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当前单细胞三维（3D）基因组技术在细胞通量方面受限，且衰老过程中大脑染色质结构变化不明。研究人员开发 dscHi-C 及 dscHi-C-multiome 技术，研究小鼠大脑衰老，揭示相关变化及关系，为大规模细胞图谱研究助力。
在生命科学的微观世界里，染色质结构就像一把神秘的钥匙，掌控着基因表达的大门，对生物的发育和疾病进程有着深远影响。过去十年间，虽然单细胞 3D 基因组映射技术取得了一定进展，但现有的单细胞高通量染色体构象捕获（scHi-C）方法在细胞通量上存在明显短板，限制了科研人员对复杂组织中细胞特异性染色质结构变化的深入探索。
与此同时，衰老这个生命不可避免的过程，在细胞和系统层面引发着广泛而复杂的变化。特别是在大脑中，衰老不仅导致认知能力下降，还与阿尔茨海默病、帕金森病等神经退行性疾病的发生发展密切相关。尽管单细胞基因组学已为衰老研究带来新的视角，但衰老过程中染色质结构的改变仍未被充分研究。
为了攻克这些难题，来自北京大学的研究人员展开了一项意义重大的研究。他们成功开发出高通量单细胞 Hi-C（dscHi-C）技术及其转录组共检测（dscHi-C-multiome）技术，并将其应用于小鼠大脑衰老的研究中。这一研究成果发表在《Cell Discovery》杂志上，为该领域带来了全新的认知。
研究人员在实验过程中，运用了多种关键技术方法。他们巧妙地利用液滴微流控技术，重新设计商业平台，实现了高通量的单细胞 Hi-C 检测。在数据处理方面，开发了专门的 dscHi-C 工具包，用于细胞识别、映射、接触鉴定和文件生成 ，还运用了生物信息学分析方法，如主成分分析（PCA）、基因富集分析（GO）等，对数据进行深入挖掘 。在样本选择上，使用了不同发育阶段的小鼠大脑样本，为研究提供了丰富的数据来源。
下面让我们深入了解一下具体的研究结果：
- 高通量液滴式 scHi-C 技术的开发：与传统平板式 scHi-C 不同，液滴式单细胞文库制备需要细胞核在乳化前保持完整，研究人员通过原位标签化和改进的 Hi-C 3.0 程序，成功实现了液滴式 scHi-C 文库的制备。经实验验证，dscHi-C 能有效区分不同物种的细胞，准确反映染色质结构，且在通量和灵敏度上表现优异，相比其他方法具有明显优势。
- dscHi-C 解析细胞身份、拷贝数和结构变异：应用 dscHi-C 对人类细胞系混合物进行分析，它能够精准识别细胞身份，清晰描绘细胞类型特异性染色质结构特征。此外，dscHi-C 还可作为低深度全基因组测序工具，在检测拷贝数变异（CNV）和结构变异（SV）方面表现出色，为临床肿瘤样本分析提供了有力支持。
- dscHi-C 揭示小鼠大脑中的细胞类型特异性染色质结构：将 dscHi-C 应用于成年小鼠大脑研究，研究人员成功区分出七种主要细胞类型，其结果与高分辨率 Dip-C 分析高度一致，有效捕捉到染色质结构与基因表达之间的关系，进一步证明了该技术在复杂组织研究中的有效性。
- 小鼠大脑衰老过程中的染色质结构动态变化：通过对不同年龄小鼠大脑皮层的 dscHi-C 分析，研究发现衰老过程中染色质结构发生显著变化，包括 A/B 区室的混合、短程相互作用减少和长程相互作用增加等。基因功能分析表明，这些变化与神经元的感觉感知、非神经元细胞的先天免疫反应等密切相关。
- 液滴式单细胞联合染色质结构和基因表达检测：研究人员将基因表达检测整合到 dscHi-C 中，开发出 dscHi-C-multiome 技术。该技术通过生物素富集提高 Hi-C 检测效率，通过二次逆转录增强 RNA 捕获效率，能够同时高精度地捕获染色质结构和基因表达信息。
- dscHi-C-multiome 揭示小鼠大脑细胞类型特异性基因表达背后的染色质结构：利用 dscHi-C-multiome 对年轻小鼠大脑皮层进行测序分析，研究发现该技术能更精确地识别细胞类型。通过对多尺度 3D 基因组组织与基因表达关系的定量评估，揭示了不同基因集在响应 TAD 结构域变化时的独特模式。
综合上述研究结果，dscHi-C 和 dscHi-C-multiome 技术的开发具有重要意义。它们不仅填补了高通量 3D 基因组分析在液滴平台上的空白，为大规模细胞图谱研究提供了关键的 3D 相互作用调控信息，还在肿瘤研究等领域展现出巨大的应用潜力。同时，对小鼠大脑衰老过程中染色质结构变化的研究，为理解衰老机制和相关疾病的发生发展提供了新的视角。不过，该研究也存在一定的局限性，由于数据集有限，无法对染色质环等精细结构变化进行深入探索。未来的研究需要生成更大规模的数据集，并结合高分辨率的单细胞 3D 基因组数据，以进一步深入研究染色质结构与基因表达之间的复杂关系，为生命科学和健康医学领域的发展提供更坚实的理论基础。
