单细胞多组学同步分析技术揭示肝癌细胞复制时序与基因表达的动态关联

本研究开发了一种经济高效的单细胞(sc)多组学方法，首次实现从同一细胞中同步分析复制时序(RT)与基因表达。通过人类肝癌细胞系HepG2验证，仅需17个S期细胞即可获得高精度RT图谱，并首次在单细胞层面揭示RT与基因表达的动态相关性，为癌症表观遗传调控研究提供新范式。

　　

在癌症研究中，基因组复制时序（Replication Timing, RT）的异常与基因表达失调密切相关，但传统技术需要数万个细胞且无法解析单细胞异质性。更棘手的是，现有方法只能分别检测RT和基因表达，导致关键生物学关联的丢失。这一技术瓶颈严重阻碍了对癌症表观遗传调控机制的深入理解。

明尼苏达大学（University of Minnesota）的研究团队突破性开发了单细胞多组学同步分析技术，首次实现从同一细胞中获取RT和转录组数据。该研究以肝癌模型HepG2细胞为对象，通过创新性分离gDNA和mRNA的策略，结合自主开发的低成本全基因组扩增技术，仅用17个S期细胞就构建出与批量数据高度吻合的RT图谱（相关系数0.75）。更令人振奋的是，研究人员首次在单细胞层面捕捉到RT与基因表达的正相关趋势（斜率>0，p=0.001），并发现这种相关性随S期进展而增强的现象。相关成果发表在《Journal of Biomechanics》上。

关键技术包括：1）基于磁珠的gDNA/mRNA同步分离技术；2）优化DOP-PCR（简并寡核苷酸引物PCR）扩增方案，兼容新型Illumina测序平台；3）整合Kronos和sc-Repliseq双计算流程分析单细胞RT数据；4）利用Seurat v4进行单细胞转录组分析。

研究结果揭示：

1. 技术开发：建立的新型sc-multiomics方案成本仅为商业试剂的15%，兼容细胞/细胞核处理，最低仅需10-20个细胞即可获得全基因组和转录组数据。

2. 基因组特征：在HepG2细胞中验证了染色体2/6/16/17/20的特异性拷贝数变异(CNV)，并鉴定出TP53BP2、MYC等癌症相关基因的CNV模式。

3. RT图谱构建：17个S期细胞构建的伪批量RT图谱与批量数据高度一致，首次在单细胞分辨率观察到基因组复制进程的时空动态。

4. 转录组特征：平均每个细胞检测到5586个基因，G2/M期标志基因（如CDK1）在对应周期阶段特异性高表达。

5. RT-RNA关联：早期复制区域基因表达概率显著高于晚期区域（p<2.2e-16），且单个细胞中RT-RNA相关性随复制分数(Rep Score)增加而增强（r=0.45）。

这项研究开创了单细胞多组学分析的新范式，其重要意义体现在：技术层面解决了传统方法细胞需求量大、成本高、无法关联多组学数据的三大痛点；科学层面首次在单细胞尺度证实RT与基因表达的动态关联，为理解癌症表观遗传失调提供了全新视角。特别值得注意的是，该方法能同步检测基因突变（如CTNNB1）、RT异常和转录失调，为构建癌症多维度调控网络奠定基础。研究人员指出，未来通过整合单细胞ATAC-seq和Hi-C数据，将进一步揭示染色质高级结构对RT和基因表达的调控机制。尽管当前技术尚未实现高通量，但其在稀有临床样本分析中的独特优势，为个性化癌症诊疗提供了强有力的工具。