德国马普所开发新的ATAC-seq分析工具（2020.8.27 Plant Biotechnology Journal）

ATAC-seq（Assayfor Targeting Accessible-Chromatin with high-throughput sequencing），即结合高通量测序技术的靶向开放染色质研究。这个方法是2013年由斯坦福大学的William J.Greenleaf和Howard Y.Chang实验室共同开发的用于研究染色质可及性/开放性的方法。并且，随着该方法的不断改进，使得在全基因组范围内系统地研究控制基因表达的表观遗传机制成为可能。

ATAC-seq中的足迹（footprints）是指活性转录因子（TF）与DNA结合，阻止Tn5在结合位点切割，从而形成一个被保护的区域。ATAC-seq footprints可以帮助我们查看TF在全基因组上结合的状态。从理论上说，对ATAC-seq数据进行足迹分析可以研究TF的结合，但是，由于缺乏能夠执行不同水平的足迹分析的计算工具，该方法的广泛应用受到了阻碍。

2020年8月26日，Nature Communications在线发表了德国马普研究所生物信息学系Mario Looso团队题为“ATAC-seq footprinting unravels kinetics of transcription factor binding during zygotic genome activation”的论文，该研究介绍了TOBIAS（Transcription factor Occupancy prediction By Investigation of ATAC-seq Signal），这是一个全面、准确、快速的足迹分析算法，可在全基因组范围内同时对数百个TF的结合动力学进行研究。

TOBIAS是一系列命令行工具的集合。这些工具使用最少的ATAC-seq reads、TF motifs和基因组信息的输入来执行所有层次的足迹分析，包括偏差校正、footprinting以及不同条件之间的比较。此外，TOBIAS包括各种辅助工具，例如TF网络预测和足迹可视化，可用于各种下游分析。

为了验证TOBIAS，本研究使用成对的ATAC-seq和ChIP-seq数据进行了测试，发现TOBIAS优于现有的偏差校正和足迹分析方法。

总之，TOBIAS作为首次提出的一个综合性软件，可以执行基因组足迹分析的所有步骤，支持多种实验条件，并在一个框架内实现可视化。作者相信，未来基因组足迹分析领域的研究工作，比如分析软件和分子实验方法的进步，都将验证TOBIAS是一种资源丰富的工具，可以加深我们对涉及TF结合的各种表观遗传过程的理解。