基因组测序>
建库测序>
人类基因组测序>
动植物基因组测序>
微生物基因组测序>
转录调控测序>
表观组测序>
单细胞测序>
空间转录组>
基因分型>
质谱分析>
蛋白组学分析>
代谢组学分析>
免疫定量>
转化医学>
转化医学及临床试验服务>
伴随诊断一站式解决方案>
多组学联合分析>
ATAC-seq——研究开放染色质的高通量测序技术
起始量低:
常量ATAC:5万个状态良好的细胞即可进行建库,比同类技术节省大约3~5个数量级的细胞。 微量ATAC:5千个状态良好的细胞即可进行建库,比常量技术节省了10倍的数量级的细胞。全基因组范围:
可获得染色体在某个特定的时空条件下所有开放染色质区域,并不仅仅局限于某个转录因子的结合位点,或者某个特定的组蛋白修饰区域。应用方向
生物学过程机制研究
细胞分化、基因表达调控等研究。癌症疾病
探究疾病、癌症形成的机制。生物发育
不同发育阶段与染色质开放性、转录因子调控网络。诺禾优势
1.样本起始量低
推出微量ATAC-seq技术,5千个细胞完成染色质开放性研究。2.满足新鲜样本需求
针对于新鲜样本的ATAC-seq研究,推出短途、中途、长途不同距离的针对性运输方案,以保证样本到达实验室的活性。3.项目经验丰富
诺禾ATAC-seq除包含常见模式动植物经验外,还成功完成对马鹿、扇贝、黄鳝、中华绒螯、杜仲、黄瓜、苹果、荔枝等多物种的分析。4.优质项目文章
诺禾致源助力客户在Immunity、Nature Communications、Nucleic Acids Research、Cancer Research等权威杂志发表多篇高水平文章。5.科学方案设计
诺禾ATAC-seq从材料选取,建库测序,到数据分析,每一步都需要科学、缜密的设计,以保障高质量研究成果。材料选取
细胞核提取
转座与纯化
ATAC文库
构建
PE150测序
信息分析
信息分析
诺禾致源 ATAC-seq 项目通过转座酶对特定时空开放的核染色质区域进行切割,获得该时空下全基因组中所有活跃转录的调控序列信息,分析转录因子结合信息、核小体区域信息、转录调控元件分布等。分析内容 | 解决问题 |
---|---|
测序数据质量评估 | 过滤掉低质量数据,保证数据质量 |
参考序列比对分析 | 唯一比对的 reads 分布统计 |
peak calling | 分析核小体及转录因子结合位点 |
motif 分析 | 转录因子结合序列信息 |
peak 峰相关基因注释 | peak 在基因组及功能区上的分布 |
差异 peak 分析 | 分析不同样本间差异 peak 峰 |
相关基因功能分析 | peak 相关基因 GO、KEGG 富集分析 |
关联分析
诺禾致源提供ATAC-seq与RNA-seq关联分析的完整分析流程,用于分析基因表达量和ATAC-seq信号强度的关系。ATAC-seq与RNA-seq关联分析 | 1. 整体层面关联 |
---|---|
1.1 整体信号分布统计 | |
1.2 不同表达水平基因上下游ATAC信号统计 | |
1.3 整体RNA-seq/ATAC-seq信号关系 | |
2. 差异表达与染色质可及性 | |
2.1 差异基因TSS附近可及性 | |
2.2 差异基因相关ATAC-seq信号统计 | |
3. 差异表达与差异染色质可及性 | |
3.1 差异基因与差异peak统计 | |
3.2 差异基因与差异peak相关基因韦恩图 | |
3.3 差异基因与差异Peak的差异倍数关系 | |
3.4 GO富集分析 | |
3.5 KEGG富集分析 |
送样建议
样本类型 | 送样建议 |
---|---|
新鲜动物组织 | >50 mg |
新鲜植物组织 | >300 mg |
细胞样本 | >1×104个 |
常见问题
1. ATAC-seq 技术通常与哪些技术结合起来研究?
2. ATAC-seq 研究转录因子结合位点的方法与 ChIP-seq 有何异同?
3. 推荐检测数据量是多少?
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