北京大学何爱彬团队Mol Cell 发表新型单细胞ChIP-seq技术 !通量高、普适性强

蛋白质与DNA互作是基因转录调控的关键,也是启动基因转录的前提,在绘制细胞图谱和研究疾病相关细胞异质

蛋白质与DNA互作是基因转录调控的关键,也是启动基因转录的前提,在绘制细胞图谱和研究疾病相关细胞异质性中有重要作用。为了研究蛋白质-DNA互作,科学家发明了很多方法,包括凝胶阻滞、甲基化干扰、体内足迹、ChIP-Seq等。其中ChIP-seq(染色质免疫共沉淀测序)技术是研究表观遗传调控的一种重要手段。

随着测序技术的发展,DNA甲基化测序、染色质构象捕获技术、染色质开放程度测序已经达到了单细胞水平。通常ChIP-seq技术的测序起始量为数百万个细胞,难以在稀有以及不易获得的样本研究中使用。为解决这一难题,科学家开发了低起始量的ChIP-seq技术,例如STAR-ChIP、ULI-NChIP,甚至开发了单细胞水平的Drop-ChIP、scChIC-seq。但以上这些技术存在依赖微流控装置、捕获效率低、基因组比对率低、成本高、通量低等不足,难以满足相关研究的实际需求。因此,蛋白质-DNA互作研究亟需一种具有普适性、易操作、高质量、高通量的单细胞ChIP-seq技术。

近日,来自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团队利用组合条形码和靶向染色质释放技术,开发了一种名为“CoBATCH”的新型单细胞ChIP-seq技术。CoBATCH技术具备普适性、易操作、高通量和高质量等优点,不仅可以捕获体外培养单细胞中染色质结合蛋白在基因组上的分布信息,还可用于分析组蛋白修饰研究。利用该技术,研究团队首次解析了小鼠胚胎10个不同器官(心脏、肝脏、肺、左脑、右脑、后脑、肾脏、皮肤、肌肉和小肠)的内皮细胞谱系发育、分化和功能的异质性。8月27日,该研究成果发表在Molecular Cell期刊上,文章题为“CoBATCH for High-Throughput Single-Cell Epigenomic Profiling”。

常规的ChIP-seq技术需要使用超声打断交联的基因组片段,利用特异性抗体富集含有目的蛋白结合的基因组片段,将目的DNA片段纯化后再进行建库测序。正是这些操作导致ChIP-seq技术的起始量达到数百万细胞,且耗时长。为解决这些问题,何爱彬团队首先开发了一种低起始量的单细胞测序技术in situ ChIP。通过富集基因组区域的特异性抗体并与Tn5转座酶融合,得到融合蛋白Protein A-Tn5 (PAT)。PAT蛋白能够与细胞中的特定抗体结合,识别特定的基因序列并进行切割,进而连接接头序列,获得的DNA片段可直接进行PCR反应和文库制备。(图1)

图1. in situ ChIP技术

为验证in situ ChIP技术的效率,研究人员在小鼠胚胎中进行了试验。结果显示,in situ ChIP技术可直接用于不经过消化的胚胎样本和组织切片,不仅能在完整的组织中进行低起始量的表观基因组分析,还能在天然和交联实验条件下检测数万个单细胞,表明in situ ChIP技术对样本没有限制,具备很好的普适性。同时,利用in situ ChIP技术该试验可在1天内完成,大大提高了研究效率。该研究还发现,组蛋白修饰H3K27ac和H3K4me3在胚胎发育相关的特定基因组区域有明显富集,与胚层发育密切相关。

接下来,研究团队对in situ ChIP技术进行了升级,创造性地将其与单细胞组合条形码技术结合,开发出高通量单细胞ChIP-seq技术——CoBATCH。CoBATCH可在每个细胞中捕获约12,000个非重复reads,背景噪音极低,通量可达10000个单细胞。(图2)与其他单细胞ChIP-seq技术相比,CoBATCH具有更高的准确性、信噪比和基因组比对率,并能捕获更多的单细胞reads。

图2. CoBATCH技术

利用CoBATCH技术,研究团队对胚胎小鼠(16.5天)10个器官(心脏、肝脏、肺、左脑、右脑、后脑、肾脏、皮肤、肌肉和小肠)的内皮细胞谱系进行了定位,解析了小鼠这10个器官内皮细胞谱系的发育、分化和功能异质性。经过生物信息学分析,研究人员精确识别了各器官中不同的细胞亚群,并发现不同器官来源的细胞可能保留着胚层发育的表观遗传信息。

研究表明,CoBATCH技术可以有效破译细胞的表观遗传异质性和顺式调节机制,为理解器官功能特异的内皮细胞发育提供重要线索。此外,CoBATCH技术不必使用特殊装置,可以广泛的应用于DNA-蛋白质互作的单细胞分析研究。

单细胞测序技术目前被广泛用于疾病相关细胞群异质性和细胞图谱研究。何爱彬团队开发的CoBATCH技术是具有普适性、高通量特点的单细胞ChIP-seq方法,能在单细胞水平解析细胞功能异质性和表观遗传调控机制,可为组织器官发育和疾病发生过程研究提供强有力的技术支持,有助于将生命科学研究推进到一个新的维度。

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