Исследование дифференцировки клеток иммунной системы. Метод ChIP позволил определить геномные мишени факторов транскрипции, контролирующих дифференцировку различных типов клеток иммунной системы. Такие факторы транскрипции обычно связываются с энхансерами генов, экспрессируемых в данном типе клеток. Так, в работе J.M. Felton и соавт. методом ChIP-seq было исследовано связывание транскрипционных факторов PU.1 (Spi1), а также членов семейств AP-1, KLF, STAT, SMAD и GATA с энхансерами генов в зрелых эозинофилах мыши [7]. Сами энхансеры определяли с помощью ChIP-seq как участки генома, обогащенные эпигенетической меткой H3K27ac, находящиеся на расстоянии 1-20 000 пар нуклеотидов от активно транскрибируемых генов (эти гены, в свою очередь, выявляли с помощью RNA-seq). Обнаружено связывание транскрипционного фактора PU.1 с энхансерами генов, характеризующихся высокой экспрессией в эозинофилах. Эти гены участвуют в миграции, пролиферации, дегрануляции и выживании эозинофилов. Гомологи некоторых из этих генов у человека ассоциированы с риском эозинофилии и аллергических заболеваний [7]. Полученные данные иллюстрируют ключевую роль и механизм действия PU.1 в дифференцировке эозинофилов.
Одним из негативных регуляторов дифференцировки миелоидных клеток является длинная некодирующая РНК HOTAIRM1. Анализ с помощью ChIP-seq показал, что при дифференцировке моноцитов человека в дендритные клетки происходит накопление ингибиторной модификации гистона H3 (триметилирование по лизину-27, или H3K27me3) в промоторе гена HOTAIRM1. Это приводит к подавлению экспрессии РНК HOTAIRM1, что устраняет препятствие на пути дифференцировки моноцитов в дендритные клетки [43].
Ключевым регулятором дифференцировки регуляторных Т-клеток (Treg) является фактор транскрипции FoxP3. С помощью метода ChIP-on-chip были идентифицированы мишени FoxP3 в регуляторных Т-клетках мыши при их поликлональной активации форбол-12-миристат-13-ацетатом [44]. Обнаружено, что FoxP3 связывается с промоторами генов, кодирующих хорошо охарактеризованные регуляторы активации Т-клеток, а также генов, вовлеченных в патогенез аутоиммунных заболеваний, таких как PTPN22 (ассоциирован с диабетом 1 типа, ревматоидным артритом, системной красной волчанкой, болезнью Грейвса) [44]. При этом было показано, что один из основных механизмов действия FoxP3 состоит в подавлении экспрессии генов-мишеней, необходимых для активации Т-клеток [44].
Путем интеграции данных RNA-seq, секвенирования хроматин-ассоциированной РНК и ChIP-seq была создана карта промоторов и энхансеров, контролирующих экспрессию мкРНК в 63 типах клеток иммунной системы мыши [45]. Как упоминалось выше, мкРНК играют важнейшую роль в эпигенетической регуляции дифференцировки и активации клеток.
Исследование активации клеток иммунной системы и формирования иммунологической памяти. Метод ChIP дает возможность оценить связывание факторов транскрипции и динамику эпигенетических модификаций гистонов в процессе активации клеток врожденного и адаптивного иммунитета, выявлять новые механизмы регуляции экспрессии генов. Так, ChIP позволил ответить на вопрос, почему экспрессия ряда генов в макрофагах, стимулированных липополисахаридом (ЛПС), возрастает уже в течение нескольких минут после воздействия активационного сигнала на клетку. К числу таких генов, называемых первичными, относится, например, TNF. Используя ChIP-qPCR с антителами к РНК-полимеразе II и ее фосфоформам, D.C. Hargreaves и соавт. показали, что в первичных генах РНК-полимеразный комплекс находится в собранном виде уже в нестимулированных клетках, причем РНК-полимераза синтезирует короткий 5′-фрагмент мРНК, после чего "замирает". При активации клетки РНК-полимераза, связанная с первичными генами, реактивируется в течение нескольких минут в результате фосфорилирования остатков серина в регуляторном домене [46].
Метод ChIP-seq сыграл ключевую роль в раскрытии механизмов праймирующего действия интерферона-γ (ИФН-γ) на экспрессию провоспалительных генов в макрофагах человека при последующей стимуляции ЛПС [47]. Было показано, что факторы транскрипции STAT1 и IRF1, опосредующие биологические эффекты ИФН-γ, имеют ранее не известные сайты связывания в промоторах и энхансерах провоспалительных генов. STAT1 и IRF1 сами по себе не индуцируют экспрессию этих генов, но вызывают гиперацетилирование гистонов в промоторах и энхансерах, что увеличивает доступность ДНК в этих регуляторных элементах и значительно облегчает связывание тех факторов транскрипции, которые приходят в ядро после стимуляции ЛПС. В свою очередь, это приводит к значительному усилению образования комплексов инициации транскрипции, содержащих РНК-полимеразу II, и к увеличению транскрипции ключевых провоспалительных генов, таких как TNF, IL6 и IL12B, при стимуляции ЛПС [47].
В течение нескольких часов после стимуляции ЛПС и агонистами других паттерн-распознающих рецепторов макрофаги входят в состояние толерантности, которое заключается в отсутствии экспрессии и продукции провоспалительных цитокинов в ответ на повторное воздействие того же агониста, что сопровождается утратой активационных модификаций гистонов в промоторах и энхансерах соответствующих генов [48]. S. Foster и соавт. показали, что не все гены ведут себя подобным образом: некоторые из них, названные "нетолеризуемыми", отвечают на повторную стимуляцию так же или сильнее, чем на первичную [49]. При исследовании ЛПС-толеризованных макрофагов с помощью ChIP-qPCR было показано, что промоторы нетолеризуемых генов сохраняют активированное состояние (содержат ацетилированные гистоны), благодаря чему эти гены сохраняют способность отвечать на повторную стимуляцию, тогда как в промоторах толеризуемых генов активационные модификации гистонов утрачиваются. Таким образом, ЛПС-толерантность представляет собой не отсутствие реактивности, а состояние измененной реактивности макрофагов.
Клетки врожденного иммунитета способны к формированию особого вида иммунологической памяти, которая основана на длительно сохраняющихся эпигенетических изменениях (эпигенетическом репрограммировании) клеток после воздействия микроорганизмов или агонистов паттерн-распознающих рецепторов. В отличие толерантности, оцениваемой обычно через 24 ч после первичной стимуляции, в случае врожденной иммунологической памяти речь идет об эффектах, сохраняющихся в течение дней и месяцев. Так, после иммунизации SCID-мышей вакциной БЦЖ формируется довольно длительная антиген-неспецифическая защита против неродственного грибкового патогена [9]. Этот эффект получил название "тренированного иммунитета" (trained immunity) [9]. При исследовании моноцитов здоровых доноров, вакцинированных БЦЖ, с помощью ChIP-qPCR были выявлены длительно сохраняющиеся активационные модификации гистонов (H3K4me3, H3K27ac) в промоторах генов провоспалительных цитокинов (TNF, IL1B, IFNG). Моноциты этих доноров в течение нескольких месяцев после вакцинации БЦЖ характеризуются повышенной (по сравнению со значениями до вакцинации) выработкой ФНО и ИЛ-1β в ответ на стимуляцию ЛПС [9]. Предполагается, что "тренированный иммунитет" может лежать в основе неспецифического иммуностимулирующего действия живых вакцин, а также вносить вклад в патогенез различных острых и хронических воспалительных заболеваний [9].
Эпигенетические механизмы обеспечивают дифференцировку Т-хелперов после их активации антигеном. В пионерской работе M. Messi и соавт. [8], выполненной с помощью ChIP-PCR с детекцией результатов ПЦР по конечной точке, было показано, что в ходе дифференцировки наивных CD4+-Т-клеток в Th1-клетки in vitro происходит гиперацетилирование гистонов в промоторе гена IFNG и деацетилирование гистонов в промоторе гена IL4, тогда как в дифференцирующихся Th2-клетках наблюдается обратная картина. Аналогичные изменения имеют место в Th1- и Th2-клетках памяти in vivo. В центральных Т-клетках памяти, которые не вырабатывают ни ИФН-γ, ни ИЛ-4, деацетилированы гистоны в промоторах обоих генов. В дальнейшем схожие эпигенетические закономерности были выявлены и в других разновидностях Т-хелперов [50]. Важно, что эпигенетические изменения, приобретаемые Т-хелперами в ходе дифференцировки, относительно нестойки и могут быть перепрограммированы [8], что открывает возможности для лечения иммунопатологий, связанных с избыточной активацией той или иной субпопуляции Т-хелперов [50].
Переключение классов иммуноглобулинов - важный этап антиген-зависимой дифференцировки B-клеток. В частности, основную роль в переключении на продукцию IgE играет фактор транскрипции STAT6, который связывается с интронным промотором гена ε-цепи (Iε) и инициирует транскрипцию этого гена. Методом ChIP-qPCR было показано, что белок SWAP-70, участвующий в регуляции перестройки актина, играет также роль кофактора в переключении на продукцию IgE. SWAP-70 связывается с Iε и способствует связыванию STAT6 с этим промотором, а также препятствует связыванию Bcl6, являющегося антагонистом STAT6 [51].
Непрямым негативным регулятором переключения на IgE является фактор транскрипции STAT3. Известно, что мутации в гене STAT3 связаны с возникновением аутосомно-доминантного гипер-IgE-синдрома, характеризующегося повышенным уровнем IgE в сыворотке. P. Dascani и соавт., используя ChIP-seq с антителами к STAT3, показали, что STAT3 контролирует переключение продукции иммуноглобулинов на IgE путем связывания с промотором и активации экспрессии гена BCL6 [52].
Примером использования метода Cut-and-Run в иммунологических исследованиях является работа B.R. Ford и соавт. [53], в которой профилировали ландшафт модификаций гистонов в CD8+-Т-клетках, инфильтрирующих опухоль, чтобы выявить причину нарушения активации этих клеток. Было обнаружено, что в терминально истощенных опухоль-инфильтрирующих Т-клетках наличие активных энхансеров не коррелирует с низкой экспрессией соответствующих генов. Многие энхансеры содержали так называемые бивалентно модифицированные гистоны: сочетание активационных (H3K4me3) и ингибиторных (H3K27me3) модификаций, что способствовало снижению транскрипционного потенциала. Экспрессия генов и функциональные свойства истощенных Т-клеток восстанавливались при воздействии костимуляторных сигналов, а также в результате трансгенной экспрессии гистоновой деметилазы Kdm6b [53].
Использование ChIP и ChIC в клинико-ориентированных исследованиях
Успехи использования ChIP и ChIC в фундаментальных иммунологических исследованиях способствовали внедрению этих методов в клинико-ориентированные исследования. Целями таких работ являются, в частности: 1) изучение роли модификаций гистонов и факторов транскрипции в патогенезе конкретных заболеваний, связанных с дисфункцией иммунной системы, таких как бронхиальная астма [52, 54], инфекционные заболевания [55], аутоиммунные заболевания [56]; 2) поиск эпигенетических маркеров предрасположенности к таким заболеваниям [57]; 3) поиск новых способов лечения, основанных на управлении активностью сигнальных путей, промоторов и энхансеров генов в клетках иммунной системы.
Исследование патогенетических механизмов заболеваний. Бронхиальная астма - это социально значимое заболевание, от которого страдает 5-15 % населения в различных странах, поэтому предпринимаются интенсивные усилия по модулированию молекулярных путей, лежащих в основе патогенеза астмы. Одним из примеров использования ChIP для изучения патогенеза бронхиальной астмы является работа [58], где исследовали механизм действия твердых частиц размером ≤ 2,5 мкм (PM2,5), доказанного провоцирующего фактора обострений астмы. PM2,5 активируют рецептор ароматических углеводородов (AhR), который, как рецепторы к стероидным гормонам или витамину D, непосредственно связывается с ДНК и выступает в роли фактора транскрипции. С помощью ChIP-qPCR было показано, что AhR в Т-клетках мыши связывается с последовательностями XRE-2 и XRE-3 (xenobiotic response elements) в промоторе гена глутамат-оксалоацетат-трансаминазы 1 (Got1). AhR-индуцированное повышение экспрессии Got1 вызывает ряд событий, которые приводят к гиперметилированию ДНК в промоторе гена Foxp3, что способствует ингибированию дифференцировки Treg и сдвигу дифференцировки в сторону Th17. Эти изменения объясняют утяжеление экспериментальной аллерген-индуцированной астмы, наблюдаемое при ингаляции PM2,5. Ингибитор GOT1, разрывая данный патогенетический путь, отменяет негативный эффект PM2,5 на течение экспериментальной астмы [58].
Как было отмечено выше, STAT3 может действовать как негативный регулятор выработки IgE [52]. Однако роль STAT3 в формировании аллергического воспаления не сводится только к контролю продукции IgE. При аллергическом воспалении в легких происходит транслокация STAT3 в митохондрии, где он способствует генерации S-аденозилметионина - мощного донора метильных групп для метилирования ДНК и гистонов. ChIP-qPCR показал, что S-аденозилметионин поддерживает экспрессию ИЛ-5 и ИЛ-13 врожденными лимфоидными клетками 2-го типа за счет увеличения триметилирования гистонов H3K4 в промоторах генов IL5 и IL13. Дефицит STAT3, ингибирование митохондриальной транслокации STAT3 или блокада метаболизма метионина снижали продукцию цитокинов 2-го типа, что приводило к заметному уменьшению аллергического воспаления в легких [54].
Сепсис - опасное для жизни состояние, возникающее вследствие чрезмерной активации клеток врожденного иммунитета в ответ на инфекцию. Первая стадия сепсиса характеризуется системным воспалением, приводящим к повреждению органов и полиорганной недостаточности. Эта стадия сменяется стадией иммунного паралича, для которой характерно ингибирование функций клеток иммунной системы и вследствие этого - снижение резистентности к оппортунистическим инфекциям. J. Niu и соавт. проанализировали транскриптомы (RNA-seq) клеток крови пациентов с сепсисом и здоровых доноров [55]. Были выделены 3 ключевых гена (TLR8, KRAS и PPP3CA), увеличение экспрессии которых коррелировало с тяжестью течения сепсиса. Путем анализа данных ChIP-seq был определен фактор транскрипции VEZF1 (Vascular endothelial zinc finger 1), который может повышать экспрессию всех трех перечисленных генов [55].
Стадия иммунного паралича при сепсисе схожа с состоянием толерантности, наблюдаемым in vitro, о чем свидетельствует накопление репрессивных эпигенетических меток в промоторах генов иммунного ответа, выявляемое путем анализа метилирования ДНК (бисульфитное секвенирование) и модификаций гистонов (ChIP) как в экспериментальных моделях сепсиса, так и у пациентов с сепсисом [59]. Преодолеть состояние иммунного паралича in vitro и in vivo позволяет ИФН-γ: данные ChIP показывают, что ИФН-γ препятствует переходу промоторов в неактивное состояние, способствует привлечению факторов транскрипции и РНК-полимеразы в промоторы [60].
Поиск эпигенетических маркеров заболеваний. Большое количество работ посвящено поиску эпигенетических маркеров предрасположенности к различным иммуноопосредованным заболеваниям. Набирают популярность полноэпигеномные ассоциативные исследования [57, 61]. Среди эпигенетических маркеров в полноэпигеномных исследованиях изучают прежде всего метилирование ДНК, что обусловлено более простой пробоподготовкой и меньшей стоимостью анализа. Однако в перспективе метод ChIP-seq способен сыграть здесь не менее важную роль, позволяя исследовать один из основных типов эпигенетических маркеров - посттрансляционные модификации гистонов.
Поиск новых лекарственных препаратов. Поскольку ChIP позволяет оценить конечную стадию активации сигнальных путей - связывание факторов транскрипции с ДНК, этот метод применяется для подтверждения эффективности кандидатных лекарственных препаратов - активаторов или ингибиторов сигнальных путей в клетках иммунной системы [62]. Большое внимание в качестве модуляторов иммунного ответа привлекают специфические ингибиторы факторов транскрипции [63] и ферментов - модификаторов хроматина [64]. ChIP является одним из методов изучения механизмов действия этих препаратов [64].
Заключение
Таким образом, ChIP и в меньшей степени ChIC, несмотря на определенную техническую сложность, занимают важное место среди методов исследования в иммунологии. Технологические достижения последних лет, в первую очередь появление NGS, резко повысило информативность этих методов. Различные модификации ChIP и ChIC позволяют решать широкий круг задач, включая исследование механизмов дифференцировки и активации клеток иммунной системы, поиск новых патогенетических механизмов, разработку новых способов лечения иммуноопосредованных заболеваний.
Литература/References
1. Morrison A.J. Chromatin-remodeling links metabolic signaling to gene expression. Mol. Metab. 2020; 38 100973. DOI: https://doi.org/10.1016/j.molmet.2020.100973 PMID: 32251664
2. Wang J., Zhuang J., Iyer S., et al. Sequence features and chromatin structure around the genomic regions bound by 119 human transcription factors. Genome Res. 2012; 22 (9): 1798-1812. DOI: https://doi.org/10.1101/gr.139105.112 PMID: 22955990
3. Glass C.K., Natoli G. Molecular control of activation and priming in macrophages. Nat. Immunol. 2016; 17 (1): 26-33. DOI: https://doi.org/10.1038/ni.3306 PMID: 26681459
4. Fenley A.T., Anandakrishnan R., Kidane Y.H., et al. Modulation of nucleosomal DNA accessibility via charge-altering post-translational modifications in histone core. Epigenetics and Chromatin. 2018; 11 (1): 11. DOI: https://doi.org/10.1186/s13072-018-0181-5 PMID: 29548294
5. Kouzarides T. Chromatin Modifications and Their Function. Cell. 2007; 128 (4): 693-705. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cell.2007.02.005 PMID: 17320507
6. Devenish L.P., Mhlanga M.M., Negishi Y. Immune Regulation in Time and Space: The Role of Local- and Long-Range Genomic Interactions in Regulating Immune Responses. Front. Immunol. 2021; 12 DOI: https://doi.org/10.3389/FIMMU.2021.662565 PMID: 34046034
7. Felton J.M., Vallabh S., Parameswaran S., et al. Epigenetic Analysis of the Chromatin Landscape Identifies a Repertoire of Murine Eosinophil-Specific PU.1-Bound Enhancers. J. Immunol. 2021; 207 (4): 1044-1054. DOI: https://doi.org/10.4049/jimmunol.2000207 PMID: 34330753
8. Messi M., Giacchetto I., Nagata K., et al. Memory and flexibility of cytokine gene expression as separable properties of human T(H)1 and T(H)2 lymphocytes. Nat. Immunol. 2003; 4 (1): 78-86. DOI: https://doi.org/10.1038/ni872 PMID: 12447360
9. Kleinnijenhuis J., Quintin J., Preijers F., et al. Bacille Calmette-Guérin induces NOD2-dependent nonspecific protection from reinfection via epigenetic reprogramming of monocytes. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 2012; 109 (43): 17537-17542. DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.1202870109 PMID: 22988082
10. Javierre B.M., Fernandez A.F., Richter J., et al. Changes in the pattern of DNA methylation associate with twin discordance in systemic lupus erythematosus. Genome Res. 2010; 20 (2): 170-179. DOI: https://doi.org/10.1101/gr.100289.109 PMID: 20028698
11. Lisi S., Trovato M., Vitaloni O., et al. Acetylation-Specific Interference by Anti-Histone H3K9ac Intrabody Results in Precise Modulation of Gene Expression. Int. J. Mol. Sci. 2022; 23 (16): 8892. DOI: https://doi.org/10.3390/ijms23168892 PMID: 36012156
12. Gilmour D.S., Lis J.T. Detecting protein-DNA interactions in vivo: distribution of RNA polymerase on specific bacterial genes. Proc. Natl. Acad. Sci. 1984; 81 (14): 4275-4279. DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.81.14.4275 PMID: 6379641
13. Solomon M.J., Larsen P.L., Varshavsky A. Mapping protein-DNA interactions in vivo with formaldehyde: evidence that histone H4 is retained on a highly transcribed gene. Cell. 1988; 53 (6): 937-947. DOI: https://doi.org/10.1016/s0092-8674(88)90469-2 PMID: 2454748
14. Buck M.J., Lieb J.D. ChIP-chip: considerations for the design, analysis, and application of genome-wide chromatin immunoprecipitation experiments. Genomics. 2004; 83 (3): 349-360. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ygeno.2003.11.004 PMID: 14986705
15. Robertson G., Hirst M., Bainbridge M., et al. Genome-wide profiles of STAT1 DNA association using chromatin immunoprecipitation and massively parallel sequencing. Nat. Methods. 2007; 4 (8): 651-657. DOI: https://doi.org/10.1038/nmeth1068
16. Pedre X., Mastronardi F., Bruck W., et al. Changed histone acetylation patterns in normal-appearing white matter and early multiple sclerosis lesions. J. Neurosci. 2011; 31 (9): 3435-3445. DOI: https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.4507-10.2011 PMID: 21368055
17. Schmidt D., Wilson M.D., Spyrou C., et al. ChIP-seq: using high-throughput sequencing to discover protein-DNA interactions. Methods. 2009; 48 (3): 240-248. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ymeth.2009.03.001 PMID: 19275939
18. Acevedo L.G., Iniguez A.L., Holster H.L., et al. Genome-scale ChIP-chip analysis using 10,000 human cells. Biotechniques. 2007; 43 (6): 791-797. DOI: https://doi.org/10.2144/000112625 PMID: 18251256
19. Dahl J.A., Collas P. Q2ChIP, a Quick and Quantitative Chromatin Immunoprecipitation Assay, Unravels Epigenetic Dynamics of Developmentally Regulated Genes in Human Carcinoma Cells. Stem Cells. 2007; 25 (4): 1037-1046. DOI: https://doi.org/10.1634/stemcells.2006-0430 PMID: 17272500
20. DeCaprio J., Kohl T.O. Chromatin immunoprecipitation. Cold Spring Harb. Protoc. 2020; 2020 (8): 354-364. DOI: https://doi.org/10.1101/pdb.prot098665 PMID: 32747583
21. Schoppee Bortz P.D., Wamhoff B.R. Chromatin immunoprecipitation (ChIP): revisiting the efficacy of sample preparation, sonication, quantification of sheared DNA, and analysis via PCR. PLoS One. 2011; 6 (10): e26015. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0026015 PMID: 22046253
22. Gilmour D.S., Lis J.T. In vivo interactions of RNA polymerase II with genes of Drosophila melanogaster. Mol. Cell. Biol. 1985; 5 (8): 2009-2018. DOI: https://doi.org/10.1128/mcb.5.8.2009-2018.1985
23. Duband-Goulet I. Lamin ChIP from Chromatin Prepared by Micrococcal Nuclease Digestion. Methods in Molecular Biology. 2016; 325-339
24. Alonso A., Bernstein E., Hasson D. Histone Native Chromatin Immunoprecipitation. Methods Mol. Biol. 2018; 1832 77-104. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4939-8663-7_5 PMID: 30073523
25. Nelson J.D., Denisenko O., Bomsztyk K. Protocol for the fast chromatin immunoprecipitation (ChIP) method. Nat. Protoc. 2006; 1 (1): 179-85. DOI: https://doi.org/10.1038/nprot.2006.27 PMID: 17406230
26. Kim T.H., Dekker J. ChIP-quantitative polymerase chain reaction (ChIP-qPCR). Cold Spring Harb. Protoc. 2018; 2018 (5): 354-355. DOI: https://doi.org/10.1101/pdb.prot082628 PMID: 29717044
27. Liu X.S. Getting started in tiling microarray analysis. PLoS Comput. Biol. 2007; 3 (10): 1842-1844. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.0030183 PMID: 17967045
28. Nakato R., Sakata T. Methods for ChIP-seq analysis: A practical workflow and advanced applications. Methods. 2021; 187 44-53. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ymeth.2020.03.005 PMID: 32240773
29. Nakato R., Shirahige K. Recent advances in ChIP-seq analysis: from quality management to whole-genome annotation. Brief. Bioinform. 2017; 18 (2): 279-290. DOI: https://doi.org/10.1093/bib/bbw023 PMID: 26979602
30. Ng P., Wei C.-L., Sung W.-K., et al. Gene identification signature (GIS) analysis for transcriptome characterization and genome annotation. Nat. Methods. 2005; 2 (2): 105-11. DOI: https://doi.org/10.1038/nmeth733 PMID: 15782207
31. Székvölgyi L., Bálint B.L., Imre L., et al. Chip-on-beads: flow-cytometric evaluation of chromatin immunoprecipitation. Cytometry. A. 2006; 69 (10): 1086-91. DOI: https://doi.org/10.1002/cyto.a.20325 PMID: 16998871
32. Ilsley M.D., Gillinder K.R., Magor G.W., et al. Krüppel-like factors compete for promoters and enhancers to fine-tune transcription. Nucleic Acids Res. 2017; 45 (11): 6572-6588. DOI: https://doi.org/10.1093/NAR/GKX441 PMID: 28541545
33. Métivier R., Penot G., Hübner M.R., et al. Estrogen receptor-alpha directs ordered, cyclical, and combinatorial recruitment of cofactors on a natural target promoter. Cell. 2003; 115 (6): 751-63. DOI: https://doi.org/10.1016/s0092-8674(03)00934-6 PMID: 14675539
34. Grosselin K., Durand A., Marsolier J., et al. High-throughput single-cell ChIP-seq identifies heterogeneity of chromatin states in breast cancer. Nat. Genet. 2019; 51 (6): 1060-1066. DOI: https://doi.org/10.1038/s41588-019-0424-9 PMID: 31152164
35. Schmid M., Durussel T., Laemmli U.K. ChIC and ChEC. Mol. Cell. 2004; 16 (1): 147-157. DOI: https://doi.org/10.1016/j.molcel.2004.09.007
36. Skene P.J., Henikoff J.G., Henikoff S. Targeted in situ genome-wide profiling with high efficiency for low cell numbers. Nat. Protoc. 2018; 13 (5): 1006-1019. DOI: https://doi.org/10.1038/nprot.2018.015 PMID: 29651053
37. Baranello L., Kouzine F., Sanford S., et al. ChIP bias as a function of cross-linking time. Chromosom. Res. 2016; 24 (2): 175-181. DOI: https://doi.org/10.1007/s10577-015-9509-1 PMID: 26685864
38. Ogawa Y., Imamoto N. Methods to separate nuclear soluble fractions reflecting localizations in living cells. iScience. 2021; 24 (12): 103503. DOI: https://doi.org/10.1016/j.isci.2021.103503
39. Skene P.J., Henikoff S. An efficient targeted nuclease strategy for high-resolution mapping of DNA binding sites. Elife. 2017; 6 1-35. DOI: https://doi.org/10.7554/eLife.21856 PMID: 28079019
40. Wissink E.M., Vihervaara A., Tippens N.D., et al. Nascent RNA analyses: tracking transcription and its regulation. Nat. Rev. Genet. 2019; 20 (12): 705-723. DOI: https://doi.org/10.1038/s41576-019-0159-6 PMID: 31399713
41. Круглова Н. А., Филатов А. В. Метод секвенирования РНК (RNA-seq) в иммунологических исследованиях. Иммунология. 2017; 38 (2): 112-117. DOI: https://doi.org/10.18821/0206-4952-2017-38-2-112-117
42. Krošel M., Gabathuler M., Maciukiewicz M., et al. Individual functions of the histone acetyl transferases CBP and p300 in regulating the inflammatory response of synovial fibroblasts. J. Autoimmun. 2021; 123 102709. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jaut.2021.102709 PMID: 34304080
43. Xin J., Li J., Feng Y., et al. Downregulation of long noncoding RNA HOTAIRM1 promotes monocyte/dendritic cell differentiation through competitively binding to endogenous miR-3960. Onco. Targets. Ther. 2017; Volume 10 1307-1315. DOI: https://doi.org/10.2147/OTT.S124201
44. Marson A., Kretschmer K., Frampton G.M., et al. Foxp3 occupancy and regulation of key target genes during T-cell stimulation. Nature. 2007; 445 (7130): 931-935. DOI: https://doi.org/10.1038/nature05478 PMID: 17237765
45. Rose S.A., Wroblewska A., Dhainaut M., et al. A microRNA expression and regulatory element activity atlas of the mouse immune system. Nat. Immunol. 2021; 22 (7): 914-927. DOI: https://doi.org/10.1038/s41590-021-00944-y PMID: 34099919
46. Hargreaves D.C., Horng T., Medzhitov R. Control of Inducible Gene Expression by Signal-Dependent Transcriptional Elongation. Cell. 2009; 138 (1): 129-145. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cell.2009.05.047 PMID: 19596240
47. Qiao Y., Giannopoulou E.G., Chan C.H., et al. Synergistic activation of inflammatory cytokine genes by interferon-γ-induced chromatin remodeling and toll-like receptor signaling. Immunity. 2013; 39 (3): 454-469. DOI: https://doi.org/10.1016/j.immuni.2013.08.009 PMID: 24012417
48. Novakovic B., Habibi E., Wang S.Y., et al. β-Glucan Reverses the Epigenetic State of LPS-Induced Immunological Tolerance. Cell. 2016; 167 (5): 1354-1368.e14. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cell.2016.09.034 PMID: 27863248
49. Foster S.L., Hargreaves D.C., Medzhitov R. Gene-specific control of inflammation by TLR-induced chromatin modifications. Nature. 2007; 447 (7147): 972-978. DOI: https://doi.org/10.1038/nature05836 PMID: 17538624
50. Kanno Y., Vahedi G., Hirahara K., et al. Transcriptional and epigenetic control of T helper cell specification: molecular mechanisms underlying commitment and plasticity. Annu. Rev. Immunol. 2012; 30 (1): 707-31. DOI: https://doi.org/10.1146/annurev-immunol-020711-075058 PMID: 22224760
51. Audzevich T., Pearce G., Breucha M., et al. Control of the STAT6-BCL6 Antagonism by SWAP-70 Determines IgE Production. J. Immunol. 2013; 190 (10): 4946-4955. DOI: https://doi.org/10.4049/jimmunol.1203014 PMID: 23589612
52. Dascani P., Ding C., Kong X., et al. Transcription Factor STAT3 Serves as a Negative Regulator Controlling IgE Class Switching in Mice. ImmunoHorizons. 2018; 2 (11): 349-362. DOI: https://doi.org/10.4049/immunohorizons.1800069
53. Ford B.R., Vignali P.D.A., Rittenhouse N.L., et al. Tumor microenvironmental signals reshape chromatin landscapes to limit the functional potential of exhausted T cells. Sci. Immunol. 2022; 7 (74): eabj9123. DOI: https://doi.org/10.1126/SCIIMMUNOL.ABJ9123 PMID: 35930654
54. Fu L., Zhao J., Huang J., et al. A mitochondrial STAT3-methionine metabolism axis promotes ILC2-driven allergic lung inflammation. J. Allergy Clin. Immunol. 2022; 149 (6): 2091-2104. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jaci.2021.12.783 PMID: 34974065
55. Niu J., Qin B., Wang C., et al. Identification of Key Immune-Related Genes in the Progression of Septic Shock. Front. Genet. 2021; 12 668527. DOI: https://doi.org/10.3389/fgene.2021.668527 PMID: 34804111
56. Masalha M., Ben-Dov I.Z., Ram O., et al. H3K27Ac modification and gene expression in psoriasis. J. Dermatol. Sci. 2021; 103 (2): 93-100. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jdermsci.2021.07.003 PMID: 34281744
57. García-Sánchez A., Marqués-García F. Chromatin immunoprecipitation: Application to the study of asthma. Methods in Molecular Biology. 2016; 121-137
58. Sun L., Fu J., Lin S.-H., et al. Particulate matter of 2.5 μm or less in diameter disturbs the balance of TH17/regulatory T cells by targeting glutamate oxaloacetate transaminase 1 and hypoxia-inducible factor 1α in an asthma model. J. Allergy Clin. Immunol. 2020; 145 (1): 402-414. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jaci.2019.10.008 PMID: 31647966
59. Weiterer S., Uhle F., Lichtenstern C., et al. Sepsis induces specific changes in histone modification patterns in human monocytes. PLoS One. 2015; 10 (3): e0121748. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0121748 PMID: 25793379
60. Leentjens J., Kox M., Koch R.M., et al. Reversal of immunoparalysis in humans in vivo: a double-blind, placebo-controlled, randomized pilot study. Am. J. Respir. Crit. Care Med. 2012; 186 (9): 838-845. DOI: https://doi.org/10.1164/RCCM.201204-0645OC PMID: 22822024
61. Masalha M., Ben-Dov I.Z., Ram O., et al. H3K27Ac modification and gene expression in psoriasis. J. Dermatol. Sci. 2021; 103 (2): 93-100. DOI: https://doi.org/10.1016/J.JDERMSCI.2021.07.003 PMID: 34281744
62. Kang D., Sp N., Jo E., et al. Non-toxic sulfur inhibits LPS-induced inflammation by regulating TLR-4 and JAK2/STAT3 through IL-6 signaling. Mol. Med. Rep. 2021; 24 (1): 485. DOI: https://doi.org/10.3892/mmr.2021.12124 PMID: 33907855
63. Ishida M., Ueki M., Morishita J., et al. T-5224, a selective inhibitor of c-Fos/activator protein-1, improves survival by inhibiting serum high mobility group box-1 in lethal lipopolysaccharide-induced acute kidney injury model. J. Intensive Care. 2015; 3 (1): 49. DOI: https://doi.org/10.1186/s40560-015-0115-2 PMID: 26579229
64. Halili M.A., Andrews M.R., Labzin L.I., et al. Differential effects of selective HDAC inhibitors on macrophage inflammatory responses to the Toll-like receptor 4 agonist LPS. J. Leukoc. Biol. 2010; 87 (6): 1103-1114. DOI: https://doi.org/10.1189/JLB.0509363 PMID: 20200406