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

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

Een geïntegreerde workflow om de promotor-centrische spatio-temporele genoomarchitectuur in schaarse celpopulaties te bestuderen

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

Genexpressie wordt gereguleerd door interacties van genpromotors met distale regulerende elementen. Hier beschrijven we hoe low input Capture Hi-C (liCHi-C) de identificatie van deze interacties in zeldzame celtypen mogelijk maakt, die voorheen niet meetbaar waren.

Abstract

Spatiotemporale gentranscriptie wordt strak gereguleerd door distale regulerende elementen, zoals versterkers en geluiddempers, die afhankelijk zijn van fysieke nabijheid met hun doelgenpromotors om transcriptie te regelen. Hoewel deze regulerende elementen gemakkelijk te identificeren zijn, zijn hun doelgenen moeilijk te voorspellen, omdat de meeste celtypespecifiek zijn en kunnen worden gescheiden door honderden kilobases in de lineaire genoomsequentie, waarbij andere niet-doelgenen worden overgeslagen. Sinds enkele jaren is Promoter Capture Hi-C (PCHi-C) de gouden standaard voor de associatie van distale regulerende elementen aan hun doelgenen. PCHi-C is echter afhankelijk van de beschikbaarheid van miljoenen cellen, waardoor de studie van zeldzame celpopulaties zoals die gewoonlijk worden verkregen uit primaire weefsels, wordt verboden. Om deze beperking te overwinnen, is low input Capture Hi-C (liCHi-C), een kosteneffectieve en aanpasbare methode om het repertoire van distale regulerende elementen te identificeren die elk gen van het genoom beheersen, ontwikkeld. liCHi-C vertrouwt op een vergelijkbaar experimenteel en computationeel raamwerk als PCHi-C, maar door minimale buisveranderingen toe te passen, de reagensconcentratie en -volumes te wijzigen en stappen te verwisselen of te elimineren, is het goed voor minimaal materiaalverlies tijdens de bouw van de bibliotheek. Gezamenlijk maakt liCHi-C de studie van genregulatie en spatiotemporale genoomorganisatie mogelijk in de context van ontwikkelingsbiologie en cellulaire functie.

Introduction

Temporele genexpressie stimuleert celdifferentiatie en, uiteindelijk, de ontwikkeling van organismen, en de verandering ervan is nauw verbonden met een breed scala aan ziekten 1,2,3,4,5. Gentranscriptie wordt fijn gereguleerd door de werking van regulerende elementen, die kunnen worden geclassificeerd als proximaal (d.w.z. genbevorderaars) en distale (bijv. versterkers of geluiddempers), waarvan de laatste zich vaak ver van hun doelgenen bevinden en fysiek met hen interageren door chromatinelussen om genexpressie 6,7,8 te moduleren.

De identificatie van distale regulerende regio’s in het genoom is een zaak waarover algemeen wordt gesproken, aangezien deze regio’s specifieke histonmodificaties 9,10,11 bevatten en specifieke transcriptiefactorherkenningsmotieven bevatten, die fungeren als wervingsplatforms voor hen12,13,14. Trouwens, in het geval van enhancers en super-enhancers 15,16, hebben ze ook een lage nucleosoombezetting 17,18 en worden ze getranscribeerd in niet-coderende eRNA’s 19,20.

Niettemin zijn de doelgenen van elk distale regulerend element moeilijker te voorspellen. Vaker wel dan niet, interacties tussen distale regulerende elementen en hun doelen zijn celtype en stimulusspecifiek 21,22, beslaan honderden kilobases, overbruggen over andere genen in elke richting 23,24,25, en kunnen zelfs worden gelokaliseerd in intronische gebieden van hun doelgen of andere niet-interveniërende genen 26,27. Bovendien kunnen distale regulerende elementen ook meer dan één gen tegelijk aansturen, en vice versa28,29. Deze positionele complexiteit belemmert het lokaliseren van regulerende associaties tussen hen, en daarom blijven de meeste doelen van elk regulerend element in elk celtype onbekend.

In de afgelopen jaren is er een aanzienlijke hausse geweest in de ontwikkeling van chromosoomconformatie-capture (3C) -technieken voor het bestuderen van chromatine-interacties. De meest gebruikte van hen, Hi-C, maakt het mogelijk om een kaart te genereren van alle interacties tussen elk fragment van het genoom van een cel30. Om significante interacties op het niveau van restrictiefragmenten te detecteren, vertrouwt Hi-C echter op ultradiepe sequencing, waardoor het gebruik ervan wordt verboden om routinematig het regulerende landschap van individuele genen te bestuderen. Om deze economische beperking te overwinnen, zijn verschillende op verrijking gebaseerde 3C-technieken ontstaan, zoals ChIA-PET31, HiChIP 32 en zijn tegenhanger met lage input HiCuT33. Deze technieken zijn afhankelijk van het gebruik van antilichamen om te verrijken voor genoombrede interacties gemedieerd door een specifiek eiwit. Toch is het unieke kenmerk van deze 3C-technieken ook de vloek van hun toepassing; Gebruikers rekenen op de beschikbaarheid van hoogwaardige antilichamen voor het eiwit van belang en kunnen geen omstandigheden vergelijken waarin de binding van het eiwit dynamisch is.

Promoter Capture Hi-C (PCHi-C) is een andere op verrijking gebaseerde 3C-techniek die deze beperkingen omzeilt34,35. Door gebruik te maken van een gebiotinyleerd RNA-sondeverrijkingssysteem, is PCHi-C in staat om genoombrede hogeresolutiebibliotheken van genomische regio’s te genereren die interageren met 28.650 menselijke of 27.595 muis-geannoteerde genpromotors, ook bekend als het promotorinteractoom. Deze benadering stelt men in staat om significante langeafstandsinteracties te detecteren op het niveau van restrictiefragmenten van zowel actieve als inactieve promotors, en promotorinteractomen robuust te vergelijken tussen elke aandoening, onafhankelijk van de dynamiek van histonmodificaties of eiwitbinding. PCHi-C is de afgelopen jaren op grote schaal gebruikt om promotor-interactoomreorganisaties te identificeren tijdens celdifferentiatie 36,37, het werkingsmechanisme van transcriptiefactoren38,39 te identificeren en nieuwe potentiële genen en routes te ontdekken die in de ziekte zijn gedereguleerd door niet-coderende varianten 40,41,42,43,44,45,46,47,48, naast nieuwe driver niet-coderende mutaties49,50. Bovendien kan deze techniek, door alleen het vangsysteem aan te passen, worden aangepast aan de biologische vraag om elk interactoom te ondervragen (bijvoorbeeld het enhancer-interactoom 51 of het interactoom van een verzameling niet-coderende wijzigingen41,52).

PCHi-C vertrouwt echter op minimaal 20 miljoen cellen om de techniek uit te voeren, wat de studie van schaarse celpopulaties zoals die vaak worden gebruikt in ontwikkelingsbiologie en klinische toepassingen voorkomt. Om deze reden hebben we low input Capture Hi-C (liCHi-C) ontwikkeld, een nieuwe kosteneffectieve en aanpasbare methode op basis van het experimentele raamwerk van PCHi-C om promotorinteractomen met hoge resolutie te genereren met laagcellige input. Door het experiment uit te voeren met minimale buisveranderingen, stappen uit het oorspronkelijke PCHi-C-protocol te verwisselen of te elimineren, de reactievolumes drastisch te verminderen en reagensconcentraties te wijzigen, wordt de complexiteit van de bibliotheek gemaximaliseerd en is het mogelijk om bibliotheken van hoge kwaliteit te genereren met slechts 50.000 cellen53.

Low input Capture Hi-C (liCHi-C) is vergeleken met PCHi-C en gebruikt om promotor interactome herbedrading tijdens menselijke hematopoietische celdifferentiatie op te helderen, potentiële nieuwe ziekte-geassocieerde genen en routes te ontdekken die zijn gedereguleerd door niet-coderende veranderingen, en chromosomale afwijkingen te detecteren53. Het stapsgewijze protocol en de verschillende kwaliteitscontroles via de techniek worden hier gedetailleerd beschreven tot de laatste generatie van de bibliotheken en hun computationele analyse.

Protocol

Om minimaal materiaalverlies te garanderen, (1) werken met DNA-buizen en -uiteinden met een lage binding (zie materiaaltabel), (2) reagentia op de buiswand plaatsen in plaats van de punt in het monster te brengen en, (3) indien mogelijk, het monster mengen door inversie in plaats van het monster op en neer te pipetteren, en daarna naar beneden draaien om het monster te herstellen. 1. Celfixatie Cellen die in suspensie groeienOogst 50.000 tot …

Representative Results

liCHi-C biedt de mogelijkheid om hoogwaardige en resolutiebrede promotor-interactoombibliotheken te genereren met slechts 50.000 cellen53. Dit wordt bereikt door – naast de drastische vermindering van reactievolumes en het gebruik van DNA low-binding plasticware in het hele protocol – onnodige stappen uit het oorspronkelijke protocol te verwijderen, waarbij aanzienlijke materiaalverliezen optreden. Deze omvatten de fenolzuivering na decrosslinking, de biotineverwijdering en de daaropvolgende f…

Discussion

liCHi-C biedt de mogelijkheid om interactoombibliotheken met hoge resolutie te genereren met behulp van een vergelijkbaar experimenteel raamwerk van PCHi-C’s, maar met een sterk verminderd celnummer. Dit wordt in hoge mate bereikt door het elimineren van onnodige stappen, zoals fenolzuivering en biotineverwijdering. In het klassieke in-nucleus ligatie Hi-C protocol57 en de daaropvolgende afgeleide techniek PCHi-C wordt biotine verwijderd uit niet-geligeerde restrictiefragmenten om te voorkomen dat…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

We bedanken de rest van de leden van het Javierre lab voor hun feedback op het manuscript. We danken het CERCA-programma, Generalitat de Catalunya en de Josep Carreras Foundation voor institutionele steun. Dit werk werd gefinancierd door FEDER/Spaans Ministerie van Wetenschap en Innovatie (RTI2018-094788-A-I00), de European Hematology Association (4823998) en de Spaanse Vereniging tegen Kanker (AECC) LABAE21981JAVI. BMJ wordt gefinancierd door het La Caixa Banking Foundation Junior Leader-project (LCF / BQ / PI19 / 11690001), LR wordt gefinancierd door een AGAUR FI-beurs (2019FI-B00017) en LT-D wordt gefinancierd door een FPI Fellowship (PRE2019-088005). We danken het biochemie en moleculaire biologie PhD-programma van de Universitat Autònoma de Barcelona voor zijn steun. Geen van de financiers was op enig moment betrokken bij het experimentele ontwerp of het schrijven van manuscripten.

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