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樊荣团队率先实现表观遗传组-转录组联合分析

  单细胞多组学,特别是染色质可及性表观遗传和转录组同时测序分析,可以不仅鉴别细胞类型和状态同时还可以揭示控制基因表达的机理 – 常常被认为是单细胞组学分析的终极利器。随着近年来空间组学的兴起, 空间多组学技术 (spatial multi-omics)是否也可以同时分析基因表达和基因调控机制?这成为了大家一致期待的新一代革命性组学工具。空间多组学在2022年更是被Nature杂志展望为为最值得期待的七个技术之一。

  2020年底,耶鲁大学的樊荣教授团队首次报道了利用组织样本原位编码方法同时分析空间转录组和蛋白组(DBiT-seq)。在表观遗传组领域,樊荣教授团队在2022年开发了两种空间表观遗传测序新技术(Spatial-ATAC-seq和Spatial-CUT&Tag),实现了对基因表达机制方面的高空间分辨率分析。2023年2月23日,樊荣教授团队开发的空间转录组和蛋白组新技术Spatial-CITE-seq,实现了高通量(约200–300)蛋白和转录组同时分析。为了进一步研究调控基因表达的表观遗传机制,需要对空间表观组和转录组进行同时分析。因此如果空间分辨的表观遗传组和转录组联合测序分析技术(spatial epigenome–transcriptome co-sequencing)能够实现,将会成为复杂组织生物学研究的一个终极利器, 其用途几乎涉及生物医学的所有重要领域。

  2023年3月15日,耶鲁大学樊荣教授团队和卡罗林斯卡学院Gonçalo Castelo-Branco教授团队合作,在Nature期刊发表了题为:Spatial epigenome–transcriptome co-profiling of mammalian tissues的研究论文。

  除了成功实现整个领域期待的在同一组织样品上实现总体染色质可及性和基因表达的联合空间组学分析(Spatial ATAC–RNA-seq),该研究还同时报道了三个特定的组蛋白修饰和基因表达的联合分析(Spatial CUT&Tag–RNA-seq)。和单细胞数据整合显示这些技术达到了细胞水平或近单细胞分辨率。

  这项工作能够在空间和全基因组水平上观察表观遗传机制如何在组织中控制转录表型和细胞动态,揭示组织结构中空间表观遗传启动、分化和基因调控的新见解。该技术将在生命科学和生物医学研究领域引起广泛兴趣。

  在研究中,对Spatial ATAC–RNA-seq技术,研究人员使用甲醛固定的冰冻组织切片,首先用预装有DNA adapter的Tn5转座酶复合物进行处理,随后将同一组织切片在包含生物素,连接序列和poly-T的DNA adapter中孵育以启动逆转录。之后,在组织切片上依次放置两个方向垂直的微流控芯片,分别引入空间编码Ai(i=1−50或100)和Bj(j=1−50或100),从而形成一个二维的、由空间编码定义的组织像素网格,每个像素点由Ai和Bj编码(总编码像素数=2500或10000)。最后,组织在反向交联后释放编码的cDNA和基因组DNA(gDNA)片段,将cDNA使用链霉亲和素珠富集,gDNA片段保留在上清液中。分别构建gDNA和cDNA的文库用于下一代测序。对Spatial CUT&Tag–RNA-seq,将特定组蛋白修饰(H3K27me3、H3K27ac或H3K4me3组蛋白修饰)的抗体应用于组织切片,随后使用protein A连接的Tn5-DNA复合物进行CUT&Tag实验,剩余步骤与spatial ATAC–RNA-seq类似,最终得到组织中组蛋白修饰和转录组的空间共同分析结果。

  对小鼠胚胎(E13)进行Spatial ATAC–RNA-seq分析,通过表观遗传组和转录组数据均能成功分辨小鼠胚胎各个器官。为了研究胚胎发育中染色质可及性和基因表达之间的时空关系,研究分析了从radial glia到postmitotic premature neurons的分化轨迹。表明spatial-ATAC-RNA-seq 技术可用于解析组织发育过程中的基因调控机制和时空动态。

  对产后22天小鼠大脑进行Spatial ATAC–RNA-seq和Spatial CUT&Tag–RNA-seq分析,通过提高编码数量到100,实现对几乎整个小鼠半脑的空间表观遗传组和转录组共同分析。通过联合分析发现在某些小鼠大脑组织区域中,某些基因的表观遗传特征随着发育而持续存在,但基因表达却不同。联合分析结果还发现,表观遗传调控与基因表达在幼鼠大脑不同区域中存在预期之外的相互关系,并且不同表观遗传特征可以通过相互合作来调控基因表达。

  空间分辨表观遗传组和转录组联合分析技术Spatial ATAC–RNA-seq和Spatial CUT&Tag–RNA-seq,代表了空间生物学中获得信息最为丰富的工具之一,可以预见其在生物医学研究的各个领域中均能得到广泛应用。从长远来看,樊荣教授团队希望将该技术应用于各种组织类型,并生成表观遗传和转录状态的空间图谱。据悉,樊荣教授团队目前正在开发更多空间组学新技术, 同时致力于将这些新技术用于脑科学,癌症,衰老和免疫等广泛的生物医学研究课题。

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