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康成生物提供基于Illumina Genome Analyzer IIx测序系统的高通量测序服务项目，为基因组，转录组以及表观遗传组等研究领域的广大研究人员提供更深入，更全面的技术服务。
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染色质免疫共沉淀测序技术服务
染色质免疫共沉淀技术（Chromatin Immunoprecipitation，ChIP）是研究体内蛋白质与DNA相互作用的有力工具，利用该技术不仅可以检测体内反式因子与DNA的动态作用，还可以用来研究组蛋白的各种共价修饰以及转录因子与基因表达的关系。
结合高通量的新一代测序技术（Illumina Hiseq），通过对染色质免疫共沉淀（ChIP）富集得到的DNA片断进行大规模测序，研究人员可获得数百万条序列标签，并能把所关注的蛋白的DNA结合位点精确定位到基因组上，从而获得全基因组范围内组蛋白各种修饰状态、转录因子结合位点的高分辨率分布图。染色质免疫共沉淀测序（ChIP-Seq）是继ChIP-chip之后，蛋白/核酸相互作用研究领域的又一技术突破。高质量、高通量、低成本的数据产出，为表观遗传组学研究提供了一套全新高效的技术工具。
| 康成生物为您提供染色质免疫沉淀测序技术服务，您只需要提供保存完好的组织或细胞标本，康成的技术服务人员就可为您完成全部实验操作，包括染色质免疫沉淀、IP与 Input DNA文库构建、高通量测序和数据分析、并提供完整的实验报告。 |
染色质免疫共沉淀测序的技术优势
* 灵活度高：任何物种任何序列都可进行实验，无需已知的基因组序列信息。
* 检测范围广：覆盖整个基因组，包括芯片无法检测的重复序列区域。
* 定位精确度高：在实际结合位点的50个碱基范围内精确定位。
* 信噪比高：背景比芯片结果（ChIP-chip）低。
* 灵敏度高：每个ChIP样本可获取数百万个有效序列标签。
上图.与芯片技术（ChIP-chip）相比，ChIP-sequencing具有背景低、信噪比高、定位精度高、实验灵敏度高等优势。（摘自Park P.J, 2009, Nature Reviews Genetics）
染色质免疫共沉淀测序应用领域
组蛋白修饰，转录因子，RNA polymerase II，转录因子等。
上图. 染色质免疫共沉淀技术已应用于检测组蛋白各种共价修饰、CTCF、RNA polymerase II以及各种转录因子等DNA结合蛋白在基因组上的精确定位，为表观遗传组学与基因转录调控机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质免疫共沉淀测序服务实验流程
1. 染色质免疫共沉淀（ChIP）
2. 文库构建：
DNA末端修复
将'A’ 碱基加到 DNA片段末端
DNA片段末端加接头（adaptors）
PCR扩增
凝胶电泳分离纯化
3. DNA成簇（Cluster）扩增
DNA加到flow cell 表面
桥式PCR（Bridge PCR）成簇扩增
4. 高通量测序
5. 数据分析
A. 基本数据分析
* 原始数据读取（Raw Data, Total Reads）
* 有效数据获取（Clean and Mappable Reads）
* 确定富集区域（peak finding）
* 富集区注释（peak annotation）
* 富集区相关基因的GO和Pathway
* 数据可视化
B. 高级数据分析
ChIP-Seq&表达谱数据联合分析
6. 提供实验报告
康成生物ChIP-seq技术优势
※ 一站式服务：客户只需提供样品，康成的技术服务人员就可为您完成全部实验操作，包括染色质免疫共沉淀、IP与 Input DNA文库构建、高通量测序和数据分析、并提供完整的实验报告。
※ 严格的质控体系：康成生物在hMeDIP-seq每个关键步骤都加入了 质控实验（图2，3）。这些QC数据能够评估每个步骤的质量。如果达不到标准，我们会重复实验步骤或者优化实验体系，使得每个样品都能够顺利进入下个实验环节。
※ 优化的文库制备流程: 单管式建库，减少了由于反复纯化造成的样本损失，节省珍贵样品。
※ 专业的生物信息分析：强大的生物信息团队，提供专业的生信分析和paper级的图表。
数据分析流程：
图4. 将illumina Genome Analyzer IIx测序得到的原始图像进行碱基读取，可获取数百万条序列标签（~35bp长度），通过与基因组数据库匹配比对，并利用“peak caller”软件，确定所关注蛋白在基因组上的精确结合位点（enriched regions）。这些结合位点可通过浏览器（如UCSC genome browser）查看。对enriched regions可进行深层次数据分析，例如：
1. 对结合位点与已知基因的位置关系进行注释（转录起始位点、外显子-内含子边界、基因3’末端、启动子、增强子、绝缘子等）；
2. 利用“motif-finding”软件确定结合区序列motifs；
3. 可对结合位点所对应的基因进行功能分类，找到其中关键的功能类别或者信号通路；
4. 结合表达谱数据，可以分析所关注蛋白与DNA结合对于基因转录的作用。
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