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为探究哺乳动物神经系统细胞类型特异性染色质结构和调控元件，研究人员开展大鼠神经系统单细胞染色质可及性测序（scATAC-seq）研究。他们鉴定出多种细胞亚型，整合数据明确再生相关元件，为剖析神经系统分子架构奠定基础。
哺乳动物的神经系统就像一台无比精密复杂的超级计算机，掌控着身体的各种奇妙功能。它由大脑、脊髓和外周神经系统组成，里面的神经细胞种类繁多，分工精细。神经元作为信号传递的 “小邮差”，分为兴奋性投射神经元和抑制性中间神经元，负责传递和处理神经信号；而神经胶质细胞则像默默奉献的 “后勤人员”，为神经元提供支持和稳定的环境。
然而，想要彻底搞清楚这台 “超级计算机” 的运作原理，科学家们面临着巨大的挑战。就拿大鼠来说，它可是研究复杂神经系统疾病的 “得力助手”，帕金森病、可卡因综合征、天使综合征等疾病的研究都离不开它。随着基因测序技术的飞速发展，科学家们利用大鼠模型发现了不少疾病机制，比如产前电子烟暴露会影响新生大鼠大脑发育，和小胶质细胞、钙信号通路有关；对大鼠腹侧被盖区的单核转录组测序（snRNA-seq）分析，揭示了人类脑部疾病和多巴胺、组合神经元的联系，还发现热量限制能减轻细胞衰老大鼠模型中促炎细胞的积累和表达。
但目前的研究还存在不少漏洞。虽然已经通过单核转录组分析探索了大鼠大脑的一些规律，可还缺少全面的跨区域单细胞测序图谱，对大鼠神经系统细胞间 DNA 调控元件网络的分析也不够深入。而且，染色质结构在不同细胞类型中差异很大，它就像一把隐藏的钥匙，能解锁细胞类型特异性基因调控机制的秘密，帮助我们更好地理解大脑功能。不过，哺乳动物大脑染色质可及性测序技术还在不断完善，对于大鼠脑细胞染色质状态的研究也需要进一步深入。
为了填补这些空白，来自华南理工大学生物科学与生物工程学院、中国科学院大学等多个机构的研究人员挺身而出。他们进行了一项超有意义的研究 —— 对成年大鼠神经系统进行单细胞转座酶可及染色质高通量测序（scATAC-seq），绘制出了细胞类型的可及性图谱和综合地图。不仅如此，他们还把 scATAC-seq 数据和大鼠脊髓、中脑的单核 RNA 测序（snRNA-seq）数据整合起来分析。这项研究成果发表在了《Scientific Data》上，为后续研究基因调控网络、揭示神经系统疾病机制提供了坚实的基础。
研究人员主要用到了以下几种关键技术方法：首先是样本处理，选用 1 只健康成年雌性 SD 大鼠，解剖获取 16 个脑区组织，分离细胞核用于后续实验。接着是测序技术，利用 DNBelab C Series Single-Cell ATAC Library Prep Set 构建 scATAC-seq 文库，在相关平台进行测序。然后是数据分析，运用多种软件和算法处理原始数据，进行质量控制、降维聚类、注释细胞类型等一系列操作 ，还整合了 scATAC-seq 和 snRNA-seq 数据进行深入分析。
细胞类型鉴定与特征分析
研究人员从 16 个大鼠脑区获得了 174,593 个高质量的单细胞 ATAC-seq 数据，成功鉴定出 16 种细胞类型，包括 8 种神经元和 8 种非神经元细胞类型。像小脑、嗅球和垂体腺这些区域，细胞表现出明显的组织异质性；兴奋性神经元又细分为齿状回（DG）细胞和非 DG 细胞，组织异质性相对较弱；星形胶质细胞则被分为谷氨酸转运体（GLT-1）/ 谷氨酸天冬氨酸转运体（GLAST） ASTs 和少突胶质细胞转录因子 2（Olig2） ASTs。同时，研究人员还找到了每个细胞类型的特异性标记基因，这些基因就像细胞的 “身份证”，能帮助科学家准确识别不同的细胞。
调控元件与转录因子分析
通过对染色质可及性数据的深入挖掘，研究人员进行了基序富集分析和转录因子（TF）基因评分计算。结果发现，神经元和非神经元细胞在各自对应的细胞类型中，基序富集和 TF 基因评分表现出良好的一致性。而且，他们还通过 TF 足迹分析验证了一些转录因子在相应细胞类型中具有活跃的结合活性。比如，在神经元相关的转录因子中，肌细胞增强因子 2（Mef2）在兴奋性神经元里能控制 miRNA 和许多与轴突生长、神经元存活有关的基因；无刚毛 - 鳞甲同源蛋白 1（Ascl1）可以诱导 GABA 能神经元生成，并促进突触成熟。在非神经元相关的转录因子中，配对盒 6（Pax6）能和远端元件相互作用，调节星形胶质细胞中 GLT-1 的表达 。
多组学整合分析
研究人员把 scATAC-seq 数据和已发表的大鼠脊髓、中脑的 snRNA-seq 数据进行整合分析。在脊髓和中脑中，分别注释出 7 种和 8 种主要细胞类型，两种数据注释结果高度一致。通过计算峰值与基因的联系，他们发现脊髓和中脑的细胞类型在两种数据集中都有很好的对应关系，还分别获得了 67,525 个和 103,377 个峰 - 基因联系。这些联系就像细胞里的 “通信线路”，揭示了基因之间的调控关系。
基因调控网络构建
基于多组学数据，研究人员使用 Pando 软件包构建基因调控网络（GRN）。在脊髓少突胶质前体细胞（OPC）中，他们以转录因子 Jun 为核心绘制了基因调控网络子图。这个子图里包含了 7 个与再生过程相关的转录因子，比如 Meis 同源框 1（Meis1）、血管内皮锌指 1（Vezf1）、SRY-box 转录因子 2（Sox2）等。这些转录因子在脊髓损伤修复、髓鞘形成等过程中发挥着重要作用，为深入理解脊髓再生的分子机制提供了关键线索。
总的来说，这项研究通过单细胞染色质可及性测序技术，全面描绘了大鼠神经系统的表观遗传调控景观，鉴定出多种细胞亚型及其特异性调控元件，还构建了基因调控网络，为深入研究哺乳动物神经系统的分子架构提供了重要的数据资源和理论依据。不过，目前的研究也存在一定的局限性，比如只使用了一只雌性大鼠，样本数量相对较少，可能会影响研究结果的普适性。未来的研究可以增加样本数量，涵盖不同性别、年龄的大鼠，进一步深入探究神经系统的奥秘，为神经系统疾病的治疗和药物研发开辟新的道路 。
