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Cut&Run与Cut&Tag:基因组蛋白-DNA相互作用研究技术详解

创作时间:
作者:
@小白创作中心

Cut&Run与Cut&Tag:基因组蛋白-DNA相互作用研究技术详解

引用
CSDN
1.
https://blog.csdn.net/Da_gan/article/details/144515894

Cut&Run(Cleavage Under Targets & Release Using Nuclease)和Cut&Tag(Cleavage Under Targets & Tagmentation)是两种用于研究基因组蛋白-DNA相互作用的技术。它们以高灵敏度和低背景噪声著称,成为表观遗传学研究中的重要工具。

Cut&Run技术

技术概述

Cut&Run是一种基于抗体的技术,用于研究转录因子、核小体及其他染色质相关蛋白与DNA的结合。它通过将蛋白结合的特定位点切割下来,释放与其相连的DNA片段,并随后测序来确定结合位点。

技术流程

  1. 样本制备
  • 从细胞或组织中分离细胞核,或者直接使用固定的完整细胞。
  • 使用玻片或磁珠固定细胞核,确保实验过程中样本稳定性。
  1. 抗体结合
  • 添加针对目标蛋白的特异性抗体,与目标蛋白结合。
  • 抗体通常能够精确定位靶蛋白。
  1. 蛋白A/G融合核酸酶结合
  • 引入融合蛋白(如蛋白A或G与微球菌核酸酶的融合体),其能够通过抗体与目标蛋白结合。
  1. 核酸酶活化与切割
  • 添加低浓度的Ca²⁺激活核酸酶,使其在靶点附近切割DNA。
  • 仅切割与目标蛋白结合的DNA片段,减少非特异性背景。
  1. 释放与回收DNA
  • 通过温和裂解或离心分离,将切割下来的DNA片段释放到上清中。
  • 回收DNA用于下游测序。
  1. 高通量测序与分析
  • 构建文库后,通过Illumina等平台进行高通量测序。
  • 使用生物信息学工具识别蛋白结合位点。

技术特点

  • 灵敏度高:由于背景噪声极低,Cut&Run技术能检测到稀有的蛋白-DNA相互作用。
  • 操作简单:不需要大量的细胞,也无需复杂的核酸免疫沉淀步骤。
  • 背景噪声低:由于反应在细胞核中原位完成,未结合的核酸酶被轻松洗脱。
  • 需求样本量少:适用于小数量或珍贵样本。

应用

  • 研究转录因子结合:精准定位转录因子在基因组中的结合位点。
  • 分析表观修饰:研究组蛋白修饰标记,如H3K27me3、H3K4me3。
  • 染色质结构研究:探索染色质结合蛋白的分布规律。
  • 研究动态变化:监测细胞状态或外界刺激对蛋白-DNA结合的影响。

Cut&Tag技术

技术概述

Cut&Tag是Cut&Run的升级版本,用于检测DNA结合蛋白和表观遗传修饰。它结合了转座酶技术(Tn5),直接在目标DNA结合位点上进行文库制备,进一步简化了流程和提升了效率。

技术流程

  1. 样本制备
  • 与Cut&Run类似,细胞固定后提取细胞核,或直接使用完整细胞。
  1. 抗体结合
  • 加入针对目标蛋白的抗体,使其结合到目标蛋白。
  1. 转座酶结合
  • 添加融合转座酶(Tn5)和蛋白A或G,形成复合体。
  • 转座酶通过抗体被精准招募到目标蛋白附近。
  1. 文库生成
  • 在目标位点,Tn5插入并标记DNA片段,同时添加测序接头。
  • 这一步直接生成可用于测序的文库,省略了传统建库步骤。
  1. 高通量测序与分析
  • 直接对生成的文库进行测序,识别目标蛋白的结合区域。

技术特点

  • 极高灵敏度:能够从少量细胞或单细胞样本中捕获蛋白-DNA结合信息。
  • 操作简化:通过整合转座酶,直接完成文库构建,大幅减少实验时间。
  • 样本需求少:对稀有细胞群体或单细胞样本友好。
  • 适配多种应用:兼容多种蛋白-DNA研究需求,包括组蛋白修饰、转录因子结合等。

应用

  • 研究染色质开放性:通过分析组蛋白修饰标记(如H3K27ac)推断染色质活性。
  • 转录因子研究:识别转录因子的结合位点及其调控网络。
  • 单细胞分析:Cut&Tag能够在单细胞水平上解析染色质状态。
  • 开发新的表观遗传标记:研究未知蛋白或新表观修饰的功能。

Cut&Run和Cut&Tag的对比

特性
Cut&Run
Cut&Tag
核心机制
核酸酶切割并释放DNA
转座酶标记并插入测序接头
背景噪声
较低
更低
样本需求
几千个细胞
单细胞或极少量细胞
实验时间
中等
更快(一步生成文库)
适用范围
大部分蛋白-DNA相互作用研究
高通量单细胞分析
成本
较低
较高

两者的局限性

  1. 抗体质量依赖性
  • 两种技术都需要高质量、特异性强的抗体。抗体性能不足可能导致信号不佳或非特异性绑定。
  1. 数据分析复杂性
  • 数据处理和分析需要高水平的生物信息学工具,特别是在处理大规模单细胞数据时。
  1. 对细胞固定的敏感性
  • 固定步骤可能影响蛋白的天然结合状态,需优化实验条件。

未来发展方向

  1. 与其他组学技术整合
  • 如结合RNA测序(RNA-Seq)或空间组学技术,实现多维表观遗传分析。
  1. 单细胞水平优化
  • 提高灵敏度和分辨率,进一步降低对细胞数量的需求。
  1. 新型标记方法
  • 开发更高效的转座酶或核酸酶,提高DNA标记效率。
  1. 高通量自动化
  • 通过微流控和机器人技术实现高通量的表观遗传学研究。

Cut&Run和Cut&Tag以其高灵敏度、低背景和灵活性,推动了表观遗传学研究的发展,为解析基因调控网络和染色质状态提供了强有力的工具。

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