Nature Methods. 14 (3), 263-266 (2017).
  68. Díaz, N., et al. Chromatin conformation analysis of primary patient tissue using a low input Hi-C method. Nature Communications. 9 (1), 4938 (2018).
  69. Lu, L., Jin, F. Easy Hi-C: A low-input method for capturing genome organization. Methods in Molecular Biology. 2599, 113-125 (2023).

Tags

LiCHi-CChromatin InteractionsGenome OrganizationGene RegulationRegulatory ElementsPromoter-centricSpatiotemporalRare Cell PopulationsLow InputCapture Hi-C

Play Video
PDF
DOI
DOWNLOAD MATERIALS LIST
Cite This Article
Rovirosa, L., Tomás-Daza, L., Urmeneta, B., Valencia, A., Javierre, B. M. An Integrated Workflow to Study the Promoter-Centric Spatio-Temporal Genome Architecture in Scarce Cell Populations. J. Vis. Exp. (194), e65316, doi:10.3791/65316 (2023).
Download Citation
Reprints and Permissions

View Video

✖

To prove you're not a robot, please enter the text in the image below

CAPTCHA Image
Play CAPTCHA Audio
Refresh Image