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DNA甲基化芯片

  • 簡介
  • 優勢
  • 實驗流程
  • 結果展示
  • 客戶案例
  • SCI成果
  •        DNA甲基化是表觀遺傳學的重要組成部分,在維持正常細胞功能、遺傳印記、胚胎發育以及人類腫瘤發生中起著重要作用,是目前新的研究熱點之一。隨著對甲基化研究的不斷深入,各種各樣甲基化檢測方法應運而生。其中,MeDIP-chip(MeDIP: Methylated DNA Immunoprecipitation)是目前高通量分析基因組DNA甲基化變化的一種準確可靠的實驗技術,運用該技術,可以檢測全基因組范圍內的甲基化位點;研究啟動子甲基化對基因的調控;比較不同組織、細胞、腫瘤等的甲基化圖譜以及尋找診斷和預后的分子標志物。

    Aksomics(原康成生物)為您提供一站式甲基化芯片技術服務,您只需要提供保存完好的組織或細胞標本,Aksomics的芯片技術服務人員就可為您完成全部實驗操作,包括超聲打斷基因組、甲基化DNA免疫共沉淀、MeDIP與 Input DNA片段線性擴增、熒光標記、芯片雜交、圖像采集和數據分析、并提供完整的實驗報告。

    Arraystar 4x180K 啟動子芯片

           Arraystar啟動子芯片是專門為研究啟動子區域的甲基化、羥甲基化、組蛋白修飾以及轉錄因子結合而設計的產品,覆蓋所有RefSeq數據庫基因的啟動子區(Arraystar RefSeq Promoter Array)或是所有非編碼RNA的啟動子區(Arraystar ncRNA Promoter Array),能夠滿足不同客戶的需求。180K的芯片,啟動子的覆蓋范圍近2kb,并覆蓋了幾乎所有啟動子區附近的CpG島,是一款高品質高性價比的羥甲基化芯片產品。


    Arraystar Refseq啟動子芯片產品列表

    芯片名稱 物種 規格 覆蓋范圍
    Arraystar Human Refseq Promoter Array Human 4x180K 23,148 RefSeq promoters (-1,300 bp ~ +500 bp of TSS)
    Arraystar Mouse Refseq Promoter Array Mouse 4×180K 22,327 RefSeq promoters (-1,300 bp ~ +500 bp of TSS)
    Arraystar Mouse RefSeq Promoter Array Rat 4×180K 15,987RefSeq promoters (-1,300 bp ~ +500 bp of TSS)

    Arraystar ncRNA啟動子芯片產品列表

    芯片名稱 物種 規格 覆蓋范圍
    Arraystar Human ncRNA Promoter Arrar Human 4x180K 27,248 lncRNA promoters (-1,300 bp ~ +500 bp of TSS) + 622 miRNA promoter (-50 kb to mature miRNA)
    Arraystar Mouse ncRNA Promoter Array Mouse 4×180K 18,552 lncRNA promoters (-1,300 bp ~ +500 bp of TSS) + 346 miRNA promoter (-50 kb to mature miRNA)


    Arraystar 癌癥相關甲基化芯片

    Arraystar 4 x 180K Block芯片

           Arraystar 4 x 180K Block芯片是專門為研究癌癥相關的block區域而設計的產品,覆蓋位于7088個block區域中的2554個蛋白編碼基因、8481個長鏈非編碼RNA、463個miRNA genes。通過這款芯片可以檢測block區域中的基因和LncRNA的甲基化變化,組蛋白修飾以及轉錄因子結合情況。此外,結合Arraystar Block表達譜芯片,還可以了解甲基化變化與基因表達水平間的聯系。

    芯片名稱

    物種 規格 覆蓋范圍
    Arraystar Human Block Array Human 4x180K 27MB。位于7088個block區域中的2554個蛋白編碼基因、8481個lncRNA、463個miRNA genes

           最新研究表明:癌癥中存在著一些低甲基化的區間(block),這些區間的長度在5kb到10M之間,長度中位值為28kb。1/3的基因轉錄起點都位于這些block中。此外,這些低甲基化的block與包括LADs*和LOCKs*在內的異染色質區域存在著很大重疊,表明癌癥中的甲基化變化與染色質結構改變之間存在著很大的關聯性。此外,低甲基化block中包含了絕大部分在腫瘤中表達變異較大的基因。而且,這些區域不僅整體甲基化水平下降,而且相對于正常樣品,它們在不同腫瘤樣品中甲基化水平變化更加劇烈。這表明:基因在癌癥中的平均表達水平和平均甲基化程度固然很重要,它們在不同樣品中的均一性也不容忽視,甚至是更加重要。

    *:LADs:與核纖層蛋白結合的DNA區域。 LOCKs(large organized chromatin lysine modifications):富含異翻譯后修飾(例如:組蛋白H3K9二甲基化修飾)的異染色質區域。


     

    圖1. 26個位于低甲基化block區域內的高變異基因的標準表達值(log轉化后)。這些基因在腫瘤樣品(紅色點)中展現出劇烈的表達變異,而在正常樣品(藍色點)中表達變異很小。


    Arraystar 4 x 180K DMR芯片

           Arraystar 4 x 180K DMR芯片是專門為研究癌癥相關的差異甲基化區域而設計的產品,覆蓋12113個與癌癥、組織及細胞分化相關的small DMRs, 以及11380個與這些small DMRs相鄰的CpG島及CpG島岸。通過這款芯片不但可以檢測癌癥相關的甲基化變化,還可以了解引起這種甲基化變化的CpG島邊界漂移模式,從而更加全面直觀的解析癌癥甲基化組。

    芯片名稱 物種 規格 覆蓋范圍
    Arraystar Human DMR Array Human 4x180K 51MB 。12113個與癌癥、組織及細胞分化相關的small DMRs, 以及11380個與這些small DMRs相鄰的CpG島及CpG島岸

           癌癥中,除了低甲基化的長區間(block),還存在著許多長度小于5kb的差異甲基化區域(DMRs),被稱為small DMRs。大部分癌癥或組織特異性的差異甲基化區域(small DMRs)都位于CpG島邊緣2kb以內;相對于CpG島,這一CpG密度較低區域稱之為CpG島岸(CpG shore)。癌癥中,CpG島邊界發生漂移,從而導致CpG島岸的甲基化水平發生變化:當CpG島邊界向CpG島內部移動時,CpG島岸發生超甲基化;當CpG島邊界向外移動時,CpG島岸發生低甲基化。CpG島邊界的變化導致了基因表達的改變(圖1)。


     

    圖1. DMR區域喪失甲基化穩定性的模式。圖中橫軸代表基因組特定區域,縱軸代表相應位點的甲基化程度,藍色的線代表正常樣品,紅線代表癌癥樣品,DMRs區域用粉紅色的背景標記。癌癥相關的甲基化變化可以分為四類主要的模式:(a)甲基化邊界外移;(b)甲基化邊界內移;(c)甲基化邊界消失;(d)通過去甲基化形成的新的DMR區域。



  • 一站式服務:客戶只需要提供保存完好的組織或細胞標本,Aksomics的芯片技術服務人員就可為您完成全部實驗操作(圖1)和數據分析流程,并提供完整的實驗報告。

    MeDIP富集效果特異性佳:MeDIP是獲得準確測序數據的關鍵。Aksomics MeDIP平臺經過不斷地優化,抗體富集效率高和特異性好。

    嚴格的質控體系:Aksomics在MeDIP-chip每個關鍵步驟都加入了質控實驗。這些QC數據能夠評估每個步驟的實驗質量。如果達不到標準,我們會重復實驗步驟或者優化實驗體系,使得每個樣品都能夠達到質控標準(圖1,2)。



    *圖釋:Aksomics MeDIP-ChIP實驗流程和質控體系。


    *圖釋:MeDIP-qPCR質控。MeDIP特異地富集甲基化的DNA區域(H19啟動子區),而非甲基化區域(GAPDH啟動子區)幾乎無富集。


    豐富的生物信息學分析:除了嚴謹,可靠的實驗體系,Aksomics還有強大的生物信息學團隊,為客戶提供paper級的圖表和深入的數據分析服務






  • 1. 超聲打斷基因組:
           將基因組DNA超聲打斷成400bp-500bp DNA片段
    2. 甲基化DNA免疫共沉淀:
           a) 加熱變性并將變性后的單鏈DNA樣品分成兩份
           b) 其中一份單鏈DNA樣品加入抗5’-甲基化胞嘧啶核苷抗體

           c) 用免疫磁珠法分離b步樣品中甲基化DNA片段的抗體復合物,樣品中其余的非甲基化DNA片段被清洗掉
           d) 純化免疫共沉淀的DNA片段(MeDIP)
    3. MeDIP與Input DNA片段線性擴增:
           使用Sigma WGA Kit對上述兩份DNA片段(MeDIP與Input)進行擴增。該步驟使檢測的靈 敏度得到大幅度提升,用微量的檢測樣品就能得到精確的檢測結果
    4. 熒光標記:

           對MeDIP(Cy5)與Input(Cy3)樣品分別進行標記
    5. 芯片雜交:
           標記后的MeDIP與Input樣品混合、變性,與甲基化微陣列檢測芯片雜交
    6. 圖像采集和數據分析:
           用高解析度芯片掃描儀檢測雜交信號;用專業商用分析軟件對雜交結果進行數據提取、標準化、峰值分析、報告
    7. 提供實驗報告 包括詳細的實驗方法和芯片實驗數據和圖表:
           ● Scanning Image:Cy3、Cy5熒光掃描圖像
           ● Raw Data:包括每個探針的熒光信號強度原始數據
           ● Probe Report:經過校正得到每個探針的log2(MeDIP/input)值以及p-value值

           ●log2  (MeDIP/input)值代表每個探針在MeDIP DNA和input DNA中的相對富集強度, P-Value表示探針紅綠信號差異是由非生物因素造成的概率;P-Value越低,表示該探針越有可能代表一個甲基化事件,P-Value由修正的KS檢驗算法計算
           ● Peaks Report:Peaks代表可能的DNA甲基化區域,由專業商用軟件計算,報告包括可能的Peaks的染色體定位信息以及Peaks周圍的基因和CpG島的相關信息
           ● Summary Report:提供多樣本之間Peaks區域的比較以及匯總以提供參考
    8. Differential Enrichment Peaks(Advanced Analysis):
           Differential Enrichment Peaks(DEP)利用重復組中多樣本log2ratio的平均值分析組間差異甲基化區域,從而使得用重復樣本實驗數據進行甲基化結果的比較及差異甲基化區域的鑒定成為可能,這對于后續實驗及分析是非常重要的。




  • Arraystar甲基化芯片基本數據分析結果展示

    1.甲基化峰識別和注釋
           為了消除系統誤差和芯片間差異。分別使用中值標準化,quantile標準化和線性平滑的方法對芯片數據做標準化。標準化后的數據使用NimbleScan v2.5 (Roche-NimbleGen)識別甲基化峰(peaks)。將找到的甲基化峰根據轉錄本promoter和CpG density的信息做注釋。
           許多研究表明啟動子甲基化和下游基因的轉錄抑制間有密切的關聯。據報道,哺乳動物中基因啟動子的甲基化狀態與其GC含量有關。因此我們基于CpG ratio,GC含量和CpG豐富區長度,將啟動子分成如下三類:
           高CpG密度啟動子(Hgh CpG-density Promoter, HCP):首先我們定義啟動子區為TSS上游0.7kb ~ TSS下游0.2kb。該區域內若有任意一個500bp的窗口,其G+C比例>= 0.55,并且CpG觀測/期望比(observed/expected, O/E) >= 0.6。
           低CpG密度啟動子(Low CpG-density Promoter, LCP):啟動子不包含CpG O/E >= 0.4的500bp長的區域。
           中CpG密度啟動子(Intermediate CpG-density Promoter, ICP):不屬于HCP或ICP的啟動子。

           不同類型啟動子的甲基化具有不同的調控功能:

           1)高CpG密度啟動子(HCP)的甲基化
           在胚胎干細胞中,大部(> 95%)的HCPs是非甲基化的,受到trithorax蛋白(trxG,與H3K4me3相關)和Polycomb蛋(PcG,與H3K27me3相關)調控。HCP被認為多參與看家基因的表達調控。
           2)中CpG密度啟動子(ICP)的甲基化
           體細胞中,中等的CpG密度啟動子往往更容被從頭甲基化。在小鼠中的實驗結果表明ICPs容易被甲基化可能是在哺乳動物中普遍存在的現象。
           3)低CpG密度啟動子(LCP)的甲基化
           LCPs的DNA甲基化和基因表達似乎沒有明顯的相關性。大部分的LCPs不論基因是活躍或者沉默都有甲基化。這暗示低密度的DNA甲基化并不會影響到基因的表達。
           Aksomics分別提供了不同類型的啟動子區域(HCP,ICP,LCP)的甲基化分析結果。下面以HCP為例,展示了甲基化峰注釋表格。
           EnrichmentPeaksInHCP表格:每一個樣品中對應到HCP的peaks,包括HCPs和peaks的詳細信息。

           SummaryEPInHCP表格:所有樣品中對應到HCP的peaks數目。


    2.差異甲基化(DEP)分析

           兩組樣品進行比較,篩選差異富集峰(DEP)即差異甲基化區域的。我們使用每組log2-ratio的均值,并為每個探針計算M' value。然后將結果導入NimbleScan進行peak finding,找到的peaks便是差異甲基化區域(DEP)。我們分別提供了不同類型的啟動子區域(HCP,ICP,LCP)的差異甲基化分析結果。下面以HCP為例,展示了差異甲基化表格。

           適用范圍:兩個或兩組樣品間的比較

           DEPInHCP表格:每個比較中找到對應有HCP的DEP。

           Control vs Expriment比較中在chr1上1235129~1235386區域的差異甲基化峰(DEP)。該DEP對應的是ACAP3基因的啟動子,這個啟動子屬于HCP類型。


           SummaryInHCP表格:所有比較中對應到特定HCP的DEP。用計數的方式表示某個HCP在特定比較中的DEP數目。

           以上表第一行為例:顯示的是Expriment vs Control比較中有一個DEP在基因AADAT的啟動子上,這個基因的啟動子屬于HCP類型啟動子。


    3.差異甲基化基因的GO分析

           為了方便客戶了解啟動子差異甲基化基因的功能,Aksomics提供了差異甲基化基因的GO分析。 

           適用范圍:兩組或多組數據比較獲得的差異甲基化的基因

     


    4.差異甲基化基因的Pathway分析

           為了方便客戶了解啟動子差異甲基化基因參與的生物學過程,Aksomics提供了差異甲基化基因的Pathway分析。

    適用范圍:兩組或多組數據比較獲得的差異甲基化的基因


    5.可視化
           Aksomics提供GFF格式的MeDIP-Chip甲基化譜數據,可以通過SignalMap軟件進行可視化。通過可視化圖,客戶可以直觀的了解具體區域或基因的甲基化情況,已經樣品間的差異甲基化狀況。


     

    圖釋:用Signal map顯示樣品間差異甲基化區域。圖中紅色為樣品1,藍色為樣品2.EP:單個樣品中甲基化富集的區域(Enrichment peak); DEP:樣品間差異甲基化區域(Differentially enrichment peak)


    Aksomics高級數據分析結果展示    

    表達譜數據(mRNA, LncRNA, miRNA) &甲基化芯片數據聯合分析
           通過表達譜數據和甲基化芯片數據聯合分析,可以找出受甲基化調控的mRNA,LncRNA和miRNA。下面的兩個圖為mRNA表達譜數據與相應甲基化芯片聯合分析結果。
           適用范圍:同時具表達譜數據和甲基化譜數據的樣品
           ●聯合分析列表

     

    *圖釋:上圖展示了甲基化芯片結果D40 vs D20甲基化程度增加且表達譜芯片結果D40 vs D20表達下調2.0倍的基因


           ●通過聯合分析的結果做HeatMap分析





  • 單核細胞白血病DNA甲基化模式的改變,引起癌癥相關信號通路的變化(Exome sequencing identifies somatic mutations of DNA methyltransferase gene DNMT3A in acute monocytic leukemia. Nat Genet,2011,IF:36.377)

           上海瑞金醫院的陳賽娟院士課題組率先發現急性單核細胞白血病人中DNMT3A是高頻的突變基因。功能實驗結果表明DNMT3A突變之后催化活性下降。DNMT3A為重要的DNA甲基轉移酶,因此使用MeDIP-chip技術檢測DNMT3A突變(n=6)和野生型(n=5)兩類AML-M5患者的全基因組甲基化圖譜,篩選甲基化水平發生變化的具體基因。生物信息學分析發現,甲基化水平變化的基因集中在癌癥相關通路中。從分子水平上說明了DNMT3A突變在白血病發病中的作用機制。


    技術路線:


    結果展示:

    *圖釋:MeDIP-chip數據結果展示。A:樣品中發生甲基化的區段及注釋信息(Peak:甲基化的區域)。B,C:甲基化水平發生變化的區域集中在Wnt,TGF-β等癌癥相關的信號通路中。(Yan, Xu et al. 2011)



  • → Epigenetic modification of TLE1 induce abnormal differentiation in diabetic mice intestinal epithelium. Molecular and Cellular Biochemistry. 2017

    → TET3 Mediates Alterations in the Epigenetic Marker 5hmC and Akt Pathway in Steroid‐Associated Osteonecrosis. Journal of Bone and Mineral Research. 2016

    → Activation of tumour necrosis factor-related apoptosis-inducing ligand (TRAIL) receptor gene expression following DNA demethylation in placental choriocarcinoma and transformed cell lines. Reproduction. Fertility and Development. 2015

    → Decreased expression of GRIM-19 by DNA hypermethylation promotes aerobic glycolysis and cell proliferation in head and neck squamous cell carcinoma. Oncotarget. 2015

    → Enriched environment-induced maternal weight loss reprograms metabolic gene expression in mouse offspring. J Biol Chem. 2015

    → The regulation of microRNA expression by DNA methylation in hepatocellular carcinoma. Molecular BioSystems. 2014

    → N-hexane inhalation during pregnancy alters DNA promoter methylation in the ovarian granulosa cells of rat offspring. Journal of Applied Toxicology. 2014

    → Genome-wide Screen of DNA Methylation Identifies Novel Markers in Childhood Obesity. Gene. 2014

    → Hypoxia Inducible Factor 2 Alpha Inhibits Hepatocellular Carcinoma Growth Through the Transcription Factor Dimerization Partner 3/ E2F Transcription Factor 1–Dependent Apoptotic Pathway. HEPATOLOGY. 2013

    → Menin promotes hepatocellular carcinogenesis and epigenetically up-regulates Yap1 transcription. PNAS. 2013

    → Prognostic significance of 2-hydroxyglutarate levels in acute myeloid leukemia in China. PNAS. 2013

    → CRL4B Catalyzes H2AK119 Monoubiquitination and Coordinates with PRC2 to Promote Tumorigenesis. Cancer Cell. 2012
    → cAMP response element-binding protein promotes gliomagenesis by modulating the expression of oncogenic microRNA-23a. PNAS. 2012

    → Genome-wide analysis of HMGA2 transcription factor binding sites by ChIP on chip in gastric carcinoma cells. Mol Cell Biochem. 2012

    → Potential Tumor Suppressor NESG1 as an Unfavorable Prognosis Factor in Nasopharyngeal Carcinoma. PLoS One. 2011

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