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表观组测序

ATAC-seq——研究开放染色质的高通量测序技术

  • ATAC-seq (Assay for Transposase-Accessible Chromatin with high throughput sequencing)是一种利用高通量测序对转座酶易接近核染色质进行分析的方法。通过高活性的 Tn5 转座酶将测序接头插入染色质的开放区域,然后通过测序数据来推断染色质区域的可及性,并计算转录因子结合位点和核小体的区域位置。
  • 配音动画展示 | 90秒快速了解 atac-seq
  • 起始量低:

    5万个状态良好的细胞即可进行建库,比同类技术节省大约3~5个数量级的细胞。
  • 全基因组范围:

    可获得染色体在某个特定的时空条件下所有开放染色质区域,并不仅仅局限于某个转录因子的结合位点,或者某个特定的组蛋白修饰区域。

应用方向

  • 生物学过程机制研究

    细胞分化、基因表达调控等研究。
  • 癌症疾病

    探究疾病、癌症形成的机制。
  • 生物发育

    不同发育阶段与染色质开放性、转录因子调控网络。

诺禾优势

  • 1.样本起始量低

    5万个状态良好的细胞;动物组织仅需50 mg。
  • 2.项目经验丰富

    诺禾ATAC-seq除包含常见模式动植物经验外,还成功完成对马鹿、扇贝、黄鳝、中华绒螯、杜仲、黄瓜、苹果、荔枝等多物种的分析。
  • 3.优质项目文章

    诺禾致源助力客户在Immunity、Nature Communications、Nucleic Acids Research、Cancer Research等权威杂志发表多篇高水平文章。
  • 4.科学方案设计

    诺禾ATAC-seq从材料选取,建库测序,到数据分析,每一步都需要科学、缜密的设计,以保障高质量研究成果。

    材料选取

    细胞核提取

    转座与纯化

    ATAC文库
    构建

    PE150测序

    信息分析

信息分析

诺禾致源 ATAC-seq 项目通过转座酶对特定时空开放的核染色质区域进行切割,获得该时空下全基因组中所有活跃转录的调控序列信息,分析转录因子结合信息、核小体区域信息、转录调控元件分布等。
分析内容 解决问题
测序数据质量评估 过滤掉低质量数据,保证数据质量
参考序列比对分析 唯一比对的 reads 分布统计
peak calling 分析核小体及转录因子结合位点
motif 分析 转录因子结合序列信息
peak 峰相关基因注释 peak 在基因组及功能区上的分布
差异 peak 分析 分析不同样本间差异 peak 峰
相关基因功能分析 peak 相关基因 GO、KEGG 富集分析

关联分析

诺禾致源提供ATAC-seq与RNA-seq关联分析的完整分析流程,用于分析基因表达量和ATAC-seq信号强度的关系。
ATAC-seq与RNA-seq关联分析 1. 整体层面关联
1.1 整体信号分布统计
1.2 不同表达水平基因上下游ATAC信号统计
1.3 整体RNA-seq/ATAC-seq信号关系
1.4 转录因子表达量与预测显著性关系
2. 差异表达与染色质可及性
2.1 差异基因TSS附近可及性
3. 差异表达与差异染色质可及性
3.1 差异基因与差异peak统计
3.2 差异基因与差异peak相关基因韦恩图
3.3 差异基因与差异peak的差异倍数关系
3.4 GO富集分析
3.5 KEGG富集分析

送样建议

样本类型 送样建议
新鲜动物组织 >50 mg
新鲜植物组织 >300 mg
新鲜培养细胞数量 >1×105

常见问题

  • 1. ATAC-seq 技术通常与哪些技术结合起来研究?

    • ATAC-seq 获得的是全基因组处于开放状态的序列,这些序列包含了潜在的调控元件,属于表观遗传学的范畴,它通常与 RNA-seq、ChIP-seq、Hi-C 等技术相结合,可以深入研究基因表达的调控机制。
  • 2. ATAC-seq 研究转录因子结合位点的方法与 ChIP-seq 有何异同?

    • 不同于 ChIP-seq 直接获取蛋白结合位点的方法,ATAC-seq 主要是基于开放区域的模体(motif)基因序列来预测可能结合的转录因子。
  • 3. 推荐检测数据量是多少?

    • 动物推荐 40 M reads(12G 数据量);植物存在细胞壁、叶绿体等因素,数据量推荐 100 M reads(30G 数据量)。

拓展材料

  • 收藏好文

    从分子到性状,表观修饰组学怎么选?
  • 线上课程

    转录调控多组学拓新应用专题研讨会

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