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ATAC-Seq

簡介
應用實例
技術原理
技術優勢
實驗流程
測序結果展示

如果將人類體內一個普通細胞的基因組DNA全部展开，我们会得到一卷长达两米的遗传信息巨著。如此庞大的DNA必须经过复杂的折叠（package）过程才能被包裹在细胞核中，首先，基因组DNA会与组蛋白缠绕结合，形成相对独立的核小体（nucleosome），核小体间进一步互相压缩距离形成染色质（chromatine）；在表观基因组研究中，我们熟知的组蛋白修饰、转录因子调控基因表达等就是发生在核小体和染色质水平上的；在此之上，染色质之间也存在复杂的空间互作使其凝聚折叠，形成更大的染色质环（chromatine loop），在细胞分裂前中期，染色质将完成最高程度的压缩，成为染色体（chromosome）。

图1. DNA折叠的主要阶段总结。

表觀基因組學研究的核心是DNA、核小体、染色质等结构层面的修饰和调控，它们决定了基因组的表达模式和细胞的生物学功能。其中，核小体水平的非均匀分布是影响染色质折叠最重要的因素：转录过程主要发生在染色质开放程度高的区域上；DNA甲基化修饰、组蛋白修饰、转录因子与染色质结合，也需要作用于染色质相对开放的位置。
這種染色質對轉錄調控蛋白的可接近程度被稱爲染色質開放性，它反映了染色质的开放、可及状态和基因的表达潜能，染色质的结构状态是基因组转录和表观调控的关键基础，染色质开放性的研究对于揭示基因调控的分子机制和表观遗传学变化具有重要意义[1]。
轉座酶可及染色質測序分析（Assay for Transposase-Accessible Chromatin with sequencing, ATAC-Seq）是一種快速、灵敏的染色质开放性分析方法，它利用DNA转座酶结合高通量测序技术，对全基因组范围内开放的染色质区域进行检测，获得核小体定位和转录因子结合位点的信息，并了解染色质凝聚程度如何影响基因的表达。因此，ATAC-Seq能够展示染色质开放状态对基因表达调控的重要作用，在基因组结构层面上为细胞生长、发育、代谢等多种生物学过程的调控网络提供全新视角[2]。
應用實例：染色质开放状态通过影响转录调控蛋白的结合抑制基因表达
通过ATAC-seq分析发现，在人诱导多能干细胞（iPSC）的心脏分化过程中，特殊的细胞培养基质BCC会使心肌分化相关基因所在染色质区域的开放性显著降低，并促进组蛋白赖氨酸甲基转移酶SETDB1的核内积累，导致心脏分化相关基因启动子区的抑制性修饰H3K9me3增加，最终使这些基因的表达量降低。这些结果表明染色质开放状态可以通过影响转录调节蛋白的结合，调控基因表达和细胞分化[3]。

圖2. 染色质开放状态通过影响SETDB1的结合调控基因表达。

参考文献：
1. Meyer, C.A. and X.S. Liu, Identifying and mitigating bias in next-generation sequencing methods for chromatin biology. Nat Rev Genet, 2014. 15(11): p. 709-21.
2. Grandi, F.C., et al., Chromatin accessibility profiling by ATAC-Seq. Nat Protoc, 2022. 17(6): p. 1518-1552.
3. Lin, Y., et al., Binary Colloidal Crystals Promote Cardiac Differentiation of Huma
ATAC-Seq是一种利用DNA转座酶Tn5的特异性、对细胞核内开放的染色质区域进行测序的技术。在ATAC-Seq中，预先带有测序接头的活性Tn5酶会选择性地插入染色质开放程度较高的位点，从而对DNA进行切割和接头标记。

样本需求：细胞数目 >5x10⁵個，需要保持细胞活性；组织 > 200mg。
ATAC-Seq服务利用Tn5转座酶对开放染色质结合的特异性，将它们从庞大的基因组中分离出来，然后进行纯化和测序检测，进而发现基因组中处于转录激活状态、或者有利于转录调控蛋白结合的染色质区域。

ATAC-Seq技术优势

灵敏度高，细胞样品需求量低；

覆盖度高，揭示所有染色质开放程度较高的基因组位置，为研究转录因子与DNA的结合、组蛋白修饰的定位等各种调控网络提供染色质结构层面的关键基础，对于理解生命活动或疾病机制方面的研究有重要意义。
1.将组织或细胞样品制成细胞悬液并检查细胞活力；

2.裂解细胞，用Tn5转座酶对细胞核中的染色质进行切割、标记；

3.纯化Tn5标记的DNA片段，构建文库；

4.上机测序，进行数据分析；

5.提供结果报告。
1. 富集peak識別結果表格

2.開放性具有顯著差異的peak和注释信息表格

3.Peak可能结合的转录因子预测表格

4.peak密度分布图

5.差异peak的火山图、基因组定位饼图，相关基因的GO和KEGG富集分析

ATAC-Seq

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