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Mol Cell | 迟玮团队开发Hi-Coatis技术同时捕获多种转录事件与三维染色质互作图谱

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基因表达调控是维持细胞功能、个体发育、组织分化及环境适应的关键机制,其过程涉及多层次且复杂的调控网络【1,2】。深入理解三维染色质结构如何影响基因表达,是当前细胞生物学研究的核心问题之一。然而,尽管近年来,Nascent-seq【3】、GRO-seq【4】、PRO-seq【5】、DRIP-seq【6】、R-ChIP【7】等转录动态检测技术以及in situ Hi-C【8】、ChIA-PET【9】、HiChIP【10】、Capture Hi-C【11】等染色质互作捕获技术不断发展,这些方法普遍存在操作繁琐、依赖抗体或探针捕获,难以同时捕获转录活跃区域及其远距离相互作用等局限。因此,突破传统的技术局限,开发一种操作更简便、成本更低、且无需抗体或探针依赖的新型三维基因组技术,对推动基因调控研究具有重要意义。

2025年11月18日, 南方医科大学深圳市眼科医院迟玮教授科研团队在

Molecular Cell
在线发表题为
High-throughput capture of actively transcribed region-interacting sequences reveals an intricate promoter-centered regulatory network
的研究论文。该团队成功开发出一项名为Hi-Coatis( Hi gh-throughput C apture o f A ctively T ranscribed Region- I nteracting S equences)的创新技术。这一技术实现了在同一实验流程中同步捕获活跃转录区域及其三维互作信号,从而建立转录活跃区域的调控互作图谱,为探索基因调控网络提供了新的实验途径。


与传统方法相比,Hi-Coatis技术通过一次实验即可同时读出基因“正在说的话”与“在跟谁对话”,真正把转录活动与空间结构纳入统一视角。该技术的独特之处在于,首先对细胞进行轻度交联以最大程度保留了真实的转录状态。随后,利用DNA聚合酶I大片段(Klenow)可在RNA引导下延伸DNA链的特性,将生物素标记的dCTP特异性整合到 RNA–DNA 杂交结构上,从而精准标记活跃转录区域,不仅如此,如果使用dUTP替代dTTP,Coatis技术还可保留链特异性信息,这一关键步骤让Coatis技术能够扩大应用范围获取更多重要的调控互作信息。随后,研究人员对细胞核进行重新交联,利用DpnII酶切消化并进行连接,使用链霉素亲和磁珠富集连接后打断的生物素标记片段并完成文库构建。通过高通量测序,即可获得活跃转录区域的高分辨率三维染色质互作图谱(图1)。这一设计使 Hi-Coatis技术在不依赖抗体或探针的情况下,即可实现对活跃区域的特异富集与远距离相互作用捕获的整合。


图1. Hi-Coatis技术流程图。

研究人员利用Hi-Coatis技术在K562和HCT116两种细胞系中,均捕获到超过60,000个富集信号位点,并鉴定出大量位于非编码区的潜在调控元件。值得注意的是,Hi-Coatis可同时捕获RNAP I、RNAP II和RNAP III介导的多类型转录事件,实现对不同RNA产生途径的全面覆盖(图2)

在互作解析方面,Hi-Coatis技术将活跃区域标记与染色质互作捕获整合于一个流程中,大幅简化实验步骤,并显著提高来自活跃转录区域的互作信号比例。相比于 in situ Hi-C、ChIA-PET、HiChIP、Capture Hi-C 等技术,Hi-Coatis技术不仅操作更为简便、实验周期更短,对转录活跃区域的互作富集显著更强,而且细胞需求量低,仅需数千细胞即可获得高质量互作图谱,这对于珍贵样本尤为重要。综合而言,Hi-Coatis 技术同时具备高灵敏度、高重复性与广泛适用性,是解析活跃基因调控结构的新一代高效工具(图2)。

除此之外,以往关于重复序列和拷贝数变异(copy number variation, CNV)区域的研究多聚焦于基因组多样性、进化及疾病机制等【12】,而其作为调控元件的活性功能缺乏系统研究。本研究中研究人员发现Hi-Coatis技术捕获到的这些区域不仅呈现强烈的活跃信号,还与高表达基因高度相关。功能验证进一步显示,超过77 %的重复序列/CNV区域片段具备明确的调控活性。这表明Hi-Coatis技术不仅可以描绘经典调控元件网络,还能将这些长期被低估的大规模基因组区域系统地纳入调控研究范畴,为解析其生物学功能提供了突破性视角(图2)


图2. Hi-Coatis同时捕获多种转录事件与三维染色质互作图谱。

综上所述,Hi-Coatis 技术的建立为研究核内空间基因组结构与基因表达调控之间的动态关系提供了强有力的新工具。其在分化、发育及疾病等多种生物学过程中具有广阔的应用潜力,也为构建高精度的调控网络图谱开辟了新方向。

南方科技大学公共卫生及应急管理学院博士后李欣欣、中国科学院昆明动物研究所特别研究助理许晋升博士、南方科技大学生物系博士研究生阎晓昊、南方医科大学深圳市眼科医院钟嘉泳博士为论文共同第一作者。南方医科大学深圳市眼科医院迟玮教授、南方医科大学深圳市眼科医院牛龙见博士、中山大学中山眼科中心肖传乐研究员、中国科学院昆明动物研究所侯春晖研究员为本文的共同通讯作者。

https://www.cell.com/molecular-cell/fulltext/S1097-2765(25)00859-7

制版人: 十一

参考文献

1. Adelman, K., and Lis, J.T. (2012). Promoter-proximal pausing of RNA polymerase II: emerging roles in metazoans.Nat Rev Genet13, 720-731. https://doi.org/10.1038/nrg3293.

2. Murphy, D., Salataj, E., Di Giammartino, D.C., Rodriguez-Hernaez, J., Kloetgen, A., Garg, V., Char, E., Uyehara, C.M., Ee, L.S., Lee, U., et al. (2024). 3D Enhancer-promoter networks provide predictive features for gene expression and coregulation in early embryonic lineages.Nat Struct Mol Biol31, 125-140. https://doi.org/10.1038/s41594-023-01130-4.

3. Core, L.J., Waterfall, J.J., and Lis, J.T. (2008). Nascent RNA sequencing reveals widespread pausing and divergent initiation at human promoters.Science322, 1845-1848. https://doi.org/10.1126/science.1162228.

4. Danko, C.G., Hyland, S.L., Core, L.J., Martins, A.L., Waters, C.T., Lee, H.W., Cheung, V.G., Kraus, W.L., Lis, J.T., and Siepel, A. (2015). Identification of active transcriptional regulatory elements from GRO-seq data.Nat Methods12, 433-438. https://doi.org/10.1038/nmeth.3329.

5. Wang, Z., Chu, T., Choate, L.A., and Danko, C.G. (2019). Identification of regulatory elements from nascent transcription using dREG.Genome Res29, 293-303. https://doi.org/10.1101/gr.238279.118.

6. Sanz, L.A., Hartono, S.R., Lim, Y.W., Steyaert, S., Rajpurkar, A., Ginno, P.A., Xu, X., and Chedin, F. (2016). Prevalent, Dynamic, and Conserved R-Loop Structures Associate with Specific Epigenomic Signatures in Mammals.Mol Cell63, 167-178. https://doi.org/10.1016/j.molcel.2016.05.032.

7. Chen, L., Chen, J.Y., Zhang, X., Gu, Y., Xiao, R., Shao, C., Tang, P., Qian, H., Luo, D., Li, H., et al. (2017). R-ChIP Using Inactive RNase H Reveals Dynamic Coupling of R-loops with Transcriptional Pausing at Gene Promoters.Mol Cell68, 745-757 e745. https://doi.org/10.1016/j.molcel.2017.10.008.

8. Rao, S.S., Huntley, M.H., Durand, N.C., Stamenova, E.K., Bochkov, I.D., Robinson, J.T., Sanborn, A.L., Machol, I., Omer, A.D., Lander, E.S., and Aiden, E.L. (2014). A 3D map of the human genome at kilobase resolution reveals principles of chromatin looping.Cell159, 1665-1680. https://doi.org/10.1016/j.cell.2014.11.021.

9. Li, G., Ruan, X., Auerbach, R.K., Sandhu, K.S., Zheng, M., Wang, P., Poh, H.M., Goh, Y., Lim, J., Zhang, J., et al. (2012). Extensive promoter-centered chromatin interactions provide a topological basis for transcription regulation.Cell148, 84-98. https://doi.org/10.1016/j.cell.2011.12.014.

10. Mumbach, M.R., Rubin, A.J., Flynn, R.A., Dai, C., Khavari, P.A., Greenleaf, W.J., and Chang, H.Y. (2016). HiChIP: efficient and sensitive analysis of protein-directed genome architecture.Nat Methods13, 919-922. https://doi.org/10.1038/nmeth.3999.

11. Mifsud, B., Tavares-Cadete, F., Young, A.N., Sugar, R., Schoenfelder, S., Ferreira, L., Wingett, S.W., Andrews, S., Grey, W., Ewels, P.A., et al. (2015). Mapping long-range promoter contacts in human cells with high-resolution capture Hi-C.Nat Genet47, 598-606. https://doi.org/10.1038/ng.3286.

12. Liao, X., Zhu, W., Zhou, J., Li, H., Xu, X., Zhang, B., and Gao, X. (2023). Repetitive DNA sequence detection and its role in the human genome.Commun Biol6, 954. https://doi.org/10.1038/s42003-023-05322-y.

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