ATAC-seq染色质可及性检测
ATAC-seq染色质可及性检测
1. 背景介绍
在表观遗传学研究时代，染色质可及性(chromatin accessibility)检测已成为基因表达调控研究的关键技术支柱。作为解析转录因子结合位点、鉴定基因调控元件和指导表观遗传机制研究的重要工具，ATAC-seq技术能在常规组织化学和免疫组化方法无法察觉的水平上发现染色质开放区域，为精准解析基因表达调控机制、探索细胞命运决定提供科学依据。
Tn5转座酶是ATAC-seq技术的核心，它能特异性地识别并切割染色质开放区域，同时插入测序接头。在正常的细胞核中，染色质的结构严密有序，但在基因活跃表达的区域，染色质结构会变得疏松开放，这些开放区域主要包括启动子、增强子等重要的调控元件，Tn5转座酶能够优先作用于这些区域，从而实现对开放染色质的特异性标记和捕获。
舒桐科技团队利用成熟的Tn5转座酶技术及优化的文库构建方案，参照国际研究进展以及权威期刊报道，精心设计了包含全基因组开放染色质区域分析的完整解决方案，适用于干细胞研究、发育生物学、肿瘤表观遗传学等多种研究领域。这些关键区域参与基因表达调控的核心网络，其变化常会导致细胞命运改变，从而使研究者可以从表观遗传学层面解析生物学过程。
2. 检测原理
ATAC-seq通过利用Tn5转座酶识别并插入到染色质开放的区域，这些区域通常是基因表达调控的关键位点，如增强子和启动子。Tn5转座酶在插入的同时，会在DNA片段中加入测序接头，这些带有接头的DNA片段随后被用于构建高通量测序文库，从而可以在基因组水平上识别开放染色质区域。ATAC-seq文库的构建包括细胞核制备、Tn5转座酶片段化、片段化产物扩增、上机测序共4个步骤（图1）：
（1）将待检查的组织和细胞制成单细胞悬液，从细胞中分离细胞核，保持染色质结构和任何相关的DNA结合蛋白（包括核小体和TF）完整；
（2）将该染色质与Tn5转座酶一起孵育，Tn5转座酶以二聚体的形式片段化染色质并插入含有测序接头的序列；
（3）片段化的含有接头的产物利用i5/P5和i7/P7 ATAC-seq衔接子进行下游扩增；
（4）经过质检后，对文库片段进行上机测序和分析，富含Tn5转座事件的基因组区域被指定为染色质可及性区。
图1 ATAC-seq检测原理
3. 核心优势
3.1 技术优势
(1)超低样本需求：最少仅需500个细胞，适用于珍贵样本和稀有细胞类型研究；
(2)高效快捷：文库构建仅需3-4小时，远低于传统方法的2-4天周期；
(3)操作简便：一步式Tn5转座酶反应同时完成DNA片段化和接头添加；
(4)高分辨率：能同时检测转录因子结合位点和核小体定位，提供全面的染色质结构信息；
(5)卓越重复性：实验结果稳定可靠，背景噪音低，数据质量高。
方法 | ATAC-seq | MNase-seq | DNase-seq | FAIRE-seq |
细胞量 | 低至500 cells | 数百万至上千万细胞 | 数百万至上千万细胞 | 数十万至数百万细胞 |
靶向区域 | 全基因组可及性染色质区域 | 核小体定位 | 集中于转录因子结合位点 | 全基因组可及性染色质区域 |
建库原理 | 利用Tn5转座酶切开放染色质区域的特性，进行捕获及测序 | 甲醛预先固定，再用MNase消化不受蛋白质或染色质上核小体保护的DNA | 利用DNase I消化没有核小体DNA保护的区域 | 甲醛对染色体中裸露的DNA进行固定，超声裂解后用酚-氯仿萃取，不依赖酶和抗体 |
建库时间 | 3-4 h | 2-3 d | 2-3 d | 3-4d |
3.2 服务优势
（1）全流程解决方案：从样本采集到数据分析的一站式服务，无缝对接用户需求；
（2）专业技术团队：拥有丰富经验的专家提供实验设计和数据解读支持；
（3）个性化分析：根据研究需求定制分析方案，挖掘数据最大价值；
（4）快速周期：标准服务周期短，加急服务可进一步缩短交付时间；
（5）综合生物信息分析：提供开放区域识别、注释、可视化及多种下游深度分析，支持研究成果发表。
4. 应用场景
(1)发育与分化研究：追踪胚胎发育和干细胞分化过程中染色质结构的动态变化，揭示细胞命运决定的表观遗传学机制；
(2)肿瘤与疾病研究：比较正常组织与病理状态下的染色质可及性差异，发现疾病特异性调控元件和潜在治疗靶点；
(3)转录调控网络构建：识别启动子、增强子等关键调控元件及转录因子结合位点，结合多组学数据构建全面的基因调控网络；
(4)药物机制与靶点发现：监测药物处理前后染色质开放状态变化，揭示药物作用机制并发现新的表观遗传学干预靶点；
(5)单细胞异质性分析：结合单细胞技术，解析复杂组织中不同细胞亚群的表观遗传学特征，鉴定关键细胞类型。
5. 示例报告
舒桐科技提供的ATCT-seq分析报告采用标准化格式，确保数据呈现的专业性与完整性。报告前部分包含项目背景与技术原理介绍、ATAC-seq建库流程说明以及生物信息学分析流程概述，为客户提供必要的技术背景。随后是样本测序数据统计部分，详细整理了样本数据质控信息与比对结果，确保数据质量可靠性。除此之外，报告还包含以下核心内容：
（1）转录起始位点周围的信号强度分析展示在TSS周围染色质开放程度的特征分布，有助于理解基因表达调控的整体模式，为客户提供转录起始区域活跃状态的全局视图。
图2 ATAC-seq样本转录起始位点（TSS）富集信号分析
（2）Peak在基因区域分布饼图显示染色质开放区在启动子、增强子、内含子等区域的分布比例。这一信息帮助理解开放染色质的功能分布特征，揭示潜在的调控机制。
图3 ATAC-seq Peak基因组功能区域分布分析
（3）转录因子足迹分析展示转录因子在DNA特定序列上的结合对其周围位点的保护模式。通过分析插入位点概率在模体两侧的分布特征，可以精确推断转录因子结合的核心位置与保护范围，推测其调控靶基因表达的潜在机制，并为后续实验提供关键位点信息。
图4 转录因子结合基序的足迹分析（TF Footprinting）
（4）基因功能富集分析展示开放染色质区域关联的基因在GO/KEGG通路中的富集情况。这为客户提供研究条件下活跃的生物学通路和功能，帮助解释表型变化的分子机制。
图5 ATAC-seq开放染色质关联基因的KEGG通路富集分析
6. ATAC-seq检测服务内容
服务流程 | 服务内容 |
项目咨询与评估 | 评估染色质开放区研究需求，确定最佳样本类型和细胞数量，推荐适合的实验方案，制定个性化ATAC-seq策略 |
样本接收与质检 | 严格按标准对样本进行全面质检，确保符合实验要求 |
ATAC-seq专业建库 | 优化的核提取方案，Tn5转座酶精准切割开放染色质区域并同时添加测序接头，高效扩增建库 |
高通量测序 | 文库质检合格后进行PE150测序，确保数据质量和深度 |
生物信息学分析 | 专业算法鉴定染色质开放区域，分析染色质开放状态在基因组不同区域的分布特征，预测转录因子结合位点等 |
专业报告交付 | 提供标准化分析报告，含技术解读与咨询服务 |
技术支持 | 提供实验设计、数据解读和结果分析的专业技术支持 |
7.ATAC-seq检测样本要求
类别 | 具体要求 |
基础服务选项 | ·可提供Tn5转座酶反应及文库构建服务（客户需提供细胞样本）； ·可提供ATAC-seq建库试剂盒； ·可单独提供数据分析服务（客户需提供质检后合格的ATAC-seq文库）。 |
细胞样本标准 | ·细胞数量：最低500个细胞，推荐50,000-100,000个之间； ·活性要求：细胞活率≥80%； ·运输条件：活细胞液氮冻存后干冰运输，24-48小时内送达； ·完整性：无明显细胞聚集或破碎。 |
细胞核样本要求 | ·核数量：≥50,000个核； ·纯度：无明显细胞碎片污染； ·完整性：核膜完整，无明显破裂； ·运输条件：冰浴条件下24小时内送达。 |
客户其他信息 | ·样本类型及名称； ·实验设计与分组信息； ·细胞来源、细胞活率信息和分组的处理条件； ·预期的分析目标（如特定区域或基因的染色质开放状态）。 |
注意：
（1）避免反复冻融样本；
（2）细胞培养过程中避免过度消化；
（3）保持无RNase/DNase污染；
（4）样本处理全程使用无DNA酶的试剂。
8.参考文献
[1] Chen, S., Zhou, Y., Chen, Y., & Gu, J. (2018). fastp: an ultra-fast all-in-one FASTQ preprocessor. Bioinformatics, 34(17), i884-i890. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bty560.
[2] Langmead, B., & Salzberg, S. L. (2012). Fast gapped-read alignment with Bowtie 2. Nature Methods, 9(4), 357-359. https://doi.org/10.1038/nmeth.1923.
[3] Zhang, Y., Liu, T., Meyer, C. A., Eeckhoute, J., Johnson, D. S., & Bernstein, B. E. (2008). Modelbased analysis of ChIP-Seq (MACS). Genome Biology, 9(9), R137. https://doi.org/10.1186/gb-2008-9-9- r137.
[4] Bailey, T. L., & Elkan, C. (1994). Fitting a mixture model by Expectation Maximization to discover motifs in biopolymer sequences. Proceedings of the International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology, 28-36.
[5] Yu, G., Wang, L. G., & He, Q. Y. (2015). ChIPseeker: an R/Bioconductor package for ChIP peak annotation, comparison and visualization. Bioinformatics, 31(14), 2382-2383. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btv145.