10x Genomics单细胞ATAC测序-基迪奥生物

多数基因组中的染色质都紧紧盘绕在细胞核内，但也有一些区域经染色质重塑后呈现出松散的状态，这部分无核小体的裸露DNA区域被称为开放染色质（open chromatin），而DNA复制和基因转录都发生在这些区域。染色质的这种特性叫做染色质的易接近性（chromatin accessibility），通过研究细胞特定状态下开放的染色质区域可以在DNA水平上了解其转录调控。

10x Gennomics单细胞ATAC-seq（Single Cell Assay for Transposase Accessible Chromatin with high-throughput sequencing，单细胞染色质易开放区域测序）基于GemCode微流体平台，利用Tn5转座酶切割染色质的开放区域，并加上测序引物进行高通量测序，以高分辨率研究染色质开放区域，为成千上万个单细胞提供全面的染色质调控图谱。

应用领域

1. 发现表观遗传变异引起的细胞异质性；

2. 构建基因表达上游的基因调控网络；

3. 定义细胞类型和分化状态；

4. 预测疾病分子标志物。

技术路线

分析内容

标准信息分析（需提供参考基因序列、参考基因组序列及基因注释结果）

定制化信息分析

1. 数据分析与质控：测序数据基本质控、样本基本信息结果统计；

2. 比对分析：测序饱和度分析、插入片段长度分布；

3. Peak分析：peak信息统计、TSS周围信号分布、peak区域片段分布统计；

4. 单细胞亚群分类与分类结果可视化：细胞亚群聚类、分类结果可视化（TSNE图）；

5. Peak注释：peak相关基因注释、peak相关基因GO/KEGG功能富集分析；

6. TF motif富集分析；

7. 亚群染色质易接近性差异分析；

8. 核心转录因子调控网络。

和10x Genomics 转录组关联分析。

样品要求/项目周期

请咨询当地销售或拨打电话：020-84889324、020-84889314了解详情。

参考文献

[1]. Buenrostro J D, Wu B, Litzenburger U M, et al. Single-cell chromatin accessibility reveals principles of regulatory variation[J]. Nature, 2015, 523(7561): 486.

[2]. Corces M R, Buenrostro J D, Wu B, et al. Lineage-specific and single-cell chromatin accessibility charts human hematopoiesis and leukemia evolution[J]. Nature genetics, 2016, 48(10): 1193.

[3]. Cusanovich D A, Hill A J, Aghamirzaie D, et al. A single-cell atlas of in vivo mammalian chromatin accessibility[J]. Cell, 2018, 174(5): 1309-1324. e18.

[4]. Mezger A, Klemm S, Mann I, et al. High-throughput chromatin accessibility profiling at single-cell resolution[J]. bioRxiv, 2018: 310284.

[5]. Buenrostro J D, Corces M R, Lareau C A, et al. Integrated single-cell analysis maps the continuous regulatory landscape of human hematopoietic differentiation[J]. Cell, 2018.

[6]. Lake B B, Chen S, Sos B C, et al. Integrative single-cell analysis of transcriptional and epigenetic states in the human adult brain[J]. Nature biotechnology, 2018, 36(1): 70.

Q：基迪奥的 10xATAC 的分析模式有什么优势？

A：10x 官方以及业内其他公司处理 10x ATAC 的数据，是以 TF-motif 为单位进行定量和组间差异分析的，这不是特别合理。因为本质上，测的数据单位是 peak 峰。

基迪奥公司分析是以 peak 为单位，进行定量以及组间的差异分析，然后基于差异的 peak 再去分析 tf-motif 等其他相关分析，更加符合转录调控相关组学的分析逻辑。

Q：10x ATAC 有生物学重复样本怎么分析？

A：对于生物学重复的样本，我们会对每个生物学样本的 peak 进行组内合并。合并 peak 的方式一般有两种，分别是取交集，以及取并集。如下图每一个矩形，代表在基因组不同位置的peak 峰，交集和并集的分析逻辑如图所示：

Q：10x ATAC 与转录组进行细胞分群的区别？哪一个更加准确？

A：目前 10x ATAC 的细胞分群有两种策略，分别是仅基于 ATAC 的结果进行独立分群，以及以单细胞转录组的分群结果为参考，进行映射分群。

仅基于 10x ATAC 数据进行细胞分群的准确性不如单细胞转录组，主要原因在于 ATAC 的数据分辨率较低，DNA 开放性区域在基因组上的分布不够均匀，相比于单细胞转录组的基因表达存在一定的局限性；另外就是受限于 Tn5 转座酶酶切方式在不同样本中的异质性位点存在差异导致的背景噪音较大。

从实际的项目经验对比来看，仅基于 ATAC 的结果进行独立分群，不容易将细胞亚群精细区分；而以单细胞转录组的分群结果为参考，进行映射分群的方式，可以较好的解决这个问题。

Q：10X 单细胞转录组和 10X ATAC 可以做哪些关联分析？

A：核心关联的点有三个：

1）分群的关联，直接将转录组的分群映射到 ATAC 细胞分群中；

2）基因组开放区域和下游基因表达的关联；

3）开放区域的时序关系和基因表达的时序关系的关联（拟时分析）。

单细胞核转录组和ATAC揭示花生果实早期发育图谱

合作单位：北京大学现代农业研究院

发表期刊：Plan Communications

目的：花生地上果针到地下荚果的发育涉及到复杂土壤环境的变化，因此需要多个基因在不同组织中的协调调控。本文探索花生荚果发育的分子机制，揭示调控果针重力反应和果针入土到荚果膨大的关键基因调控网络，提供花生荚果发育的深入见解。

取材：对空中果针（Aerpeg）、入土果针（Subpeg）和膨大荚果（Exppod）的细胞进行提核，进行snRNA-seq和snATAC-seq，每个分组两个重复，共6个样本

本研究首次将花生荚果这一个特殊组织的不同细胞类型进行精细分类，并对它们早期的发育轨迹详细研究。首次鉴定了包含胚，分生组织，表皮细胞，维管细胞等多种细胞类型特异表达基因，为后续基因功能研究提供了丰富的数据基础。通过整合snRNA-seq和snATAC-seq数据，作者发现不同细胞类型的染色质可及性和基因表达模式之间的相关性，揭示了果针向重力反应、荚果膨大和环境适应过程中关键基因的动态变化和调控机制。研究首次系统阐明了花生早期荚果发育过程中细胞类型组成、基因表达谱与染色质可及性的动态特征，不仅深化了对花生荚果发育机制的认识，也为提高产量育种提供了理论依据。

图1. 花生果针/荚果细胞的细胞类型注释与细胞周期分析

参考文献

Cui Y, Su Y, Bian J, et al. Single-nucleus RNA and ATAC sequencing analyses provide molecular insights into early pod development of peanut fruit[J]. Plant Communications, 2024, 5(8).