宾夕法尼亚州立大学 研究人员使用ChIP-exo精确绘制了酵母基因组上400多种蛋白质的结合位置
该方法(上图)使用抗体来“钓出”特定的与DNA结合的蛋白质，例如转录因子(TF)，然后使用核酸外切酶来确定蛋白质-DNA的边界，最后通过对与蛋白质结合的DNA进行测序来确定结合事件在基因组中的位置
多个ChIP-exo实验的镜像峰(底部)显示了一个转录因子和几个辅因子蛋白的DNA测序读数的富集，这些辅因子蛋白与转录因子相互作用，激活沿着DNA螺旋两条链的附近基因(白色)，揭示了酵母转录增强子的蛋白质结构
学分:宾夕法尼亚州立大学康奈尔大学普格实验室和马奥尼实验室 对酵母基因组上400多种不同蛋白质的精确结合位置进行定位的巨大努力已经产生了迄今为止最全面和高分辨率的染色体结构和基因调控图
这项研究揭示了两种不同的基因调控结构，扩展了传统的基因调控模式
所谓的组成基因，即那些执行基本‘管家’功能并几乎总是在低水平上活跃的基因，只需要一套基本的调节控制；而那些被环境信号激活的基因，被称为诱导型基因，具有更特殊的结构
酵母中的这一发现可能为更好地理解人类基因组的调控结构打开大门
一篇描述宾夕法尼亚州立大学和康奈尔大学科学家研究的论文发表在2021年3月10日的《自然》杂志上
“当我第一次了解到脱氧核糖核酸时，我被教导要把基因组看作是一个包含所有著作的图书馆，”马修·J
罗西，宾夕法尼亚州立大学研究助理教授，该论文的第一作者
“基因组是由脱氧核糖核酸、核糖核酸和蛋白质组成的复合体的一部分，被称为‘染色质’
蛋白质和脱氧核糖核酸的相互作用调节基因何时何地表达以产生核糖核酸(即
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阅读一本书来学习或制作特定的东西)
但我一直想知道的是，在如此复杂的情况下，你如何在需要的时候找到合适的书？这就是我们在这项研究中试图回答的问题
" 细胞如何选择合适的书取决于调节蛋白及其与染色质中的DNA的相互作用，这可以被称为基因组的调节结构
酵母细胞可以通过改变这种调节结构来打开或关闭不同的基因，从而对环境的变化做出反应
在像人类这样的多细胞生物中，肌肉细胞、神经元和其他细胞类型之间的差异是由调节这些细胞表达的基因集决定的
因此，破译控制这种差异基因表达的机制对于理解对环境、生物发育和进化的反应至关重要
“蛋白质需要在基因上被招募和组装，才能被“打开”，B说
富兰克林·普格是康奈尔大学的分子生物学和遗传学教授，也是宾夕法尼亚州立大学教授时开始的研究项目的领导者
“我们已经将这些蛋白质的最完整和高分辨率的地图放在一起，显示了它们与酵母基因组结合的位置，并揭示了它们如何相互作用来调节基因表达
" 该团队使用了一种叫做ChIP-exo的技术，一种高分辨率版本的ChIP-seq，来精确和可重复地绘制大约400种不同蛋白质的结合位置，这些蛋白质与酵母基因组相互作用，有些在几个位置，有些在几千个位置
在ChIP-exo中，蛋白质与活细胞内的脱氧核糖核酸发生化学交联，从而将它们锁定在适当的位置
然后将染色体从细胞中取出，剪成更小的片段
抗体被用来捕获特定的蛋白质和它们所结合的脱氧核糖核酸片段
蛋白质-脱氧核糖核酸相互作用的位置可以通过对附着在蛋白质上的脱氧核糖核酸进行测序并将序列映射回基因组来找到
“在传统的芯片序列中，附着在蛋白质上的脱氧核糖核酸片段仍然相当大，长度可变——在实际蛋白质结合位点之外的100到500个碱基对之间，”威廉·K说
M
赖，康奈尔大学助理研究教授，该论文作者之一
“在ChIP-exo中，我们增加了一个额外的步骤，用一种叫做核酸外切酶的酶来修剪DNA
这就去除了任何不受交联蛋白质保护的多余的脱氧核糖核酸，使我们能够更精确地定位结合事件，更好地观察蛋白质之间的相互作用
" 该团队进行了超过1200个独立的芯片外实验，产生了数十亿个独立的数据点
对大量数据的分析利用了宾夕法尼亚州立大学的超级计算集群，并需要开发几个新的生物信息学工具，包括设计用于识别模式和揭示酵母基因组中调节蛋白组织的多方面计算工作流程
这一分析类似于从数百张卫星图像中挑出地面上重复的特征类型，揭示了酵母基因组中重复使用的数量少得惊人的独特蛋白质组合
该论文的作者、宾夕法尼亚州立大学生物化学和分子生物学助理教授肖恩·马奥尼说:“数据的分辨率和完整性使我们能够识别21种蛋白质组合，还能识别持家基因缺乏特定的调控信号。”
“我们开发的分析这些数据的计算方法可以作为更复杂生物基因调控研究进一步发展的起点
" 传统的基因调控模式包括被称为“转录因子”的蛋白质，它们与特定的脱氧核糖核酸序列结合，控制附近基因的表达
然而，研究人员发现，酵母中的大多数基因不符合这一模型
“我们惊讶地发现持家基因缺乏允许特定转录因子结合的蛋白质-脱氧核糖核酸结构，这是诱导型基因的标志，”普格说
“这些基因似乎只需要一套普通的蛋白质，无需太多的调节，就能接触到脱氧核糖核酸及其转录
这种模式在像人类这样的多细胞生物中是否成立还有待观察
这是一个非常复杂的命题，但是就像酵母基因组测序先于人类基因组测序一样，我确信我们最终将能够以高分辨率看到人类基因组的调控结构
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