snATAC-seq目前也比较成熟了,snATAC-seq和snRNA-seq一样能做冷冻组织,也能避免解离过程的细胞群偏好和应激反应。并且两者在细胞群的类型上匹配性很高。并且可以通过生信的方法进行群映射。如果经费允许的话还是建议每个样本同时做snATAC-seq和snRNA-seq。如果经费首选那需要考虑需求来进行选择:如果课题方向偏向于细胞分群和marker基因鉴定建议选择snRNA-seq,如果课题偏向转录调控机制问题建议选择snATAC-seq。目前做snATAC方法有三种:1.最早的基于programmable microfluidics platform(Fluidigm)2.基于split思想的combinatorial indexing 3.10X Genomics商业平台。基于Fluidigm平台的成本太高,这个方法不建议去做。combinatorial indexing snATAC-seq成本上比较低,不需要购买额外的仪器,在单细胞比较强的实验室还是比较盛行的,但是并不太适合商业服务。论稳定性还是要属10X Genomics平台,缺点就是需要购买仪器,试剂贵。
宸谱生物具有优秀的组织处理能力,在冷冻样本的提核纯核做了大量的优化实验,平台是10X Genomics平台。欢迎各位老师联系我们进行合作。
[1] Hao Y , Hao S , Andersen-Nissen E , et al. Integrated analysis of multimodal single-cell data. 2020.
[2] Cusanovich D A , Reddington J P , Garfield D A , et al. The cis-regulatory dynamics of embryonic development at single-cell resolution[J]. Nature, 2018, 555(7697):538-542.
[3] Buenrostro J D , Wu B , Litzenburger U M , et al. Single-cell chromatin accessibility reveals principles of regulatory variation[J]. Nature, 2015, 523(7561):486-490.
[4] Lafave L M , Kartha V K , Ma S , et al. Epigenomic State Transitions Characterize Tumor Progression in Mouse Lung Adenocarcinoma[J]. Cancer Cell, 2020.