人类基因组的大部分是由调控区域组成的，这些区域控制着细胞内特定时间哪些基因被表达。这些调控元件可以位于目标基因附近，也可以位于距离目标基因200万碱基对的地方。
为了实现这些相互作用，基因组以3D结构将自己圈起来，使遥远的区域靠近在一起。使用一种新技术，麻省理工学院的研究人员已经证明，他们可以以比以前高100倍的分辨率绘制这些相互作用的地图。
研究人员的发现表明，许多基因与几十种不同的调控元件相互作用，尽管需要进一步的研究来确定哪些相互作用对特定基因的调控最重要。
麻省理工学院安德伍德-普雷斯科特生物工程职业发展助理教授，也是这项研究的通讯作者AndersSejrHansen说：“使用这种方法，我们生成了有史以来最高分辨率的3D基因组图谱，我们看到了许多增强子和启动子之间的相互作用，这是以前从未见过的。我们很高兴能够以我们的高分辨率揭示一个新的3D结构层。”
麻省理工学院博士后MilesHuseyin也是该论文的主要作者，该论文发表在今天的《NatureGenetics》杂志上。
高分辨率的映射
科学家估计，超过一半的基因组是由控制基因的调控元件组成的，而这些元件仅占基因组的2%左右。将遗传变异与特定疾病联系起来的全基因组关联研究已经确定了出现在这些调控区域的许多变异。确定这些调控元件与哪些基因相互作用可以帮助研究人员了解这些疾病是如何产生的，并有可能帮助研究人员了解如何治疗这些疾病。
要发现这些相互作用，就需要绘制出染色体被装入细胞核时，基因组的哪些部分会相互作用。染色体被组织成被称为核小体的结构单元——紧密缠绕在蛋白质周围的DNA链——帮助染色体适应细胞核的狭小范围。
为了进行Hi-C，研究人员使用限制性内切酶将基因组切成许多小块，并在细胞核内的三维空间中将彼此靠近的小块生物化学连接起来。然后，他们通过扩增和测序来确定相互作用片段的身份。
虽然Hi-C揭示了基因组整体三维组织的大量信息，但它在挑选基因和调控元件(如增强子)之间特定相互作用方面的分辨率有限。增强子是DNA的短序列，可以通过结合基因的启动子(转录开始的地方)来帮助激活基因的转录。
为了达到找到这些相互作用所需的分辨率，麻省理工学院的研究小组建立了一项名为Micro-C的最新技术，这项技术是由马萨诸塞州大学医学院的研究人员StanleyHsieh和OliverRando领导的。Micro-C于2015年首次应用于出芽酵母，随后在2019年和2020年的三篇论文中，由加州大学伯克利分校和麻省理工大学医学院的Hansen、Hsieh、Rando等研究人员应用于哺乳动物细胞。
通过使用一种被称为微球菌核酸酶的酶来切割基因组，Micro-C获得了比Hi-C更高的分辨率。Hi-C的限制性内切酶只能在随机分布的特定DNA序列上切割基因组，从而产生大小不一且较大的DNA片段。相比之下，微球菌核酸酶均匀地将基因组切割成核小体大小的片段，每个片段包含150到200个DNA碱基对。这种小碎片的均匀性使Micro-C比Hi-C具有更高的分辨率。
然而，由于Micro-C调查了整个基因组，这种方法仍然没有达到足够高的分辨率来识别研究人员想要看到的相互作用类型。例如，如果你想观察100个不同的基因组位点是如何相互作用的，你需要对至少100乘以100，或者10000个位点进行测序。人类基因组非常大，在核小体分辨率下包含大约2200万个位点。因此，整个人类基因组的Micro-C图谱将需要至少2200万次乘以2200万次测序读取，耗资超过10亿美元。
为了降低成本，研究小组设计了一种方法，对基因组的相互作用进行更有针对性的测序，使他们能够专注于包含感兴趣基因的基因组片段。通过专注于跨越几百万个碱基对的区域，可能的基因组位点数量减少了一千倍，测序成本降低了一百万倍，降至大约1000美元。因此，这种被称为区域RegionCaptureMicro-C(RCMC)的新方法能够以较低的成本生成信息比其他已发表技术丰富100倍的地图，而成本只是其他技术的一小部分。
许多交互
在这项研究中，研究人员专注于五个大小从数十万到约200万个碱基对不等的区域，他们选择这些区域是因为之前的研究揭示了有趣的特征。其中包括一种被称为Sox2的基因，它在胚胎发育过程中对组织形成起着关键作用。
在捕获和测序感兴趣的DNA片段后，研究人员发现了许多与Sox2相互作用的增强子，以及附近基因和增强子之间以前未见过的相互作用。在其他区域，特别是那些充满基因和增强子的区域，一些基因与多达50个其他DNA片段相互作用，平均每个相互作用位点与大约25个其他DNA片段相互作用。
然而，研究人员的技术并没有揭示所有这些相互作用是同时发生还是在不同的时间发生，或者哪些相互作用是最重要的。
研究人员还发现，DNA似乎把自己缠绕成嵌套的“微室”，促进了这些相互作用，但他们无法确定微室是如何形成的。研究人员希望对潜在机制的进一步研究能够揭示基因是如何被调节的基本问题。
除了研究这些问题外，麻省理工学院的研究小组还计划与波士顿儿童医院的研究人员合作，在全基因组关联研究中，将这种类型的分析应用于与血液疾病相关的基因组区域。他们还与哈佛医学院的研究人员合作，研究与代谢紊乱有关的变异。
没有参与这项研究的杜克大学医学院的医学讲师ChristineEyler说，这项新技术将为分析超细染色质环结构提供一个有价值的工具。“我预计，将超分辨率的RCMC接触环数据与其他定义特定调控元件的分析相结合，将揭示关于核结构和基因调控功能之间关系的重要新见解。在我们自己的小组中进行了分析后，我们对该协议很容易按照书面规定进行(即使对于以前没有拓扑分析经验的科学家)这一事实印象深刻，并且考虑到它提供的丰富信息，经济上非常有效。”
“现在我们有了一种以非常经济实惠的方式获得超高分辨率3D基因组结构图的方法。以前，这在经济上是难以实现的，因为你需要数百万美元，如果不是数十亿美元，才能获得高分辨率，”Hansen说。“一个限制是你不能得到整个基因组，所以你需要知道你感兴趣的大约是哪个区域，但你可以得到非常高的分辨率，非常实惠。”
Huseyin说：“以前，人们已经看到了一个DNA片段的多重相互作用，但通常是两三个，所以看到这么多的相互作用在差异方面是相当重要的。”
Goel说：“尽管我们目前还不知道是什么导致了这些微区隔，而且我们面前有很多悬而未决的问题，但我们至少有一个工具来真正严格地问这些问题。”
