Ученые разработали метод высокоразрешенного эпигенетического анализа одиночных клеток

Ученые из Института Ван Андела создали усовершенствованную технику для всестороннего профилирования метилирования ДНК в одиночных клетках. Этот прогресс поможет исследователям лучше изучить роль эпигенетики в раке и других заболеваниях.

Метилирование ДНК — это эпигенетический механизм, влияющий на то, как и когда используются инструкции в ДНК, не меняя саму последовательность ДНК. Оно играет ключевую роль во многих фундаментальных биологических процессах, включая развитие, экспрессию генов и дифференцировку клеток. Ошибки метилирования — известные факторы развития рака и вовлечены в множество других заболеваний.

Новый метод, названный scDEEP-mC, позволяет получать карты метилирования ДНК с очень высоким разрешением и является на сегодняшний день наиболее эффективной техникой анализа метилирования ДНК в одиночных клетках. Ученые могут использовать scDEEP-mC для получения новых важных данных о биологии одиночных клеток и выявления различий, которые отличают редкие типы клеток от других. Метод также поддерживает множество современных анализов в одиночных клетках, включая:

• оценку клеточного возраста с помощью эпигенетических часов,
• анализ гемиметилирования,
• создание эпигенетических профилей инактивации целой X-хромосомы.

Исследование, описывающее scDEEP-mC, недавно опубликовано в журнале Nature Communications. Соответствующими авторами являются Питер У. Лэрд, доктор философии, и Хуэй Шен, доктор философии, из VAI.

"scDEEP-mC позволяет нам увидеть метилирование ДНК на различных стадиях репликации ДНК в отдельных клетках — то, что было невозможно до сих пор", — сказал Натан Спикс, доктор философии, соавтор исследования и постдокторант лаборатории Лэрда.

Из-за технических ограничений другие методы анализа метилирования ДНК не позволяют проводить прямые сравнения между клетками. Вместо этого они требуют от ученых усреднения сигналов от групп клеток, что скрывает важные, но тонкие различия между отдельными клетками. Высокое разрешение данных scDEEP-mC позволяет ученым более эффективно идентифицировать подтипы клеток, паттерны метилирования и другие важные особенности, такие как различия между старыми клетками и недавно реплицированными.