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脊椎动物调控序列图谱建模：uATAC-seq与深度学习的突破性研究

作者与机构
本研究由浙江大学医学院附属第一医院骨髓移植中心、干细胞与再生医学中心的Xiaoping Han、Hanyu Wu、Xueyi Wang等领衔，联合梁祝实验室（Liangzhu Laboratory）等多个团队合作完成，通讯作者为Xiaoping Han（xhan@zju.edu.cn）和Guoji Guo（ggj@zju.edu.cn）。研究成果于2025年9月18日发表于顶级期刊《Cell》（卷188，1-20页）。

学术背景
研究聚焦于基因组学与表观遗传学领域，旨在解析脊椎动物基因组中调控序列（cis-regulatory elements, CREs）的演化规律与功能机制。尽管已有研究通过DNase-seq和ATAC-seq等技术绘制了哺乳动物的染色质可及性图谱，但跨物种的系统性分析仍存在两大挑战：一是单细胞水平的高通量、高灵敏度染色质可及性检测技术的限制；二是缺乏能够从序列直接预测调控功能的计算模型。本研究通过开发超高通量单核ATAC-seq技术（uATAC-seq）和深度学习模型NVWA-CRE（NvWa Cis-Regulatory Element），填补了这一空白。

研究流程与方法
1. uATAC-seq技术开发与优化
- 技术原理：通过同源适配体转座酶（homo-adaptor transposase）和温度控制的适配体切换，实现四轮条形码标记，显著提升检测灵敏度（单日可完成一个物种的染色质图谱构建）。
- 实验验证：在人类293T和小鼠3T3细胞中验证技术性能，结果显示单核中位数唯一片段（Unique Fragments, UFs）达22,642-26,085，转录起始位点（TSS）富集分数>12。
- 创新点：相比传统方法（如10x ATAC），uATAC-seq避免了双适配体转座酶的50%产量限制，且无需流式分选（FACS）等昂贵设备。

1. 跨物种染色质图谱构建

   • 样本选择：覆盖5种脊椎动物（斑马鱼、蝾螈、壁虎、鸡、小鼠），基因组大小跨度1-32 Gb，共分析1,056,752个高质量单核数据。
     
   • 数据分析：通过UMAP聚类鉴定细胞类型，发现所有物种均共享红细胞、免疫细胞、上皮细胞等9大谱系，但调控元件数量与基因组大小正相关（如蝾螈的GATA2基因座调控互作是小鼠的10倍）。

2. NVWA-CRE深度学习模型构建

   • 架构设计：基于ResNext框架，输入500 bp DNA序列，通过128个7-mer卷积核和4层残差模块，预测单核染色质可及性。
     
   • 训练数据：使用uATAC-seq生成的跨物种数据集，模型在保留数据中AUROC达0.93（伪细胞水平）。
     
   • 功能验证：模型成功预测人类、猕猴等7种哺乳动物的调控元件，其中44.89%为新发现元件（如腺体细胞特异性CREs）。

主要结果
1. 调控元件的保守性
- 尽管调控元件数量随基因组大小增加，单个元件的大小（~250 bp增强子/~900 bp启动子）和功能模块（如CTCF、ETS motifs）在脊椎动物中高度保守。
- 转座元件（TEs）在成年组织中大多沉默，仅2-5%的TEs具有可及性，提示其对基因调控贡献有限。

1. 跨物种预测能力

   • NVWA-CRE仅凭序列即可预测80%的非保守区域（unalignable elements）功能，例如准确推断蝾螈红细胞中胎儿血红蛋白（HBF）启动子的高可及性。
     
   • 模型解析出神经元、免疫、脂代谢等序列模块，揭示调控语法的层级保守性。

2. 突变效应预测

   • 对361个疾病相关非编码变体的预测显示，265个变体（如rs2068888）具有谱系特异性效应（如肝细胞中CYP26A1上调）。
     
   • 通过碱基编辑实验验证，模型预测的HBF基因-68 A>G突变可使其表达提升30倍（编辑效率23.75%时）。

结论与意义
本研究通过uATAC-seq和NVWA-CRE模型，首次系统性揭示了脊椎动物调控序列的演化规律：功能模块的保守性高于序列本身，且基因组扩张主要通过增加调控元件数量而非改变其结构实现。科学价值上，该研究为理解基因调控的“语法规则”提供了范式；应用价值上，NVWA-CRE可精准指导非编码疾病的基因治疗设计（如镰刀型贫血症的HBF诱导突变筛选）。

研究亮点
1. 技术突破：uATAC-seq将单核检测通量提升至百万级，成本降低50%以上。
2. 模型创新：NVWA-CRE是首个实现跨物种单细胞染色质可及性预测的深度学习框架。
3. 发现调控元件的“双峰尺寸规律”（250 bp vs. 900 bp），挑战了传统峰值分析的固定窗口假设。

其他价值
研究数据已公开于Figshare（https://figshare.com/s/0dfc0ba97f54b429af69），模型代码开源（GitHub: https://github.com/ehcilc23/uuatac），为后续研究提供资源支持。

此报告全面覆盖了研究的创新性、方法论严谨性及跨学科意义，尤其强调了技术开发与理论发现的紧密结合。