北京時間1月28日凌晨,，《自然》（Nature）雜志發(fā)表了西北大學(xué)生命科學(xué)與醫(yī)學(xué)部功能基因組學(xué)研究組嚴(yán)健教授團(tuán)隊及其合作者的最新研究成果《系統(tǒng)解析非編碼DNA突變對轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合的影響》,，在國際上首次公布了該團(tuán)隊成功利用SNP-SELEX技術(shù),，分析人類基因組中近10萬個常見的非編碼位點(diǎn)突變對270個轉(zhuǎn)錄因子蛋白質(zhì)結(jié)合的影響,。
研究成果為揭示2型糖尿病等復(fù)雜疾病的遺傳機(jī)制提供了重要的理論依據(jù),，是后基因組時代的一項(xiàng)突破性研究進(jìn)展,。SNP-SELEX技術(shù)為全面,、快速解析代謝疾病,、癌癥等遺傳疾病的分子機(jī)理,，尋找診斷、治療的靶標(biāo)提供了新的思路與策略,。
論文共同第一作者為西北大學(xué)嚴(yán)健教授,、美國加州大學(xué)圣迭戈分校邱耘疆博士、巴西帕拉聯(lián)邦大學(xué)的André M Ribeiro dos Santos博士,。通訊作者為嚴(yán)健,、任兵、Jussi Taipale教授,。該成果由中國西北大學(xué),、美國路德維西癌癥研究所和瑞典卡羅林斯卡醫(yī)學(xué)院等單位共同合作完成。
什么是全基因組關(guān)聯(lián)分析（GWAS）,？
全基因組關(guān)聯(lián)分析（GWAS）是廣泛用于尋找復(fù)雜遺傳疾病關(guān)聯(lián)基因的重要手段,。目前，全世界范圍內(nèi)已開展了4000多項(xiàng)GWAS研究,，發(fā)現(xiàn)了超過10萬個與各種疾病以及重要生理性狀關(guān)聯(lián)的基因位點(diǎn),。
但GWAS在找到基因序列差異與疾病風(fēng)險關(guān)聯(lián)的時候，并不能同時反映出這種關(guān)聯(lián)背后的原理,，這就阻礙了我們從關(guān)聯(lián)中尋找預(yù)防和治療這些疾病的分子靶標(biāo),，成為一直困擾遺傳學(xué)和醫(yī)學(xué)研究者的一大難題。
近年來,，越來越多的研究表明,，這些疾病風(fēng)險位點(diǎn)大部分位于基因組非編碼區(qū)域，它們并不會改變蛋白質(zhì)的序列與結(jié)構(gòu),，而可能在基因表達(dá)調(diào)控上發(fā)揮作用,。例如這些突變位點(diǎn)能夠改變一些序列特異性結(jié)合蛋白與DNA結(jié)合的親和力,，從而影響下游目標(biāo)基因的調(diào)控作用。但是,，搞清楚一個位點(diǎn)突變的分子機(jī)理往往需要大量的時間和人力投入,，單個突變一般需要有經(jīng)驗(yàn)的研究組2-3年的時間完成，而且實(shí)驗(yàn)室之間,、實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)之間的差異還會干擾數(shù)據(jù)之間的可比性,。考慮到目前已積累超過10萬個疾病關(guān)聯(lián)位點(diǎn),，而且GWAS還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有到達(dá)平臺期出現(xiàn)飽和,，隨著研究手段的進(jìn)一步改進(jìn)，這樣的位點(diǎn)還會越來越多,。因此亟需開發(fā)一種可以高通量,、系統(tǒng)性的辦法來研究這些突變位點(diǎn)的分子功能。
從HT-SELEX到SNP-SELEX技術(shù)
8年的沉淀與改進(jìn)
2013年,，嚴(yán)健在Jussi Taipale教授指導(dǎo)下發(fā)明了HT-SELEX技術(shù),，通過在體外表達(dá)純化DNA結(jié)合蛋白，與人工合成的長度為40bp隨機(jī)序列DNA片段結(jié)合,，再經(jīng)過多輪緩沖液的清洗去除非特異性結(jié)合,，最后洗脫結(jié)合力強(qiáng)的DNA，經(jīng)過高通量測序計數(shù),，定量分析轉(zhuǎn)錄因子的DNA序列結(jié)合特異性,。
由HT-SELEX技術(shù)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)可以用于生成位置權(quán)重矩陣模型（PWM），該模型被廣泛應(yīng)用于預(yù)測轉(zhuǎn)錄因子能否與某DNA序列片段相結(jié)合,。但經(jīng)過對比發(fā)現(xiàn),，在預(yù)測SNP對于轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合力影響時，PWM的效果并不理想,，尤其是一些位于低親和力結(jié)合位點(diǎn)的SNP,。
為了擺脫對預(yù)測模型的依賴，在實(shí)驗(yàn)水平直接分析SNP對轉(zhuǎn)錄因子的影響,，嚴(yán)健,、任兵、Jussi Taipale教授于2015年再次聯(lián)合提出改進(jìn)HT-SELEX方法：在合成長度為40bp配體DNA時,，不再使用隨機(jī)序列的DNA,，而以包含待研究的SNP及其附近的基因組序列取而代之，再利用HT-SELEX實(shí)驗(yàn)進(jìn)行分析,。研究團(tuán)隊利用該方法,，定量分析了270個轉(zhuǎn)錄因子，在與95,，886個非編碼SNP結(jié)合時,，不同等位基因序列（allele）與其結(jié)合強(qiáng)弱的差異,，并記錄了量化這些差異的大量數(shù)據(jù),。這些數(shù)據(jù)為解釋疾病機(jī)理提供了重要的理論依據(jù),。
類似的研究手段可以進(jìn)一步擴(kuò)展到其他遺傳疾病的研究中，以2型糖尿病風(fēng)險位點(diǎn)SNP rs7118999為例,，研究團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)該位點(diǎn)可以影響轉(zhuǎn)錄因子HLF結(jié)合,，并通過染色質(zhì)長距離相互作用參與APOC3基因的表達(dá)調(diào)控，調(diào)節(jié)血脂水平,。
“之前的類似研究都是以單個或幾個突變作為對象,，這樣要完全了解2型糖尿病這樣同時受到幾百上千個突變影響的復(fù)雜疾病，在短時間內(nèi)是無法完成的,，大大阻礙了開發(fā)治療手段的進(jìn)程,。而這項(xiàng)研究一下子就解決了近10萬個突變的分子機(jī)制問題，是一項(xiàng)重大突破,?！眹?yán)健說道。
該研究所產(chǎn)生的這些數(shù)據(jù)在后GWAS時代,，對于揭示突變位點(diǎn),，尤其是非編碼突變的分子機(jī)理，以及疾病的遺傳模型有著重要的意義,。
任兵表示：“目前我們的研究只包含了270個轉(zhuǎn)錄因子的SNP-SELEX數(shù)據(jù),，相比人類基因組中存在的1200-2000個轉(zhuǎn)錄因子還僅僅是一小部分。因此,，我們的研究還會繼續(xù),，期待能夠全面了解非編碼SNP的分子功能?！?/p>
嚴(yán)健介紹到：“以此為基礎(chǔ),，我們相信類似的研究手段可以進(jìn)一步擴(kuò)展到其他遺傳疾病的研究中，包括腸癌,、前列腺癌等,，將對解釋這類疾病的遺傳特性，找到臨床診斷的分子標(biāo)記物等工作都具有建議和指導(dǎo)作用,?！?/p>
嚴(yán)健帶領(lǐng)的功能基因組研究團(tuán)隊自2018年建立以來，在非編碼基因組功能方向的研究取得一系列重大突破,。此前,，嚴(yán)健還以通訊作者身份在《自然方法》（Nature Methods）、《自然通訊》（Nature Communications）,、《核酸研究》（Nucleic Acids Research）等國際知名期刊發(fā)表論文多篇,。
為了方便其他研究人員使用這些實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),，文章中的所有SNP-SELEX結(jié)果可以通過GVAT網(wǎng)頁公開訪問。研究人員在該網(wǎng)頁內(nèi)輸入感興趣的轉(zhuǎn)錄因子名字或者SNP的rsID,，便可快速找到與其相互作用的SNP或者轉(zhuǎn)錄因子,，以及它們之間的量化影響。
該成果是西北大學(xué)生命科學(xué)與醫(yī)學(xué)部自成立以來的首篇Nature雜志論文,，也是以西北大學(xué)為第一作者單位在Nature和Science正刊發(fā)表的第16篇論文,，是學(xué)校科學(xué)研究多點(diǎn)突破的標(biāo)志性成果,。
近年來,，西北大學(xué)在持續(xù)推進(jìn)“一院一策”改革的基礎(chǔ)上，逐步打破學(xué)科邊界,，圍繞學(xué)科交叉融合,，促進(jìn)學(xué)術(shù)協(xié)同創(chuàng)新，加快論證推進(jìn)相關(guān)學(xué)科大部的建立,。生命科學(xué)與醫(yī)學(xué)部作為學(xué)校首家學(xué)部制試點(diǎn)單位,，立足“大健康”學(xué)科集群，凝練和突出生物與醫(yī)學(xué)學(xué)科優(yōu)勢特色,，構(gòu)建跨學(xué)科創(chuàng)新團(tuán)隊,，建設(shè)大平臺、承擔(dān)大項(xiàng)目,、產(chǎn)出大成果,，逐步形成了面向國家需求、服務(wù)區(qū)域發(fā)展,、彰顯西大特色的“大健康”學(xué)科內(nèi)涵式發(fā)展新路徑,。
原文鏈接：https://sx.sina.cn/edu/2021-01-28/detail-ikftpnny2444613.d.html?from=wap
