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產品簡介

基于10X Geomics ChromiumTM動態微流控技術，利用Tn5轉座酶酶切開放染色質，形成短片段，單細胞ATAC測序在表觀基因組學水平上，揭示單細胞染色質的可及性問題，區分細胞異質性，獲得開放染色質的位置、轉錄因子的結合位點、核小體的調控區域和染色質狀態等信息，是單細胞表觀遺傳學的重要突破。




Alexandro E. Trevino et al. Cell. 2021 Sep


我們的優勢

1.突破性改進制核手段：跳過樣本消化步驟，直接凍存組織進行制核。這種方法可以大大節省時間和資源，并且提高制核效率，細胞核捕獲率高達65%-80%
2.消除細胞解離偏差：消除由于消化偏好性造成的細胞解離偏差，保證制核質量遠高于上機捕獲要求，可以為后續的分析提供更準確的結果。
3.嚴格質量把控：烈冰全程進行嚴格的質量把控，從實驗設計到分析產出提供一站式服務流程，確保客戶獲得高質量的數據和分析結果，并提供全面的支持和解決方案。
4.烈冰自主搭建分析云平臺，一鍵實現數據分析，包括peak calling、聚類、TF-motif、細胞亞群、Marker基因和信號通路富集分析等



樣本要求

樣本類型：

組織、血液、培養的細胞系、制備好的單細胞懸液


質量要求：

1. 細胞活性大于70%

2. 濃度為500-2000細胞/μl

3. 體積不小于200μl

4. 細胞培養基及緩沖液不能含Ca2+和Mg2+

5. 細胞體積小于40μm

實驗流程


客戶樣本--懸液制備---活性檢測--活細胞富集--細胞核制備--核質控檢測--單細胞核捕獲--細胞/轉錄本標簽添加--文庫構建--上機測序

數據分析流程

結果示例

1、原始數據預處理
以原始數據為研究對象，從FASTQs中裁剪adapter序列進行序列比對，統計樣本或細胞中每個峰的碎片數量，計算每個細胞的TF z-scores以及確定背景峰值集匹配的GC和峰值強度。



2、Peak Calling
使用MACS2進行Peak Calling。


3、聚類分析
基于ATAC的peak信號，使用對細胞進行聚類分析，然后通過t-SNE進行降維展示樣本的細胞分群情況。



4、TF-Motif分析
基于染色質開放位點和轉錄因子數據庫JASPAR關聯，對cluster的每個Motif進行注釋，獲得cluster差異motif并在t-SNE分群圖中可視化，同時得到motif的可變性統計、富集性分析和motif聚類分析結果。

Jason D, et al. Cell, 2018; Wenliang Wang et al. PNAS, 2020.


5、Marker基因展示
根據Marker基因在無監督聚類分析得到的各cluster中的表達情況，進行多種類型的結果展示。

Darren A. Cusanovich, et al. Cell, 2018.


6、Peak分析與注釋
對Peak在基因組不同功能區域（promoter、5’UTR、3’UTR、 Exon、Intron、Downstream、Intergenic）上的分布進行注釋和統計。獲得諸如最接近的基因之類的基因組特征列表，并使用GO、KEGG和Reactome等數據庫進行功能富集分析。



7、差異Peak分析
以分群結果為研究對象，針對特定亞群，進行亞群間差異Peak篩選，獲得亞群間差異表達基因。

Jeffrey M., et al. Nature Biotechnology, 2019.


8、功能分析（GO Analysis）& 信號通路分析（Pathway Analysis）
采用NCBI/UNIPROT/SWISSPROT/ AMIGO等GO數據庫，對于基因群體進行功能分析得到該基因群體所顯著性富集的功能條目；采用KEGG數據庫，對于基因群體進行信號通路分析，得到該基因群體所顯著性富集的信號通路條目。



9、QuSAGE
采用了方差膨脹因子算法（Variance Inflation Factor）對于基因集進行類GSEA的富集度分析。獲得不同Cluster的不同的基因集諸如KEGG基因集，GSEA基因集，甚至研究者自己搜集的基因集進行富集度分析，比較不同 Cluster的Peak富集度差異。

10、PesudoTime分析
采用monocle2等算法，在虛擬時間軸上對細胞的變化模式進行分析，模擬重建細胞的動態變化過程，獲得細胞間的狀態轉換關系。

Jason D, et al. Cell, 2018.

11、共可及性分析
利用單細胞染色質可及性數據預測基因組中更有可能在細胞核物理上接近的區域，并得到基因組區域順式結構的整體結構。

12、單細胞ATAC與單細胞轉錄組測序聯合分析
單細胞ATAC測序能夠通過檢測染色質的開放程度探索順勢調控序列和基因表達調控，與單細胞轉錄組測序結合可以實現對每種細胞類型的基因調控網絡、潛在的染色質結構和關鍵轉錄因子的探測。


左圖為單細胞RNA-seq和ATAC-seq數據整合：通過整合單細胞轉錄組和ATAC數據，確定ATAC細胞類型注釋的可靠性與一致性。


右圖為Peak和基因關聯分析：進行peak與基因的關聯分析，能夠找到特異的轉錄因子關聯網絡。



文獻示例


[1] A longitudinal single-cell atlas of treatment response in pediatric AML. Cancer Cell. 2023 Dec; IF=52.9


[2] Transcription factor NFYa controls cardiomyocyte metabolism and proliferation during mouse fetal heart development. Dev Cell. 2023 Dec;IF=20.3


[3] A discrete 'early-responder' stromal-cell subtype orchestrates immunocyte recruitment to injured tissue. Nat Immunol. 2023 Dec; IF=41.0


[4] Single-cell multiomics of the human retina reveals hierarchical transcription factor collaboration in mediating cell type-specific effects of genetic variants on gene regulation. Genome Biol. 2023 Nov ; IF=25.5


[5] Single-Cell Transcriptome Atlas and Regulatory Dynamics in Developing Cotton Anthers. Adv Sci (Weinh). 2023 Jan; IF=19.8


[6] Single-cell epigenetic, transcriptional, and protein profiling of latent and active HIV-1 reservoir revealed that IKZF3 promotes HIV-1 persistence. Immunity. 2023 Nov; IF=57.7