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  6. 

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          3. 

          
	
          
        
        
          服務(wù)熱線(xiàn)02152235399
          
        
    
           

          

          

          
	
    
	
          
        
        
          
        	        
          
        
        
        
          
        	
          
            	
          產(chǎn)品簡(jiǎn)介
          
                
          
	  

          

          
	  

          

          
	基于10X Geomics ChromiumTM動(dòng)態(tài)微流控技術(shù)，利用Tn5轉座酶酶切開(kāi)放染色質(zhì)，形成短片段，單細胞ATAC測序在表觀(guān)基因組學(xué)水平上，揭示單細胞染色質(zhì)的可及性問(wèn)題，區分細胞異質(zhì)性，獲得開(kāi)放染色質(zhì)的位置、轉錄因子的結合位點(diǎn)、核小體的調控區域和染色質(zhì)狀態(tài)等信息，是單細胞表觀(guān)遺傳學(xué)的重要突破。 

          

          
	  

          
 

          
	
          

          

          
	
          
           

          

          
	 

          

          
	
          

          

          
	Alexandro E. Trevino et al. Cell. 2021 Sep 

          

          
	
          

          

          
	 

          
            
          
            
          
                
          我們的優(yōu)勢
          
                
          
               	
          
	
          
		1.突破性改進(jìn)制核手段：跳過(guò)樣本消化步驟，直接凍存組織進(jìn)行制核。這種方法可以大大節省時(shí)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(zhì)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(zhì)量把控：烈冰全程進(jìn)行嚴格的質(zhì)量把控，從實(shí)驗設計到分析產(chǎn)出提供一站式服務(wù)流程，確?？蛻?hù)獲得高質(zhì)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(shí)現數據分析，包括peak calling、聚類(lèi)、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(lèi)型： 

          

          
	組織、血液、培養的細胞系、制備好的單細胞懸液 

          

          
	
          
           

          

          
	質(zhì)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(shí)驗流程
          
                       
            
          
                        	
                            
                            
                            
                            
                            
                        
          
						    
        
          
    
          

                    
          
	
          

          

          
	  

          

          
	客戶(hù)樣本--懸液制備---活性檢測--活細胞富集--細胞核制備--核質(zhì)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(jìn)行序列比對，統計樣本或細胞中每個(gè)峰的碎片數量，計算每個(gè)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(jìn)行Peak Calling。
                                
          
                                
          
                                	
          
                                    
          
	
          

          

          
	 

          
                                
          
                            
          
                                                        
          
                            	
          3、聚類(lèi)分析
          
                                
          
                               	 基于A(yíng)TAC的peak信號，使用對細胞進(jìn)行聚類(lèi)分析，然后通過(guò)t-SNE進(jìn)行降維展示樣本的細胞分群情況。
                                
          
                                
          
                                	
          
                                    
          
	
          

          

          
	
          

          
                                
          
                            
          
                                                        
          
                            	
          4、TF-Motif分析
          
                                
          
                               	 基于染色質(zhì)開(kāi)放位點(diǎn)和轉錄因子數據庫JASPAR關(guān)聯(lián)，對cluster的每個(gè)Motif進(jìn)行注釋?zhuān)@得cluster差異motif并在t-SNE分群圖中可視化，同時(shí)得到motif的可變性統計、富集性分析和motif聚類(lèi)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(wú)監督聚類(lèi)分析得到的各cluster中的表達情況，進(jìn)行多種類(lèi)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(jìn)行注釋和統計。獲得諸如最接近的基因之類(lèi)的基因組特征列表，并使用GO、KEGG和Reactome等數據庫進(jìn)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(jìn)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(jìn)行功能分析得到該基因群體所顯著(zhù)性富集的功能條目；采用KEGG數據庫，對于基因群體進(jìn)行信號通路分析，得到該基因群體所顯著(zhù)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(jìn)行類(lèi)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(jìn)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(shí)間軸上對細胞的變化模式進(jìn)行分析，模擬重建細胞的動(dòng)態(tài)變化過(guò)程，獲得細胞間的狀態(tài)轉換關(guān)系。
                                
          
                                
          
                                	
          
                                    
          
	Jason D, et al. Cell, 2018.

          
                                
          
                            
          
                                                        
          
                            	
          11、共可及性分析
          
                                
          
                               	 利用單細胞染色質(zhì)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(lián)合分析
          
                                
          
                               	      單細胞ATAC測序能夠通過(guò)檢測染色質(zhì)的開(kāi)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(shí)現對每種細胞類(lèi)型的基因調控網(wǎng)絡(luò )、潛在的染色質(zhì)結構和關(guān)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(guò)整合單細胞轉錄組和ATAC數據，確定ATAC細胞類(lèi)型注釋的可靠性與一致性。 

          

          
	
          

          

          
	右圖為Peak和基因關(guān)聯(lián)分析：進(jìn)行peak與基因的關(guān)聯(lián)分析，能夠找到特異的轉錄因子關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò )。 

          
 

          
	
          

          

          
	
          

          
                                
          
                            
          
                                                        														
                        
          
                    
          
                
          
              
              
          
                    
          
                        
          
						                             
          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 

          

          
	
          

          

          
	 

          

          
	
          

          

          
	
          

          

          
	
          

          
                            
          
							                        
          
                    
          
                
          
        
          

          


          












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