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作者：小丫  来源：嘉因

《RNA-seq这样画图，国自然必得A》介绍的4个图，需要满足两个条件，才能让RNA-seq结果迅速变成高富帅。本期介绍的方法适用于任意两组RNA-seq：

• 这两组sample可以是两个发育阶段，找出决定stage I到stage II这个发育过程的关键调控因子。

• 也可以是两种处理条件，例如热刺激和正常生理条件对比，找出哪个关键调控因子应答热刺激，从而调控下游众多功能基因。
  

为啥要变身？

• RNA-seq看基因表达量的变化，这是转录调控的结果；

• DNase/ATAC-seq看到调控因子结合与否，这是原因；简单粗暴的讲：调控因子结合/不结合，决定了基因转录/不转录；

• RNA-seq变身DNase/ATAC-seq，就能看到调控因子结合状态的差异。

• 别人做RNA-seq找差异基因，你用RNA-seq变身DNase/ATAC-seq挖机制。
  

思路

1. 如果能找到跟RNA-seq对应的DNase/ATAC-seq sample就最好了。如果没有现成的DNase/ATAC-seq可用，那就让RNA-seq变身DNase/ATAC-seq；《老板让找DNA转录调控分子，这个技术十拿九稳》这篇讲了ATAC-seq能帮你解决啥问题；

2. 结合motif分析，推测决定两组sample状态差异的关键调控因子；找motif的方法看这篇《点鼠标就能找启动子区的motif | meme-FIMO》；

3. 用ChIP-seq验证第2步的推测。如果有已发表的ChIP-seq数据就可以直接拿来用，查询方法见这篇《转录因子调控了谁？挖全天下所有高通量实验数据，只为您解决这一个问题》；

4. 做knockdown/knockout，通过ChIP-qPCR等生化实验，全方位研究这个关键调控因子对两种状态的影响。

5. 标书提交后，要为发文章考虑，第一步的ATAC-seq是由RNA-seq变身而来，不够solid，那就按照当初做RNA-seq的实验设计，找嘉因做ATAC-seq，代替第1步。

能画出什么图呢？

图1 RNA-seq转换成ATAC-seq的效果。左边是真实的DNase-seq数据，右边是由RNA-seq变身的效果，跟左边特别像。详情看这篇《用RNA-seq也能找到开放染色质，ATAC-seq不开森》

Zhou, W., Sherwood, B., Ji, Z., Xue, Y., Du, F., Bai, J., Ying, M. and Ji, H., 2017. Genome-wide prediction of DNase I hypersensitivity using gene expression. Nature communications, 8(1), p.1038.

图2 从差异ATAC-seq位点找出富集的motif，推测出关键调控因子

画出颉伟组上周刚发表的Genome Biology里的图。这图能说明什么生物学问题？参考这篇《表观遗传是怎样遗传的？| 颉伟讲怎样用ATAC-seq研究表观遗传机制的视频》

Li, Y., Zheng, H., Wang, Q., Zhou, C., Wei, L., Liu, X., Zhang, W., Zhang, Y., Du, Z., Wang, X. and Xie, W., 2018. Genome-wide analyses reveal a role of Polycomb in promoting hypomethylation of DNA methylation valleys. Genome Biology, 19(1), p.18.

图3 上面推测出的关键转录因子能在体内结合重要位点吗？找嘉因做ChIP-seq来验证。

看ChIP-seq跟ATAC-seq的重叠（AD），看motif（BE），再举例看具体的几个基因（C）。

Boogerd, C.J., Aneas, I., Sakabe, N., Dirschinger, R.J., Cheng, Q.J., Zhou, B., Chen, J., Nobrega, M.A. and Evans, S.M., 2017. Probing chromatin landscape reveals roles of endocardial TBX20 in septation. The Journal of clinical investigation, 126(8), pp.3023-3035. ( IF = 12 )

国自然倒计时两周，来不及补这个图没关系。提交标书后，您再慢慢琢磨这个idea，一定能给您的课题带来新的启示。