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CNS新宠:ATAC-seq牛在哪?

2018-04-24

说到ATAC-seq,近几年可谓是各类顶级期刊与表观组学研究领域的“新宠”,在CellNature等顶级期刊中频频露面。为什么ATAC这么火?TA到底能做什么?下面小编将开启“小葵花课堂”模式,就ATAC-seq的应用进行全面解读~


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图1 近期ATAC-seq发表的部分高分文章


ATAC-seq是什么?

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ATAC-seq使用改造后的Tn5转座酶,并将转座DNA设计为测序接头,这样通过“剪切”和“粘贴”的方式,直接将测序接头引入开放染色质中,进行捕获测序。

ATAC-seq与其他开放性染色质研究的区别?


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图2 常见染色质开放性检测技术比较


如图,事实上针对染色质开放性的研究已经持续了几十年,相关技术包括基于核酸酶切割的MNase-seq和DNase I,基于抗体富集的ChIP-seq和基于酚氯仿抽提的FAIRE-seq等。相比于这些传统的技术,ATAC-seq具有以下显著优势:

01. 操作简单省时,建库步骤简化,因此提高了可重复性并降低错误率;

02. 不依赖抗体,可实现对无ChIP级别抗体转录因子的结合位点分析;

03. 样本起始量大大降低,只需要105左右的细胞即可完成一次实验。

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图3 ATAC-seq在物料、耗时上的优势


ATAC-seq是否适用于我的研究领域?

ATAC-Seq 作为一种高性价比、获取信息全面、起始量低的研究方法,在动植物表型差异、复杂疾病、肿瘤研究中都具有广泛的应用前景。具体研究领域包括但不限于以下方面:

1. 染色体开放性图谱绘制

2. 作物表观修饰差异研究

3. 胚胎发育表观遗传修饰

4. 肿瘤发生表观机制研究

5. 疾病潜在标志物的预测

6. 肿瘤异质性或分型研究

ATAC-seq有哪些研究应用?

01. 获得样本间染色质开放性差异信息

2017年,Debattama R. Sen等在Nature上发表T细胞耗竭的研究文章,发现在耗竭T细胞和效应T细胞之间,基因转录表达谱差异仅有9.75%,但ATAC-seq展示的染色质开放性差异高达44.48%,说明ATAC-seq的检测可以获得转录调控方面的重要信息,并且极为灵敏。

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图4 ATAC-seq揭示耗竭T细胞的染色质开放性差异



02. 揭示核小体位置(Nucleosome)

核小体定位变化总是伴随着基因表达模式的转变,其在转录调控、DNA复制和修复等多种细胞过程及肿瘤研究中有重要研究价值,也是目前表观遗传学研究的热点。例如,2016年Snyder等发表在Cell上的文章证实,不同种类肿瘤的核小体定位存在显著差异,可以借此进行肿瘤分型研究。

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图5 核小体定位研究实现肿瘤分型


03. 全基因组范围的转录因子(TFs)结合位点分析

确定转录因子结合位点(TFBS)是理解转录调控机制,建立转录调控网络的关键,可以提供基因表达机制层面的重要信息。转录因子结合位点预测是ATAC-seq的“拿手好戏”,可以在一次实验中获得全基因组范围内全部的TFBS,再结合ChIP-seq的验证,可将所有转录因子的“行踪”尽收眼底~


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图6 ATAC-seq检测转录因子结合位点


在简单了解ATAC-seq的各项神通后,您是不是已经叹服于其功能的强大?那么,ATAC-seq是怎样实现以上数据挖掘的呢?如果您想进一步了解ATAC-seq并学习相关的信息分析知识,快快参加安诺基因最近一期的生物信息在线交流,生信大神教你玩转ATAC!


交流信息

交流主题:ATAC-seq信息分析流程概述

交流内容:ATAC-seq技术背景、特点、原理;ATAC-seq分析流程介绍;ATAC-seq应用前景。

(以上并非全部分享内容,获取更多干货请参与当日交流分享。)

交流时间:2018年4月25日,15:00-16:00

交流平台:安诺基因生物信息交流1群(213357902)及2群(475638865)  同时进行。             

交流形式:视频/语音实时交流

主持人:表观产品经理毕丹

主讲人:ATAC-seq高级信息分析工程师

注:进群时请务必备注姓名及工作单位。

您可以在评论里留下您感兴趣的问题,我们将对问题进行整理,在线交流的过程中主讲人将为您详细解答。 

安诺基因搭建有国内领先的表观基因组学技术平台,可基于ATAC-seq,ChIP-seq及甲基化相关技术为您提供完善的表观遗传研究方案。目前安诺基因ATAC-seq正在火热销售中,详情请咨询当地销售经理~

参考文献

[1] Qu Kun, Zaba Lisa C, Satpathy Ansuman T et al. Chromatin Accessibility Landscape of Cutaneous T Cell Lymphoma and Dynamic Response to HDAC Inhibitors[J]. Cancer Cell, 2017, 32(1): 27-41.

[2] Sen Debattama R, Kaminski James, Barnitz R Anthony, et al. The epigenetic landscape of T cell exhaustion[J]. Science, 2016, 354(6316): 1165-1169.

[3] Snyder M W, Kircher M, Hill AJ, et al. Cell-free DNA Comprises an In Vivo Nucleosome Footprint that Informs Its Tissues-Of-Origin[J]. Cell, 2016, 164(1-2):57-68.

[4] Buenrostro J D, Giresi P G, Zaba L C, et al. Transposition of native chromatin for fast and sensitive epigenomic profiling of open chromatin, DNA-binding proteins and nucleosom eposition[J]. Nature Methods, 2013, 10(12):1213.

[5] Meyer C A, Liu X S. Identifying and mitigating bias in next-generation sequencing methods for chromatin biology[J]. Nature Reviews Genetics, 2014, 15(11):709-721.

文案:表观产品经理 毕丹

设计:胡珊珊


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