Iterative epigenomic analyses in the same single cell.
Iterative epigenomic analyses in the same single cell.
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DOI：
10.1101/gr.269068.120
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发表时间：
2021-10
期刊：
影响因子：
7
通讯作者：
Tosato G
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Ohnuki H;Venzon DJ;Lobanov A;Tosato G
单个细胞中的基因表达受DNA修饰、组蛋白修饰、转录因子和其他DNA结合蛋白的表观遗传调控。已经表明，多个组蛋白修饰可以预测基因表达，并反映未来的反应散装细胞的细胞外的线索。然而，表观基因组分析的预测能力仍然局限于单细胞水平的机制研究。为了克服这一限制，从同一个单细胞中的多个表观遗传标记获得可靠的信号将是有用的。在这里，我们提出了一种新的方法和一种新的分析方法的几个组成部分的表观基因组在同一个单细胞。新方法允许对同一个单细胞进行再分析。我们发现对同一单细胞的重新分析是可行的，提供了表观遗传信号的确认，并允许应用统计分析来使用仅从单细胞生成的数据集识别复制的读数。对相同单细胞的再分析也可用于从相同单细胞获得多个表观遗传标记。该方法可以获得至少五种表观遗传标记：H3 K27 ac、H3 K27 me 3、介体复合物亚基1、DNA修饰和DNA相互作用蛋白。我们可以使用表观遗传学数据预测K562单细胞中的活性信号通路，并证实预测结果与RNA-seq结果鉴定的实际活性信号通路密切相关。这些结果表明，新方法通过在相同的单细胞中进行多层表观基因组分析，为细胞表型提供了机制见解。
Gene expression in individual cells is epigenetically regulated by DNA modifications, histone modifications, transcription factors, and other DNA-binding proteins. It has been shown that multiple histone modifications can predict gene expression and reflect future responses of bulk cells to extracellular cues. However, the predictive ability of epigenomic analysis is still limited for mechanistic research at a single cell level. To overcome this limitation, it would be useful to acquire reliable signals from multiple epigenetic marks in the same single cell. Here, we propose a new approach and a new method for analysis of several components of the epigenome in the same single cell. The new method allows reanalysis of the same single cell. We found that reanalysis of the same single cell is feasible, provides confirmation of the epigenetic signals, and allows application of statistical analysis to identify reproduced reads using data sets generated only from the single cell. Reanalysis of the same single cell is also useful to acquire multiple epigenetic marks from the same single cells. The method can acquire at least five epigenetic marks: H3K27ac, H3K27me3, mediator complex subunit 1, a DNA modification, and a DNA-interacting protein. We can predict active signaling pathways in K562 single cells using the epigenetic data and confirm that the predicted results strongly correlate with actual active signaling pathways identified by RNA-seq results. These results suggest that the new method provides mechanistic insights for cellular phenotypes through multilayered epigenome analysis in the same single cells.
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