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

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

3. 单细胞亚群分类（降维、聚类、可视化）

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

5. TF motif分析

6. 亚群易接近性差异分析

和10x Genomics 转录组关联分析

样品要求

样本类型：单细胞核悬浮液（单细胞核悬液制备参考样本制备资料）

细胞类型：细胞系、原代细胞、冷冻保存样品

细胞核大小：小于40μm

数据量：推荐每个细胞核测25k read pairs

项目周期

标准流程完成时间为60个工作日

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.

Q1: 10X单细胞转录组和10X ATAC可以做哪些关联分析？

A：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）。

Q2: 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。

案例一 单细胞测序技术绘制哺乳动物染色质可接近性图谱

研究应用单细胞ATAC-seq分析了5只成年雄性小鼠13个组织约10万个单细胞染色质可及性，最终得到81173个细胞，共鉴定出85个亚群和436206种调控元件，并利用启动子的相关基因对85个亚群的细胞类型进行注释，呈现了哺乳动物不同细胞类型的染色质调控图谱。

联合单细胞RNA-seq分析数据，发现两种方法注释的细胞类型表现出高度一致性；基于KNN分类将scRNA-seq中最常见的标记关联到scATAC-seq数据，共同注释细胞类型。

利用全基因组关联研究（GWAS）的数据，使用LDSC模型将人类的SNP提升到小鼠基因组中，根据DA峰值的重叠进行注释，研究人类特征性疾病与细胞类型间的相关性。

图1 联合scRNA-seq与scATAC-seq数据共同注释细胞类型

参考文献 1. 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