一箭雙鵰！同時分析數千個單細胞表觀基因組和轉錄組的新方法問世

表觀基因組和轉錄組是分子生物學的重要組成部分，它將遺傳藍圖轉化為活細胞的「工具和材料」。

對於每個個體，不同類型細胞的基因組可能是相同的，但其表觀基因組和轉錄組則並不相同。

表觀基因組決定了哪些基因會被激活，以及它們激活的方式及時間。

換言之，表觀基因組標記決定了每個細胞的基因組將做什麼。

它調控了人體的正常發育，其調控失常也與癌症等多種疾病相關聯。

而轉錄組則是這些指令本身的一組副本，同樣是研究細胞表型和功能的一個重要手段。

在RNA轉錄的過程中，細胞只能接近染色質包裝的雙鏈基因組的某些部分。

由於這種通路在不同細胞類型之間存在差異，因此染色質可及性有助於確定多細胞生物體中各種細胞的形狀、功能和多樣性。

當前，雖然科學界可以越來越多地在單細胞解析度下探索轉錄、染色質及DNA甲基化等，但大多數檢測技術僅能觀察細胞生物學的某一個方面。

實際上，對單細胞內的多種分子，如RNA和DNA進行同時分析，有助於揭示分子間潛在的調節關係並豐富單細胞圖譜的效用。

此外，迄今為止，核酸的「協同分析」仍主要依賴於物理方法分隔每個細胞，使其通量限制在幾個細胞上。

文章於8月30日發表於Science期刊

近日，一項發表於Science期刊的重磅文章為單細胞研究領域帶來了突破！來自美國華盛頓大學及威斯康星大學的研究團隊開發了一種可以同時分析數千個單細胞中表觀基因組和轉錄組的新方法，且不必依賴微流控或其他設備。

據悉，這種聯合分析方法名為「sci-CAR」。

「sci」代表單細胞組合標記（single-cell combinatorial indexing）技術，這是一種研究大量單細胞的方法，涉及一系列條碼和稀釋步驟，使單個細胞能夠被唯一標記而無需物理分離細胞。

2017年3月，美國俄勒岡研究人員曾在Nature Methods上發表文章，基於單細胞組合標記技術開發了SCI-seq技術，能夠同時構建上千個單細胞文庫，檢測體細胞拷貝數的變異。

在發表於8月30日的最新Science文章中，sci-CAR技術能夠有效地將sci-ATAC-seq和sci-RNA-seq組合成單一方案，將RNA測序與染色質可及性相結合，可謂一箭雙鵰！研究人員指出，sci-CAR技術可以幫助揭示某些遺傳機制的關聯及調控機制，有助於更全面地了解各種細胞類型及其功能，並改善複雜生物細胞圖譜的效用，如小鼠的細胞圖譜。

最終，這一技術或將有助於更好地繪製人類細胞圖譜。

sci-CAR技術流程

作為概念驗證，研究人員首先利用sci-CAR技術在肺癌皮質醇反應細胞培養模型中對超過4,800個細胞進行了聯合檢測。

在該模型中，研究人員利用地塞米松對這些細胞進行治療。

這種合成類固醇激素可以激活基因組上數千個位點的結合，並改變數百個基因的表達。

隨後，研究人員隨著時間進程分析了地塞米松對基因表達的影響，以及在同一細胞中染色質可及性的動態變化。

他們從4,825個細胞中獲得了RNA-seq和ATAC-seq數據，顯示了基因表達和染色質可及性如何隨時間變化。

此外，研究人員還試圖研究了在哺乳動物腎臟中，不同類型細胞信使RNA的基因調控圖譜。

在將sci-CAR聯合分析技術應用到小鼠腎臟細胞的細胞核中，他們從11,296個細胞中獲得了轉錄組和染色質可及性的信息。

研究人員將小鼠腎細胞分為14組，並對細胞類型特異性表觀基因組和相關的轉錄組特徵進行了描述。

基於表觀基因組和轉錄組分析之間的協方差，研究人員還發現，他們可以在基因組調控元件及其目標基因之間建立聯繫，從而解釋不同細胞類型之間基因表達的差異，並鑑定了在9種細胞類型中差異表達的近9,000個基因。

文章通訊作者、華盛頓大學基因組研究所Jay Shendure教授

隨著測序成本的持續下降以及一系列單細胞分析技術和方法的湧現，單細胞測序數據正在急劇膨脹，但絕大多數數據都集中在基因表達上。

文章通訊作者、華盛頓大學基因組科學研究所Jay Shendure教授表示：「基因表達當然非常有趣，但細胞內部還有其他事情發生。

」他表示，將基因表達與染色質可及性數據進行組合有很多原因。

單細胞ATAC-seq數據可能非常「稀疏」，因為數據分布在整個基因組中；而單細胞RNA-seq則截然不同，只關注轉錄本。

「單獨基於ATAC-seq數據區分細胞類型是很困難的，因此你可以使用RNA-seq數據來識別細胞，但同時也可以獲得這些細胞的染色質可及性數據。

」

展望未來，研究人員表示，這種聯合分析方法明顯優於單獨分析RNA轉錄或DNA可及性。

同時，sci-CAR的另一個優點在於該方法可以同時用於聯合分析數百萬個單細胞。

研究人員希望繼續結合其他聯合分析，以便分子生物學家能夠同時追蹤從DNA到RNA的遺傳信息，以及複雜生物的不同單細胞中可能存在的許多特定蛋白質。

Jay Shendure教授最後表示，這種聯合檢測可能對大規模項目有益，例如人類細胞圖譜計劃（Human Cell Atlas），該計劃正在從數千個單細胞中獲取基因表達數據。

「理想情況下，這樣的細胞圖譜還將涵蓋其他信息，」Jay Shendure教授說道，「包括染色質可及性和空間信息，這些都應在相同的細胞中共同得到分析。

」

參考文獻：

1. Junyue Cao, Darren A. Cusanovich, Vijay Ramani, Delasa Aghamirzaie, Hannah A. Pliner, Andrew J. Hill, Riza M. Daza, Jose L. McFaline-Figueroa, Jonathan S. Packer, Lena Christiansen, Frank J. Steemers, Andrew C. Adey, Cole Trapnell, Jay Shendure. Joint profiling of chromatin accessibility and gene expression in thousands of single cells. Science, 2018; eaau0730 DOI: 10.1126/science.aau0730