华大学院联合培养学生参与的共同一作研究成果在Nature Communications发表：scCAT-seq单细胞多组学测序新技术揭示细胞“身份”

 

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2019年1月28日，深圳华大生命科学研究院、德国癌症研究中心（DKFZ）、中南大学、深圳国家基因库、哈尔滨工业大学深圳研究院等单位，在《Nature Communications》发表了单细胞多组学的最新研究成果“Deconvolution of single-cell multi-omics layers reveals regulatory heterogeneity”。该研究为深入分析单个细胞之间表达调控的异质性提供了新的解决方案，是单细胞研究方法的重要进步。

 

中国科学院大学华大教育中心博士研究生刘传宇、袁月，硕士研究生吴亮作为共同一作，博士研究生王明月，硕士研究生成梦南、刘洋、魏小雨、许江山、王全磊作为署名作者参与了该项研究。

 

 

 

单细胞测序技术的快速发展极大地提高了我们对细胞群体异质性的理解，单细胞组学测序技术如单细胞全基因组、外显子组、甲基化组和转录组等已经被用于破译肿瘤，发育，细胞命运转变等过程中的异质性和动态变化，对于发现新的细胞类型，理解生物学问题背后的机理有重要作用。然而，当前大多数的单细胞技术都是基于单个组学进行细胞群体的研究。而对于每个细胞来说，其状态主要是由细胞内各个组学之间的调控来决定的，因此，同时测量单细胞多组学特征对于理解细胞“身份”来说尤其重要。

 

基于此，研究人员开发出了同时捕获单细胞染色质可及性和转录组同时测序技术（Single-cell Chromatin Accessibility and Transcriptome Sequencing，scCAT-seq），该技术整合单细胞染色质可及性测序技术（Assay for Transposase-Accessible Chromatin with High Throughput Sequencing，ATAC-seq）和单细胞转录组测序技术（Single-cell RNA Sequencng，scRNA-seq）同时检测单个细胞的染色质可及性和基因表达水平，再通过两个组学的信息来研究细胞内部基因表达的调控机制。

 

1、单细胞多组学技术scCAT-seq的建立

 

 scCAT-seq采用核质分离的方案进行信使RNA（Messenger RNA，mRNA）和细胞核开放染色质的捕获，同时加入外源载体DNA的方式降低染色质DNA的损失，并基于ATAC-seq和Smart-seq2（Switch Mechanism at the 5' End of RNA Templates Sequencing）的建库原理完成染色质可及性和全长转录组两个组学信息的测序 （图1）。

 

 

图 1 scCAT-seq技术流程图

2、scCAT-seq表明了单细胞多组学分析的必要性

 

研究人员通过对两个组学的系统分析，发现两个组学之间存在调控的一致性和差异性。染色质比较松散的区域，如H3K4me3，H3K27ac等富集区域，染色质开放程度和基因表达水平均较高；而对于已知的基因表达受抑制区域，如H3K27me3富集区域，染色质开放程度和基因表达水平都较低。有趣的是，研究人员同时发现了两个组学之间也存在明显差异，如H3K4me3/H3K27me3共同富集的区域，染色质开放程度较高，而基因表达非常低 （图2）。说明单个组学信息难以反映细胞真实的基因表达调控状态，需要通过多个组学结合分析来完成。

 

 

图 2. 单细胞ATAC-seq和RNA-seq整合分析

 

3、scCAT-seq多组学信息帮助在单细胞水平建立顺式调控元件和靶基因之间的调控关系 

 

单细胞多组学的信息不仅使我们同时能看到不同维度信号的表现，同时也为研究不同组学信息之间的相互调控提供了数据基础。为了准确鉴定染色质调控元件和基因表达之间的关系， 研究人员提出了一种分析策略来建立顺式调控元件和靶基因之间的“调控关系 (Regulatory Relationship)”，即如果某个调控元件和某个基因之间存在调控关系，需要满足3个条件： 1）该元件必须是开放的，即ATAC-seq能检测到信号；2）该调控元件上存在重要转录因子的富集；3）调控元件开放程度与基因表达水平正相关 （图3）。

 

研究人员开发了一套算法流程 (https://github.com/hdsu-bioquant/scCAT)，通过输入ATAC-seq和RNA-seq两个维度信息，完成了每个单细胞中“调控关系”的计算。

 

 

 图 3利用scCAT-seq数据描述调控元件和基因调控网络

 

研究表明，通过这种方法建立出来的调控关系不仅在数量上比传统方法多，而且也更容易被传统的3D基因组技术（ChIA-PET: Chromatin Interaction Analysis using Paired End Tag sequencing）所验证 （图4）。说明同时多组学信息可以帮助准确预测基因组的3D调控关系。

 

 图 4：scCAT建立单细胞“调控关系”策略与传统方法的比较

 

过去的研究表明不同细胞类型的基因表达调控具有很强的特异性，单细胞水平的“调控关系”是否能够体现这一点？ 研究人员基于单细胞“调控关系”的二进制矩阵，对来自不同细胞类型及组织的单细胞进行聚类分析，发现可以进行很好的细胞分群，同时可以鉴定出细胞类型特异性的调控关系（图5）。表明“调控关系”可以作为新的特征在单细胞水平进行基因表达调控的研究。

 

 图5：细胞类型特异性“调控关系”鉴定

 

总之，scCAT-seq能够提供单个细胞的高分辨率表观基因组和转录组学图谱。对于单个细胞而言，染色质的开放程度及转录因子结合与基因表达调控密切相关，通过多组学的关联分析，将调控元件与靶基因结合从而得到单一组学不能得到的调控关系，与现有技术方法相比，该技术产生了更多的高可信度调节相互作用。scCAT-seq在不同细胞状态表征中的稳健性也揭示了该技术鉴定细胞群体中新细胞类型的巨大潜力，总的来说， scCAT-seq是一种非常有前途的工具，为细胞异质性研究铺平了道路。

 

 

 

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