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康成生物提供基于Illumina Genome Analyzer IIx測序系統的高通量測序服務項目，為基因組，轉錄組以及表觀遺傳組等研究領域的廣大研究人員提供更深入，更全面的技術服務。
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染色質免疫共沉淀測序技術服務
染色質免疫共沉淀技術（Chromatin Immunoprecipitation，ChIP）是研究體內蛋白質與DNA相互作用的有力工具，利用該技術不僅可以檢測體內反式因子與DNA的動態作用，還可以用來研究組蛋白的各種共價修飾以及轉錄因子與基因表達的關系。
結合高通量的新一代測序技術（Illumina Hiseq），通過對染色質免疫共沉淀（ChIP）富集得到的DNA片斷進行大規模測序，研究人員可獲得數百萬條序列標簽，并能把所關注的蛋白的DNA結合位點精確定位到基因組上，從而獲得全基因組范圍內組蛋白各種修飾狀態、轉錄因子結合位點的高分辨率分布圖。染色質免疫共沉淀測序（ChIP-Seq）是繼ChIP-chip之后，蛋白/核酸相互作用研究領域的又一技術突破。高質量、高通量、低成本的數據產出，為表觀遺傳組學研究提供了一套全新高效的技術工具。
| 康成生物為您提供染色質免疫沉淀測序技術服務，您只需要提供保存完好的組織或細胞標本，康成的技術服務人員就可為您完成全部實驗操作，包括染色質免疫沉淀、IP與 Input DNA文庫構建、高通量測序和數據分析、并提供完整的實驗報告。 |
染色質免疫共沉淀測序的技術優勢
* 靈活度高：任何物種任何序列都可進行實驗，無需已知的基因組序列信息。
* 檢測范圍廣：覆蓋整個基因組，包括芯片無法檢測的重復序列區域。
* 定位精確度高：在實際結合位點的50個堿基范圍內精確定位。
* 信噪比高：背景比芯片結果（ChIP-chip）低。
* 靈敏度高：每個ChIP樣本可獲取數百萬個有效序列標簽。
上圖.與芯片技術（ChIP-chip）相比，ChIP-sequencing具有背景低、信噪比高、定位精度高、實驗靈敏度高等優勢。（摘自Park P.J, 2009, Nature Reviews Genetics）
染色質免疫共沉淀測序應用領域
組蛋白修飾，轉錄因子，RNA polymerase II，轉錄因子等。
上圖. 染色質免疫共沉淀技術已應用于檢測組蛋白各種共價修飾、CTCF、RNA polymerase II以及各種轉錄因子等DNA結合蛋白在基因組上的精確定位，為表觀遺傳組學與基因轉錄調控機制研究提供了又一有力工具。（摘自Park P.J, 2009, Nature Reviews Genetics）
康成生物提供的染色質免疫共沉淀測序服務實驗流程
1. 染色質免疫共沉淀（ChIP）
2. 文庫構建：
DNA末端修復
將'A’ 堿基加到 DNA片段末端
DNA片段末端加接頭（adaptors）
PCR擴增
凝膠電泳分離純化
3. DNA成簇（Cluster）擴增
DNA加到flow cell 表面
橋式PCR（Bridge PCR）成簇擴增
4. 高通量測序
5. 數據分析
A. 基本數據分析
* 原始數據讀取（Raw Data, Total Reads）
* 有效數據獲取（Clean and Mappable Reads）
* 確定富集區域（peak finding）
* 富集區注釋（peak annotation）
* 富集區相關基因的GO和Pathway
* 數據可視化
B. 高級數據分析
ChIP-Seq&表達譜數據聯合分析
6. 提供實驗報告
康成生物ChIP-seq技術優勢
※ 一站式服務：客戶只需提供樣品，康成的技術服務人員就可為您完成全部實驗操作，包括染色質免疫共沉淀、IP與 Input DNA文庫構建、高通量測序和數據分析、并提供完整的實驗報告。
※ 嚴格的質控體系：康成生物在hMeDIP-seq每個關鍵步驟都加入了 質控實驗（圖2，3）。這些QC數據能夠評估每個步驟的質量。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順利進入下個實驗環節。
※ 優化的文庫制備流程: 單管式建庫，減少了由于反復純化造成的樣本損失，節省珍貴樣品。
※ 專業的生物信息分析：強大的生物信息團隊，提供專業的生信分析和paper級的圖表。
數據分析流程：
圖4. 將illumina Genome Analyzer IIx測序得到的原始圖像進行堿基讀取，可獲取數百萬條序列標簽（~35bp長度），通過與基因組數據庫匹配比對，并利用“peak caller”軟件，確定所關注蛋白在基因組上的精確結合位點（enriched regions）。這些結合位點可通過瀏覽器（如UCSC genome browser）查看。對enriched regions可進行深層次數據分析，例如：
1. 對結合位點與已知基因的位置關系進行注釋（轉錄起始位點、外顯子-內含子邊界、基因3’末端、啟動子、增強子、絕緣子等）；
2. 利用“motif-finding”軟件確定結合區序列motifs；
3. 可對結合位點所對應的基因進行功能分類，找到其中關鍵的功能類別或者信號通路；
4. 結合表達譜數據，可以分析所關注蛋白與DNA結合對于基因轉錄的作用。
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