Cell Stem Cell发布干细胞表观基因组网上研究指南

　　

生物通报道：在最新一期（7月3日）Cell Stem Cell杂志上，来自哈佛大学干细胞和再生生物学系Alexander Meissner博士与另外一位学者以“Browsing (Epi)genomes: A Guide to Data Resources and Epigenome Browsers for Stem Cell Researchers”为题，发表了干细胞表观基因组研究相关的数据资源，以及表观遗传信息分析指南，这将为寻找相关网上资料，深入进行干细胞研究提供指引。

在过去的几年中，全基因组数据资源经历了一场大爆发式的积累，各种组蛋白修饰图谱，转录因子结合位点，DNase hypersensitivity，DNA甲基化等信息为数据验证，探索以及提出假说提供了有价值的帮助。

这篇综述性的文章主要是希望能为读者提供关于如何寻找数据资源，以及如何利用不同的表观基因组浏览器进行初始分析，文中通过几个例子，指出了几种关键特征，证明了这些对于干细胞生物学研究的重要性。

胚胎干细胞表观遗传全景图

人类胚胎干细胞（hESCs）分化过程是研究细胞转换调控机制的一个独一无二的模型，因此近年来以胚胎干细胞为模型，研究有关干细胞分化的表观遗传调控已成为新的研究热点。

近期，研究人员全面分析了人类胚胎干细胞三个胚层中直接定向分化的细胞，相关转录和表观遗传的特征，绘制出了一副重要的胚胎干细胞转录和表观遗传全景图。

研究人员利用全基因组重亚硫酸盐测序技术，并结合染色质免疫沉淀测序方法，以及RNA测序方法，揭示了与每个胚层细胞系特异性有关的中的特殊事件。在假设远端调控元件中出现了一些显而易见的DNA甲基化和H3K4me1谱系特异性变化，而这些元件均频繁的与未分化人类胚胎干细胞中多能性因子结合在一起。

而且研究人员也在未分化状态的高DNA甲基化位点处，发现了胚层特异性H3K27me3的富集。深入理解这些初始特异性事件，将有助于找到目前研究方法中的不足之处，从而发现更符合实际的分化策略，以及在细胞转换过程中相关的调控机制。

干细胞在不对称分裂过程中的表观遗传学方式

干细胞能自我更新，分化生成各种子细胞，这些特性科学家们研究的十分多，但是对于近年来日益受到关注的表观遗传学性质，尤其是在干细胞不对称分裂时，其表观遗传信息如何维持的，至今科学家门了解的并不多。

来自约翰霍普金斯大学的研究人员利用一种双色方法，对果蝇雄性生殖干细胞GSCs进行了“旧”和“新”的组蛋白标记，结果发现GSC选择性隔离的是常见的H3，而不是突变型H3.3组蛋白，而在分化后的子细胞中，参与DNA复制过程的却多是新合成组蛋白。这表明GSCs中出现了不对称组蛋白分配，而对称分裂的祖细胞中却不会出现这种情况。

通过进一步研究，研究人员还发现如果通过遗传操作，令GSCs对称分裂，这种不对称模式就会消失，从而研究人员认为干细胞在不对称分裂过程中会维持之前的典型组蛋白模式，这也许是维持其独一无二分子特性的一种机制。

表观遗传信号协同作用决定干细胞最终命运

干细胞沿着定义路线重编程，发育形成如心脏、肺脏或肾脏等特定器官的分子机制，长期以来是科学家们侧重研究的焦点。近日来自北卡罗来纳大学教堂山分校医学院的研究人员发现一类称作PCL's（polycomb-like proteins）的独特蛋白质充当了基因“开关“状态之间的一个桥接分子。

研究人员发现PCL's通过PRC2复合体导致了与表观遗传信号相关的某些基因被关闭。在干细胞中，PRC2复合体关闭了一些基因，这些基因可以促进重编程形成如心脏或肺脏等器官特化细胞。

除了在细胞发育中起重要作用，在如前列腺癌、乳腺癌、肺癌和血癌等多种癌症类型中也发现有PRC2水平增高。许多制药公司正在着手开发靶向PRC2的药物。在癌细胞中发现一种能控制PRC2的特异PCL，这样或许能够开发出靶向这一PCL的药物从而以更可控的方式调控PRC2功能，以实现在干细胞中维持PRC2的功能，在肿瘤中抑制它。

（生物通：万纹）

原文摘要：

Browsing (Epi)genomes: A Guide to Data Resources and Epigenome Browsers for Stem Cell Researchers

Over the past years we have witnessed an explosion in the generation of freely available genome-wide data sets, including maps of various histone modifications, transcription factor binding, DNase hypersensitivity, and DNA methylation, which provide valuable resources for data validation, exploration, and hypothesis generation. The goal of this review is to provide the reader with information on where to find many of the data sets and how to utilize the various (epi)genome browsers for display and initial analysis. We provide selected examples to highlight key features and demonstrate the application of these browsers to stem cell biology.