【0元试用】Tn5转座酶—无序列偏好性（Tn5-Plus）

Tn5转座酶通过其独特的"cut-and-paste"机制，实现了DNA片段化和接头连接的一步完成（Tagmentation），将传统建库流程从数小时缩短至10分钟，DNA起始量可低至ng级别。这使其成为全基因组测序、ATAC-seq、CUT&Tag、转录组、单细胞测序等技术的核心工具。然而，Tn5固有的序列偏好性正成为制约数据质量的关键瓶颈。

针对这一行业痛点，舒桐科技开发了Tn5-Plus转座酶。我们基于Tn5-DNA复合物的三维结构，通过理性设计与多轮定向进化，对非特异性DNA结合域（图1框内区域）进行精准改造。Tn5-Plus在保持甚至提升核心催化活性的同时，显著降低了序列偏好性，实现了更均匀、更真实的基因组覆盖，为各类高通量测序应用提供了更可靠的数据基础。

图1 Tn5-DNA复合物的三维结构

 

1. 产品信息

 

2. 产品组分

 

3. 产品特点

① 显著降低序列偏好性：通过结构导向的理性设计，精准改造产生偏好性的关键区域，将AT-rich区域的插入效率相对提升70%，接近无偏好状态（100%）

② 催化活性更优：在相同反应条件下，片段化效率高于野生型Tn5，产生的片段更集中分布于理想建库区间（150-500bp），且酶活稳定性更佳

③ 基因组覆盖度更均匀：Fold80值降至1.54的优秀水平，显著提升数据利用率，节约测序成本

④ 插入序列随机性更高：通过Shannon熵评估，Tn5-Plus的序列偏好性大幅减弱，插入位点分布更接近理想随机状态，确保了数据的无偏性

⑤ 策略精准，功能稳定：改造过程避开了ME序列识别区域和催化活性中心，而将改造重点精准定位于非特异性DNA结合域，确保了转座酶的核心功能不受影响

 

4. 应用领域

Tn5-Plus的优异性能使其成为多种NGS应用的理想选择，尤其适用于对数据均匀性和完整性要求高的场景：

① 全基因组测序 (WGS)

② ATAC-seq

③ 单细胞测序

④ 转座子文库构建

⑤ 转录组测序及其他文库构建

 

5. 产品性能展示

5.1 催化活性显著提升

测试条件：50ng Human基因组DNA，55°C反应10分钟

数据解读：

Tn5-Plus的片段化效率相比Tn5-WT显著提升

① 片段化更充分：在相同反应条件下，Tn5-Plus产生的DNA片段更小

② 片段分布更集中：主峰集中在建库理想区间（150-500bp），减少过长或过短片段的比例

③ 活性更高：相同酶量下可处理更多DNA，或用更少的酶即可达到理想片段化效果

5.2 AT-dropout改善

定义：AT富集区域的测序覆盖缺失或不足

产生原因：标准Tn5转座酶偏好插入GC含量较高的区域，系统性"跳过"AT-rich区域

测试条件：E. coli基因组DNA（具有代表性的GC含量梯度）

关键比较：GC 20-30%区域 vs GC 50%区域的插入效率比值

数据解读：

① Tn5-WT：AT-rich区域插入效率仅为GC-normal区域的~50%，存在严重偏好性

② Tn5-Plus：将AT-rich区域的插入效率提升至GC-normal区域的85%

③ 改善幅度：相对提升70%，接近理想的无偏好状态（100%）

5.3 Fold80降低

定义: 使80%基因组区域达到平均覆盖深度所需的测序倍数

计算公式: Fold80=平均覆盖深度/第80百分位覆盖深度

评判标准：

① Fold80 < 1.5：覆盖非常均匀

② Fold80 = 1.5-2.0：覆盖较均匀，可接受

③ Fold80 > 2.0：覆盖不均匀，存在明显偏差

测试条件：E.coli基因组DNA，50M PE150数据

数据解读：

① Tn5-WT：Fold80 = 2.16（覆盖不均匀，超过可接受范围）

② Tn5-Plus：Fold80 = 1.54（进入优秀区间）

③ 降幅：下降28.7%；相同覆盖均匀度下，可节省约50%的测序数据量

5.4 motif Shannon熵提升

定义：定量衡量Tn5转座酶序列偏好性强弱的黄金指标

原理：通过分析插入位点周围序列（9bp窗口）的分布均匀性来计算

解读：分布越均匀，熵值越高，序列偏好性越弱

测试条件：对插入位点的9bp序列进行统计分析

数据解读：

① Tn5-WT：熵值偏低，转座酶插入位点具有一定的偏好性

② Tn5-Plus：熵值提升，转座酶插入位点更随机