Capire l'inattivazione del cromosoma X e le sue implicazioni
Uno sguardo all'inattivazione del cromosoma X e ai suoi effetti sulla salute.
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Indice
- Come Funziona l'Inattivazione del Cromosoma X
- Genomi che Scappano dall'Inattivazione
- Importanza di Comprendere la Scappatoia dell'XCI
- Metodi Precedenti per Studiare la Scappatoia dell'XCI
- Analisi dell'Espressione Genica Tra i Sessi
- L'Uso del Sequenziamento RNA a Cellula Singola
- Introduzione di Nuovi Metodi
- Valutazione della Fuga Tra i Tipi di Cellule Immunitarie
- Risultati dall'Analisi PBMC
- Esplorazione delle Differenze a Livello di Cellula Singola
- Implementazione del Metodo scLinaX
- Risultati con il Metodo scLinaX
- L'Approccio Multimodale con scLinaX-multi
- Risultati dall'Analisi dell'Accessibilità della Cromatina
- Valutazione Tra più Organi
- Esplorare le Condizioni Malattia
- Il Ruolo della Fuga nelle Associazioni Genotipo-Fenotipo
- Conclusione
- Fonte originale
- Link di riferimento
Nelle femmine ci sono due cromosomi X, ma per bilanciare il materiale genetico con i maschi, che hanno un X e un Y, uno dei cromosomi X nelle femmine viene spento. Questo processo si chiama Inattivazione del cromosoma X (XCI). Questo significa che in ogni cellula funziona solo un cromosoma X, il che aiuta a bilanciare il dosaggio genico tra i sessi.
Come Funziona l'Inattivazione del Cromosoma X
La chiusura di uno dei cromosomi X non è casuale in generale, ma come avviene questo processo può influenzare varie funzioni biologiche. Nello sviluppo precoce, per ogni cellula, viene scelto a caso un cromosoma X da inattivare. Questa selezione può avvenire in tanti modi ed è influenzata da vari processi biologici. Ad esempio, un tipo di RNA non codificante chiamato Xist gioca un ruolo in questo processo di inattivazione. Cambiamenti nei marcatori chimici sul DNA, come la metilazione del DNA e le modifiche degli istoni, aiutano anche a determinare quale cromosoma X venga silenziato.
Genomi che Scappano dall'Inattivazione
Interessante notare che circa un quarto dei geni sul cromosoma X può sfuggire a questa inattivazione. Questo significa che questi geni sono espressi sia dal cromosoma X attivo che da quello inattivo. L'espressione di questi geni "scampati" può portare a differenze tra i sessi e può anche giocare un ruolo in malattie, incluso alcuni tipi di cancro e disturbi autoimmuni. Per questo motivo, la presenza di questi geni che sfuggono può complicare gli studi genetici, rendendo difficile analizzare il cromosoma X.
Importanza di Comprendere la Scappatoia dell'XCI
Capire come e perché alcuni geni sfuggono all'XCI è fondamentale per spiegare le differenze biologiche tra i sessi. Questa conoscenza può anche aiutare ad affrontare alcune delle sfide degli studi genetici, soprattutto per malattie più prevalenti in un sesso o nell'altro.
Metodi Precedenti per Studiare la Scappatoia dell'XCI
Storicamente, i ricercatori determinavano se un gene sfuggisse all'inattivazione osservando linee cellulari femminili con mutazioni legate al cromosoma X. Molti studi hanno investigato molti geni usando linee cellulari che mostrano un'XCI sbilanciata, significando che un cromosoma X ha più probabilità di essere inattivato rispetto all'altro. Tuttavia, questi risultati potrebbero non riflettere accuratamente ciò che avviene nel corpo umano. Alcuni metodi usavano campioni di tessuto che non catturavano efficacemente le variazioni sottili nella fuga dall'inattivazione dell'X.
Analisi dell'Espressione Genica Tra i Sessi
Un altro approccio è stato quello di osservare come l'espressione genica differisca tra maschi e femmine. Studi che utilizzano set di dati completi hanno cercato di identificare queste differenze in modo globale nei tessuti. Tuttavia, tali analisi spesso non considerano altri fattori, come gli effetti ormonali, rendendo difficile valutare l'impatto specifico dei geni che sfuggono all'XCI. Inoltre, la maggior parte delle ricerche passate si è basata sul sequenziamento RNA bulk, che non consente di approfondire le differenze nella fuga genica tra diversi tipi cellulari.
L'Uso del Sequenziamento RNA a Cellula Singola
Recenti progressi prevedono l'uso della tecnologia di sequenziamento RNA a cellula singola per studiare la fuga dall'XCI. Questo metodo consente ai ricercatori di valutare quale cromosoma X venga inattivato nelle cellule singole, fornendo una comprensione più dettagliata dei meccanismi di fuga in condizioni fisiologiche reali. Tuttavia, i metodi computazionali attuali richiedono molti dati da ogni cellula e sono stati per lo più compatibili con dati a cellula singola generati attraverso tecniche basate su piastre.
Introduzione di Nuovi Metodi
Per superare queste limitazioni, sono stati sviluppati nuovi metodi che funzionano efficacemente con dati ad alta capacità, come i dati di 10X Genomics. Uno di questi metodi, chiamato mappatura del cromosoma X inattivato a livello di cellula singola (scLinaX), consente ai ricercatori di analizzare la fuga dall'XCI tra molti tipi di cellule immunitarie usando dataset su larga scala provenienti da cellule mononucleate del sangue periferico (PBMC).
Valutazione della Fuga Tra i Tipi di Cellule Immunitarie
Utilizzando il metodo scLinaX con un milione di cellule da campioni PBMC, i ricercatori hanno potuto misurare l'Espressione Differenziale dei geni che sfuggono all'XCI tra diversi tipi di cellule immunitarie. Questa analisi ha coinvolto l'esecuzione di analisi di espressione genica differenziale sia a livello bulk che a livello di cellula singola.
Risultati dall'Analisi PBMC
Nello studio, i risultati hanno indicato che i tipi di cellule immunitarie con un numero maggiore di cellule mostrano prove più significative di differenze sostanziali nell'espressione genica tra i sessi. Inoltre, i geni legati al cromosoma X erano notevolmente arricchiti tra i geni significativi che mostravano differenze di espressione maschio-femmina. Mentre alcuni geni mostravano effetti più forti nei linfociti, altri presentavano schemi di espressione variabili tra i tipi cellulari.
Esplorazione delle Differenze a Livello di Cellula Singola
Per comprendere meglio queste variazioni a livello di cellula singola, i ricercatori hanno analizzato stati cellulari continui. Questo ha permesso di osservare un'interazione significativa tra sesso e stati cellulari per i geni che erano sfuggiti all'inattivazione. I risultati hanno costantemente dimostrato un grado di fuga più sostanziale nei linfociti rispetto alle cellule mieloidi.
Implementazione del Metodo scLinaX
Il metodo scLinaX è stato implementato per valutare direttamente la fuga dall'XCI utilizzando dati di sequenziamento RNA a cellula singola basati su goccioline. Correlando i dati da specifici SNP, i ricercatori potrebbero assegnare quale cromosoma X fosse attivo nelle cellule singole. Questo ha consentito di stimare il rapporto di espressione dal cromosoma X inattivo.
Risultati con il Metodo scLinaX
L'applicazione di scLinaX ha rivelato che i geni noti per sfuggire all'inattivazione tendevano ad avere un rapporto di espressione più alto dal cromosoma X inattivo tra vari tipi cellulari. Quest'analisi ha aiutato a confermare ipotesi precedenti riguardo alla specificità della fuga tra distinti tipi di cellule immunitarie.
L'Approccio Multimodale con scLinaX-multi
Un'estensione del metodo scLinaX, noto come scLinaX-multi, è stata sviluppata per valutare la fuga a livello di Accessibilità della cromatina. Questo metodo utilizza dati combinati di sequenziamento RNA e ATAC per comprendere come l'inattivazione del cromosoma X influisca sulla struttura e sull'accessibilità della cromatina, influenzando così l'espressione genica.
Risultati dall'Analisi dell'Accessibilità della Cromatina
Utilizzando scLinaX-multi, i ricercatori hanno trovato che i picchi associati a geni "scampati" mostrano un rapporto più alto di cromatina accessibile derivata dal cromosoma X inattivo rispetto ad altri picchi. Questa analisi ha confermato il legame tra trascrizione e fuga a livello di cromatina e ha evidenziato il grado di fuga più sostanziale nei linfociti rispetto ad altri tipi di cellule.
Valutazione Tra più Organi
Il metodo scLinaX è stato ulteriormente applicato a un ampio dataset multi-organo, consentendo ai ricercatori di valutare la fuga in un contesto più ampio oltre le cellule ematiche. L'analisi ha mostrato che i tessuti linfoidi avevano un grado di fuga maggiore rispetto ad altri tipi di organi, suggerendo che i meccanismi di fuga potrebbero differire in vari contesti biologici.
Esplorare le Condizioni Malattia
Comprendere la fuga dall'XCI ha anche implicazioni per le malattie. Ad esempio, alcuni geni che sfuggono all'inattivazione sono associati a malattie autoimmuni e la fuga di questi geni potrebbe aumentare durante gli stati patologici. Tuttavia, analizzare questi cambiamenti è complicato e sono necessari ulteriori studi per trarre conclusioni definitive.
Il Ruolo della Fuga nelle Associazioni Genotipo-Fenotipo
Oltre a capire come la fuga influisca sull'espressione genica, è fondamentale considerare il suo ruolo nell'influenzare la variazione dei tratti e la suscettibilità alle malattie. Gli studi di associazione genetica hanno spesso escluso il cromosoma X a causa della complessità, ma esaminare la fuga può far luce sulle differenze legate al sesso nei tratti genetici, sottolineando l'importanza di includere queste analisi negli studi futuri.
Conclusione
In sintesi, lo sviluppo di nuovi metodi come scLinaX e scLinaX-multi ha avanzato la nostra comprensione della fuga dall'XCI tra vari tipi di cellule immunitarie e tessuti. Questi strumenti forniscono informazioni sui meccanismi biologici che sottendono le differenze sessuali e la suscettibilità alle malattie, enfatizzando la necessità di ulteriori esplorazioni del cromosoma X negli studi genetici. Con l'evoluzione delle tecniche, possiamo aspettarci una comprensione più profonda dell'XCI e delle sue implicazioni per la salute umana.
Titolo: Quantification of escape from X chromosome inactivation with single-cell omics datasets reveals heterogeneity across cell types and tissues
Estratto: One of the two X chromosomes of females is silenced through X chromosome inactivation (XCI) to compensate for the difference in the dosage between sexes. Among the X-linked genes, several genes escape from XCI, which could contribute to the differential gene expression between the sexes. However, the differences in the escape across cell types and tissues are still poorly characterized because no methods could directly evaluate the escape under a physiological condition at the cell-cluster resolution with versatile technology. Here, we developed a method, single-cell Level inactivated X chromosome mapping (scLinaX), which directly quantifies relative gene expression from the inactivated X chromosome with droplet-based single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) data. The scLinaX and differentially expressed genes analyses with the scRNA-seq datasets of [~]1,000,000 blood cells consistently identified the relatively strong degree of escape in lymphocytes compared to myeloid cells. An extension of scLinaX for multi-modal datasets, scLinaX-multi, suggested a stronger degree of escape in lymphocytes than myeloid cells at the chromatin-accessibility level with a 10X multiome dataset. The scLinaX analysis with the human multiple-organ scRNA-seq datasets also identified the relatively strong degree of escape from XCI in lymphoid tissues and lymphocytes. Finally, effect size comparisons of genome-wide association studies between sexes identified the larger effect sizes of the PRKX gene locus-lymphocyte counts association in females than males. This could suggest evidence of the underlying impact of escape on the genotype-phenotype association in humans. Overall, scLinaX and the quantified catalog of escape identified the heterogeneity of escape across cell types and tissues and would contribute to expanding the current understanding of the XCI, escape, and sex differences in gene regulation.
Autori: Yukinori Okada, Y. Tomofuji, R. Edahiro, Y. Shirai, K. H. Kock, K. Sonehara, Q. S. Wang, S. Namba, J. Moody, Y. Ando, A. Suzuki, T. Yata, K. Ogawa, H. Namkoong, Q. X. X. Lin, E. V. Buyamin, L. M. Tan, R. Sonthalia, K. Y. Han, H. Tanaka, H. Lee, Asian Immune Diversity Atlas Network, Japan COVID-19 Task Force, The BioBank Japan Project, T. Okuno, B. Liu, K. Matsuda, K. Fukunaga, H. Mochizuki, W.-Y. Park, K. Yamamoto, C.-C. Hon, J. W. Shin, S. Prabhakar, A. Kumanogoh
Ultimo aggiornamento: 2024-06-24 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.10.14.561800
Fonte PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.10.14.561800.full.pdf
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
Si ringrazia biorxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.
Link di riferimento
- https://github.com/ytomofuji/scLinaX
- https://tabula-sapiens-portal.ds.czbiohub.org
- https://www.nealelab.is/uk-biobank/
- https://www.covid19-taskforce.jp/en/home/
- https://www.10xgenomics.com/resources/datasets/pbmc-from-a-healthy-donor-granulocytes-removed-through-cell-sorting-10-k-1-standard-2-0-0
- https://atlas.fredhutch.org/data/nygc/multimodal/pbmc_multimodal.h5seurat
- https://doi.org/10.5281/zenodo.8011558