Cell经典案例!单细胞ATAC-seq高分文章研究思路
2019.02.27

ATAC-seq(Assay for transposase-accessible chromatin with high-throughput sequencing)基于高通量测序进行染色质开放性研究,是时下表观研究领域最热门的技术之一。而单细胞ATAC-seq技术在此基础上加以精进,实现在单细胞层面染色质可接近性的探索。具体的技术要点在单细胞 ATAC强强联手分享过(点击题目就可以跳转哦),今天小编以两篇Cell文章来跟大家分享一下单细胞ATAC-seq的应用及研究进展。


单细胞测序技术绘制人类造血细胞分化调控图谱[1]


图1 文章内容总览

图1 文章内容总览


01 文章小结

文章通过对10类已定义的人类造血细胞亚群进行单细胞ATAC测序及数据分析,构建造血过程相关细胞的染色体可接近性图谱,描绘造血分化轨迹。通过研究,文章发现CMPs亚群及GMPs亚群存在一定的异质性,进一步通过整合单细胞转录组数据联合分析,解析转录因子动态调控变化机制。


02 重点结果

文章利用FACS从CD34+人骨髓细胞中分选出8类不同的亚群,包含骨髓细胞、红细胞、淋巴谱系相关细胞,另外也选取了CD34+CD38-CD45RA+CD123-亚群细胞。通过单细胞ATAC-seq,获得了2034个高质量细胞数据,每个细胞fragments中位数为8268,比对到peaks的比率为76%。


图2 造血细胞单细胞染色质可接近性图谱绘制流程

图2 造血细胞单细胞染色质可接近性图谱绘制流程


基于转录因子可接近性数据进行聚类分析,发现在HSCs中,HOX转录因子motif大量富集。而ID3、CEBPB及GATA1随着淋巴细胞、骨髓细胞、红细胞的分化,呈现出递增的活性。

 

图3 基于转录因子可接近性的造血细胞谱系分析

图3 基于转录因子可接近性的造血细胞谱系分析


研究分析鉴定出14个亚群,其中CMPs细分为4个亚群,GMPs分为2个亚群,表明这类细胞存在一定的异质性。


图4 De novo亚群鉴定

图4 De novo亚群鉴定

 

单细胞测序技术绘制哺乳动物染色质可接近性图谱[2]


图5 文章内容总览

图5 文章内容总览


01 文章小结

文章对13个成年小鼠组织的约100000个单细胞进行ATAC测序分析,鉴定出85种不同的染色体可接近性模式及近400000个差异可接近性元件。利用测序数据,将调控元件及其目标基因关联起来,基于转录因子特异性定义亚群,探索细胞染色质可接近性异质性,为哺乳动物细胞亚群基因调控相关的深入研究提供了依据。


02 重点结果

文章选取来源于17个8周龄雄性C57BL/6J小鼠的13个组织样本,进行单细胞ATAC测序,获得约100000个细胞的染色质可接近性数据,共鉴定出436206个可接近性位点。


图6 小鼠单细胞染色质可接近性图谱绘制流程

图6 小鼠单细胞染色质可接近性图谱绘制流程


将通过质控的81173个细胞的ATAC数据进行聚类分析,共鉴定出30个主要细胞亚群,其中大部分来源于同一组织的细胞都聚为同一亚群(比如91%肝脏来源细胞都在cluster 3)。基于30个主要细胞亚群的异质性,进一步细化分析,共鉴定出85种不同的染色体可接近性模式。


图7 基于小鼠单细胞染色质可接近性的聚类分析

图7 基于小鼠单细胞染色质可接近性的聚类分析


将单细胞ATAC及转录组数据关联分析,发现大多数情况下,两种方法分群注释数据表现出较高的相关性。利用基于KNN的分类方法将单细胞转录组数据中常见标签移植到单细胞ATAC数据中,发现两者细胞分群结果基本一致。


图8 单细胞ATAC及转录组数据联合分析结果展示

图8 单细胞ATAC及转录组数据联合分析结果展示

 

不难看出,进行大规模、高通量的单细胞ATAC测序,不仅能解决细胞异质性带来的偏差,更能获得全面深入的结果。


10x Genomics单细胞ATAC优势

1、低成本—每个细胞成本远远低于传统单细胞测序、组织测序;

2、短周期—1h即可完成Tn5转座酶对染色质开放区域的切割;

3、高通量—7min即可完成1,000-80,000个细胞核的标记;

4、大数据—可获得多至万个细胞的数据,不依赖于抗体捕获,全面性研究染色质开放区域;

5、专业软件—配套官方可视化软件。


图9 10x Genomics单细胞ATAC部分分析内容展示

图9 10x Genomics单细胞ATAC部分分析内容展示


图10 安诺单细胞测序技术总览

图10 安诺单细胞测序技术总览


作为国内单细胞测序技术整体解决方案的提供商,目前安诺基因单细胞多组学研究具有全面的产品,覆盖三大组学(基因组、转录组、表观组),拥有丰富的项目经验、合作单位100+、物种经验50+、多篇高分文章IF累计100+,能够有针对性并准确服务于不同的研究领域及研究策略,使得科研工作者可以更深入地了解细胞间的异质性。


参考文献

[1]Buenrostro Jason D, Corces M Ryan, Lareau Caleb A, et al. Integrated Single-Cell Analysis Maps the Continuous Regulatory Landscape of Human Hematopoietic Differentiation[J]. Cell, 2018, 173:1535-1548.e16.

[2]Cusanovich Darren A, Hill Andrew J, Aghamirzaie Delasa, et al. A Single-Cell Atlas of In Vivo Mammalian Chromatin Accessibility[J]. Cell, 2018, 174:1309-1324.e18.

 

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