
BS-seq(重亚硫酸氢盐测序)技术服务
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- 重亚硫酸盐转换结合二代测序技术,单碱基水平检测DNA的甲基化状态
- 湖北武汉
- 2025年09月21日
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- 提供商:
武汉伯远生物科技有限公司
- 服务名称:
重亚硫酸氢盐测序(BS-seq/Bisulfite-Seq/Methyl-Seq)技术服务
- 规格:
1个IP
背景说明
DNA甲基化是重要的表观遗传学标记信息,以往的研究表明,DNA甲基化在细胞发育和分化、调控基因表达、X染色体失活、基因沉默、疾病的发生等方面扮演着重要的角色。在真核生物中,最常见的是在胞嘧啶的5号碳位置,在酶和底物的作用下,引入一个甲基基团,变成了5甲基胞嘧啶(5mC),从而改变它的活性,胞嘧啶甲基化也可能会发生在CHG和CHH(H是除G外的任意一种核苷酸)上。
DNA的甲基化和去甲基化是一个动态平衡的过程,该过程是由酶来催化的。
DNA甲基化:
该过程是由DNMT(DNA甲基化转移酶)家族成员催化和维持的,其中DNMT3负责催化新的甲基化产生,而DNMT1则维持已有胞嘧啶的甲基化。
DNA去甲基化:
该过程是一个复杂的过程,TET家族蛋白首先氧化5mC产生5hmC,进而是5fC和5caC,最终被TDG糖苷酶识别并切割,形成无碱基AP位点,并通过碱基切除修复(BER)生成未甲基化的胞嘧啶。
图 DNA甲基化与去甲基化的过程。
DNA甲基化和去甲基化的动态平衡控制着生物体中基因表达的强度。甲基化可以改变DNA片段的活性,当位于基因启动子中时,DNA甲基化通常起到抑制基因转录的作用。
DNA甲基化可以直接或间接调控基因的表达:
直接的:
DNA甲基化可以直接阻止转录因子对启动子的识别,从而调控基因的转录;
间接的:
①DNA甲基化可以招募MBD蛋白(methyl-CpG-binding domain protein),封闭转录因子的结合位点,从而调控基因的转录;
②DNA甲基化可以通过MBD蛋白介导与组蛋白修饰互作,产生抑制性的染色质结构,通过改变染色质结构来调节基因表达。
图 DNA甲基化调控基因的表达。
目前已经建立了至少三种DNA甲基化分析技术。包括甲基化DNA免疫共沉淀测序(Methylated DNA immunoprecipitation sequencing,MeDIP-Seq)、甲基结合蛋白测序(Methyl-binding protein sequencing,MBD-Seq)和重亚硫酸氢盐测序(也称为Bisulfite-Seq,BS-Seq或Methyl-Seq),其中MeDIP-Seq和MBD-Seq都是基于富集的原理,而BS-seq不经过富集可以直接进行测序。
重亚硫酸盐转换结合二代测序技术是目前最精准的DNA甲基化检测方法,能够检测单碱基水平的甲基化状态,被称为DNA甲基化检测的“金标准”。
BS-seq实验原理
用亚硫酸氢盐(Bisulfite)处理DNA可将胞嘧啶残基(C)转化为尿嘧啶(U),但5-甲基胞嘧啶残基(5mC)对其有抗性,并不会发生转变。因此,用亚硫酸氢盐处理过的DNA仅保留甲基化的胞嘧啶。通过上述原理,对基因组DNA进行亚硫酸盐转换,建库和高通量测序,通过对测序Reads中C-T转换进行分析,即可在单碱基分辨率上检测全基因组甲基化修饰的状态。
图 BS-seq实验原理
上图中,蓝色的核苷酸是被亚硫酸氢盐转化为尿嘧啶(U)的未甲基化的胞嘧啶(C),红色的核苷酸是对转化具有抗性的5-甲基胞嘧啶(5mC),总的来说,样本用Bisulfite处理,将基因组中未发生甲基化的C碱基转换成U,进行PCR扩增后变成T,与原本具有甲基化修饰的C碱基区分开来,再结合高通量测序技术,与参考序列比对。
未甲基化的C->T
甲基化的C->C
服务流程
服务内容及说明
应用场景
DNA甲基化变化在几乎所有的生物学过程中都发生,因此BS-seq应用场景极其广泛,常见的应用如下:
①发育过程中DNA甲基化变化及其介导的基因表达变化;
②特定生物学变化(如癌变)前后DNA甲基化变化及其介导的基因表达变化;
③特定对照-处理前后DNA甲基化变化及其介导的基因表达变化;
④研究非编码RNA介导的DNA甲基化修饰及其功能。
DNA甲基化作为研究三大表观调控因素之一的手段,通常与组蛋白修饰、染色质构象以及基因表达一起联合使用。
实验周期
3个月
样品收样标准
客户下单及项目信息填写
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1、组织、细胞、DNA等样品来源、状态及其他相关信息;
2、尽可能丰富的相关资料、文献。
实验信息
实验过程中客户可以随时登入管理系统查看项目实时进展情况。实验结题时系统会通过短信自动通知客户,并发送实验报告查看网址。实验结题后,实验报告,检测结果可在线查看或打印,并永久保留。
实验交付内容
1、所有实验的原始数据(包括实验过程、实验试剂与设备等);
2、表观组学基础数据分析与差异数据分析(生物信息学分析);
3、生物信息学分析内容包括:原始数据质控、参考基因组比对、全基因组甲基化图谱构建、差异甲基化区域分析、甲基化C序列特征分析、启动子分析、功能富集分析等。
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