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技术简介

ATAC-seqAssay for Transposase-Accessible Chromatin with high-throughput sequencing)是利用DNA转座酶(Tn5)切割开放的DNA区域并结合二代高通量测序技术来研究染色质开放性的新技术。与传统研究染色质开放性的MNase-seqDNase-seq相比,ATAC-seq的可重复性更强,实验步骤和操作简单、省时,只需要很少量的细胞/组织就能鉴定基因组中的全部开放区域,是目前研究染色质可接近性的首选方法。


优势


ATAC-seq优势


ATAC-seq应用领域


ATAC-seq  蓝色 宋+A-04 技术流程.jpg

技术流程

产品参数


ATAC-seq产品参数


样本要求

ATAC-seq样本要求


案例解析


Arid1a促成的染色质内稳自由态使肝细胞反馈损伤相关YAP信号


A homeostatic Arid1a-dependent permissive chromatin state licenses hepatocyte responsiveness to liver-injury-associated YAP signaling



案例解析


设计思路

设计思路


研究结果

Arid1a影响肝脏损伤后LPLC的形成

肝脏损伤后,肝细胞部分转化为肝祖样细胞(LPLC)补充损伤组织,在修复过程中起到重要作用。以往的ChIP-seq数据显示,Arid1a参与染色质重构过程,是引起肝细胞与LPLC差异表达的重要调控因子。研究者诱导野生型小鼠和Arid1a敲除小鼠发生肝损伤,敲除小鼠产生的LPLC数量显著低于野生型小鼠,且肝脏再生速度和质量较差。

图1 Arid1a-WT/KO小鼠肝损伤诱导LPLCs的差异(上)和LPLC富集基因GSEA分析(下)

1 Arid1a-WT/KO小鼠肝损伤诱导LPLCs的差异(上)和LPLC富集基因GSEA分析(下)


Arid1a通过染色质重构控制LPLC形成

通过ATAC-seq,研究者发现Arid1a-KO干细胞较野生型具有显著降低的染色质可接近性。Arid1a缺失导致可接近性下降的位点中,43%定位于LPLC富集基因,多数在增强子区域。进一步研究发现,这些区域在损伤前就处于开放性状态,表明Arid1a是静息态下维持LPLC富集基因处于自由状态所必需的


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2 Arid1a-KO细胞中超过一半Arid1a结合位点开放性下降(左),多数定位于增强子(右)

Arid1a产生的自由态染色质使肝细胞对Hippo/Yap信号有应答能力

基于上述结果,研究者推测Arid1a保持的染色质自由态有助于肝细胞快速应对损伤信号LPLC形成相关通路中,Hippo/Yap通路具有最高的富集度。针对通路中关键调控因子Yap的ChIP-seq显示,部分Yap结合位点定位于Arid1a相关的染色质可接近区;在Arid1a-KO肝细胞中这些位点可接近性下降,Yap结合也显著降低。表明Arid1a保持的自由态染色质是Yap调控LPLC富集基因表达所必需的

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3 Arid1a与Yap存在共定位,且Arid1a缺失影响Yap结合染色质


研究结论


该研究发现Arid1a通过调控肝细胞重编程相关基因在静息态肝细胞中保持开放,帮助肝脏损伤活化的转录因子Yap结合这些基因,激活肝细胞重编程相关基因表达,进而促进肝细胞去分化形成LPLC。这一研究揭示了损伤再生中肝细胞可塑性的分子基础。


ATAC-seq  蓝色 宋+A-24 参考文献.jpg


Li W, Yang L, He Q, et al. A homeostatic Arid1a-dependent permissive chromatin state licenses hepatocyte responsiveness to liver-injury-associated YAP signaling[J]. Cell Stem Cell, 2019, 25(1): 54-68 e5.

FAQ


Q

ATAC-seq适用于哪些物种和样品类型?



A

原理上来说ATAC-seq可以适用于各种有参考基因组物种的细胞或组织样品。但限于对不同物种和样品的处理条件存在很大差异,目前仅接受人和小鼠的细胞和部分组织样品。



Q

ATAC-seq研究转录因子结合位点的方法与ChIP-seq有何异同?



A

不同于ChIP-seq直接用实验来获取结合位点的方法,ATAC-seq主要是基于开放区域的模体基序来预测可能结合的转录因子,适用于一些缺少ChIP级抗体或难于做ChIP富集的转录因子研究。



Q

ATAC-seq每个样本测序数据量需要多少?是否需要设置生物学重复?



A

根据目前的ENCODE标准ATAC-seq建议每组设置2个以上的生物学重复,每个重复具有25 M以上的可用reads

实际文章中每组样本普遍设置2-3个生物学重复,建议按此设计实验;如果样本获取难度较大,可以考虑用技术重复取代或不设重复。

可用reads需要在下机数据中去除低质量、细胞器来源、比对异常、重复片段等不适用于后续分析的部分,根据项目经验,建议初始测序数据不少于50 M reads;组织样本建成文库的均一性通常较差,可以增加至100 M reads水平。




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