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客户对我们的评价
"我正在研究心力衰竭的表观遗传学调控。我在Active Motif表观遗传学服务方面拥有非常好的体验，今后我将继续与Active Motif合作。我得到了销售部和技术支持团队的大力支持， 帮助我完成服务的所有项目。"
Ning Feng, MD, PhD
University of Pittsburgh
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ATAC-Seq是基于转座酶介导，把引物插入开放的染色质区域的测序。 该实验提供了染色质开放和可及区域的全基因组图谱，这些区域指示了活跃的调节区域。
为什么要研究开放染色质？
- 深入了解基因调控，细胞对治疗或疾病的反应
- 识别哪些转录因子正在驱动细胞命运，疾病或反应
- 组织或原代细胞，例如胰岛β细胞
- 有限的病人样本
- 根据开放的染色质特征对患者或样品进行分层
当细胞数目受限时，如果尚不清楚表观遗传学是否在您的细胞系统的反应中起作用，或者不清楚使用ChIP-Seq研究哪种组蛋白修饰最重要，则ATAC-Seq可以很好地替代ChIP-Seq。
ATAC-Seq实验包括
- 细胞制备
- 转座酶反应
- 文库扩增
- 在Illumina平台上测序
- 生信分析
样本分型
Active Motif的服务团队是唯一一个经常从组织生成ATAC-Seq数据的小组。 Active Motif将提供以下样本类型的服务：
- 人和动物组织（包括异种移植物和人体活检组织）
- 原代细胞（包括T细胞和B细胞）
- 流式分选细胞
- 大多数罕见细胞群体
要了解更多信息，请向我们发送表观遗传服务信息申请。 您还可以下载Active Motif的表观遗传服务手册。
| Name | Cat No. | Price | |
|---|---|---|---|
| ATAC-Seq Service | 25079 | Get Quote | |
图1：Active Motif的ATAC-Seq分析能够可靠地检测出开放染色质区域。
DNAse-Seq长期以来一直是产生开放染色质全基因组图谱的金标准，上图中蓝色显示。 因为DNAse-Seq需要数千万个细胞，并且在技术上具有挑战性，所以它的实用性受到限制。 Active Motif的ATAC-Seq（上图中以绿色显示）仅使用50,000个细胞，并提供与DNAse-Seq相当的数据。
图2：Active Motif的ATAC-Seq分析通过识别差异开放的染色质区域来区分样品组。
上面的示例显示了来自4个不同样本的ATAC-Seq数据，每个样本3次重复。 差异开放区域以黄色突出显示。
图3：使用ATAC-Seq识别重要的转录因子结合位点
可以分析差异开放的染色质区域的内在DNA序列，以鉴定最富集的转录因子结合位点。 在该细胞系统中，两个最丰富的结合基序也与B细胞生物学有关。 Fra1在B细胞激活后迅速上调，而PU.1是B细胞分化的关键调节因子。
图4：注释的启动子上相对于ATAC-Seq峰的组蛋白修饰分布
将ATAC-Seq数据与不同的组蛋白修饰ChIP-Seq数据集进行比较发现，启动子处的ATAC-Seq峰富含最多的H3K4me3和H3K9Ac。
图5：带注释的启动子外，相对于ATAC-Seq峰的组蛋白修饰分布
启动子外的ATAC-Seq峰富含所有活跃标记，包括增强子标记H3K27Ac和H3K4me1。
图6： Active Motif的组织样本ATAC-Seq数据
上图显示了使用冷冻的小鼠肝和肺组织的ATAC-Seq数据。 开放的染色质图谱类似于由ENCODE产生的DNAse-Seq图谱。
图7：Active Motif的ATAC-Seq数据显示出很高的重现性
使用未经处理或在三种不同条件下处理的细胞系进行上述实验，每种条件重复三次。 相关系数显示在热图中。 重复的相关系数至少为0.96。 热图显示，样品按预期分为四个不同的组。
ATAC-Seq Quality Measures
有多种方法可以评估ATAC-Seq数据的质量。最重要的两个是FRiP得分和峰数量。
- FRiP分数：全称Fraction of Reads in Peaks，代表的是与peaks有交叉的reads占总reads数的百分比。 它是对开放区域富集的一种度量，也可以看作是信噪比的度量，其中信号为比对到peak上的reads，噪音为比对到peak外的reads。 FRiP分数根据细胞类型而有所不同。 FRiP分数> 30%是成功的良好指标。 但是，对于一些难处理的样本，只要样本之间具有一致性，较低的FRiP分数也是可以接受的。
- 峰数量：在ATAC-Seq数据中识别出的峰的数量。 像ENCODE这样的数据库建议数据识别出50,000个以上的峰。 但是，这取决于细胞类型，组织和细胞健康状况。
图1：Active Motif优化的ATAC-Seq方法得到更高的FRiP分数使用标准ATAC-Seq方法*（蓝色），Omni ATAC-Seq方法＃（橙色）或Active Motif的ATAC-Seq方法（紫色）处理人胚胎祖细胞（4D20.8细胞系和原代细胞），人原代内皮细胞，人间充质干细胞和大鼠原代心肌细胞。 使用Active Motif的ATAC-Seq方法处理的样品始终能在各种样品中鉴定出更多峰。
图2：Active Motif优化的ATAC-Seq实验方法使得峰的数量增加。使用标准ATAC-Seq方法*（蓝色），Omni ATAC-Seq方法＃（橙色）或Active Motif的ATAC-Seq方法（紫色）处理人胚胎祖细胞（4D20.8细胞系和原代细胞），人原代内皮细胞，人间充质干细胞和大鼠原代心肌细胞。 使用Active Motif的ATAC-Seq方法处理的样品始终能在各种样品中鉴定出更多峰。
ATAC-Seq和Omni ATAC-Seq已发表的文献
- Buenrostro, J.D. et al. Transposition of native chromatin for fast and sensitive epigenomic profiling of open chromatin, DNA-binding proteins and nucleosome position, Nature Methods. 2013; 10:1213-1218.
- Corces, M.R. et al. An improved ATAC-seq protocol reduces background and enables interrogation of frozen tissues, Nature Methods. 2017; 14:959-962.
