作為ChIP的高效替代方案, 你可能不知道CUT&RUN有多專業，那小編就拿下面這篇文獻來分析一下吧~

文獻：Targeted in situ genome-wide profiling with high efficiency for low cell numbers

隨著技術的發展，ChIP-seq的改進可以實現TFs 6-8堿基對分辨率的映射，但實驗結果還是存在很多問題，比如說ChIP的高背景限制了靈敏度，需要的細胞比較多以及交聯和增溶產生的假象。而CUT&RUN相比于傳統ChIP在細胞量和信噪比等方面的優勢。

1）在整個實驗過程中，pMNase的量對片段化的結果至關重要

fig1.兩批樣品500μl體積中，600,000個K562細胞，加入不同濃度的pA-MN，片段化之后，采用TapeStation 通過分析熒光強度來分析pA-MN對H3K27me3基因組片段化的影響。

2）CUT&RUN技術用于少量細胞，信噪比很好

研究者檢測了100-6000個K562細胞的H3K27me3的基因組分布，發現在低至100細胞時，CUT&RUN仍可以很好地檢測出H3K27me3的峰，而且在異染色質區也一樣可以看到峰。

fig2.CUT&RUN可以檢測低至100細胞的H3K27me3基因組分布（a）ENCODE數據庫中的K562細胞的H3K27me3 ChIP-seq結果，及6000-100個K562細胞的H3K27me3 CUT&RUN結果。（b）CUT&RUN結果的散點圖，以50bp為一個bin，相對于陰性對照IgG，6000細胞與100細胞有明顯更強的相關性。（c）熱圖顯示6000-100細胞的CUT&RUN結果有很好的相關性。

3）CUR&RUN技術檢測的信噪比要比傳統ChIP-seq高很多

研究者檢測了轉錄因子CTCF的基因組結合位點，發現CUR&RUN技術檢測比ENCODE的CTCF ChIP-seq的信噪比要高很多，而且只需1.25萬細胞就能得到很高質量的結果。盡管用1000細胞則會損失一些峰。

fig3.用CUT&RUN檢測CTCF的結合位點，比ENCODE中的CTCF ChIP-seq信噪比高很多。

本文圖2、圖3分析源自CST公司。

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