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10x Genomics單細胞ATAC測序
背景介紹
單細胞測序是近年來生物學領域最火的技術之一，憑借其極高的分辨率能夠精準的剖析樣本細胞組成信息，進而揭示單個細胞的基因結構和基因表達狀態，并反映細胞間的異質性。另外，現有單細胞平臺可以一次性分離幾千個單細胞，有助于發現新的細胞類型。隨著單細胞測序技術的不斷更新和發展，其在解析細胞異質性，揭示微環境中細胞群體間的關系，追蹤疾病發生發展等研究中將發揮越來越重要的作用，后續可為個性化預防、治療提供技術支持。
單細胞測序和傳統測序的區別
技術原理
10x Genomics平臺基于微流控技術分選單個細胞，將帶有barcode標簽的凝膠珠與細胞或細胞核、酶以及分液油混合，產生成千上萬個單細胞乳液微滴，每個微滴都作為單獨的反應體系，凝膠珠在其中溶解，捕獲每個細胞的目標分子，添加barcode并擴增。這樣來自同一細胞或細胞核的所有片段都共享一種10x barcode。將成千上萬個細胞的帶有barcode的產物混合，進行下游反應，從而產生與短讀長測序儀兼容的文庫。在測序后，生物信息分析工具將利用可識別的barcode序列將測序片段定位到原本的單細胞或細胞核。
基于Next GEM技術的10x Genomics單細胞技術原理及工作流程
微滴結構
注：微滴（GEM） 包裹了10x Genomics系統內的每個微反應，其中單細胞、試劑以及帶有barcode的凝膠珠都包裹在單個微滴內。
10x Genomics單細胞ATAC測序
染色質開放區：
染色質重塑后有些區域呈現出松散狀態，這些區域被稱為染色質開放區或染色質可及性區域，而DNA復制和基因轉錄都發生在這些區域。因此獲取這些信息有利于了解開放區域對基因表達的調控，更好的理解生物調控。
ATAC測序：
使Tn5轉座酶切割染色質的開放區域，同時加上測序引物進行高通量測序，是一種快速靈敏的表觀遺傳學研究技術。
染色質可及性 ATAC 測序技術
10x Genomics單細胞ATAC技術可以在單細胞水平對細胞染色質開放區域進行檢測。首先，轉座酶進入細胞核，并優先在染色質的開放區域切割DNA，同時在DNA片段的末端添加測序引物；其次，帶有barcode的凝膠珠在油滴內對每個細胞內的DNA片段進行barcode標記，帶有barcode標簽的DNA進行后續文庫構建；最后， Illumina測序平臺對文庫進行測序檢測，即可一次性獲得大量單細胞的DNA染色質開放區域數據 。
單細胞 ATAC-seq 技術原理
結果展示
單細胞ATAC基本分析展示
細胞分群圖（左1）； Motif位點分析圖 （左2）；Peak峰可及性分析（右1）； 擬時間序列分析（右2）
單細胞ATAC與單細胞轉錄組聯合分析
相關性分析圖 差異亞群分析（左）； scATAC和scRNA聯合分析（右）
產品優勢
超高通量
標準模式下，每個樣本可檢測500-10,000個細胞，高通量模式下，每個樣本可檢測1,000-20,000個細胞；
高捕獲率
每個樣本捕獲效率高達65%，高效捕獲每個細胞中的基因表達信息；
高性價比
與低通量或傳統人工操作等方法相比，成本降低數十倍；
廣泛應用
對細胞類型無限制，已廣泛應用于識別細胞周期、腫瘤細胞異質性、鑒定罕見細胞類型、免疫細胞分析、疾病分型等領域；
經驗豐富
百奧醫藥技術團隊現已累積100余種不同組織類型、數千余個樣品的10x Genomics單細胞測序經驗。
送樣要求
應用方向
應用案例
單細胞ATAC測序揭示糖尿病胰島細胞類型和特異性調控機制
Single-cell chromatin accessibility identifies pancreatic islet cell type- and state-specific regulatory programs of diabetes risk
發表雜志：Nature Genetics（IF: 38.330）； 發表時間： 2021年 4月； 應用技術： 10x Genomics單細胞ATAC測序
單細胞ATAC測序為揭示復雜疾病的細胞類型特異性機制創造了新的機會。由于胰島是2型糖尿病（T2D）的核心，本研究利用10x Genomics單細胞ATAC測序分析了15,298個胰島細胞，并鑒定出12個亞群，包括多個α、 β和δ細胞狀態。發現了228,873個可及的染色質位點，并確定了潛在的譜系和特異性調控的轉錄因子。 觀察到空腹血糖和T2D全基因組相關研究對β細胞和其他內分泌細胞類型的狀態特異性富集。在定位于胰島可及染色質的T2D信號中，先確定了具有預測調控功能和與目標基因共可及的變體。 KCNQ1基因座上的一個T2D變異rs231361預測了對與INS共可及的β細胞增強子的影響，以及影響INS水平的胚胎干細胞來源的β細胞的基因組編輯。共同證明了單細胞表觀基因組學在解釋復雜疾病遺傳學方面的力量。
胰島細胞分群圖（左）； 轉錄因子的啟動子可及性與Motif富集關聯分析（中）； Peak峰可及性分析（右）
