生物通报道  来自美国麻省大学医学院的研究人员开发出了一项新技术，可以提供真核生物基因组的详细三维（3-D）图像，这有可能帮助科学家们解答一些有关染色质结构的关键问题。在发表于《细胞》（Cell）杂志上的研究论文中，这一称作为Micro-C的新技术使得研究人员能够以核小体分辨率来分析染色体折叠，填补了以往一些技术留下的分辨率缺口（延伸阅读：新技术分析单细胞的染色质构象 ）。

真核生物的基因组被包装成叫做染色质的DNA-蛋白质复合物，这使得DNA可以被压缩至较小的体积。核小体是染色质的基本重复单位，由DNA缠绕着8个组蛋白构成。在细胞分裂过程中，染色质进一步凝聚形成染色体。

细胞可以通过改变染色质的结构来控制接近它们的DNA以及调控基因活性。相比于转录失活或被积极抑制的区域，发生积极转录的染色质区域要松散一些。尽管当前对第一级的染色质压缩已经研究的很透彻，对于染色质高级结构却相对知之甚少。

分辨率差距是一个主要的障碍。一维染色体作图分析可提供大约1-200bp长度的信息。三维染色体折叠分析适用于超过1 kb的长度。然而，当前的这些染色体结构分析方法无法达到与诸如30 nm纤维或酵母基因环（大约2-10个核小体）等高级结构相关的尺度范围。

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为了填补这一盲点，麻省大学医学院的Tsung-Han Hsieh和合作者们开发出了Micro-C，它能够提供200 bp到大约4 kb长度的全基因组信息。这种方法是建立在从前开发的Hi-C实验方法基础上，Hi-C是通过结合接近性限制内切酶消化和大规模平行测序来探查整个基因组的3D结构。为了提高Hi-C的分辨率，作者们用微球菌核酸酶代替限制性内切酶将染色质切成更小的片段，使得染色体折叠图像达到核小体分辨率。

他们发现酵母基因组第一级组织结构与基因结构有关，包含1-5个基因的染色质区域形成了紧凑的基因压缩体（crumple）或球体而不是环（loops）。此外，体内数据并未揭示出重复的30 nm纤维结构——尽管在体外可以很容易观察到这一结构，但其在体内是否存在一直存在争议。作者们还分析了一些突变体，鉴别出了酵母中与染色体折叠相关的一些因子。

在未来的研究中，可以将Micro-C应用于诸如线虫、果蝇或哺乳动物等高等生物。也可以结合它与单细胞技术来研究细胞间的染色质结构差异。根据Hsieh所说，这一技术的一个主要缺点在于，未能理想地捕捉长距离染色质相互作用。“我们正在致力改进交联步骤，希望我们可以在单次分析中捕获到短距离和长距离的相互作用。我们也没有放弃继续寻找30 nm纤维结构。

（生物通：何嫱）

生物通推荐原文索引：

Mapping Nucleosome Resolution Chromosome Folding in Yeast by Micro-C

We describe a Hi-C-based method, Micro-C, in which micrococcal nuclease is used instead of restriction enzymes to fragment chromatin, enabling nucleosome resolution chromosome folding maps. Analysis of Micro-C maps for budding yeast reveals abundant self-associating domains similar to those reported in other species, but not previously observed in yeast. These structures, far shorter than topologically associating domains in mammals, typically encompass one to five genes in yeast. Strong boundaries between self-associating domains occur at promoters of highly transcribed genes and regions of rapid histone turnover that are typically bound by the RSC chromatin-remodeling complex. Investigation of chromosome folding in mutants confirms roles for RSC, “gene looping” factor Ssu72, Mediator, H3K56 acetyltransferase Rtt109, and the N-terminal tail of H4 in folding of the yeast genome. This approach provides detailed structural maps of a eukaryotic genome, and our findings provide insights into the machinery underlying chromosome compaction.