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- tRNA修饰测序(tRAM-Seq)
- 单碱基D修饰测序(CRACI-Seq)
- cfRNA多修饰测序(LIME-Seq)
- 单碱基m6A 修饰测序(GLORI-Seq)
- 单碱基m5C 修饰测序(Bis-Seq)
- 单碱基m1A 修饰测序(m1A-MAP-Seq)
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- 单碱基ac4C 修饰测序(Reda C:T-Seq)
- 单碱基O8G 修饰测序(O8G miSeq)
- 2-溴丙烯酰胺辅助环化测序(BACS-Seq)
- 单碱基假尿嘧啶修饰测序(BID-Seq)
- 2'-O-甲基化修饰测序(NM-Seq)
- 2'-O-RiboMeth-Seq
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空间ATAC 测序(Spatial ATAC-seq)
技术简介:
ATAC-seq通过 Tn5 转座酶对开放染色质区域进行选择性切割与接头插入,实现全基因组范围的染色质可及性检测,可系统解析启动子、增强子等顺式调控元件的活性状态。单细胞ATAC-seq(scATAC-seq)一步将分辨率推进至单细胞水平,能够解析细胞类型特异性的调控程序,但通常依赖组织解离或细胞核分离,难以保留细胞在原始组织中的空间定位。这类技术虽有调控信息,却缺少空间维度。 随着空间组学技术的发展,空间ATAC-seq(Spatial Assay for Transposase-Accessible Chromatin using sequencing,Spatial ATAC-seq)将 原位染色质可及性检测与空间条形码编码相结合,使开放染色质信息能够在组织原位获得空间定位,从而突破传统 ATAC-seq有染色质信息、无空间信息的限制。该技术无需将组织完全解离,即可在保留组织形态和空间结构的基础上,对不同组织区域的开放染色质进行全基因组解析,从而建立染色质状态与组织空间位置之间的关联,为发育分化、肿瘤异质性、组织微环境及疾病进程研究提供新的空间表观基因组学视角。
云序生物推出空间ATAC-seq技术,搭载最新亚细胞级分辨率空间芯片,通过原位Tn5转座直接标记组织切片中的开放染色质,再以高密度空间条形码将染色质可及性信息锚定回组织原位,并同步获取空间转录组数据,构建"染色质—转录—细胞类型—组织结构"四维一体的空间调控图谱,为细胞级乃至亚细胞尺度的空间调控研究提供技术支撑。
该产品核心优势如下:
✅️原位全基因组调控元件检测:无需组织解离,Tn5在切片原位标记开放染色质,非靶向覆盖启动子、增强子及转录因子结合位点,既保留组织空间结构,也可发现未知的非编码调控元件;
✅️上游调控(空间ATAC)与下游表达(空间转录组)同步获取:开展空间ATAC-seq项目即同步产出空间转录组数据,二者空间对齐后可直接建立转录因子与调控程序的对应关系,从"哪里表达"追溯到"为何表达";
✅️亚细胞级分辨率:高密度微球阵列实现亚细胞级空间定位,适配小鼠脑、胚胎、肿瘤等常规组织切片。
技术原理
1. 组织切片与贴片
将 OCT 包埋的组织进行切片,平整贴附空间芯片上,以保留组织原始形态与微观空间结构。
2. 组织染色与成像
对切片进行 HE染色和荧光染色,并分别采集高分辨率图像,用于后续的给细胞分割、组织形态学参考及结果可视化。
3. 原位透化、Tn5转座与空间捕获
对组织进行透化以暴露染色质,加入 Tn5 转座酶对开放染色质区域进行切割并插入接头。随后,片段化DNA与芯片表面的空间条形码(Spatial Barcode)探针杂交并连接,赋予每个 DNA 片段唯一的空间位置坐标。
4. 文库构建与测序
将结合空间条形码的DNA片段从芯片上洗脱回收,进行末端修复、PCR 扩增与文库纯化,构建高通量测序文库并上机测序,获取染色质序列与空间坐标数据。
5. 生物信息学分析
利用空间条形码将测序数据映射回组织原位,完成数据质控和分析,构建高分辨率的空间表观遗传图谱。
技术优势
1、分辨率优势:亚细胞级空间定位
搭载亚细胞级空间芯片,微球直径 2.5 μm,相邻微球中心距 3.5 μm,达到真正的亚细胞级空间分辨率,可将开放染色质信号精准定位到原位单细胞,避免多细胞信号混合导致的调控状态平均化,真实还原不同细胞群的表观异质性。
2、捕获效率优势:高密度捕获位点
在相同芯片面积内,捕获位点数量成倍提升,单个细胞可被多个微球同时覆盖捕获。针对 ATAC 数据本身稀疏度高的特点,有效提升 Tn5 转座片段的回收完整性与灵敏度,降低低丰度调控元件的漏检风险。
3、成像与分割优势:"三片合一"精准细胞分割
芯片采用透明材质配合直射光源,形成高清无畸变原片;成像基于背板坐标系,实现图像无错校准。结合高清明场图像(组织形态)、荧光图像(细胞核/边界识别)与原片原位测序(空间坐标),实现精准细胞分割,将染色质开放信号准确归属至单个细胞,在单细胞层面解析细胞间的调控状态差异与空间相互作用关系。
4、多维联动:表观-转录双模态联合分析
项目同步获取空间ATAC-seq与空间RNA-seq数据,将上游的染色质开放状态与下游的基因表达量在同一空间坐标系下关联,可直接建立转录因子与调控程序的对应关系,构建"染色质—转录—细胞类型—组织结构"四维一体的空间调控图谱。
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scRNA-seq是指在单个细胞水平上,对转录组进行高通量测序分析的一项新技术,它能够弥补Bulk RNA-seq的局限性,揭示单个细胞的转录组信息,从细胞水平上提供基因差异信息,比较各类细胞转录组之间的差异,反映细胞间的异质性。云序生物的单细胞转录组测序服务能够提供全面高通量单细胞研究方案,涵盖从单细胞测序文库构建到个性化数据分析的全流程。广泛应用于肿瘤异质性及免疫微环境、免疫细胞分型、发育生物学图谱构建和细胞发育轨迹等领域。
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高分文章案例
案例一:通过空间ATAC技术对开放染色质进行固相捕获和解析
原文:Solid-phase capture and profiling of open chromatin by spatial ATAC
发表时间:2023年1月5日
发表期刊:Nature Biotechnology
影响因子:44.5
发表单位:瑞典卡罗林斯卡学院
目前表观基因组分析方法在获取全基因组信息并具空间分辨率方面能力有限。研究团队开发了空间ATAC技术,这是一种将转座酶可及染色质剖析与条形固相捕获结合,实现空间分辨表观基因组学的方法。
团队对小鼠妊娠发育三个阶段(胚胎期E12.5、E13.5和E15.5)的组织切片进行了空间ATAC分析。空间条形码标记的开放染色质片段在转录起始位点(TSS)周围表现出高度富集,并显示出组蛋白结构周期性,这些是ATAC-seq的典型特征。每个55 µm区域平均捕获了6,100、3,100和7,100个独特的片段,分别在E12.5、E13.5和E15.5切片中TSS的重叠比例为14%、15%和18%。团队使用跨切片的公共参考峰集,结合LSI和UMAP降维方法,构建了峰-空间条形码计数矩阵。无监督聚类识别出11个主要簇,当将这些簇投影回其原始空间坐标时,与解剖学标志物高度一致,并且不仅在重复切片之间保持一致,在不同发育阶段和分析策略之间也保持稳定。正如预期的那样,数据集结构反映了启动子以及更广泛远端峰段的可及性差异。通过差异可及性分析,团队发现了18,000个差异可及性峰,这些峰在发育组织中表现出特定的可及性模式。
图1 小鼠胚胎中染色质可及性的工作流程与空间分布
案例二:大脑发育与神经炎症的空间动态变化
原文:Spatial dynamics of brain development and neuroinflammation
发表时间:2025年11月5日
发表期刊:Nature
影响因子:56.1
发表单位:耶鲁大学
大脑发育与神经炎症过程受到精密的时空调控,但传统测序技术难以保留细胞的空间位置信息,且多组学数据难以在原位进行整合。空间多组学泰斗耶鲁大学樊荣教授团队与瑞典卡罗林斯卡医学院Gonalo Castelo-Branco教授团队于2025年11月5日在《Nature》上发表重磅研究论文,利用原创的空间多组学技术,系统绘制了大脑发育与神经炎症的分子时空图谱,揭示了脑发育的时空逻辑及神经炎症的空间传播与修复机制。研究团队基于微流控条码平台DBIT-seq,开发了空间三组测序技术,包括空间 ATAC-RNA-蛋白质测序和空间 CUT&Tag-RNA-蛋白质测序,首次在单一组织切片中同步测量染色质可及性(表观遗传)、转录组(RNA)和蛋白质组,实现了“DNA→RNA→蛋白”的原位配准,并结合多重免疫荧光成像(CODEX)进行空间验证,来映射大脑发育和神经炎症过程中的动态空间重塑。
图2 LPC小鼠模型大脑在5、10和21天龄时的空间三重组学映射
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数据分析(仅供展示 详见demo报告)
1.空间位点文库质量评估
横坐标为Unique Fragments,表示每个空间位点去重后的唯一 ATAC 片段数,反映该位点的有效数据量和染色质可及性检测深度;纵坐标为 TSS Enrichment,反映peak在 TSS 附近相对于背景区域的富集程度,是评价 ATAC 文库信噪比的重要指标。通过 Unique Fragments 与 TSS Enrichment 两个指标联合评估,可以区分高质量空间位点与低质量背景位点。
2.ATAC簇的空间聚类分布
将各空间位点的染色质可及性信号进行降维聚类,得到不同 ATAC 簇(ATAC cluster)。各簇在组织切片中呈现明显的区域性富集与分层分布,表明不同解剖区域或细胞群具有差异化的开放染色质状态和表观遗传调控程序。
3.拟时序轨迹分析图
每个点代表一个细胞或空间位点,UMAP 展示其染色质可及性特征的相似性。颜色表示拟时序进程,紫色代表较早状态,黄色代表较晚状态。轨迹线展示由染色质开放状态推断的细胞发育路径及分支关系,可用于识别细胞命运转换过程中的关键调控阶段和潜在转录因子驱动机制。
4.转录因子偏差评分排序及Motif 序列特征
左图展示了基于偏差评分排序的转录因子(TF)排名,标注展示了top4 。横轴为按排名排序的注释(annotations),纵轴反映各 motif 偏差评分在所有空间位点间的可变性(标准差),数值越高表明该转录因子在特定细胞类型中的调控作用越显著。 右图绘制了top4转录因子的motif的序列特征。logo由每个位置的一堆字母组成。字母的相对大小表示它们在序列中的频率。每个字母的高度与该位置的相应碱基的出现频率成正比,常以bits为单位。
5.转录因子足迹分析图
该图展示了不同细胞亚群中转录因子的足迹分析。横轴 0 位置的信号凹陷(足迹)代表了转录因子在染色质上的真实结合。通过对比不同颜色线条(不同细胞群)在此处的信号深度,可以评估该转录因子在各细胞群体中的结合活性差异。
6.TSS热图
ATAC信号在转录起始位点附近呈显著富集,说明文库具有典型的开放染色质特征,数据质量良好。
7.IGV可视化结果
图中的红色标注区域代表染色质可及性峰值位点。Peak的富集程度直接反映相应区域基因的开放程度。peak越高越宽,说明该基因组区域在更多不同细胞类型中呈现开放状态,转录因子可结合性越强,基因表达潜能越高。
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样品要求
1.样品份数:对于同一来源的样品,云序生物建议寄送3份,其中一份用于常规RNA提取质检(RIN≥7),一份用于实际的空间转录组实验,一份留作备用;
2.适用于哺乳动物的新鲜OCT包埋样本,新鲜样本需在取材后30min内进行包埋操作,以最大限度降低组织内部RNA降解。对组织进行包埋过程中,避免组织碎裂、挤压变形等情况,以免影响组织的原有形态进而影响数据分析;
3.OCT样本保存和运输:
1)组织:将组织包埋块使用锡纸包裹,并做好标记放入自封袋内,在自封袋上记录组织的详细信息,放入-80℃冰箱长期保存。
2)玻片:放入硬质塑料玻片盒中,玻片盒内部通常有缝隙,请剪一小块干净的擦拭纸轻轻垫在玻片缝隙处,防止运输途中玻片震动碎裂。关上玻片盒,外部使用封口膜缠绕密封2-3圈,防止湿气进入。-80℃保存,时间不超过2周。
3)运输:干冰邮寄,干冰量推荐按照5kg/运输日的使用量进行打包运输。
技术服务
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