几种DNA结合蛋白检测技术的发展与应用

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DNA与蛋白质序列特异性识别和相互作用在基因表达调控中发挥重要的作用。许多疾病的发生和发展都与DNA结合蛋白的异常相关。DNA结合蛋白的研究已越来越受到人们的关注,成为后基因组时代的重要研究领域。相应的检测技术蓬勃发展,从早期针对单个位点的低通量检测技术到近几年随着高通量技术平台如高密度芯片和新一代测序技术发展起来的针对全基因组的高通量检测方法,每种技术都能从不同侧面揭示了DNA与蛋白质相互作用的机理,从而使人们对DNA与蛋白质相互作用的机理认识越来越深入。本论文以DNA与蛋白质相互作用为研究主题开展了一系列的研究工作,概括如下:发展了一种高灵敏度检测DNA结合蛋白的新方法;运用双链DNA芯片技术检测了转录因子AP1(c-Jun)TRE(5-TGAGTCA-3’)序列单碱基突变后各个序列与蛋白质的亲和力变化;优化了染色质免疫沉淀实验条件,使之适合本实验室研究平台;运用染色质免疫沉淀技术结合新一代SOLiD测序平台分析了转录因子c-Jun在K562细胞中的全基因组结合位点,具体如下:   1.基于限制性内切酶-滚环扩增的高灵敏度转录因子检测方法   细胞内含量较低的转录因子可能在基因调控中起重要作用,灵敏地检测到这些低丰度转录因子蛋白的存在具有重要研究意义。本研究针对转录因子具有DNA序列特异结合的特点,利用DNA限制性内切酶切位点序列及滚环扩增能够放大信号的特点,发展了一种高灵敏度检测转录因子的新方法,该方法具有较高的灵敏度,并且具有高通量,多目标分析的潜能,同时避免了常规蛋白检测需要抗体的缺点,将蛋白信号检测转化为核酸信号检测,操作更加简便。   2.运用双链DNA芯片技术检测转录因子AP1(c-Jun)与特异DNA序列的结合   转录因子与DNA靶位点的结合和对许多基因表达的调节失控可以导致多种生理疾病,然而,不同的蛋白质与不同的DNA位点的结合机制仍然不很清楚,因此选择一种高通量的方法同时研究蛋白质与多种不同的DNA位点的结合效率是非常有意义的。   双链DNA芯片已经被证明为一种高通量研究DNA/蛋白质相互作用的有效工具,因此我们选择运用双链DNA芯片技术检测转录因子AP1(c-Jun)与特异DNA序列的结合。C-Jun蛋白是AP1家族中最活跃的一员,其功能与细胞的增值,死亡和分化等相关,异常表达可导致肿瘤、动脉粥样硬化和糖尿病等疾病。将经典保守的AP1识别的TRE序列(5’-TGAGTCA-3’)进行单碱基突变,研究c-Jun二聚体与不同序列之间的结合亲和力,发现任何一个碱基突变都会导致DNA与蛋白质之间结合亲和力的下降,但不同位置碱基之间及同一位置不同突变之间的亲和力下降幅度不同,结合已有的X-ray晶体结构数据,说明不同位点碱基在蛋白质与DNA相互作用过程中所起的作用是不同的。我们的实验数据对于理解蛋白质与不同的DNA位点的结合机制具有理论意义。   3.染色质免疫沉淀实验条件优化   染色质免疫沉淀实验是检测体内生理状态下DNA与蛋白质相互作用的最有效方法,其特点是时间长,步骤多,影响因素也多。关于染色质免疫沉淀实验程序有很多版本,基本流程相似,但具体实验参数却各不相同,原因在于每个研究所采用的细胞系、所研究的蛋白质、蛋白质的抗体及免疫沉淀时用的一抗载体都不相同,超声仪器也各不相同,所以无法照搬哪个现成的实验程序,必须重新摸索适合于自己实验室条件及研究对象的方法。本研究在经典染色质免疫沉淀技术基础上根据本实验所用仪器和研究对象进行了以下几个方面的条件优化:用凝胶迁移率分析实验检测所用抗体特异性与亲和力;检测c-Jun靶基因在k562细胞中表达状况,以排除基因表达细胞特异性的影响;基于国产细胞粉碎仪进行超声条件优化,以获得适当大小可以用于后续测序的片段。综合这些关键因素,确立了适合我们研究条件的染色质免疫沉淀技术参数。   4.运用ChIP-seq方法研究转录因子c-Jun在K562细胞中的全基因组结合位点   自2007 Johnson和Robertson分别在Science和Nature Methods发表利用ChIP-Seq研究转录因子结合位点文章以来,已有多个转录因子ChIP-Seq研究报道。然而,转录因子c-Jun的结合位点并没有人类全基因组水平的系统研究。   我们用新一代SOLiD测序平台分析了转录因子c-Jun在K562细胞中的染色质免疫沉淀片段,揭示了其在K562细胞中全基因组结合位点,共获得283个结合位点。在结合位点序列中进行共有基序分析,发现共有基序比例为28.6%,说明c-Jun体内结合序列变异性较高;用生物信息学分析结合位点的临近基因(neighbor gene),获得1569个基因,与38个已知靶基因对照,本次实验发现了其中的16个,占42.1%。我们获得的c-Jun全基因组结合位点数据将有助于理解其在全基因组水平的调控,与其它转录因子全基因组分析数据相结合,将有助于揭示基因表达调控机制特征。
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