Cell | 人类细胞首张全局遗传互作图谱

撰文 | 格格

遗传相互作用反映了基因之间的功能联系，能够影响疾病的表现度和外显率，并为合成致死治疗、疾病基因的可药性抑制因子等策略提供重要线索【1】。在芽殖酵母中，大规模遗传互作研究已揭示其网络组织遵循保守的层级模块化原则，将功能相关的基因聚类为蛋白复合物、生物学通路、细胞组分等不同层次的模块【2】。在人类细胞中，基于CRISPR的全基因组筛选已界定核心必需基因与选择性必需基因，形成了DepMap等基因-细胞系依赖性网络【3】。然而，这些遗传依赖背后的分子机制大多未知，且可能涉及复杂的基因间互作。将DepMap转换为基因共必需网络虽可用于功能推断，但仍缺乏系统性的全局遗传互作验证。

近日，来自多伦多大学的Charles Boone研究团队在Cell杂志发表题为Global genetic interaction network of a human cell maps conserved principles and informs functional interpretation of gene co-essentiality profiles的研究论文，该研究旨在通过构建人类细胞全基因组遗传互作网络，揭示人类细胞的功能架构，并发现新的基因功能、相互作用和调控机制。

研究人员在单倍体HAP1细胞中系统开展了全基因组遗传互作分析。首先通过39轮CRISPR-Cas9筛选，测定了约17,800个基因的单突变体适合度，鉴定出1,524个HAP1必需基因。在此基础上，构建了222个查询基因突变细胞系，开展了298轮全基因组筛选，共评估了约394万对基因的遗传互作，并开发了定量遗传互作（qGI）评分体系。通过重复筛选、不同克隆比较、环境条件变化以及正交文库验证等多种策略，研究数据的高重复性得到了证实。最终以|qGI|>0.3且FDR<0.1为阈值，获得88,933个高置信度遗传互作，包括47,052个负向互作和41,881个正向互作，数据质量与酵母中的经典遗传互作图谱相当。

基于各基因的遗传互作谱，研究人员构建了HAP1全基因组遗传互作谱相似性网络。该网络将功能相关的基因聚类为层级模块：底层对应蛋白复合物，中层对应生物学过程，顶层对应细胞组分，这一组织原则与酵母高度保守。网络中共鉴定出412个功能模块，覆盖约74%的网络基因。高度连接的枢纽基因往往具有更强的单突变体适合度缺陷、更高的表达水平、更强的进化保守性，并且在DepMap数据中更倾向于显示选择性必需特征。此外，旁系同源基因对显著富集负向互作，且呈现非对称模式；蛋白复合物内部及复合物间的互作也具有明确的负向或正向偏向性，表明网络结构高度有序。

负向互作主要富集于同一生物学过程或蛋白复合物的基因对之间，且互作强度与功能相关度呈正相关。以PELO与SKI复合物各亚基之间的强负向互作为例，研究人员在另一株肝细胞系中验证了这一关系，提示其在癌症中的合成致死潜力。正向互作中仅约19%的基因对具有直接功能关联，大部分连接不同生物学过程，例如VPS52（GARP复合物组分）的正向互作显著富集于胆固醇与鞘脂合成通路，进一步分析显示这些正向互作为抑制性互作——即双突变体适合度优于最差的单突变体。系统分析共鉴定出1,843对潜在抑制互作，这类互作较普通正向互作具有更高的功能信息量，并提示部分必需基因可通过旁路抑制变得可 dispensable。

研究人员将HAP1网络与酵母网络进行系统比较，发现负向互作密度在生物学过程内部及过程之间呈现显著跨物种相关性，而正向互作则不保守，提示网络拓扑结构深度保守但具体互作存在物种特异性。利用PTAR1与酵母ECM9的直系同源关系，研究揭示了GGTase-III与去棕榈酰化酶在YKT6修饰中的保守调控机制。进一步，将HAP1遗传互作数据与DepMap共必需网络整合，开发了表达依赖（ED）评分，发现部分抑制互作基因对在癌症细胞系中呈现显著表达-依赖相关性。两个网络在功能信息上具有高度互补性：HAP1网络更擅长捕捉非必需基因及适合度缺陷较温和的基因间功能关系，而DepMap网络则反映跨多种遗传背景下的必需基因关系。通过BIONIC整合两个网络，可获得更全面的人类基因功能图谱。

图一 人类细胞首张全局遗传互作图谱

总之，该研究揭示了人类细胞中遗传相互作用网络的全局组织结构，证明了从酵母到人类在功能模块层级划分上的进化保守原则。同时，该网络与DepMap共必需性网络形成功能互补，为解析未知基因功能、理解癌症细胞系选择性遗传依赖的分子机制以及开发合成致死治疗策略提供了系统的数据资源和理论依据。

原文链接：https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674%2826%2900345-4

制版人： 十一

参考文献

1. Costanzo, M., Kuzmin, E., van Leeuwen, J., Mair, B., Moffat, J., Boone, C., and Andrews, B. (2019). Global Genetic Networks and the Genotype-to-Phenotype Relationship.Cell177, 85–100.

2. Costanzo, M., VanderSluis, B., Koch, E.N., Baryshnikova, A., Pons, C.,Tan, G., Wang, W., Usaj, M., Hanchard, J., Lee, S.D., et al. (2016). Aglobal genetic interaction network maps a wiring diagram of cellular function.Science353, aaf1420.

3. Tsherniak, A., Vazquez, F., Montgomery, P.G., Weir, B.A., Kryukov, G., Cowley, G.S., Gill, S., Harrington, W.F., Pantel, S., Krill-Burger, J.M., et al. (2017). Defining a Cancer Dependency Map.Cell170, 564–576.e16.

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