染色质结构之美——染色质可及性

染色质可及性(chromatin accessibility)作为一种衡量染色质结合因子与染色质DNA结合能力高低的染色质属性,是评价染色质结构稳态的重要指标之一,在多种细胞核进程中扮演重要角色,包括基因转录调控以及DNA损伤修复等。该属性的异常调控与多种疾病的发生发展密切相关,包括肿瘤以及神经退行性疾病等。对于该属性探究已经成为生命科学与疾病领域的热点。伴随越来越多的新技术应运而生,例如染色质构象捕获技术、高通量测序技术以及两种技术的结合等。随着技术的进步,多种参与调控染色质可及性的因素被发现和总结,包括核小体占位、组蛋白修饰以及非编码RNA等。多项大规模的染色质组学数据绘制了多种疾病的染色质可及性图谱,为揭示疾病的发生发展与染色质可及性之间的关系提供了数据支持。同时,随着单细胞染色质可及性测序技术的发展,实现了对细胞类型染色质层面的划分,弥补了单纯依赖基因表达划分细胞类型的不足。本文将从染色质的组成与可及性、影响染色质可及性的因素、染色质可及性的检测方法,以及染色质可及性与癌症的关系等方面简要阐述染色质可及性的研究进展。     

哺乳动物转录因子DNA结合谱

基因差异表达是生物发育和对刺激作出应答的分子基础,转录因子在这种基因差异表达中发挥着重要的调控作用。因此,要弄清楚转录因子调控基因差异表达的机理,就必须鉴定出它们全部的靶基因并构建其操纵的转录调控网络。对基因组DNA的序列特异性结合是转录因子调控基因转录的关键环节,因此,要鉴定转录因子的靶基因,就必须从它们与DNA相互作用的分子水平,鉴定它们能够识别并结合的全部DNA序列,即转录因子DNA结合谱。近年来随着DNA微阵列芯片和高通量DNA测序技术的产生和快速发展,出现了建立转录因子体内及体外DNA结合谱的一系列革命性的新技术,对该领域的研究带来重大影响。这些新技术主要包括建立转录因子体内DNA结合谱的染色质免疫沉淀-芯片技术(ChIP-chip)和染色质免疫沉淀-测序技术(ChIP-Seq),以及建立转录因子体外DNA结合谱的双链DNA微阵列芯片技术(dsDNA microarray)、指数富集配体系统进化-系列分析基因表达技术(SELEX-SAGE)、结合-n-测序技术(Bind-n-Seq)、多重大规模并行SELEX技术(MMP-SELEX)、凝胶迁移实验-测序技术(EMSA-Seq)和高通量测序-荧光配体互作图谱分析技术(HiTS-FLIP)。文章将对这些新技术做一综述。     

染色质转座酶可及性测序研究进展

染色质转座酶可及性测序(assay for transposase-accessible chromatin with high-throughput sequencing,ATAC-seq)诞生于2013年,具有比脱氧核糖核酸酶I超敏感位点测序(deoxyribonuclease I hypersensitive site sequencing, DNase-seq)和微球菌核酸酶敏感位点测序(micrococcal nuclease sequencing, MNase-seq)更快速、灵敏、简便的优点,是目前分析全基因组范围染色质开放区域的热点技术。通过该技术能获得染色质开放区域的相关信息,从而映射出转录因子等调控蛋白的结合区域和核小体定位等信息,对于研究表观遗传分子机制具有重要意义。本文比较了5种获取染色质开放区域技术的优缺点,重点介绍了ATAC-seq的原理和主要流程,描述了利用ATAC-seq技术研究染色质开放区域的发展概况以及ATAC-seq的相关应用,期望对真核生物全基因组水平的染色质开放区域研究、顺式调控元件鉴定以及遗传调控网络的解析等提供借鉴。     

染色质可及性与植物基因表达调控

真核生物基因组上的核小体呈现不均匀分布, 转录活跃区域的染色质结构相对松散且易被调节蛋白结合, 这些区域的可接近程度称为染色质可及性。随着测序技术的发展, DNase-seq、ATAC-seq、MNase-seq和NOMe-seq等组学技术的应用, 全基因组范围内染色质可及性检测变得简便且高效。该文主要介绍了真核生物染色质可及性的4种基本检测方法的技术原理, 总结了核小体定位、组蛋白修饰以及转录因子结合与染色质可及性的关系, 并综述了染色质可及性参与植物生长发育和环境响应研究进展, 以期为植物领域全基因组水平染色质可及性研究、顺式调控元件挖掘及发育和环境响应过程中基因表达调控网络的解析提供借鉴。     

ATAC-seq在复杂疾病研究中的应用进展

染色质转座酶可及性测序(assay for transposase-accessible chromatin with high-throughput sequencing,ATAC-seq)是利用Tn5转座酶研究染色质可及性的高通量测序技术。ATAC-seq可以在全基因组范围内绘制染色质可及性图谱,揭示转录因子结合位点以及核小体的位置。在医学领域,ATAC-seq技术是研究重大疾病发病机制、药物作用机制、新药研发和生物标志物功能等的新一代有力工具。本文对ATAC-seq技术的优势及其在复杂疾病研究中的应用和前景进行了综述,以期为人类复杂疾病基因表达调控机制等相关研究的开展提供借鉴与参考。     

高通量测序技术及其应用

高通量测序技术是DNA测序发展历程的一个里程碑,它为现代生命科学研究提供了前所未有的机遇。详细介绍了以454、Solexa和SOLiD为代表的第二代高通量测序技术,以HeliScope TIRM和Pacific Biosciences SMRT为代表的单分子测序技术,以及最近Life Science公司推出的Ion Personal Genome Machine (PGM)测序技术等高通量测序技术的最新进展。在此基础上,阐述了高通量测序技术在基因组测序、转录组测序、基因表达调控、转录因子结合位点的检测以及甲基化等研究领域的应用。最后,讨论了高通量测序技术在成本和后续数据分析等方面存在的问题及其未来的发展前景。     

染色质免疫沉淀-测序：全基因组范围研究蛋白质-DNA相互作用的新技术

染色质免疫沉淀-测序(ChIP-seq)是近年来新兴的将染色质免疫沉淀(ChIP)与深度测序技术相结合,在全基因组范围内分析DNA结合蛋白结合位点、组蛋白修饰、核小体定位和DNA甲基化的高通量技术．在新一代测序(NGS)技术的大力推动下,ChIP-seq提供了一种相对于ChIP-chip高分辨率、低噪音、高覆盖率的研究方法．随着测序成本的降低,ChIP-seq逐步成为研究基因调控和表观遗传机制的一种常用手段．本文就该技术的最近研究进展进行综述,并着重介绍ChIP-seq数据分析过程及该技术的实际应用情况.     

基于单细胞ATAC测序数据的乳腺癌上皮细胞转录因子研究

研究表明,乳腺肿瘤细胞染色质开放区域上的转录因子显著影响乳腺癌患者的临床表型和预后。然而,在单细胞层面,这些调控元件如何调控乳腺癌发生发展尚不明确。为此,本研究从GEO数据库中下载了45 216个正常和肿瘤乳腺组织的单细胞染色质可及性测序(single-cell ATAC sequencing, scATAC-seq)数据,并对其进行了分析。根据标记基因在细胞群的基因活性得分进行细胞类型注释后得到7种乳腺细胞类型。皮尔逊相关性分析表明,肿瘤和正常乳腺样本的上皮细胞存在明显的染色质可及性差异,且乳腺上皮细胞存在高度样本间异质性(PCC=-0.07),暗示其是乳腺肿瘤的主要恶性细胞类型。为了探究正常和恶性乳腺上皮细胞的差异可及性区域中转录因子结合基序的富集情况,在提取上皮细胞群后对4个上皮细胞亚型的特征开放区域进行了转录因子结合基序富集分析。结果表明,恶性乳腺上皮细胞有194个转录因子显著富集(P<0.001),它们可能涉及乳腺肿瘤发展和转移等调控过程。对上皮细胞亚型中富集程度较高的转录因子进行活性分数计算及转录组数据验证,结果进一步显示这些差异调控元件可能与乳腺细胞恶性发展相关。此...     

高通量测序技术及其在表观遗传学上的应用

DNA测序技术是现代生命科学研究的重要工具之一,而高通量测序技术在全基因组的研究中发挥着越来越重要的作用。简要回溯DNA测序技术的产生与发展,着重从PCR扩增测序和单分子测序两个方面全面描述了高通量测序中众多代表性的技术及直接测序技术,并从DNA甲基化、组蛋白修饰、非编码RNA调控等方面阐述了高通量测序技术在表观遗传学上的运用。     

高通量DNA甲基化数据的处理和分析方法

DNA甲基化作为一种表观遗传学修饰,在调控基因表达、X染色体失活、印记基因等方面都发挥着重要的作用.不同的DNA甲基化的预处理方法结合二代测序产生了大量的高通量甲基化数据,这些数据的存储、处理和分析是当前亟需解决的问题.在本文中,总结了目前存在的三种高通量DNA甲基化检测技术（限制性内切酶法,亲和纯化法,重亚硫酸盐转换法）,以及针对这些技术产生的高通量数据开发的存储、处理和分析工具.另外,还注重介绍了单碱基水平的DNA甲基化检测技术,BS-Seq的测序原理、数据处理流程以及后续的分析工具.     

CoBRA: Containerized Bioinformatics Workflow for Reproducible ChIP/ATAC-seq Analysis

Chromatin immunoprecipitation sequencing (ChIP-seq) and the Assay for Transposase-Accessible Chromatin with high-throughput sequencing (ATAC-seq) have become essential technologies to effectively measure protein–DNA interactions and chromatin accessibility. However, there is a need for a scalable and reproducible pipeline that incorporates proper normalization between samples, correction of copy number variations, and integration of new downstream analysis tools. Here we present Containerized Bioinformatics workflow for Reproducible ChIP/ATAC-seq Analysis (CoBRA), a modularized computational workflow which quantifies ChIP-seq and ATAC-seq peak regions and performs unsupervised and supervised analyses. CoBRA provides a comprehensive state-of-the-art ChIP-seq and ATAC-seq analysis pipeline that can be used by scientists with limited computational experience. This enables researchers to gain rapid insight into protein–DNA interactions and chromatin accessibility through sample clustering, differential peak calling, motif enrichment, comparison of sites to a reference database, and pathway analysis. CoBRA is publicly available online at https://bitbucket.org/cfce/cobra