Модификаторы последовательности ДНК и хроматина взаимодействуют, обеспечивая эпигенетическую бистабильность в контрольных областях импринтинга.

Новости

ДомДом / Новости / Модификаторы последовательности ДНК и хроматина взаимодействуют, обеспечивая эпигенетическую бистабильность в контрольных областях импринтинга.

Oct 22, 2023

Модификаторы последовательности ДНК и хроматина взаимодействуют, обеспечивая эпигенетическую бистабильность в контрольных областях импринтинга.

Природная генетика, том 54,

Nature Genetics, том 54, страницы 1702–1710 (2022 г.) Процитировать эту статью

14 тысяч доступов

2 цитаты

53 Альтметрика

Подробности о метриках

Геномный импринтинг регулируется специфичным для родителей метилированием ДНК контрольных областей импринтинга (ICR). Несмотря на идентичную последовательность ДНК, ICR могут существовать в двух различных эпигенетических состояниях, которые запоминаются на протяжении неограниченного деления клеток и сбрасываются во время формирования зародышевой линии. Здесь мы систематически изучаем генетические и эпигенетические детерминанты этой эпигенетической бистабильности. Путем итеративной интеграции ICR и связанных с ними последовательностей ДНК в эктопическое местоположение генома мыши мы сначала идентифицируем особенности последовательностей ДНК, необходимые для поддержания эпигенетических состояний в эмбриональных стволовых клетках. Автономные регуляторные свойства ICR позволили нам создать репортеры, чувствительные к метилированию ДНК, и провести скрининг ключевых компонентов, участвующих в регуляции их эпигенетической памяти. Помимо DNMT1, UHRF1 и ZFP57, мы идентифицируем факторы, которые предотвращают переключение из метилированного состояния в неметилированное, и показываем, что два из этих кандидатов, ATF7IP и ZMYM2, важны для стабильности метилирования ДНК и H3K9 в ICRs в эмбриональных стволовых клетках.

Эпигенетическая регуляция активности генов зависит от нескольких слоев модификаций хроматина, которые поддерживаются во время репликации ДНК1,2. По определению, эти эпигенетические механизмы действуют независимо от последовательности ДНК в геномных сайтах, которые они занимают. Однако несколько исследований выявили вклад последовательности ДНК в регуляцию и поддержание модификаций хроматина, предотвращая четкое различие между эпигенетическим и генетическим контролем активности генов3,4,5,6,7,8. Геномный импринтинг - это эпигенетический феномен, при котором метки метилирования ДНК либо на материнских, либо на отцовских ICR диктуют специфичную для родителей активность транскриптов в цис9,10,11. ICRs наследуют специфичные для родителей метки метилирования ДНК либо от ооцита, либо от спермы, которые затем размножаются во всех соматических тканях следующего поколения9. Наследование дифференциальных эпигенетических состояний на родительских хромосомах, несмотря на идентичную последовательность ДНК, идентичное расположение хромосом и воздействие одних и тех же регуляторных факторов в ядре, делает ICR прекрасной моделью для изучения индивидуального вклада последовательностей ДНК и модификаций хроматина в эпигенетическую память.

Было идентифицировано несколько факторов и механизмов, которые регулируют поддержание метилирования ДНК в ICR. Как только метки метилирования откладываются в зародышевой линии12, поддерживающая метилтрансфераза DNMT1 и ее дополнительный белок UHRF1 отвечают за поддержание метилирования во время репликации ДНК13. Кроме того, было идентифицировано несколько факторов, регулирующих H3K9me3 в ДНК-метилированных ICR, включая SETDB1, KAP1 и G9A14,15,16. Главное. Фактор цинковых пальцев KRAB ZFP57 связывается с метилированной гексануклеотидной последовательностью ДНК TGCmCGC и привлекает KAP1 и другие связанные факторы для установления обратной связи между метилированием ДНК и H3K9me3 в ICRs16,17. Действительно, связывание ZFP57 и рекрутирование KAP1 являются решающими шагами в регуляции импринтов, поскольку нокаут (KO) Zfp57 у мышей приводит к потере почти всех импринтов и эмбриональной смертности18,19,20, а ZFP57 необходим для поддержания метилирования ДНК и H3K9me3 в ICR в клеточных системах16,18,21.

Хотя факторы, контролирующие метилирование ДНК и гистонов в ICR, широко исследованы, свойства последовательностей ДНК ICR детально не изучены. Более того, также неизвестно, способствуют ли дополнительные ключевые игроки эпигенетическому поддержанию ICR. Путем итеративной интеграции последовательностей ДНК ICR в один и тот же участок генома в эмбриональных стволовых клетках мыши (мЭСК) мы показываем, что ICR являются автономными генетическими элементами, которые могут повторять эпигенетические состояния, наблюдаемые в эндогенных местах. Используя эту установку, мы показываем, что, предварительно установив метилирование ДНК, мы можем установить два противоположных эпигенетических состояния, которые точно размножаются эктопическим ICR. Этот зависимый от метилирования ДНК переключатель уникален для ICR. Систематическая интеграция вариантных и синтетических ICR позволила нам определить требования к последовательности, которые необходимы и достаточны для такого поведения, подобного переключателю. Кроме того, используя эктопические ICR в качестве репортеров, чувствительных к метилированию ДНК, в генетических скринингах потери функции, мы подтверждаем, что DNMT1, UHRF1 и ZFP57 являются основными эпигенетическими регуляторами геномного импринтинга. Кроме того, мы идентифицируем ATF7IP и ZMYM2 как факторы, участвующие в регуляции поддержания эпигенетических состояний при ICR.

 40 were kept for further analysis. All replicates were merged before peak calling using MACS2 (version 2.1.1.20160309) with the following parameters: callpeak -g mm–keep-dup all -q 0.05–call-summits. Reads mapped to the positive and negative strand of the merged datasets were split into individual files and trimmed to the 5′ base as input tracks for BPnet. A model was trained with the default bpnet9 architecture (https://github.com/kundajelab/bpnet), using chromosomes 1, 8 and 9 as test set, and peaks on chromosomes 2, 3 and 4 as validation sets. Peaks on chromosomes X and Y were excluded from model training. After calculation of the contribution scores with BPnet's DeepLIFT method, motifs were determined using BPnet's TF-MoDISco method. To determine contribution scores on the Airn and shuffled Airn sequences, the input DNA was one-hot encoded before subjecting them to the trained model to generate ZFP57 binding predictions. For the walking mutations, 10 nt of the shuffled sequence was swapped with the original Airn sequence and shifted by 1 bp per prediction./p>