在单细胞中同时捕获转录组和表观基因组

在过去的几十年里，分析技术的进步促使科学家们不断寻求对健康细胞生物学的更深入的了解而且患病的状态。

现在有一套技术可以在单细胞水平上分析细胞，这种方法尊重组织、器官和整个生物体中细胞的异质性。例如，单细胞RNA测序能够识别和量化单个细胞中存在的mRNA。单细胞表观遗传学方法允许对某些细胞的不同表观遗传学特征进行全面分析。

但我们如何将对组学级联不同阶段的理解提升到下一个层次呢?我们同时分析它们。

随着最近推出的铬单细胞多组ATAC +基因表达解决方案，10x基因组公司正在朝着这一目标迈进。新的解决方案使科学家能够分析转录组而且表观基因组同时存在于同一个细胞中。

188金宝搏备用公司联合创始人兼首席科学官本•欣德森接受了采访10倍基因组学，了解更多关于该解决方案的功能，以及科学家已经如何使用它。

莫莉·坎贝尔(主持人):对于我们的读者可能不熟悉，请您区分表观基因组和转录组?

Ben Hindson (BH):转录组最终是表观基因组调节的高度协调的基因表达程序的副产物。表观基因组是由你DNA的染色质状态决定的，染色质状态可以是开放的(可访问)，也可以是关闭的(不可访问)。染色质状态影响转录因子或RNA聚合酶等DNA结合蛋白如何与基因组DNA相互作用，这意味着表观基因组调控不仅通知发育决定、疾病进展和治疗反应，而且通常先于转录变化，并可用于揭示其他难以区分的细胞类型。

MC:为什么分析表观基因组很重要而且来自同一个细胞的转录组?以前有什么挑战阻止了这一点?

BH:这种多组学方法使科学家能够将细胞的表观遗传程序与其转录输出联系起来，从而更好地理解细胞功能，并绕过通过计算机模拟推断关系的需要。

许多先前的研究都集中在单细胞rna测序(RNA-seq)上，这对于描述不同细胞类型的基因表达非常有效。然而，为了理解是什么建立了基因表达差异，重要的是从相同的细胞中分析表观遗传程序。一些研究人员已经生成了单独的单细胞ATAC-seq和单细胞RNA-seq数据集，并试图将数据与计算工具配对，以获得转录组和表观基因组数据。然后他们推断出两个数据集之间对应的细胞类型。

计算方法是一个重要的进步之前的分析发展直接测量RNA和ATAC在同一细胞。开发实验方法一直具有挑战性，因为它们必须同时从同一细胞中捕获两种不同的分析物- mRNA mRNA和可访问的DNA片段，并且理想情况下对单个scRNA-seq测定具有相同的灵敏度。研究人员花了很多精力来开发一种检测方法，使研究人员能够检测这两个染色质可达性和来自细胞核的mRNA与单独的每一个试验具有相当的敏感性。基因表达而且使用铬单细胞多组ATAC +基因表达试验产生的染色质可达性数据将使研究人员能够更深入地探测他们的样本，并获得更全面的生物学观点。

MC:请您谈谈铬单细胞多组ATAC +基因表达解决方案是如何开发的，它是如何工作的?

BH:该解决方案是我们最雄心勃勃的事业之一，它增加了在我们的铬平台上运行的单细胞分析产品的多样性。它使科学家能够深入了解基因表达模式是如何建立的，并提供了使用两种模式来分析细胞类型和状态的额外分辨率。样本可以进行更深入的分析，并提供更丰富的见解，包括发现新的基因调控相互作用或更好地解释关键基因表达标记的表观遗传谱。

使用这种溶液，首先使用转座酶转移细胞核，它优先切割开放染色质区域的核DNA。然后，转位的细胞核被分割成液滴(GEMs)，其中含有一个独特的10倍条形码的凝胶珠。在GEM中，独特的条形码附着在单个核中可用的mRNA和转置的DNA片段上。在此孵化之后，GEMs被打碎并聚集在一起，然后进行清理、预扩增和文库建设。两个文库由单个gem库组成，一个用于测序RNA，一个用于ATAC。来自同一个细胞核的RNA和ATAC片段通过它们的10倍条形码连接在一起。

主持人:您能谈谈您的客户正在使用这种设备进行的任何研究吗?

BH:早期使用铬单细胞多ome ATAC +基因表达的客户包括斯坦福大学医学院、西奈山伊坎医学院和西班牙国家中心Análisis Genómico。

斯坦福大学医学院病理学助理教授Ansuman Satpathy博士正在使用这种解决方案来直接了解患者样本中免疫细胞功能障碍的表观遗传和转录调节，以设计更精确和有效的免疫疗法。

西班牙国家研究中心(Centro Nacional de Análisis Genómico)单细胞基因组学团队负责人霍尔格·海因(Holger Heyn)博士正致力于描述b细胞分化和激活背后的动力学。这种多组分析将使他的团队能够测量以前只能预测的东西，使科学家能够确认先前的预测有多准确。

西奈山伊坎医学院遗传学和基因组学副教授Panagiotis Roussos博士正在利用该技术更好地了解广泛的神经精神疾病(包括阿尔茨海默病、帕金森病、精神分裂症、双相情感障碍和重度抑郁症)中非编码风险遗传变异影响的机制。

MC:你认为这项技术将如何促进我们对人类疾病和个性化医疗的理解?

黑洞科学家将能够更好地建立健康和疾病中的基因调控机制，并更好地了解非编码区域的基因破坏的影响。基因组测序研究已经确定了数千种与疾病相关的遗传变异，但这些变异通常位于基因组的非编码区域，它们在疾病中的功能很难破译。通过更好地理解细胞功能和准确测量细胞关系的能力，该解决方案将极大地促进广泛的科学知识库，最终产生针对主要疾病的新的和更精确的治疗方法。

本·欣德森接受了科技网络科学作家莫莉·坎贝尔的采访。188金宝搏备用