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何爱彬团队利用全景单细胞组蛋白修饰实现胚胎发育谱系追踪

2025-02-27 点击：

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何爱彬团队利用全景单细胞组蛋白修饰实现胚胎发育谱系追踪

“太极生两仪，两仪生四象”，恰似胚胎发育细胞命运决定：从单一受精卵起始，经历二细胞期、四细胞期的有序分裂，最终形成谱系分明的生命蓝图。在这个精妙的生物学"太极分化"过程中，表观遗传重编程之手，精密控制合子基因组激活（ZGA）、全能性维持与失去、细胞命运异质化、第一次细胞命运决定和细胞谱系形成等进程。之前已有研究利用少量细胞ChIP-seq技术揭示了哺乳动物着床前胚胎细胞发生剧烈染色质状态--组蛋白修饰重编程 【1-6】 。能否突破传统遗传谱系示踪和单细胞转录组等手段不足之处，建立时间分辨的单细胞全基因组精度、多模态组蛋白修饰以解析胚胎发育细胞谱系与关键表观基因组调控尚未可知。

2025年2月26日，北京大学、北大-清华生命科学联合中心何爱彬团队于Nature在线发表了题为Genome-coverage single-cell histone modifications for embryo lineage tracing的文章，该研究开发了具有全基因组覆盖度的单细胞组蛋白修饰检测新技术TACIT和CoTACIT，首次构建了小鼠胚胎植入前连续时间多维组蛋白修饰图谱，建立了表观细胞谱系树。研究阐明了胚胎从合子到囊胚阶段单细胞分辨率的表观基因组控制机制，精准确定全能性定义的特征组蛋白修饰与调控元件，并鉴定了调控全能性退出和第一次细胞命运预决定的关键转录因子及转座元件，为理解早期胚胎发育分子与细胞调控提供了全景表观新视角。

突破技术瓶颈：TACIT与CoTACIT实现单细胞组蛋白修饰全景分析

传统单细胞组蛋白修饰检测技术受限于起始样本量和分辨率，难以应用于低起始量的早期胚胎样本。何爱彬团队开发的 TACIT （Target Chromatin Indexing and Tagmentation）技术，通过系列优化，包括甲醇固定、提高Protein A-Tn5转座酶活、单管反应防止细胞与DNA丢失，从而将单细胞有效读段数提升近50倍, 实现早期胚胎单个细胞捕获读段数的中位数达492,556。且该技术可适配低至20个细胞的起始量，信号噪声比显著优于现有方法（包括团队之前开发的itChIP-seq和CoBATCH，以及Cut&Tag类似方法）。团队还进一步开发了单细胞表观多组学技术CoTACIT （Combined assay of Target Chromatin Indexed and Tagmented），实现着床前胚胎同一细胞中多种组蛋白修饰联合检测。

通过TACIT和CoTACIT技术，研究者绘制了小鼠着床前胚胎3,749个细胞的全基因组六种组蛋白修饰（H3K4me1、H3K4me3、H3K27ac、H3K36me3、H3K27me3和H3K9me3）和一种组蛋白变体H2A.Z的动态染色质修饰图谱，捕获了包含启动子、增强子、基因体、异染色质和组蛋白变体的几乎所有功能调控元件。研究者进一步以scRNA-seq数据为纽带整合了多模态组蛋白修饰数据，借助ChromHMM分析框架，构建了小鼠早期胚胎染色质状态动态景观【7-9】。

图1. 多模态整合分析流程图

二细胞阶段表观异质性：命运决定的早期伏笔

"世界上没有两片相同的叶子，正如没有两个完全相同的细胞"。即便在形态均质的二细胞胚胎阶段，表观遗传异质性已启动细胞命运决定的"分水岭"。研究团队发现，在二细胞胚胎中H3K27ac等活性修饰已呈现显著细胞间异质性。通过胚胎条形码TACIT技术追踪同一胚胎内两个细胞的表观特征，证实约31%-45%的二细胞胚胎存在胚胎内表观差异。且这种异质性与ZGA激活程度密切相关。多模态分析结果显示，受精卵和ZGA激活程度低的二细胞（2cell_1）基因组中含有多价态染色质状态（同时结合六种组蛋白修饰），而ZGA激活程度高的二细胞（2cell_2）中不存在。

表观谱系预测命运分化：全能性退出与第一次细胞命运预决定

进一步地，研究者用多模态整合后的染色质状态信息定义细胞类型，以探究细胞命运的表观贡献。研究者利用机器学习鉴定了2,583个全能性特征基因组区域，其中31%与已知全能性基因重叠，41%富含转座元件（如MERVL），而后他们分析这些全能性特征基因组区域富集的转录因子基序，并通过CRISPRa实验证实，新发现CEBPG、LBX1和ESR1等转录因子可诱导胚胎干细胞向全能性状态转化。

除此之外，研究者鉴定了ICM和TE特化相关的表观基因组调控区域，并成功预测了囊胚阶段前细胞的ICM和TE谱系分化倾向性。siRNA实验验证筛选出之前未报道与ICM和TE特化相关的转录因子：YY2、CEBPB、SMAD2和HNF4A调控ICM特征，而KLF6和HIF1A驱动TE分化。有趣的是，研究者发现早期胚胎在四细胞时期就具有明显的谱系倾向。

技术革新与未来展望

该研究通过新技术整合绘制了小鼠从合子到囊胚发育过程中包含六种组蛋白修饰的时间分辨率的单细胞表观谱系树 （图2） ， 揭示了胚胎内部细胞异质性产生以及第一次命运预决定的表观机制，为胚胎发育与细胞命运调控研究提供了一个新范式。 该研究不仅为早期胚胎发育机制提供了全新认知，相关研究思路还可拓展至人类疾病（如肿瘤异质性产生的表观机制）和再生医学领域。

图2. 着床前胚胎细胞表观谱系树

北京大学未来技术学院博士生刘敏、陈旭斌以及吉林大学第一医院岳晏竹教授为论文共同第一作者。北京大学未来技术学院，北京大学-清华大学生命科学联合中心，北京大学成都前沿交叉生物技术研究院和北京大学肿瘤医院何爱彬教授为本文通讯作者。清华大学生命科学学院张强锋教授和团队博士研究生田康和李雨哲对本研究提供了支持和帮助。

原文链接：https://doi.org/10.1038/s41586-025-08656-1

何爱彬

北京大学未来技术学院教授

北大-清华生命科学联合中心PI

电子邮箱：

ahe@pku.edu.cn

实验室网址：

http://aibinlab.org

未来技术学院实验室网址：

https://future.pku.edu.cn/jsdw/jy/fzyxs1/799e3aaa1af64a1ab173272af655f1b6.htm

主要研究方向：

揭示细胞谱系起源与命运的决定机制是发育生物学与医学研究的核心目标。本实验室主要围绕细胞命运决定的表观遗传调控机制及器官尺度细胞谱系规律，发展新颖单细胞多维表观技术，整合光学成像、图像处理和机器学习等多学科交叉的手段，研究器官发生、再生和疾病发生的分子细胞学机理。本实验室同时围绕疾病的早期诊断和人类癌症的临床治疗面临的耐药与复发的细胞命运调控开展深入研究。利用我们发展的多种单细胞ChIP-seq技术(CoBATCH; itChIP; uCoTarget)、单细胞表观-转录双组学技术(CoTECH； uCoTargetX)与单细胞表观药物多组学技术（scEpiChem），以及哺乳动物胚胎显微操作技术和基因编辑技术，以单细胞分辨率或单分子水平深入研究细胞命运改变的多模态分子调控机制，提供高灵敏度早期疾病无创诊断和疾病治疗策略。本实验室还致力于整合实时成像图像分析与单细胞多组学测序数据，跟踪细胞命运，以期可以记录和还原活体胚胎或组织器官发育整个过程的全局分子调控和细胞谱系图。实验室建立以来，在Nature Methods, Nature Cell Biology, Cell Stem Cell, Molecular Cell等重要学术期刊发表论文30余篇。

参考文献

1 Xu, R., Li, C., Liu, X. & Gao, S. Insights into epigenetic patterns in mammalian early embryos. Protein Cell12, 7-28, doi:10.1007/s13238-020-00757-z (2021).

2 Xia, W. & Xie, W. Rebooting the Epigenomes during Mammalian Early Embryogenesis. Stem Cell Reports 15, 1158-1175, doi:10.1016/j.stemcr.2020.09.005 (2020).

3 Zernicka-Goetz, M., Morris, S. A. & Bruce, A. W. Making a firm decision: multifaceted regulation of cell fate in the early mouse embryo. Nat Rev Genet 10, 467-477, doi:10.1038/nrg2564 (2009).

4 Dahl, J. A. et al. Broad histone H3K4me3 domains in mouse oocytes modulate maternal-to-zygotic transition. Nature 537, 548-552, doi:10.1038/nature19360 (2016).

5 Liu, X. et al. Distinct features of H3K4me3 and H3K27me3 chromatin domains in pre-implantation embryos. Nature 537, 558-562, doi:10.1038/nature19362 (2016).

6 Zhang, B. et al. Allelic reprogramming of the histone modification H3K4me3 in early mammalian development. Nature 537, 553-557, doi:10.1038/nature19361 (2016).

7 Ernst, J. & Kellis, M. ChromHMM: automating chromatin-state discovery and characterization. Nat Methods9, 215-216, doi:10.1038/nmeth.1906 (2012).

8 Stuart, T. et al. Comprehensive Integration of Single-Cell Data. Cell177, 1888-1902 e1821, doi:10.1016/j.cell.2019.05.031 (2019).

9 Zhang, B. et al. Characterizing cellular heterogeneity in chromatin state with scCUT&Tag-pro. Nat Biotechnol40, 1220-1230, doi:10.1038/s41587-022-01250-0 (2022).