Acabo de identificar una región potenciadora putativa a través del enriquecimiento H3K27ac observado. ¿Cuál es la mejor manera de buscar genes proximales que puedan estar influenciados por esta región?

Felicidades por encontrar algo emocionante para hacer ejercicio.

Si su sistema modelo es humano o de ratón, explore conjuntos de datos ENCODE para el tipo de célula o tejido más similar. Revise las marcas de cromatina y TF disponibles.

Los sitios de enlace FTC de CTCF pueden delinear los límites de la esfera de influencia del potenciador.
Revisión de los genes dentro del límite de los picos de unión del ARN pol II proximal del promotor. Estos son candidatos
Una forma poco tecnológica de evaluar esto sería crear archivos de base de sitios Pol II y regiones promotoras en Microsoft Excel. Cargue archivos en el explorador de tablas UCSC y use la función intersectar para regresar las regiones de superposición. Si su campo de nombre en el archivo del promotor tiene una ID de transcripción, puede identificar los genes correspondientes. Para mi caso, usaría herramientas de baño para devolver los valores de densidad de lectura de Pol II y correlacionar con mis marcas de potenciador.

Sugiero dedicar un poco más de esfuerzo a la caracterización de la secuencia del potenciador antes de intentar los ensayos de captura de confirmación de la cromatina. ChIP para otras proteínas, descarta H3K4me3, por ejemplo. Clona un fragmento en un vector informador para ver si puede funcionar como un potenciador.

Que te diviertas.

Como ya lo sugirieron los investigadores experimentados, un 3-C, 4-C puede indicarle si una región (o más de una) está interactuando con ella.

Si tiene la oportunidad de trabajar en una línea celular, ¿qué hay de eliminar la región de potencia putativa y ver qué pasa con el Trascriptome? Probablemente esta no sea la forma más económica, sin embargo, tenga en cuenta que los potenciadores pueden actuar a varios kb de la secuencia (los llamados Súper potenciadores), por lo que las regiones / regiones pueden estar ubicadas tan lejos del sitio que está investigando con una herramienta bioinformática que puede ser difícil adivinar la región que interactúa. Entonces, un enfoque básico de genética hacia atrás puede darte algunas pistas, al comparar cómo la transcripción de los genes cambia entre tu experimento y control.

Aún así, lo mejor que puede hacer es una Captura de Conformación Cromosómica (3-C) y compañía.