何爱彬研究组开发CoTECH实现单细胞多维表观重构

细胞命运或状态由多维度染色质修饰景图及其调控基因表达谱决定。虽然各类组蛋白修饰、转录因子结合等表观因子调控的机制与结果各异,却协同决定了基因的选择性表达。全局性的研究多维度的表观因子相互作用有助于理解生命发育基因表达调控的机制和细胞命运的决定,以及疾病发生过程基因表达异常的原因,为疾病的治疗提供理论基础。虽然目前已有多种能在单细胞水平上高精度解析单一表观修饰的实验方法,但是用现有技术获得的数据很难准确地整合成高维度的全表观组图景。因此,开发新的高质量、高通量且具有普适性的单细胞多组学技术对于深入研究上述科学问题至关重要。

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2021年5月6日,北京大学分子医学研究所,北京大学-清华大学生命科学联合中心研究员何爱彬研究组在Nature Methods杂志在线发表题为“Single-cell joint detection of chromatin occupancy and transcriptome enables higher-dimensional epigenomic reconstructions”的研究论文,报道了一种新型高通量和高质量的名为CoTECH(combined assay of transcriptome and enriched chromatin binding)的单细胞双组学技术,这个方法能够同时在单个细胞中捕获蛋白质-染色质互作和基因表达信息。

CoTECH方法是在何爱彬课题组早期开发的单细胞ChIP-seq方法CoBATCH1的基础上,巧妙地结合了优化后的单细胞RNA-seq技术,实现在单个细胞中,同时捕获特定的组蛋白修饰或者转录因子结合以及转录组(图1)。此外,由于该方法沿用了组合标签策略,使得CoTECH技术具有普适性,即不借助复杂仪器及不需要构建转基因模型的情况下高通量、高精度地获得单细胞双组学数据。

为了达到重构高维度表观组图景的目的,作者利用CoTECH捕获的双组学数据,提出了新的分析框架和策略:在多批次实验(捕获不同的组蛋白修饰)的数据中,利用各自的转录组数据对单细胞进行分群,并将转录组非常相似的来自多个单细胞数据进行合并,获得具有转录组以及多种组蛋白修饰信息的“pseudosingle cells”(图2)。通过此方法,在整合多批次实验的数据之后,研究者可以获得拥有多种不同类型的组蛋白修饰、转录因子结合以及基因表达情况的“pseudosingle cell”数据。除此之外,利用此分析策略还可将CoTECH数据与其他类似的多组学数据,如解析转录组与染色质可及性的sci-CAR2、SNARE-seq3等,解析转录组与DNA甲基化的scM&T-seq4等方法获得的数据进行整合,以达到重构更高维度的单细胞表观组全景。

图1.高通量单细胞多组学技术CoTECH流程图

图2.CoTECH实现多种组蛋白修饰表观重构的分析策略

利用CoTECH技术,作者在小鼠胚胎干细胞中解析了二价染色质区域(bivalentchromatindomain)与基因表达的联系,结合“pseudosingle cells”策略解析随拟时序发展中二价染色质评分与H3K4me3/H3K27me3及基因表达的动态关系。此外,作者还在利用coTECH解析小鼠胚胎两波生血事件中细胞命运决定的偏向。通过对小鼠胚胎主动脉-性腺-中肾(aorta-gonad-mesonephros,AGM)区域以及卵黄囊(yolk-sac)区域的内皮细胞用coTECH同时捕获转录组以及标记激活型增强子的组蛋白H3K27ac修饰,识别出在这两次生血过程的内皮-生血细胞转变(EHT)事件中,两方增强子使用的偏好,从而一定程度解释二者的细胞命运产生差异的原因。

北京大学-清华大学生命科学联合中心博士生熊海清、罗颖洁与北京大学分子医学研究所博士生王千昊为论文共同第一作者,何爱彬为本文的通讯作者。该研究获得了科技部干细胞专项、国家自然科学基金委的和生命科学联合中心的支持。

参考文献:

1.Wang, Q. et al. CoBATCH for High-Throughput Single-Cell Epigenomic Profiling. Mol Cell76, 206-216 e207, doi:10.1016/j.molcel.2019.07.015 (2019).

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3.Chen, S., Lake, B. B. & Zhang, K. High-throughput sequencing of the transcriptome and chromatin accessibility in the same cell. Nat Biotechnol37, 1452-1457, doi:10.1038/s41587-019-0290-0 (2019).

4.Angermueller, C. et al. Parallel single-cell sequencing links transcriptional and epigenetic heterogeneity. Nature Methods13, 229-+, doi:10.1038/nmeth.3728 (2016).

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