Cut&Run与Cut&Tag:基因组蛋白-DNA相互作用研究技术详解
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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
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
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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
- 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。
- 抗体结合:
- 加入针对目标蛋白的抗体,使其结合到目标蛋白。
- 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。
- 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。
- 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
- 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。
- 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。
- 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
- 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。
- 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。
- 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。
- 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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