从第一篇文章开始，讲讲ATAC-seq能干啥？
这是第一篇提出ATAC-seq概念的文章，在之前也有人从事过类似的研究，不过名词都是chromatin accessibility或者open chromatin，这篇文章2013年发表在Nature Methods上，IF=25.32，已经被多次引用。
首先我们来看看，ATAC-seq是什么意思？
本文的说法：Assay for Transposase Accessible Chromatin using sequencing，简称ATAC-seq，即运用测序手段研究转座酶可接近的染色质的实验。关键词：测序，转座酶可接近染色质，转座酶能接近的区域，也就是处于开放状态的区域，这也是本实验的关键所在，测序和染色质开放区域。
下图用一张图形象说明，核小体连接致密的地方，转座酶不能进入，而松散的区域，转座酶能够进入并切割下暴露的DNA并同时连接上特异性的adapters，连接上adapters的DNA片段被分离出来，用于二代测序。因此，ATAC-seq得到的，是全基因度尺度上处于开放状态的染色质区域。
本文提出ATAC-seq，是作为 MNase-seq ，FAIRE-seq 和DNAse-seq的替代实验。相比于它们，ATAC-seq具有的明显优势有：
1、样本需求量大大减少
需求的细胞量从500到 50,000，相比于其他实验动辄10^7个细胞的样本需求量，ATAC-seq对细胞量少这种情况非常友好。
2、测序深度降低
相比于MNase-seq，ATAC-seq的测序量降低了几十倍不止，而关键是，信号居然还那么好
3、一次性获得全基因组上的染色质开放区域
获得了开放区域能干啥，预测上面结合的转录因子啊！
因此ATAC-seq是具有相当强大的数据挖掘机制！
别人都用ATAC-seq来研究啥？
我们看看2篇别人的文章。第一篇关于研究免疫细胞分化过程的，16年发表在Immunity上的，IF=24.08
CD8+ T细胞在急性、慢性病毒侵染后会分化为不同下游细胞：effector, memory、exhausted以及effector、memory的前体细胞，采用ATAC-seq技术，检测这些细胞的染色质开放区域，将不同细胞之间及和原始CD8+ T细胞进行比较，得到CD8+ T细胞在病毒侵染后分化为下游细胞过程中的染色质开放区域的动态变化。
作者得到了动态变化过程中18000多个差异的开放位点，对这些位点进行聚类，通过motif分析，结合已有的TF ChIP-seq数据和表达谱数据，得到这些开放位点可靠结合的转录因子家族，留下了丰富的可供挖掘的数据。
我们再看第二篇文章，这篇是研究哺乳动物早期胚胎发育的。2016年发表在Nature上，IF=38
作者用ATAC-seq检测了早期胚胎发育过程中染色质开放区域的动态变化，发现不同时期细胞开放染色质富集在不同的生物学功能之中，这与不同发育时期的特征非常契合。
结合motif分析表达谱数据，找出了在胚胎特定的发育时期处于关键调控地位的转录因子
两篇文章都好厉害。除了文章研究本身有生物学意义之外，还体现在生物信息分析的工作量巨大，经费花费肯定也不低的。下期我们会解析一些稍为简单的案例，ATAC-seq也不是只有大牛才能做的嘛，实际上，它是一个非常亲民的技术。
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