A DNA methylation state transition model reveals the programmed epigenetic heterogeneity in human pre-implantation embryos.
A DNA methylation state transition model reveals the programmed epigenetic heterogeneity in human pre-implantation embryos.
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DNA甲基化状态转变模型揭示了人类植入前胚胎中程序化的表观遗传异质性
DOI：
10.1186/s13059-020-02189-8
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发表时间：
2020-11-16
期刊：
影响因子：
12.3
通讯作者：
Zhang Y
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhao C;Zhang N;Zhang Y;Tuersunjiang N;Gao S;Liu W;Zhang Y
在哺乳动物早期胚胎发生过程中，表达和表观遗传异质性在第一次细胞命运决定之前出现，但导致这种决定性异质性的程序在很大程度上尚未探索。在这里，我们提出了一种新的DNA甲基化状态转换模型MethylTransition，用于以单细胞分辨率表征一个或几个细胞周期期间的甲基化变化。MethylTransition涉及创建一个转换矩阵，该矩阵包含三个参数，这些参数代表DNA甲基化修饰活动的概率，以便将细胞周期之前和之后的甲基化状态联系起来。我们将MethylTransition应用于来自人类植入前胚胎发生的单细胞DNA甲基化组数据，并阐明在此过程中启动子处出现的DNA甲基化异质性在很大程度上是具有DNA甲基化修饰活动的独特概率的程序的内在输出。此外，我们通过实验验证了初始DNA甲基化对植入前小鼠胚胎表达异质性的影响。我们的研究通过一个新的数学模型揭示了人类植入前胚胎发生过程中的程序化DNA甲基化异质性，并为确定该过程中第一个细胞命运决定的驱动因素提供了有价值的线索。补充信息随附于10.1186/s13059-020-02189-8。
During mammalian early embryogenesis, expression and epigenetic heterogeneity emerge before the first cell fate determination, but the programs causing such determinate heterogeneity are largely unexplored. Here, we present MethylTransition, a novel DNA methylation state transition model, for characterizing methylation changes during one or a few cell cycles at single-cell resolution. MethylTransition involves the creation of a transition matrix comprising three parameters that represent the probabilities of DNA methylation-modifying activities in order to link the methylation states before and after a cell cycle. We apply MethylTransition to single-cell DNA methylome data from human pre-implantation embryogenesis and elucidate that the DNA methylation heterogeneity that emerges at promoters during this process is largely an intrinsic output of a program with unique probabilities of DNA methylation-modifying activities. Moreover, we experimentally validate the effect of the initial DNA methylation on expression heterogeneity in pre-implantation mouse embryos. Our study reveals the programmed DNA methylation heterogeneity during human pre-implantation embryogenesis through a novel mathematical model and provides valuable clues for identifying the driving factors of the first cell fate determination during this process. Supplementary information accompanies this paper at 10.1186/s13059-020-02189-8.
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