ATAC-seq(Assay for Transposase – Accessible Chromatin with highthroughput sequencing),是一種通過(guò)使用高通量測序對易接近轉座酶核染色質(zhì)進(jìn)行分析的一種方法。通過(guò)高活性的Tn5轉座酶將測序接頭插入染色質(zhì)的開(kāi)放區域,然后通過(guò)測序數據來(lái)推斷染色質(zhì)區域的可接觸性,并計算轉錄因子結合位點(diǎn)和核小體的區域位置。ATAC-seq是目前用于研究基因組調控定位簡(jiǎn)單有效的方法。
本期小編將分享近期發(fā)表的3篇ATAC-seq相關(guān)前沿文獻。
前沿文獻一

ATAC-seq數據中含有大量線(xiàn)粒體DNA(mtDNA) reads,嚴重影響數據的有效比例和有效測序深度,使用經(jīng)典的ATAC-seq建庫測序方法,作者觀(guān)察到在K562細胞中比對到mtDNA reads比例在75%。
因此作者改進(jìn)了ATAC-seq建庫方法,以減少mtDNA污染:1)將裂解緩沖液中細胞裂解的時(shí)間從最初的10分鐘減少到5分鐘;2)直接進(jìn)行轉座反應不引入加裂解緩沖液步驟。
這2種方法中,不使用裂解緩沖液裂解方法(no lysis buffer),顯著(zhù)降低了mtDNA污染比例,僅18%,(可能是有助于線(xiàn)粒體核膜保持完整)。同時(shí),增加了ATAC-seq和DNase-seq兩種方法在reads水平的一致性。后續研究中采用改進(jìn)的no lysis buffer方案進(jìn)行ATAC-seq建庫。

作者還探究了文庫/測序深度對揭示開(kāi)放染色質(zhì)區域的影響,高深度和中等深度的ATAC-seq鑒定了相似數量的peaks,而低深度則略微減少。具有生物學(xué)重復的低至中等深度25-50Mb reads文庫足以可靠地鑒定人細胞系中的開(kāi)放染色質(zhì)區域。

前人研究表明,DNase I酶以非隨機方式切割基因組DNA,不同序列具有不同的切割傾向,并且這種序列偏差對未經(jīng)校正的footprinting質(zhì)量有不利影響。作者發(fā)現ATAC-seq和DNase-seq具有不同的序列偏差,但推斷的足跡的位置基本上是一致的。

偏差校正對footprinting性能的影響,對于DNase-seq比對ATAC-seq更大??梢酝ㄟ^(guò)使用生物學(xué)重復來(lái)得到一致的footprinting,突出重復性評估的重要性。
前沿文獻二

CCCTC結合因子(CCCTC-binding factor,CTCF)在間期中形成拓撲結構域(TAD)和loop環(huán)中起關(guān)鍵作用。在有絲分裂期間,不存在TAD,但是細胞周期中如何動(dòng)態(tài)控制TAD形成尚不清楚。作者使用了4種不同的方法來(lái)闡明這個(gè)問(wèn)題:
1)使用5C技術(shù),證實(shí)TAD和CTCF環(huán)很容易在間期檢測到,但在分裂前中期不存在。

2)ATAC-seq分析顯示CTCF位點(diǎn)顯示出大大降低的可及性,并且喪失了前中期CTCF footprinting,表明CTCF結合的喪失和結合基序周?chē)暮诵◇w陣列的重排。轉錄起始位點(diǎn)在前中期仍然可以接近。

3)使用CUT&RUN測序直接證明了位點(diǎn)特異性CTCF結合的喪失。(CUT&RUN測序即靶標切割和使用核酸酶釋放蛋白和靶DNA結合片段,將微核細胞核酸酶的抗體靶向控制切割與大規模平行DNA測序相結合,以鑒定DNA相關(guān)蛋白的結合位點(diǎn)。它可用于√確定位任何感興趣的蛋白質(zhì)的全局DNA結合位點(diǎn)。目前,ChIP-Seq是用于研究蛋白質(zhì)-DNA關(guān)系的常用技術(shù),然而,它受到許多實(shí)際和經(jīng)濟限制,CUT&RUN測序則不受這些影響。)


4)活細胞成像技術(shù),光漂白熒光恢復和單分子追蹤技術(shù)顯示幾乎所有CTCF染色質(zhì)結合都在分裂前中期丟失。

綜上,在前中期期間CTCF與CTCF位點(diǎn)結合的喪失以及CTCF基序周?chē)娜旧|(zhì)重排,并且cohesin喪失,將導致在有絲分裂期間觀(guān)察到的TAD和CTCF環(huán)的喪失,并揭示CTCF位點(diǎn)、關(guān)鍵的結構順式元件以及在蛋白因子結合和核小體定位中顯示細胞周期階段依賴(lài)性動(dòng)力學(xué)。
前沿文獻三

轉錄調控網(wǎng)絡(luò )(Transcriptional regulatory networks,TRN)通過(guò)描述轉錄因子(TF)與其靶基因之間的相互作用提供對細胞行為的了解。ATAC-seq與TF motif分析相結合,提供了全基因組數百個(gè)TF的染色質(zhì)結合的間接證據。
作者提出了在哺乳動(dòng)物中進(jìn)行TRN推理的方法,使用ATAC-seq數據來(lái)改進(jìn)基因表達模型。在輔助性T細胞17(Th17)分化的背景下測試了該方法,產(chǎn)生新的ATAC-seq數據以補充現有的Th17基因組資源。新的TRN推理方法整合和擴展之前的Th17 TRN,以整合所有Th17數據(基因表達、ATAC-seq、TF敲除和ChIP-seq)。

鑒于A(yíng)TAC-seq的普及,其提供高分辨率TF結合圖譜和低樣品起始量要求,作者預計他們的TRN方法將改進(jìn)新哺乳動(dòng)物系統中的TRN推斷,特別是在體內,直接來(lái)自人和動(dòng)物模型的細胞。
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