建库又快、序列偏好又低，TnV转座酶做到了

这款转座酶Sequence Logo怎么这么“平”？

Vazyme TnV的Sequence Logo
注：Sequence Logo越平缓，转座酶插入碱基偏好越低！

做建库选转座酶时，你最看重什么？

活性？稳定性？产出量？这些当然重要。

但还有一个维度，被很多人忽略了，却可能悄无声息地影响你的测序数据质量——转座酶自身的序列偏好性。

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Tn5转座酶能够在同一步反应中完成DNA打断和接头插入，被广泛应用于二代测序文库构建及多种测序技术。但传统Tn5对插入位点附近的碱基组合存在偏好性。这种来自酶本身的序列选择性，可能随建库过程进入最终的测序数据，成为下游分析中需要考虑的技术背景，影响测序数据的真实性和准确性。

针对Tn5转座酶这一天然特性，诺唯赞利用分子酶定向进化平台对Tn5进行改造升级，表达合成了全新的低序列偏好转座酶TnV。

如果你的实验对打断的随机性要求高，同时又不想建库流程过于繁琐——TnV提供了一个“两全其美”的新选项。

一个可靠的方法是看Sequence Logo图。Logo中碱基字母越小，意味着转座酶的偏好性越少，你的数据就越接近样本的真实状态。

转座酶在转座过程中会对目的DNA进行相隔9bp的错位切割，因此该区域可用于比较不同转座酶对靶序列的选择偏好。下方展示了不同类型的转座酶9bp核心序列的偏好性差异。

表1. 不同类型转座酶的序列偏好性比较

注：Sequence Logo图用于展示转座酶插入位点附近不同碱基的分布特征。图中纵坐标的单位是bit[1]，表示每个位置所包含的序列信息量。信息量越高，说明该位置的碱基分布越不均衡，转座酶对某一种或几种碱基的偏好越明显；信息量越低，则说明A、T、C、G的分布越接近，局部序列依赖性越弱。

为了进一步评价TnV的性能，我们采用了相同的分析窗口和信息量计算方法，对传统Tn5转座酶与诺唯赞低序列偏好性转座酶TnV进行了比较。比较结果显示：使用TnV，建库环节引入的酶源性偏好较传统Tn5减少近一半，偏好位点减少超七成。

表2. 不同类型转座酶的信息量差异

注：Total information bits为9 bp区域各位置总信息量之和；Biased position counts为单个位点信息量大于0.05 bit的位置数量。0.05 bit为本文用于统一比较不同酶的分析阈值

在酶法DNA建库技术路线中，片段化酶通常被认为具有较低的序列偏好性。它通过核酸内切酶切割DNA，不依赖转座反应，也不会同步完成接头插入，因此常被用于对片段分布和序列均一性要求较高的建库体系。为了进一步评价TnV与片段化酶的差异，我们在不同维度下对片段化酶与TnV进行了比较。

表3. 片段化酶与TnV转座酶的序列偏好性比较

Sequence Logo图表明，两种酶均表现出较低的整体序列依赖性，但偏好分布特征有所不同，片段化酶的弱偏好分布于3个位置，TnV的偏好则主要集中于2个核心位置。这表明，TnV在保持转座建库简捷优势的同时，整体序列偏好已经接近低偏好片段化酶建库体系的水平。

与传统Tn5相比，TnV从建库源头降低了对特定碱基组合的优先识别，有效减少了酶源性序列偏差对文库数据的影响，可应用于ATAC-seq、插入位点分析、motif分析和footprint分析等偏好敏感型分析，同时也为方法开发提供了背景更干净的酶学工具。

TnV后续将应用于诺唯赞全新迭代的转座酶法DNA建库试剂盒中。新试剂盒将以TnV为核心建库酶，在降低转座序列偏好的基础上，进一步完成建库体系优化和系统性能验证。

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