一文搞懂ATAC测序

文摘   2024-11-18 02:42   德国  

背景与技术基础

  1. 染色质与基因调控
  • 异染色质(Heterochromatin):结构紧密,基因活性低。
  • 常染色质(Euchromatin):结构松散,转录活性高。
  • 染色质状态:染色质以两种主要形式存在:
  • 核小体(Nucleosome):染色质的基本单位,DNA缠绕在组蛋白(Histone)复合物上形成。
  • 染色质开放性:开放状态允许转录因子(Transcription Factors, TFs)结合调控序列,启动基因表达。
  • 技术发展背景
    • ATAC-seq于2013年首次提出,其目标是通过高效、快速的方法检测染色质的开放状态,替代传统的DNase-seq和FAIRE-seq。
  • ATAC-seq主要特点
    • 整合转座酶切割和接头连接。
    • 利用高通量测序技术精确定位开放染色质区域。

    ATAC-seq的实验原理

    1. 原理核心
    • 使用 Tn5 转座酶在开放染色质区域切割 DNA,同时将接头(Adapters)插入切割位点。
    • 测序后,分析接头所在的位置,映射染色质的可及性。
  • 转座酶的特性
    • 天然偏好结合和切割无核小体区域。
    • 切割后直接插入测序所需的接头。
  • 染色质开放性与片段长度
    • 短片段(<150bp):来自开放染色质。
    • 中片段(~200bp):单核小体DNA。
    • 长片段(>400bp):多核小体DNA。

    ATAC-seq实验流程

    1. 样本制备

    • 样本类型:细胞系、组织样本、原代细胞。
    • 关键点:确保细胞核完整,防止染色质被非特异性降解。

    2. 核提取与转座反应

    • 核提取
      • 提取细胞核以去除细胞质背景。
    • 转座酶反应
      • 核小体结合的DNA因其封闭结构而较难被切割。
      • 开放染色质被优先切割和标记。

    3. PCR扩增

    • 使用特定引物对转座酶标记的DNA片段进行扩增。
    • 生成足够量的文库用于高通量测序。

    4. 高通量测序

    • 通常使用Illumina测序平台。
    • 短读长(~50bp)即可满足染色质开放性测序需求。

    ATAC-seq数据分析

    1. 数据预处理

    • 质量控制:通过FASTQC检查测序数据质量。
    • 序列比对:使用 Bowtie2 等工具将序列比对到参考基因组。
    • 去除重复序列:滤除PCR扩增导致的冗余数据。

    2. 峰值检测

    • 使用MACS2检测染色质开放的峰(Peaks)。
    • 峰通常代表:
      • 启动子区域(Promoters)。
      • 增强子区域(Enhancers)。
      • 其他调控元件。

    3. 数据可视化

    • 使用 IGV 等工具观察染色质开放的峰分布。

    4. 功能注释

    • 将开放区域与基因组注释进行比对:
      • 识别调控基因的潜在区域。
      • 预测转录因子结合位点。

    ATAC-seq的优势与局限性

    1. 优势

    1. 高效快速
    • 实验时间短(~3小时内完成)。
  • 样本需求低
    • 适用于极少量细胞(甚至单细胞)。
  • 高分辨率
    • 精确定位开放染色质区域。

    2. 局限性

    1. 背景噪声
    • 样本处理不当可能导致非特异性信号。
  • 技术依赖
    • 数据分析复杂,需要高水平的生物信息学支持。
  • 不适用封闭染色质
    • 对异染色质状态的信息有限。

    ATAC-seq的实际应用
    1. 基因调控研究
    • 确定基因表达调控的重要元件(如启动子、增强子)。
    • 鉴定转录因子结合位点。
  • 疾病机制研究
    • 比较正常与病理状态下的染色质开放差异。
    • 如癌症中与肿瘤发生相关的调控区域。
  • 发育与细胞分化研究
    • 研究细胞在分化过程中染色质结构如何变化。
    • 比如干细胞分化为特定细胞类型。
  • 药物研发
    • 发现潜在的表观遗传药物靶点。
  • 单细胞研究
    • 单细胞ATAC-seq揭示异质性细胞群体中的染色质变化。

    参考文献

    Buenrostro, J.D., et al. (2013). "Transposition of native chromatin for fast and sensitive epigenomic profiling of open chromatin, DNA-binding proteins and nucleosome position." Nature Methods, 10(12), 1213-1218.
    Corces, M.R., et al. (2018). "The chromatin accessibility landscape of primary human cancers." Science, 362(6413), eaav1898.
    Cusanovich, D.A., et al. (2015). "Multiplex single-cell profiling of chromatin accessibility by combinatorial cellular indexing." Science, 348(6237), 910-914.
    Schep, A.N., et al. (2015). "Structured nucleosome fingerprints enable high-resolution mapping of chromatin architecture within regulatory regions." Genome Research, 25(11), 1757-1770.
    Buenrostro, J.D., et al. (2015). "Single-cell chromatin accessibility reveals principles of regulatory variation." Nature, 523(7561), 486-490.
    Lara-Astiaso, D., et al. (2014). "Immunogenetics. Chromatin state dynamics during blood formation." Science, 345(6199), 943-949.
    Corces, M.R., et al. (2016). "Lineage-specific and single-cell chromatin accessibility charts human hematopoiesis and leukemia evolution." Nature Genetics, 48(10), 1193-1203.
    Preissl, S., et al. (2018). "Decoding the epigenetic alphabet in the human brain." Nature Neuroscience, 21(8), 1147-1158.
    Pliner, H.A., et al. (2018). "Cicero predicts cis-regulatory DNA interactions from single-cell chromatin accessibility data." Molecular Cell, 71(5), 858-871.e8.
    Satpathy, A.T., et al. (2019). "Massively parallel single-cell chromatin landscapes of human immune cell development and intratumoral T cell exhaustion." Nature Biotechnology, 37(8), 925-936.
    Granja, J.M., et al. (2019). "Single-cell multiomic analysis identifies regulatory programs in mixed-phenotype acute leukemia." Nature Biotechnology, 37(12), 1458-1465.
    Zhu, C., et al. (2019). "An ultra high-throughput method for single-cell joint analysis of open chromatin and transcriptome." Nature Structural & Molecular Biology, 26(11), 1063-1070.
    Chen, H., et al. (2019). "Assessment of computational methods for the analysis of single-cell ATAC-seq data." Genome Biology, 20(1), 241.
    Lareau, C.A., et al. (2019). "Droplet-based combinatorial indexing for massive-scale single-cell chromatin accessibility." Nature Biotechnology, 37(8), 916-924.
    Zhang, Y., et al. (2021). "Comparative analysis of single-cell ATAC-seq data preprocessing methods." Nature Biotechnology, 39(7), 809-814.

    Dr Leo
    ENT医生的科研分享
     最新文章