来源：分析测试百科网

　　当今研究3D基因组的技术主要是基于空间临近位点的配对连接，如Hi-C【1】、ChIA-PET【2】等，仅提供群体水平的染色质间的相互作用。虽然single-cell Hi-C可以提供单细胞水平上的染色质相互作用，但会受制于单细胞测序技术的数据稀疏性【3】。

　　2019年2月19日，来自美国Jackson基因组医学实验室的阮一骏团队发明的一项新技术——ChIA-Drop。该技术采纳了最新的微流控（microfluidics）技术，同时结合了染色质相互作用分析（ChIA), 以及基于液滴（droplet-based）与编码标记（barcode-linked）的高通量测序。此技术能够捕获到单分子水平的多重染色质相互作用。该项工作以Multiplex chromatin interactions with single-molecule precision”为标题发表在了Nature杂志上【4】。

　　ChIA-Drop技术是将破碎已交联的染色质样品，或者是免疫共沉淀的染色质样品，上样到微流控装置上，从而产生凝胶-珠-乳液状的液滴。重要的是该技术并不需要空间临近点的连接和DNA的纯化过程。每个液滴包含独特的DNA编码和线性扩增的相关试剂。因此源于同一个液滴的扩增产物拥有相同的编码标记序列,因此可以将多个液滴的扩增产物混合在一起进行高通量测序，并通过编码标记序列来识别它们的源头液滴。通过将测序数据映射到参考基因组上，可以识别那些在线性上远离的、但在空间上临近的多重相互作用的染色质位点。数据分析是用由该团队开发的ChIA-DropBox工具包来完成的，该工具包包括数据分析和可视化模块组成。

图：ChIA-Drop技术流程示意图

　　该课题组用ChIA-Drop在果蝇S2细胞中所检测到多重染色质相互作用, 并且进一步用长序列测序和荧光原位杂交实验进行了验证。为了全基因组评估ChIA-Drop数据的可重复性和质量，该团队进行了两组的数据比对：一组是ChIA-Drop对Hi-C （染色体空间构象捕获技术）； 另一组是RNAPII ChIA-Drop（RNA聚合酶II 染色质共沉淀结合ChIA-Drop) 对RNAPII ChIA-PET（RNAPII 染色质共沉淀结合末端配对标签测序的染色质相互作用分析）。

　　将ChIA-Drop的多重相互作用数据通过计算模拟出配对相互作用数据，作者发现ChIA-Drop与Hi-C所检测到的染色质结构特征具有可比性。并且，ChIA-Drop还能够在单分子水平上揭示多重染色质相互作用的高度异质性，不论是在TAD（topologically associated domain）内部或者TAD之间。

　　作者还发现在果蝇细胞中,大多数ChIA-Drop捕获到的TAD与抑制性染色质相关，而TAD之间的区域大都与转录活性相关。另外，因为结构蛋白BEAF-32主要结合在TAD之间的区域，而Su(Hw)主要结合在TAD内部区域，所以作者认为这两个结构蛋白在染色质的压缩中起作用。

　　为了分析与转录调控相关的多重染色质相互作用，作者应用RNAPII富集的ChIA-Drop对S2 细胞进行了研究。不仅发现RNAPII ChIA-Drop揭示的染色质结构特征与ChIA-Drop(没有富集)所揭示的相似，还发现染色质的相互作用在TAD区域（亦即抑制性结构域）明显降低，而在TAD之间的转录活性区域是富集的。

　　聚焦于RNAPII相关的相互作用结构域内部的包含了启动子的复合体，该团队发现绝大多数（80%）的复合体只含有一个启动子。这个发现说明，虽然一些染色质的复合体包含了二个或以上的启动子，但是启动子与启动子之间的相互作用比我们之前所预想的要少。RNAPII ChIA-Drop捕获的包含启动子的复合体在基因体内部还具有很强的方向偏倚性，这个偏倚性阐释了在转录过程中 “one-sided loop extrusion”（单向染色质环外挤）模型存在的可能性。

　　未来，基于配对相互作用在群体水平上的整合分析和ChIA-Drop在单分子水平上复杂的多重染色质相互作用数据可以互补，将有助于加快新的发现或解决一些有明显争议的问题。

　　参考文献

　　1. Lieberman-Aiden, E. et al. Comprehensive mapping of long-range interactions reveals folding principles of the human genome. Science 326, 289–293 (2009).

　　2. Fullwood, M. J. et al. An oestrogen-receptor-α-bound human chromatin interactome. Nature 462, 58–64 (2009).

　　3. Nagano, T. et al. Single-cell Hi-C reveals cell-to-cell variability in chromosome structure. Nature 502, 59–64 (2013).

　　4. Meizhen, Z. et al. Multiplex chromatin interactions with single-molecule precision. Nature. (2019).