作为ChIP的高效替代方案, 你可能不知道CUT&RUN有多专业，那小编就拿下面这篇文献来分析一下吧~
文献：Targeted in situ genome-wide profiling with high efficiency for low cell numbers
随着技术的发展，ChIP-seq的改进可以实现TFs 6-8碱基对分辨率的映射，但实验结果还是存在很多问题，比如说ChIP的高背景限制了灵敏度，需要的细胞比较多以及交联和增溶产生的假象。而CUT&RUN相比于传统ChIP在细胞量和信噪比等方面的优势。
1）在整个实验过程中，pMNase的量对片段化的结果至关重要
fig1.两批样品500μl体积中，600,000个K562细胞，加入不同浓度的pA-MN，片段化之后，采用TapeStation 通过分析荧光强度来分析pA-MN对H3K27me3基因组片段化的影响。
2）CUT&RUN技术用于少量细胞，信噪比很好
研究者检测了100-6000个K562细胞的H3K27me3的基因组分布，发现在低至100细胞时，CUT&RUN仍可以很好地检测出H3K27me3的峰，而且在异染色质区也一样可以看到峰。
fig2.CUT&RUN可以检测低至100细胞的H3K27me3基因组分布（a）ENCODE数据库中的K562细胞的H3K27me3 ChIP-seq结果，及6000-100个K562细胞的H3K27me3 CUT&RUN结果。（b）CUT&RUN结果的散点图，以50bp为一个bin，相对于阴性对照IgG，6000细胞与100细胞有明显更强的相关性。（c）热图显示6000-100细胞的CUT&RUN结果有很好的相关性。
3）CUR&RUN技术检测的信噪比要比传统ChIP-seq高很多
研究者检测了转录因子CTCF的基因组结合位点，发现CUR&RUN技术检测比ENCODE的CTCF ChIP-seq的信噪比要高很多，而且只需1.25万细胞就能得到很高质量的结果。尽管用1000细胞则会损失一些峰。
fig3.用CUT&RUN检测CTCF的结合位点，比ENCODE中的CTCF ChIP-seq信噪比高很多。
本文图2、图3分析源自CST公司。
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