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Nature | Jason Buenrostro团队开发新技术高精度测量DNA调控元件结构动态

BioArt · 公众号 · 生物 · 2025-01-23 08:19

正文

人类基因组内含有数以百万的DNA顺式调控元件，这些元件通过结合不同的调控蛋白（例如转录因子），决定着细胞内数万基因的表达。因此，DNA调控元件的调控蛋白结合状态如何变化，在何时何处有哪些转录因子和调控蛋白结合DNA，都成为了现代分子生物学的核心问题之一。

2025年1月22日，哈佛大学和Broad研究所Jason Buenrostro团队（博士研究生胡彦，博士后研究员Max Horlbeck，博士后研究员张若弛为本文共同第一作者）在Nature上发表题为Multiscale footprints reveal the organization of cis-regulatory elements的研究。该研究开发了一种新的计算方法，PRINT。该技术利用单细胞ATAC-seq足迹法精准测量DNA结合蛋白（如转录因子）在DNA调控元件内的结合动态，为在例如分化，疾病，和衰老等过程中追踪转录因子等蛋白的结合状态提供了新的工具。

该方法建立在ATAC-seq技术的基础上，极大的提高了测量的分辨率。传统ATAC-seq利用Tn5酶切偏好开放染色质的特点，统计切割位点来定位开放区和活跃启动子/增强子，但只能粗略估计染色质开放度。本文提出的PRINT方法通过建立精准的统计模型，实现对单碱基对尺度的Tn5切割分布建模分析，成功检测到了单个调控蛋白在DNA上的结合。具体而言，在每个启动子和增强子内部被调控蛋白结合的DNA区域，会因受结合蛋白的保护以及空间位阻，而呈现较低的Tn5切割，与两侧未结合区域相比形成中间低两边高的“脚印”形状。通过在不同空间尺度上计算这种“脚印”的存在，作者实现了对转录因子和核小体等不同大小的DNA结合蛋白的同时检测，像分子水平的“显微镜”一样让我们以更高的精度观测到局部染色质的组织结构。

作者利用深度学习开发了seq2PRINT，只需DNA序列就能预测调控蛋白（例如核小体和转录因子）的位置。作者对模型逆向分析发现，seq2PRINT主要通过识别关键转录因子的结合基序（motif）来定位蛋白。意外的是，它还能捕捉到那些在ATAC-seq中无明显“脚印”的“隐形”转录因子，并准确预测其结合状态。ChIP-seq验证结果表明，seq2PRINT比其他方法在TF结合预测上显著地更为准确。

利用单细胞ATAC-seq和seq2PRINT的结合，作者在人的造血系统细胞分化过程中实现了对转录因子和核小体结合动态的跟踪，重构了从分化早期到晚期每个步骤时，基因组内每个调控元件内核小体和转录因子的结合状态与位置。先前许多研究认为调控因子主要处于活跃/打开或者失活/关闭的两种状态，状态的转换决定转录因子的结合。本文的研究发现即使是同一个启动子/增强子，在不同的细胞类型中可能被多种不同组合的转录因子和核小体的结合，呈现出多种复杂的调控状态，挑战了先前研究的观点。

最终，作者使用PRINT与seq2PRINT研究了小鼠造血干细胞衰老过程中基因调控的变化，发现Runx/AP-1/Gata等TF在基因组内的结合随衰老显著增加，以及Nrf1/Yy1在基因组内结合随衰老下降，以及全基因组内核小体组织的破坏。同时，作者还发现seq2PRINT可以捕捉到多种转录因子（例如Runx-Ets）的复合结合基序，为不同TF作为二聚体伴侣共同结合目标DNA提供了间接证据，并发现这些二聚体的序列组织和结构生物学以及AlphaFold3的预测相一致。

总之，该研究通过开发新的基于ATAC-seq的计算技术，显著改进了我们观测DNA调控元件染色质结构的时空分辨率，并为解码基因表达和疾病发生提供了新的工具。