ChIP-on-chip
ચિપ-ઓન-ચિપ (ચિપ-ચિપ તરીકે પણ ઓળખાય છે) એક એવી તકનીક છે જે ક્રોમેટિન ઇમ્યુનોપ્રેસિપિટેશન ('ચિપ') ને ડીએનએ માઇક્રોએરે ('ચિપ') સાથે જોડે છે. નિયમિત ચિપની જેમ, ચિપ-ઓન-ચિપનો ઉપયોગ વિવોમાં પ્રોટીન અને ડીએનએ વચ્ચેની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓની તપાસ કરવા માટે થાય છે. ખાસ કરીને, તે જીનોમ-વ્યાપી ધોરણે ડીએનએ-બંધનકર્તા પ્રોટીન માટે સિસ્ટ્રોમની ઓળખ, બંધનકર્તા સ્થળોનો સરવાળો કરવાની મંજૂરી આપે છે. રસના લગભગ કોઈપણ પ્રોટીન માટે બંધનકર્તા સ્થળોનું સ્થાન નક્કી કરવા માટે સંપૂર્ણ-જીનોમ વિશ્લેષણ કરી શકાય છે. આ તકનીકનું નામ સૂચવે છે તેમ, આવા પ્રોટીન સામાન્ય રીતે ક્રોમેટિનના સંદર્ભમાં કાર્યરત હોય છે. આ વર્ગના સૌથી અગ્રણી પ્રતિનિધિઓ ટ્રાન્સક્રિપ્શન પરિબળો, પ્રતિકૃતિ-સંબંધિત પ્રોટીન છે, જેમ કે મૂળ ઓળખ જટિલ પ્રોટીન (ઓઆરસી), હિસ્ટોન્સ, તેમના પ્રકારો અને હિસ્ટોન ફેરફારો. ચિપ-ઓન-ચિપનો ધ્યેય પ્રોટીન બંધનકર્તા સ્થળો શોધવાનો છે જે જિનોમમાં કાર્યાત્મક તત્વોને ઓળખવામાં મદદ કરી શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, રસના પ્રોટીન તરીકે ટ્રાન્સક્રિપ્શન પરિબળના કિસ્સામાં, સમગ્ર જિનોમમાં તેના ટ્રાન્સક્રિપ્શન પરિબળ બંધનકર્તા સ્થળો નક્કી કરી શકાય છે. અન્ય પ્રોટીન પ્રવર્તક પ્રદેશો, વૃદ્ધિકર્તાઓ, દમનકારો અને મૌન તત્વો, અવાહક, સીમા તત્વો અને ડીએનએ પ્રતિકૃતિને નિયંત્રિત કરતા ક્રમની ઓળખની મંજૂરી આપે છે. જો હિસ્ટોન્સ રસનો વિષય છે, તો એવું માનવામાં આવે છે કે ફેરફારોનું વિતરણ અને તેમના સ્થાનિકીકરણ નિયમનની પદ્ધતિઓમાં નવી આંતરદૃષ્ટિ પ્રદાન કરી શકે છે. ચીપ-ઓન-ચિપ લાંબા ગાળાના લક્ષ્યાંકોમાંથી એક છે (પસંદ કરેલા) સજીવોની સૂચિ સ્થાપિત કરવી જે વિવિધ શારીરિક પરિસ્થિતિઓ હેઠળ તમામ પ્રોટીન-ડીએનએ ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓની યાદી આપે છે. આ જ્ઞાન આખરે જનીન નિયમન, કોષ પ્રસાર અને રોગની પ્રગતિ પાછળની મશીનરીની સમજણમાં મદદ કરશે. તેથી, ચીપ-ઓન-ચિપ ન્યુક્લિયોટાઇડ સ્તર પર જીનોમના ઓર્કેસ્ટ્રેશન વિશેના આપણા જ્ઞાનને પૂરક બનાવવાની ક્ષમતા અને ઉચ્ચ સ્તરની માહિતી અને નિયમન વિશેની માહિતી પ્રદાન કરે છે કારણ કે તે એપિજેનેટિક્સ પરના સંશોધન દ્વારા પ્રચાર કરવામાં આવે છે. ટેકનોલોજીકલ પ્લેટફોર્મ્સ ચિપ-ઓન-ચિપ પ્રયોગો કરવા માટેના ટેકનિકલ પ્લેટફોર્મ્સ ડીએનએ માઇક્રોએરે અથવા "ચિપ્સ" છે. તેમને વિવિધ લાક્ષણિકતાઓ અનુસાર વર્ગીકૃત અને અલગ કરી શકાય છેઃ પ્રોબ પ્રકારઃ ડીએનએ એરેમાં યાંત્રિક રીતે સ્પોટેડ સી. ડી. એન. એ. અથવા પી. સી. આર.-ઉત્પાદનો, યાંત્રિક રીતે સ્પોટેડ ઓલિગોન્યુક્લિયોટાઇડ્સ અથવા ઓલિગોન્યુક્લિયોટાઇડ્સનો સમાવેશ થઈ શકે છે જે મૂળ સ્થાને સંશ્લેષિત થાય છે. માઇક્રોએરેની પ્રારંભિક આવૃત્તિઓ વ્યક્ત જીનોમિક પ્રદેશો (ઓપન રીડિંગ ફ્રેમ્સ ઉર્ફે ઓ. આર. એફ.) માંથી આર. એન. એ. શોધવા માટે તૈયાર કરવામાં આવી હતી. જો કે આવા એરે જનીન અભિવ્યક્તિ રૂપરેખાઓનો અભ્યાસ કરવા માટે સંપૂર્ણપણે યોગ્ય છે, તેમ છતાં ચીપ પ્રયોગોમાં તેમનું મહત્વ મર્યાદિત છે કારણ કે આ તકનીકના સંદર્ભમાં મોટાભાગના "રસપ્રદ" પ્રોટીન ઇન્ટરજેનિક પ્રદેશોમાં જોડાય છે. આજકાલ, કસ્ટમ-નિર્મિત એરે પણ પ્રયોગની જરૂરિયાતો સાથે મેળ કરવા માટે ડિઝાઇન અને ફાઇન-ટ્યુન કરી શકાય છે. ઉપરાંત, ન્યુક્લિયોટાઇડ્સના કોઈપણ ક્રમને જીનિક તેમજ ઇન્ટરજેનિક પ્રદેશોને આવરી લેવા માટે સંશ્લેષણ કરી શકાય છે. પ્રોબ કદઃ સી. ડી. એન. એ. એરેના પ્રારંભિક સંસ્કરણમાં પ્રોબની લંબાઈ લગભગ 200 બી. પી. હતી. તાજેતરની એરે આવૃત્તિઓ 70-(માઇક્રોએરે, ઇન્ક.) થી 25-મેર્સ (એફિમેટ્રિક્સ) જેટલા ટૂંકા ઓલિગોસનો ઉપયોગ કરે છે. (ફેબ્રુઆરી 2007) પ્રોબ કમ્પોઝિશનઃ ત્યાં ટાઇલ્ડ અને નોન-ટાઇલ્ડ ડીએનએ એરે છે. બિન-ટાઇલ્ડ એરે બિન-અવકાશી માપદંડ અનુસાર પસંદ કરેલા પ્રોબ્સનો ઉપયોગ કરે છે, એટલે કે, પ્રોબ્સ તરીકે ઉપયોગમાં લેવાતા ડીએનએ સિક્વન્સમાં જિનોમમાં કોઈ નિશ્ચિત અંતર નથી. ટાઇલ્ડ એરે, જોકે, જીનોમિક પ્રદેશ (અથવા તો સંપૂર્ણ જીનોમ) પસંદ કરે છે અને તેને સમાન ભાગોમાં વિભાજિત કરે છે. આવા પ્રદેશને ટાઇલ્ડ પાથ કહેવામાં આવે છે. પડોશી હિસ્સાની દરેક જોડી વચ્ચેનું સરેરાશ અંતર (દરેક હિસ્સાના કેન્દ્રથી માપવામાં આવે છે) ટાઇલ્ડ પાથનું રિઝોલ્યુશન આપે છે. પાથ ઓવરલેપિંગ, એન્ડ-ટુ-એન્ડ અથવા અંતર હોઈ શકે છે. એરે કદઃ ચિપ-ઓન-ચિપ માટે ઉપયોગમાં લેવાતા પ્રથમ માઇક્રોએરેમાં યીસ્ટ જીનોમમાંથી તમામ ઓઆરએફ અને ઇન્ટરજેનિક પ્રદેશોનું પ્રતિનિધિત્વ કરતા લગભગ 13,000 સ્પોટેડ ડીએનએ સેગમેન્ટ્સ હતા. આજકાલ, એફિમેટ્રિક્સ 5 બી. પી. (તમામ 32 લાખ ચકાસણીઓ) ના રિઝોલ્યુશન સાથે સંપૂર્ણ-જીનોમ ટાઇલ્ડ યીસ્ટ એરે પ્રદાન કરે છે. માનવ જીનોમ માટે ટાઇલ્ડ એરે પણ વધુને વધુ શક્તિશાળી બને છે. માત્ર એક ઉદાહરણ આપવા માટે, એફિમેટ્રિક્સ લગભગ 90 મિલિયન પ્રોબ્સ સાથે સાત એરેનો સમૂહ પ્રદાન કરે છે, જે લગભગ 35 બી. પી. અંતર સાથે માનવ જીનોમના સંપૂર્ણ બિન-પુનરાવર્તિત ભાગમાં ફેલાયેલો છે. (ફેબ્રુઆરી 2007) વાસ્તવિક માઇક્રોએરે ઉપરાંત, ચિપ-ઓન-ચિપ પ્રયોગો ચલાવવા માટે અન્ય હાર્ડ અને સોફ્ટવેર સાધનો જરૂરી છે. સામાન્ય રીતે એવું બને છે કે એક કંપનીના માઇક્રોએરેનું વિશ્લેષણ બીજી કંપનીના પ્રોસેસિંગ હાર્ડવેર દ્વારા કરી શકાતું નથી. તેથી, એરે ખરીદવા માટે સંકળાયેલ વર્કફ્લો સાધનો ખરીદવાની પણ જરૂર પડે છે. સૌથી મહત્વપૂર્ણ ઘટકો, અન્યમાં, સંકરણ ઓવન, ચિપ સ્કેનર્સ અને કાચા ડેટાના અનુગામી આંકડાકીય વિશ્લેષણ માટે સોફ્ટવેર પેકેજો છે. ચીપ-ઓન-ચીપ પ્રયોગનો વર્કફ્લો જૈવિક પ્રશ્નથી શરૂ કરીને, ચીપ-ઓન-ચીપ પ્રયોગને ત્રણ મુખ્ય પગલાંઓમાં વહેંચી શકાય છેઃ પ્રથમ એ છે કે યોગ્ય એરે અને પ્રોબ પ્રકાર પસંદ કરીને પ્રયોગની રચના કરવી અને ડિઝાઇન કરવી. બીજું, વાસ્તવિક પ્રયોગ વેટ લેબમાં કરવામાં આવે છે. છેલ્લે, ચક્રના ડ્રાય-લેબ ભાગ દરમિયાન, એકત્રિત કરેલા ડેટાનું વિશ્લેષણ પ્રારંભિક પ્રશ્નનો જવાબ આપવા અથવા નવા પ્રશ્નો તરફ દોરી જવા માટે કરવામાં આવે છે જેથી ચક્ર ફરીથી શરૂ થઈ શકે. કાર્યપ્રવાહનો વેટ-લેબ ભાગ પ્રથમ તબક્કામાં, રસના પ્રોટીન (પી. ઓ. આઈ.) ને ડીએનએ સાઇટ સાથે ક્રોસ-લિંક્ડ કરવામાં આવે છે જે તે ઈન વિટ્રો વાતાવરણમાં જોડાય છે. સામાન્ય રીતે આ હળવા ફોર્મેલ્ડિહાઇડ ફિક્સેશન દ્વારા કરવામાં આવે છે જે ગરમી સાથે ઉલટાવી શકાય છે. પછી, કોષોને લિસેડ કરવામાં આવે છે અને ડીએનએને સોનિકેશન દ્વારા અથવા માઇક્રોકોકલ ન્યુક્લિયસનો ઉપયોગ કરીને કાપવામાં આવે છે. આનું પરિણામ ડીએનએ ટુકડાઓના બેવડાં-ફસાયેલા હિસ્સામાં આવે છે, જે સામાન્ય રીતે 1 કે. બી. અથવા તેનાથી ઓછી લંબાઈના હોય છે. જેઓ પી. ઓ. આઈ. સાથે ક્રોસ-લિંક્ડ હતા તેઓ પી. ઓ. આઈ.-ડી. એન. એ. સંકુલ બનાવે છે. આગળના પગલામાં, પી. ઓ. આઈ. માટે વિશિષ્ટ એન્ટિબોડીનો ઉપયોગ કરીને, ડીએનએ ટુકડાઓના સમૂહમાંથી માત્ર આ સંકુલને જ ફિલ્ટર કરવામાં આવે છે. એન્ટિબોડીઝ નક્કર સપાટી સાથે જોડાયેલ હોઈ શકે છે, તેમાં ચુંબકીય મણકો હોઈ શકે છે, અથવા અન્ય કોઈ ભૌતિક ગુણધર્મ હોઈ શકે છે જે ક્રોસ-લિંક્ડ કોમ્પ્લેક્સ અને અનબાઉન્ડ ટુકડાઓને અલગ કરવાની મંજૂરી આપે છે. આ પ્રક્રિયા અનિવાર્યપણે પ્રોટીનનું ઇમ્યુનોપ્રેસિપિટેશન (આઇ. પી.) છે. આ ક્યાં તો ટેગ સામે એન્ટિબોડી સાથે ટેગ કરેલા પ્રોટીનનો ઉપયોગ કરીને કરી શકાય છે (ઉદા. એફ. એલ. એ. જી., એચ. એ., સી-માઇક) અથવા મૂળ પ્રોટીનની એન્ટિબોડી સાથે. પી. ઓ. આઈ.-ડી. એન. એ. સંકુલોનું ક્રોસ-લિંકિંગ ઉલટાવી દેવામાં આવે છે (સામાન્ય રીતે ગરમ કરીને) અને ડી. એન. એ. સેર શુદ્ધ કરવામાં આવે છે. બાકીના વર્કફ્લો માટે, પી. ઓ. આઈ. હવે જરૂરી નથી. એમ્પ્લીફિકેશન અને ડિનેચ્યુરેશન સ્ટેપ પછી, સિંગલ-સ્ટ્રેન્ડેડ ડીએનએ ફ્રેગમેન્ટ્સને સાય5 અથવા એલેક્સા 647 જેવા ફ્લોરોસન્ટ ટેગ સાથે લેબલ કરવામાં આવે છે. છેવટે, ટુકડાઓ ડીએનએ માઇક્રોએરેની સપાટી પર રેડવામાં આવે છે, જે ટૂંકા, સિંગલ-સ્ટ્રેન્ડેડ સિક્વન્સ સાથે જોવા મળે છે જે રસના જીનોમિક ભાગને આવરી લે છે. જ્યારે પણ લેબલ થયેલ ટુકડો એરે પર પૂરક ટુકડો "શોધે છે", ત્યારે તે સંકરણ કરશે અને ફરીથી ડબલ-સ્ટ્રેન્ડેડ ડીએનએ ટુકડો બનાવશે. કાર્યપ્રવાહનો ડ્રાય-લેબ ભાગ સંકરણને મંજૂરી આપવા માટે પૂરતા પ્રમાણમાં મોટી સમયમર્યાદા પછી, એરે ફ્લોરોસન્ટ પ્રકાશથી પ્રકાશિત થાય છે. એરે પરની તે ચકાસણીઓ કે જે લેબલ કરેલા ટુકડાઓમાંથી એકમાં સંકરિત થાય છે તે પ્રકાશ સંકેત બહાર કાઢે છે જે કેમેરા દ્વારા કબજે કરવામાં આવે છે. આ છબી વર્કફ્લોના બાકીના ભાગ માટે તમામ કાચા ડેટા ધરાવે છે. આ કાચા ડેટાને ખોટા રંગની છબી તરીકે એન્કોડ કરવામાં આવે છે, વાસ્તવિક વિશ્લેષણ કરી શકાય તે પહેલાં તેને આંકડાકીય મૂલ્યોમાં રૂપાંતરિત કરવાની જરૂર છે. કાચા ડેટાનું વિશ્લેષણ અને માહિતીનું નિષ્કર્ષણ ઘણીવાર ચિપ-ઓન-ચિપ પ્રયોગો માટે સૌથી પડકારજનક ભાગ રહે છે. વર્કફ્લોના આ ભાગમાં સમસ્યાઓ ઊભી થાય છે, જેમાં પ્રારંભિક ચિપ રીડ-આઉટથી લઈને પૃષ્ઠભૂમિના ઘોંઘાટને બાદ કરવા માટેની યોગ્ય પદ્ધતિઓ અને અંતે યોગ્ય અલ્ગોરિધમ્સ કે જે ડેટાને સામાન્ય બનાવે છે અને તેને અનુગામી આંકડાકીય વિશ્લેષણ માટે ઉપલબ્ધ કરાવે છે, જે પછી પ્રયોગ જે જૈવિક પ્રશ્નને સંબોધવા માંગે છે તેની વધુ સારી સમજણ તરફ દોરી જાય છે. વધુમાં, વિવિધ એરે પ્લેટફોર્મ્સ અને તેમની વચ્ચે માનકીકરણના અભાવને કારણે, ડેટા સંગ્રહ અને વિનિમય એક મોટી સમસ્યા છે. સામાન્ય રીતે કહીએ તો, ડેટા વિશ્લેષણને ત્રણ મુખ્ય પગલાંઓમાં વિભાજિત કરી શકાય છેઃ પ્રથમ પગલા દરમિયાન, એરેમાંથી કેપ્ચર કરેલા ફ્લોરોસન્સ સંકેતોને સમાન અથવા બીજી ચિપમાંથી મેળવેલા નિયંત્રણ સંકેતોનો ઉપયોગ કરીને સામાન્ય કરવામાં આવે છે. આવા નિયંત્રણ સંકેતો જણાવે છે કે એરે પરની કઈ ચકાસણીઓ યોગ્ય રીતે સંકરણ કરવામાં આવી હતી અને કઈ બિન-વિશિષ્ટ રીતે બંધાયેલી હતી. બીજા તબક્કામાં, જીનોમ સાથે પી. ઓ. આઈ.-સમૃદ્ધ પ્રદેશોને ઓળખવા માટે ડેટા અને આઇ. પી. અપૂર્ણાંક ડેટાને નિયંત્રિત કરવા માટે આંકડાકીય અને આંકડાકીય પરીક્ષણો લાગુ કરવામાં આવે છે. નીચેની ત્રણ પદ્ધતિઓનો વ્યાપકપણે ઉપયોગ થાય છેઃ મીડિયન પર્સેન્ટાઇલ રેન્ક, સિંગલ-એરે એરર અને સ્લાઇડિંગ-વિન્ડો. આ પદ્ધતિઓ સામાન્ય રીતે ઓછી તીવ્રતાના સંકેતોને કેવી રીતે નિયંત્રિત કરવામાં આવે છે, કેટલો પૃષ્ઠભૂમિ અવાજ સ્વીકારવામાં આવે છે અને ગણતરી દરમિયાન ડેટા માટેના કયા લક્ષણ પર ભાર મૂકવામાં આવે છે તેમાં અલગ પડે છે. તાજેતરના ભૂતકાળમાં, સ્લાઇડિંગ-વિન્ડો અભિગમની તરફેણ કરવામાં આવે છે અને તેને ઘણીવાર સૌથી શક્તિશાળી તરીકે વર્ણવવામાં આવે છે. ત્રીજા તબક્કામાં, આ પ્રદેશોનું વધુ વિશ્લેષણ કરવામાં આવે છે. જો, ઉદાહરણ તરીકે, પી. ઓ. આઈ. એક અનુલેખન પરિબળ હતું, તો આવા પ્રદેશો તેના બંધનકર્તા સ્થળોનું પ્રતિનિધિત્વ કરશે. અનુગામી વિશ્લેષણ પછી જિનોમની કાર્યાત્મક ટિપ્પણીને મંજૂરી આપવા માટે ન્યુક્લિયોટાઇડ પ્રધાનતત્ત્વો અને અન્ય પેટર્નનું અનુમાન કરવા માંગે છે. શક્તિ અને નબળાઈઓ ટાઇલ્ડ એરેનો ઉપયોગ કરીને, ચિપ-ઓન-ચિપ જીનોમ-વાઇડ નકશાના ઉચ્ચ રીઝોલ્યુશન માટે પરવાનગી આપે છે. આ નકશા ટ્રાન્સક્રિપ્શન પરિબળો અને ક્રોમેટિન ફેરફારો જેવા ઘણા ડીએનએ-બંધનકર્તા પ્રોટીનની બંધનકર્તા સાઇટ્સ નક્કી કરી શકે છે. જોકે જીનોમિક્સના ક્ષેત્રમાં ચિપ-ઓન-ચિપ એક શક્તિશાળી તકનીક હોઈ શકે છે, તે ખૂબ ખર્ચાળ છે. ચીપ-ઓન-ચિપનો ઉપયોગ કરીને મોટાભાગના પ્રકાશિત થયેલા અભ્યાસો જૈવિક રીતે અર્થપૂર્ણ નકશાની ખાતરી કરવા માટે તેમના પ્રયોગોને ઓછામાં ઓછા ત્રણ વખત પુનરાવર્તિત કરે છે. પ્રયોગશાળાએ ચિપ-ઓન-ચિપ પ્રયોગ સાથે આગળ વધવું જોઈએ કે કેમ તે માટે ડીએનએ માઇક્રોએરેની કિંમત ઘણીવાર મર્યાદિત પરિબળ છે. બીજી મર્યાદા ડીએનએ ટુકડાઓનું કદ છે જે પ્રાપ્ત કરી શકાય છે. મોટાભાગના ચિપ-ઓન-ચિપ પ્રોટોકોલ ડીએનએને નાના ટુકડાઓમાં તોડવાની પદ્ધતિ તરીકે સોનિકેશનનો ઉપયોગ કરે છે. જો કે, સોનિકેશન 200 બી. પી. ના ન્યૂનતમ ટુકડાના કદ સુધી મર્યાદિત છે. ઉચ્ચ રીઝોલ્યુશન નકશા માટે, આ મર્યાદાને દૂર કરવી જોઈએ જેથી નાના ટુકડાઓ પ્રાપ્ત કરી શકાય, પ્રાધાન્યમાં સિંગલ ન્યુક્લિયોસોમ રિઝોલ્યુશન. અગાઉ ઉલ્લેખ કર્યો છે તેમ, એરેમાંથી પેદા થતી વિશાળ માત્રામાં માહિતીનું આંકડાકીય વિશ્લેષણ એક પડકાર છે અને સામાન્યીકરણ પ્રક્રિયાઓનો ઉદ્દેશ કલાકૃતિઓને ઘટાડવાનો અને ખરેખર જૈવિક રીતે મહત્વપૂર્ણ શું છે તે નક્કી કરવાનો હોવો જોઈએ. અત્યાર સુધી, સસ્તન પ્રાણીઓના જીનોમમાં ઉપયોગ એક મોટી મર્યાદા રહી છે, ઉદાહરણ તરીકે, પુનરાવર્તન દ્વારા કબજે કરાયેલા જીનોમની નોંધપાત્ર ટકાવારીને કારણે. જો કે, જેમ જેમ ચિપ-ઓન-ચિપ ટેકનોલોજી આગળ વધે છે, તેમ તેમ ઉચ્ચ રીઝોલ્યુશન ધરાવતા આખા સસ્તન પ્રાણીઓના જીનોમ નકશા પ્રાપ્ત કરી શકાય તેવા બનવા જોઈએ. ચિપ-ઓન-ચિપ માટે ઉપયોગમાં લેવાતી એન્ટિબોડીઝ એક મહત્વપૂર્ણ મર્યાદિત પરિબળ હોઈ શકે છે. ચીપ-ઓન-ચિપ માટે અત્યંત ચોક્કસ એન્ટિબોડીઝની જરૂર પડે છે જેણે તેના એપિટોપને મુક્ત દ્રાવણમાં અને નિશ્ચિત પરિસ્થિતિઓમાં પણ ઓળખવું આવશ્યક છે. જો તે ક્રોસ-લિંક્ડ ક્રોમેટિનને સફળતાપૂર્વક ઇમ્યુનોપ્રેસિપિટેટ કરવા માટે દર્શાવવામાં આવે છે, તો તેને "ચીપ-ગ્રેડ" કહેવામાં આવે છે. ચીપ-ગ્રેડ એન્ટિબોડીઝ પ્રદાન કરતી કંપનીઓમાં એબકેમ, સેલ સિગ્નલિંગ ટેકનોલોજી, સાન્ટા ક્રૂઝ અને અપસ્ટેટનો સમાવેશ થાય છે. વિશિષ્ટતાની સમસ્યાને દૂર કરવા માટે, રસના પ્રોટીનને એફ. એલ. એ. જી. અથવા એચ. એ. જેવા ટેગ સાથે જોડી શકાય છે જે એન્ટિબોડીઝ દ્વારા ઓળખાય છે. ચીપ-ઓન-ચિપનો વિકલ્પ જેને એન્ટિબોડીઝની જરૂર નથી તે ડેમઆઈડી છે. H3 ટ્રાઇ મિથાઈલ K4 જેવા ચોક્કસ હિસ્ટોન ફેરફાર સામે એન્ટિબોડીઝ પણ ઉપલબ્ધ છે. અગાઉ ઉલ્લેખ કર્યો છે તેમ, આ એન્ટિબોડીઝ અને ચીપ-ઓન-ચિપનું સંયોજન હિસ્ટોન મોડિફિકેશન પેટર્નના સંપૂર્ણ જીનોમ વિશ્લેષણને નિર્ધારિત કરવામાં અત્યંત શક્તિશાળી બની ગયું છે અને હિસ્ટોન કોડ અને એપિજેનેટિક્સની આપણી સમજણમાં જબરદસ્ત યોગદાન આપશે. ડીએનએ બંધનકર્તા પ્રોટીનની બિન-વિશિષ્ટ પ્રકૃતિ દર્શાવતો અભ્યાસ પીએલઓએસ બાયોલોજીમાં પ્રકાશિત થયો છે. આ સૂચવે છે કે કોઈપણ ચિપ-ચિપ પ્રયોગમાં કાર્યાત્મક સુસંગતતાની વૈકલ્પિક પુષ્ટિ એ જરૂરી પગલું છે. બડિંગ યીસ્ટ રંગસૂત્ર III સાથે કોહેસિનના વિતરણનું વિશ્લેષણ કરવા માટે 1999માં પ્રથમ ચિપ-ઓન-ચિપ પ્રયોગ કરવામાં આવ્યો હતો. જીનોમનું સંપૂર્ણ પ્રતિનિધિત્વ કરવામાં આવ્યું ન હોવા છતાં, આ અભ્યાસમાં પ્રોટોકોલ પછીના અભ્યાસોમાં ઉપયોગમાં લેવાતા પ્રોટોકોલની સમકક્ષ રહે છે. જીનોમના તમામ ઓ. આર. એફ. નો ઉપયોગ કરીને ચીપ-ઓન-ચિપ તકનીકનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો (જે તેમ છતાં અપૂર્ણ રહે છે, આંતરજનિત પ્રદેશો ખૂટે છે) જે 2000 અને 2001માં પ્રકાશિત થયેલા ત્રણ કાગળોમાં સફળતાપૂર્વક લાગુ કરવામાં આવી હતી. લેખકોએ ઉભરતા યીસ્ટ Saccharomyces cerevisiae માં વ્યક્તિગત ટ્રાન્સક્રિપ્શન પરિબળો માટે બંધનકર્તા સાઇટ્સની ઓળખ કરી. 2002માં, રિચાર્ડ યંગના જૂથે યીસ્ટમાં સી-માયસી ટેગિંગ સિસ્ટમનો ઉપયોગ કરીને 106 ટ્રાન્સક્રિપ્શન પરિબળોની જીનોમ-વાઇડ સ્થિતિ નક્કી કરી. સસ્તન પ્રાણીઓની ચિપ-ઓન-ચિપ તકનીકના પ્રથમ પ્રદર્શનમાં નબળા અને મજબૂત E2F બંધનકર્તા સ્થળ ધરાવતા નવ ક્રોમેટિનના ટુકડાઓને અલગ પાડવાનો અહેવાલ પેગી ફર્ન્હામની પ્રયોગશાળા દ્વારા માઇકલ ઝાંગની પ્રયોગશાળાના સહયોગથી કરવામાં આવ્યો હતો અને 2001માં પ્રકાશિત કરવામાં આવ્યો હતો. આ અભ્યાસ ઘણા મહિનાઓ પછી બ્રાયન ડાયનલેક્ટની પ્રયોગશાળા સાથે યંગ લેબ વચ્ચેના સહયોગમાં અનુસરવામાં આવ્યો હતો, જેણે પ્રથમ વખત બતાવવા માટે ચીપ-ઓન-ચિપ તકનીકનો ઉપયોગ કર્યો હતો કે E2F લક્ષ્ય ડીએનએ નુકસાન ચેકપોઇન્ટ અને રિપેર પાથવેઝના ઘટકોને એન્કોડ કરે છે, તેમજ ક્રોમેટિન એસેમ્બલી/ઘનીકરણ, રંગસૂત્ર વિભાજન અને માઇટોટિક સ્પિન્ડલ ચેકપોઇન્ટમાં સામેલ પરિબળો ચીપ-ઓન-ચિપ માટેના અન્ય ઉપયોગોમાં ડીએનએ પ્રતિકૃતિ, પુનઃસંયોજન અને ક્રોમેટિન માળખાનો સમાવેશ થાય છે. ત્યારથી, ચિપ-ઓન-ચિપ હિસ્ટોન ફેરફારો અને ઘણા વધુ ટ્રાન્સક્રિપ્શન પરિબળોના જીનોમ-વાઇડ નકશા નક્કી કરવામાં એક શક્તિશાળી સાધન બની ગયું છે. મોટા અને પુનરાવર્તિત જીનોમ્સને કારણે સસ્તન પ્રણાલીઓમાં ચિપ-ઓન-ચિપ મુશ્કેલ છે. આમ, સસ્તન પ્રાણીઓના કોષોમાં ઘણા અભ્યાસોએ પસંદગીના પ્રોત્સાહક પ્રદેશો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કર્યું છે જે ટ્રાન્સક્રિપ્શન પરિબળોને બાંધવાની આગાહી કરે છે અને સમગ્ર જીનોમનું વિશ્લેષણ કર્યું નથી. જો કે, સમગ્ર સસ્તન પ્રાણીઓના જીનોમ એરે તાજેતરમાં નિમ્બલજેન જેવી કંપનીઓ પાસેથી વ્યાવસાયિક રીતે ઉપલબ્ધ થયા છે. ભવિષ્યમાં, જેમ જેમ ચિપ-ઓન-ચિપ એરે વધુને વધુ અદ્યતન બને છે, તેમ તેમ સસ્તન પ્રાણીઓ માટે ડીએનએ-બંધનકર્તા પ્રોટીન અને ક્રોમેટિન ઘટકોના ઉચ્ચ રીઝોલ્યુશન આખા જીનોમ નકશાનું વધુ વિગતવાર વિશ્લેષણ કરવામાં આવશે. 2007 માં રજૂ કરાયેલ વિકલ્પો, ચીપ સિક્વન્સિંગ (ચીપ-સેક) એ એક એવી તકનીક છે જે ડીએનએ સાથે રસના પ્રોટીનને ક્રોસ લિંક કરવા માટે ક્રોમેટિન ઇમ્યુનોપ્રેસિપિટેશનનો ઉપયોગ કરે છે પરંતુ પછી માઇક્રો-એરેનો ઉપયોગ કરવાને બદલે, તે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા બિંદુઓને સ્થાનિક બનાવવા માટે વધુ સચોટ, ઉચ્ચ થ્રુપુટ પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરે છે. ડેમઆઈડી એક વૈકલ્પિક પદ્ધતિ છે જેને એન્ટિબોડીઝની જરૂર નથી. ચીપ-એક્સો સિંગલ બેઝ પેઅર રિઝોલ્યુશન હાંસલ કરવા માટે એક્સોન્યુક્લીઝ સારવારનો ઉપયોગ કરે છે. સી. યુ. ટી. એન્ડ આર. યુ. એન. સિક્વન્સિંગ, ચીપની કેટલીક તકનીકી મર્યાદાઓને દૂર કરવા માટે લક્ષિત એન્ઝાઇમેટિક ક્લેવેજ સાથે એન્ટિબોડી ઓળખનો ઉપયોગ કરે છે. સંદર્ભો વધુ વાંચન બાહ્ય કડીઓ http://www.genome.gov/10005107 ENCODE પ્રોજેક્ટ ચિપ-ઓન-ચિપ (CoC) પેકેજ માહિતી એમકોર ટેકનોલોજી વિશ્લેષણ અને સોફ્ટવેર CoCAS: ચપળ ચિપ-ઓન-ચિપ પ્રયોગો માટે એક મફત વિશ્લેષણ સોફ્ટવેર rMAT: ટાઇલિંગ એરે અને ચિપ-ચિપ ડેટાને સામાન્ય બનાવવા અને તેનું વિશ્લેષણ કરવા માટે MAT પ્રોગ્રામમાંથી R અમલીકરણ. જીનોમિક્સ તકનીકો મોલેક્યુલર બાયોલોજી મોલેક્યુલર બાયોલોજી તકનીકો પ્રોટીન પદ્ધતિઓ બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ માઇક્રોએરેઝ