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资讯 同一个基因，为什么在不同条件下表达量会发生变化？在细胞分化、疾病发生或药物干预的研究中，我们常常从表达变化发现线索，再进一步追问背后的调控机制。转录组测序帮助我们找到“哪些基因变了”，而要理解这些变化如何发生，还需要把目光投向染色质：哪些转录因子参与其中、结合在哪里？相关区域的组蛋白修饰有没有变化？染色质的开放程度又有怎样的改变？
ChIP、CUT&Tag与ATAC-seq，是探索这些问题的常用工具。ChIP和CUT&Tag都可以用于研究特定蛋白的染色质占位或组蛋白修饰分布，ATAC-seq则侧重描绘染色质可及性。它们提供的信息既有交集，也能相互补充。面对自己的课题，该选哪一种，手上的样本又是否适合？本文我们将从各项技术能回答的问题出发，结合实验原理、样本要求和文献案例，聊聊如何选择。
图1 染色质状态、基因转录调控和三种表观遗传检测技术
一、ChIP：定位目标蛋白相关的 DNA 区域
染色质免疫沉淀（Chromatin Immunoprecipitation，ChIP）通过特异性抗体富集与目标蛋白结合的 DNA 片段。常规交联 ChIP 先以甲醛固定细胞，使蛋白与 DNA 的相互作用稳定保留，随后裂解细胞、超声打断染色质、加入抗体完成免疫沉淀，再经解交联与纯化获得 DNA 产物。
流程本身并不算特别复杂，但ChIP结果的可靠性取决于若干环节。交联时间与强度会影响抗原表位的可及性，染色质片段化的均一性会影响最终分辨率，抗体的特异性则直接决定富集信号的真实程度。因此在正式实验前对抗体进行验证，并同时设置 input 对照与 IgG 对照，是判断数据是否可用的基础。
获取 DNA 之后，检测方式依研究目的而定。针对已知或预测位点，ChIP-qPCR 通量较低、周期较短，适合逐个验证；需要在全基因组范围筛选富集区域时，则采用 ChIP-seq。研究某一转录因子的下游靶基因，或考察 H3K27ac、H3K27me3 等修饰在处理前后的分布变化，均可沿此路线开展。
样本准备方面，常规交联ChIP通常需要百万至千万级细胞，具体用量取决于检测靶标和实验安排。组蛋白修饰类靶标通常较为丰富，部分实验可采用相对较低的起始量；低丰度转录因子等靶标则往往需要更多细胞，以获得足量的富集DNA。如果同一样本需要检测多个靶标，还要为各靶标的免疫沉淀、对照及质控预留材料。对于组织样本，送样量还需结合细胞密度和染色质提取效率换算。提前明确样本类型、检测靶标及分组安排，有助于确定合适的取样规模，并统一交联、保存和运输条件，为后续实验做好准备。
2013 年发表于《Cell》的研究中，Gifford 等对未分化的人胚胎干细胞以及定向分化获得的三胚层细胞群体进行了系统分析，完成六种组蛋白修饰（H3K4me1、H3K4me3、H3K27me3、H3K27ac、H3K36me3 与 H3K9me3）的 ChIP-seq，并结合全基因组亚硫酸氢盐测序与 RNA-seq，描述了谱系分化过程中远端调控元件上 DNA 甲基化与 H3K4me1 的动态重塑。该研究说明，在起始材料充足的条件下，ChIP-seq 能够为细胞命运转变提供较为完整的表观调控图谱。
图2 多种组蛋白修饰的ChIP-seq结果联合RNA-seq轨迹揭示分化过程中不同胚层的多种表观遗传修饰和RUNX1基因的表达间的关系
二、CUT&Tag：以较低起始量描绘靶标分布
CUT&Tag 采用另一条技术路径。抗体在细胞核内原位识别目标蛋白或组蛋白修饰后，招募携带测序接头的 pA/G-Tn5 转座酶；在激活条件下，Tn5酶于靶标附近切割DNA并连接接头，经PCR扩增即可构建测序文库。
由于通常直接使用未固定或轻度固定的细胞与细胞核，常规交联 ChIP 中的超声破碎、免疫沉淀与解交联步骤得以省略，流程更为紧凑，背景信号也相对较低。CUT&Tag最初主要用于组蛋白修饰研究，此后逐步扩展至RNA聚合酶Ⅱ及部分转录因子，前提是抗体特异性与实验条件经过充分适配。
样本准备方面，CUT&Tag 可在 1 万细胞量级起始，常规30-50万细胞即可以完成一次富集。相比细胞数量，细胞核状态对结果的影响更大：核膜需保持完整，通透条件应足以让抗体与转座酶进入，同时避免细胞核聚集或破裂。抗体因素同样关键，尤其在分析转录因子时，抗体特异性的差异会直接反映在信噪比上。部分方案会在抗体孵育前进行轻度甲醛处理，以减少细胞核聚集成团，这是送样前需要与实验方确认的条件之一。
2019 年Nature Communications发表的方法学研究由 Henikoff团队完成，作者以 CUT&Tag 检测组蛋白修饰、RNA 聚合酶Ⅱ 与转录因子，并在低细胞量与单细胞水平上验证了该方法的可行性。此后 CUT&Tag 在表观基因组学研究中被广泛采用，其流程简短、背景较低的特点迅速受到了研究者的青睐。
对原代细胞、流式分选细胞以及其他取材受限的样本，CUT&Tag 具有较好的适用性，可在课题设计阶段优先纳入评估。
图3 Henikoff发表的CUT&Tag原理图。CUT&Tag免去了ChIP-seq较为复杂繁琐的交联打断步骤，流程更为简洁快速
三、ATAC-seq：绘制染色质开放区域图谱
ATAC-seq 关注的问题与前述两项技术不同。它不依赖特异性抗体，而是利用Tn5转座酶更易进入开放染色质的特点，在可及区域完成切割与接头连接，进而绘制全基因组的染色质可及性图谱。
由于不依赖抗体，ATAC-seq 特别适合开展组间比较：不同处理条件、不同分化阶段、疾病组与对照组之间的开放区域差异都可较为直观地呈现。获得差异开放区域后，结合区域注释与转录因子基序富集分析，并与已有 RNA-seq 数据整合，通常可筛选出一批候选调控因子，为后续验证提供方向。需要说明的是，ATAC-seq 反映的是细胞群体的平均可及性，若研究目标涉及细胞异质性，需进一步考虑单细胞水平的分析策略。
样本准备方面，常用方案以约 5 万细胞或细胞核起始，通常采用未固定的材料。除了数量，细胞状态和细胞核完整性也会影响文库质量及开放区域的检测效果。因此，样本制备时应尽量保持细胞或细胞核状态良好，并根据样本类型选择合适的提核与转座条件。采用冻存样本时，还应关注复苏后的细胞核完整性，具体处理方式需结合保存条件评估。
Buenrostro和他的同事在Nature Methods 2013 年的原始研究中，利用 ATAC-seq 同时获取了开放染色质、DNA 结合蛋白与核小体排布的信息，并对同一名受试者连续数日采血获得的 CD4? T 细胞进行了图谱分析。这项工作确立了该技术在少量样本与快速检测场景中的应用基础。
图4 ATAC-seq和其他几种染色质开放性检测的方法对比，ATAC-seq更简洁，对样本要求更低，分辨率更高
四、三项技术的联合应用
单项技术得到的只是局部答案。将三项技术放进同一个框架，才能获得完整的图景：ATAC-seq 确定发生变化的具体区域，ChIP-seq 或 CUT&Tag 说明该区域上结合的蛋白与携带的修饰，再结合表达数据与功能实验，对调控关系作出判断。
2024 年NAR Cancer报道的一项食管腺癌研究提供了参考。研究者整合该模型已有的ATAC-seq、H3K27ac ChIP-seq以及 BRD4、MED1等CUT&Tag 数据，分析候选区域的染色质特征。四组筛选结果取交集后得到 1549 个高可信候选区域，这些区域在 BRD4、H3K27ac、MED1 与 Pol II 等活跃调控信号上呈现明显富集。
该研究把染色质可及性、组蛋白修饰、蛋白占位与报告基因活性放在同一框架下比较。增强子筛选是其中一种应用场景，类似的组合思路同样适用于靶点确认与机制验证。需要提醒的是，任何单一指标的变化都不足以直接判定调控关系成立，最终结论仍需功能实验支持。
图5 综合ChIP、CUT&Tag和ATAC-seq技术筛选高可信基因表达调控候选区域
五、和元生物表观调控组学服务
从已知位点验证到全基因组调控图谱，和元生物提供 ChIP-qPCR、ChIP-seq、CUT&Tag 和 ATAC-seq 服务，可承接多种类型样本，常备组蛋白修饰与标签抗体资源，由专属科研顾问协助评估研究方案。
ChIP-seq
5800 元/样
满 5 送 1
CUT&Tag
4888 元/样
赠送 IgG 对照
ATAC-seq
2900 元/样
※价格包含样品质检、实验执行、Illumina 平台 NGS 测序和标准生信分析。样本制备、分子实验、生信分析与靶点验证可以全流程衔接，具体交付安排建议在咨询时确认。
已有目标蛋白或候选位点，或希望从差异表达结果继续深入的研究者，欢迎联系和元生物，结合研究目标与样本条件选择适宜的技术路线。
总结
ChIP 与 CUT&Tag 均以抗体为核心，前者通过交联与免疫沉淀富集目标片段，后者借助 pA/G-Tn5 在原位完成切割与建库，二者分别适用于起始量较为充足与起始量受限的样本；ATAC-seq 不依赖抗体，用于刻画染色质可及性。三项技术在信息维度上互补，选择的关键在于明确研究问题、评估样本条件，并在此基础上确定起始量、对照设置与检测策略。
参考文献
1.Gifford CA, Ziller MJ, Gu H, et al. Transcriptional and epigenetic dynamics during specification of human embryonic stem cells. Cell. 2013;153(5):1149-1163. doi: 10.1016/j.cell.2013.04.037.
2.Kaya-Okur HS, Wu SJ, Codomo CA, et al. CUT&Tag for efficient epigenomic profiling of small samples and single cells. Nat Commun. 2019;10(1):1930. doi: 10.1038/s41467-019-09982-5.
3.Buenrostro JD, Giresi PG, Zaba LC, et al. Transposition of native chromatin for fast and sensitive epigenomic profiling of open chromatin, DNA-binding proteins and nucleosome position. Nat Methods. 2013;10(12):1213-1218. doi: 10.1038/nmeth.2688.
4.Yang SH, Ahmed I, Li Y, et al. Massively parallel reporter assays identify enhancer elements in oesophageal adenocarcinoma. NAR Cancer. 2024;6:zcae041. doi: 10.1093/narcan/zcae041.
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