UC Berkeley · Streets & Urnov labs · PhD capstone

Как метилирование ДНК
управляет работой гена?

Это мой PhD-проект и одновременно основа epicme.bio — открытой научной страницы, где я собираю данные, методы и находки в одном месте. Здесь — введение и контекст: что я изучаю, зачем, и как устроен мой экспериментальный подход.

ПОДХОД: WRITE → READ → LEARN
Анимированная схема: Write (ZFPoff / CRISPRoff) → Read (Nanopore) → Learn (ML models), с зацикленной стрелкой возврата
Write

ZFPoff и CRISPRoff — два альтернативных инструмента эпигенетического «выключения» гена: цинковый палец (ZFP) или dCas9 нацеливает KRAB и DNMT на нужный локус, вызывая CpG-метилирование и молчание гена — без изменения самой последовательности ДНК.

Read

Nanopore-секвенирование (в т.ч. DiMeLo-seq) читает и метилирование, и последовательность ДНК в одной молекуле — на уровне одной цепи, без усреднения по популяции клеток.

Learn

Модели машинного обучения ищут связь между профилем CpG-метилирования одной молекулы и состоянием гена — активен он или замолчал.

Более детальная иллюстрация схемы Write → Read → Learn со слайда презентации: ZFPoff/CRISPRoff эпигенетическое молчание, Nanopore/DiMeLo-seq секвенирование, ML модели предсказывают состояние гена
Та же схема — более развёрнуто, со слайда презентации: молекулярные детали ZFPoff (на слайде показан именно этот вариант; в работе также используется альтернативный инструмент CRISPRoff), Nanopore/DiMeLo-seq и входа/выхода ML-модели.
Контекст

Зачем вообще изучать эпигеном

Геном человека — это около 3.3 миллиардов пар оснований, и лишь малая его часть — примерно 3 миллиона регуляторных элементов — определяет, когда, где и насколько сильно работает каждый ген.

Эпигеном — это слой химических «пометок» поверх ДНК (например, метилирование цитозинов в CpG-динуклеотидах), который переводит одну и ту же последовательность генома в разные клеточные состояния. Именно эпигенетические пометки во многом объясняют, почему нейрон и T-лимфоцит содержат одну и ту же ДНК, но работают совершенно по-разному. Принципы, по которым эпигенетическая информация управляет экспрессией генов, до сих пор изучены не полностью — это и есть центральный вопрос моей диссертации.

3.3 млрд п.о.
геном человека
~3 млн
регуляторных элементов
метки → состояния
эпигеном
200+ типов
клеточное разнообразие
Экспериментальный подход

Write, Read, Learn — три инструмента одной задачи

Write

ZFPoff и CRISPRoff: два способа «выключить» ген

В работе я использую два альтернативных инструмента для программируемого эпигенетического молчания CD55 — оба запускают CpG-метилирование локуса и «выключают» ген без разрезания ДНК, в отличие от классического CRISPR-нокаута:

  • CRISPRoff — dCas9 под управлением направляющей РНК (sgRNA) доставляет домены KRAB и DNMT3A/3L к нужному локусу.[1]
  • ZFPoff — те же домены KRAB и DNMT доставляются белком с цинковыми пальцами (ZFP), нацеленным на локус напрямую, без направляющей РНК.

Оба подхода обратимы и точечны — это позволяет сравнивать, насколько по-разному закрепляется и поддерживается молчание гена в зависимости от способа его «записи».

Read

Nanopore и DiMeLo-seq: чтение на уровне одной молекулы

Технология Oxford Nanopore определяет последовательность ДНК напрямую по изменению электрического сигнала при прохождении молекулы через нанопору — и попутно «видит» метилированные цитозины без бисульфитной конверсии. DiMeLo-seq расширяет это до картирования белок-ДНК взаимодействий на длинных прочтениях.[2][3]

Learn

ML-модели: от профиля метилирования к состоянию гена

Каждая просеквенированная молекула даёт бинарный вектор — метилирован ли CpG в конкретной позиции. Собрав такие вектора по многим одиночным молекулам одного и того же локуса, можно обучить модель, которая по CpG-профилю предсказывает, «включён» ген или «выключен» — и находить закономерности, которые не видны при усреднении по популяции клеток.[4]

Приложение метода

Модельная система: CD55 в донорских T-клетках

Весь этот подход я применяю к конкретному гену — CD55 (DAF) — и конкретному типу клеток — первичным донорским T-лимфоцитам человека.

Я использую CRISPRoff/ZFPoff для эпигенетического «выключения» CD55 в T-клетках доноров, а затем секвенирую локус CD55 методом Nanopore с прицельным (targeted) захватом — это даёт метилирование и последовательность ДНК с разрешением до одной молекулы, по множеству временных точек после редактирования (например, Day 6, Day 35). Сравнение метилирования между отредактированными (CRISPRoff) и неотредактированными (unedited) клетками одного донора в одной и той же временной точке — основа для понимания того, как закрепляется и поддерживается эпигенетическое молчание гена во времени.

Почему открыто

epicme.bio как часть диссертации

epicme.bio — это не просто визуализация данных, а сама PhD-работа, собранная в открытом, интерактивном виде: та же логика Write → Read → Learn, но доступная для изучения любому человеку — от студента до другого исследователя эпигенетики. Название отражает суть темы: epi (редактирование эпигенома) + C (цитозин) + me (метилирование).

Публикация сырых и промежуточных данных, кода обработки и рассуждений в процессе — часть принципа открытой науки, который лежит в основе этого проекта.

Команда

Streets & Urnov labs

Группа лабораторий Aaron Streets и Fyodor Urnov на территории UC Berkeley
Лаборатории Aaron Streets и Fyodor Urnov, UC Berkeley — часть команды, в которой проходит эта работа.
Библиография

Источники