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O Papel da Estrutura da Cromatina na Regulação Gênica

Novos métodos mostram como a organização da cromatina afeta a expressão gênica.

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O Papel da Cromatina noO Papel da Cromatina noControle Gênicogoverna a atividade dos genes.Insights sobre como a estrutura do DNA
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A forma como nossos genes estão organizados na célula é super importante pra como eles funcionam. Essa organização pode afetar como os genes são expressos, ou seja, quanto de um determinado produto gênico é produzido. Tem vários fatores que determinam quando os genes são ativados ou desativados, e uma dessas coisas é a disposição física do DNA dentro da célula. Novos métodos permitiram que os cientistas analisassem a organização tridimensional do genoma, o que dá uma visão melhor de como os genes funcionam.

Os pesquisadores desenvolveram técnicas pra estudar a estrutura do DNA nas células. Por exemplo, agora os cientistas conseguem capturar a forma e as conexões dos cromossomos usando métodos especiais. Esses estudos ajudam a descobrir como os genes interagem e como suas expressões são influenciadas pelo ambiente. Também existem bancos de dados que reuniram um monte de informações sobre variações genéticas que estão relacionadas à Expressão Gênica em diferentes tecidos, o que dá um contexto extra pra entender a Regulação Gênica.

Regulação Gênica e Estrutura da Cromatina

Regulação gênica é o processo que controla quando e quanto de um gene é expresso. A disposição física do DNA e suas interações com outras moléculas podem impactar muito esse processo. Quando falamos de cromatina, estamos nos referindo à combinação de DNA e proteínas que formam os cromossomos. A forma como a cromatina é organizada pode afetar se um gene tá acessível pra ser expresso ou não.

Estudos mostraram que variações genéticas que influenciam a expressão gênica costumam estar próximas dos genes que afetam. Isso sugere que a organização espacial dos cromossomos tem um papel na regulação dos genes. Usando técnicas avançadas, os pesquisadores agora conseguem ver como essas variações genéticas e seus genes-alvo interagem em um espaço tridimensional.

Desafios na Análise da Estrutura da Cromatina

Apesar de ter um monte de dados de estudos sobre estrutura da cromatina, entender as conexões entre a disposição do DNA e a expressão gênica ainda é complicado. Métodos tradicionais muitas vezes fornecem uma imagem média das interações entre várias células, o que pode não representar o que tá rolando nas células individuais. Isso pode dificultar a identificação de quais interações realmente são significativas pra regulação gênica.

Por exemplo, embora os cientistas consigam capturar as interações entre regiões da cromatina, é difícil saber quais são importantes pra função e quais podem ser apenas aleatórias. Além disso, as interações complexas envolvendo mais de duas regiões de DNA podem passar despercebidas em análises em massa. Isso cria uma lacuna na nossa compreensão de como essas interações influenciam a expressão gênica.

Novos Métodos para Estudar a Cromatina

Pra superar esses desafios, os pesquisadores desenvolveram novos métodos computacionais que integram dados de cromatina com informações de expressão gênica. Esses métodos permitem que os cientistas construam modelos de arranjos de cromatina que refletem como o DNA tá organizado em células individuais. Fazendo simulações, eles conseguem criar um monte de formas tridimensionais possíveis pra cromatina e analisar essas formas pra entender melhor a regulação gênica.

A nova abordagem foca em identificar interações não aleatórias entre regiões da cromatina, especialmente em torno de áreas que têm variações genéticas associadas à expressão gênica. Usando essas interações como princípios orientadores, os cientistas conseguem reconstruir as formas tridimensionais da cromatina e explorar como elas se relacionam com a atividade gênica.

Principais Descobertas

Quando os pesquisadores aplicaram esses novos métodos, descobriram que apenas uma pequena fração das interações observadas nos estudos de cromatina era realmente não aleatória. Isso significa que muitos contatos observados podem ser meramente coincidentais, ao invés de funcionais. Mesmo assim, as interações não aleatórias identificadas ofereceram insights valiosos sobre como a cromatina tá organizada em diferentes tipos de células.

Ao examinar a estrutura da cromatina e suas interações em locais genéticos específicos em diferentes tipos de células, os cientistas descobriram que a expressão gênica é frequentemente influenciada pela proximidade espacial. Em outras palavras, genes que estão fisicamente próximos a elementos regulatórios tendem a ser expressos com mais força. Essa descoberta destaca a importância da organização tridimensional na regulação gênica.

O Papel dos EQTLs

Os loci de traço quantitativo de expressão, ou eQTLs, se referem a regiões específicas no genoma que estão associadas ao nível de expressão gênica. Esses eQTLs podem ter um impacto maior na forma como os genes funcionam, dependendo de sua localização física em relação aos genes que regulam. Estudando os eQTLs, os pesquisadores conseguem entender melhor como as variações genéticas afetam a função gênica em diferentes tecidos.

Os novos métodos computacionais permitiram que os cientistas analisassem a disposição espacial dos eQTLs em relação aos seus genes-alvo. Eles descobriram que quando os eQTLs estavam em contato físico próximo com os genes-alvo, eles tinham um efeito mais forte na expressão gênica do que aqueles que não estavam em contato. Isso reforça a ideia de que a organização tridimensional do genoma desempenha um papel vital em como os genes são regulados.

Compreendendo a Heterogeneidade da Cromatina

As células não são uniformes; elas podem ser bem diferentes umas das outras, mesmo dentro do mesmo tecido. Essa variabilidade, conhecida como heterogeneidade da cromatina, pode impactar a forma como os genes são expressos. Com os novos métodos, os pesquisadores conseguiram agrupar as formas tridimensionais da cromatina de várias células e identificar subpopulações distintas. Cada grupo representava uma configuração única que poderia estar associada a padrões específicos de expressão gênica.

A análise revelou que diferentes tipos de células mostraram diferenças significativas em suas estruturas de cromatina, sugerindo que arranjos específicos de tecidos da cromatina poderiam influenciar a regulação gênica. Ao examinar essas diferenças, os cientistas conseguem entender melhor como vários tipos de células funcionam e como respondem às variações genéticas.

Direções Futuras

Essa pesquisa abre possibilidades empolgantes pra avançar nossa compreensão sobre genética e regulação gênica. Integrando dados espaciais e estruturais, os cientistas conseguem formular novas perguntas sobre as interações entre genes, elementos regulatórios e outros componentes moleculares envolvidos na expressão gênica.

Os avanços nas tecnologias de sequenciamento de célula única também fornecerão dados mais detalhados, ajudando a esclarecer a relação entre estrutura e função do genoma. À medida que mais dados de qualidade alta se tornarem disponíveis, os pesquisadores poderão expandir suas análises além de apenas alguns loci e tipos de células, abrangendo uma gama mais ampla de variações genéticas e tecidos.

Conclusão

Resumindo, estudar a organização tridimensional do genoma oferece insights valiosos sobre a regulação gênica. Os novos métodos computacionais desenvolvidos permitem que os pesquisadores analisem estruturas e interações da cromatina com um nível de detalhe sem precedentes. Isso melhora a compreensão de como variações genéticas podem influenciar a expressão gênica e destaca a importância dos arranjos espaciais na regulação da atividade gênica. À medida que os cientistas continuam a explorar essas relações complexas, o potencial para novas descobertas em genética e biologia molecular se expande, abrindo caminho pra um melhor conhecimento dos processos biológicos e mecanismos das doenças.

Fonte original

Título: Structural Basis of Differential Gene Expression at eQTLs Loci from High-Resolution Ensemble Models of 3D Single-Cell Chromatin Conformations

Resumo: MotivationTechniques such as high-throughput chromosome conformation capture (Hi-C) have provided a wealth of information on the organization of the nucleus and the genome important for understanding gene expression regulation. Additionally, Genome-Wide Association Studies (GWASs) have uncovered thousands of loci related to complex traits. Expression quantitative trait loci (eQTL) studies have further linked the genetic variants to alteration in expression levels of associated target genes across individuals. However, the functional roles of many eQTLs located in non-coding regions are unclear. Current joint analyses of Hi-C and eQTLs data lack advanced computational tools, limiting what can be learned from these data. ResultIn this work, we developed a computational method for simultaneous analysis of Hi-C and eQTL data. Our method can identify a small set of non-random interactions from all Hi-C interactions. Using these non-random interactions, we reconstruct large ensemble (x105) of high-resolution single-cell 3D chromatin conformations with thorough sampling, which accurately replicate Hi-C measurements. Our results revealed the presence of many-body interactions in chromatin conformation at single-cell level in eQTL locus, offering detailed view into how three-dimensional structures of chromatin form the physical foundation for gene regulation, including how genetic variants of eQTLs affect the expression level of their associated eGenes. Furthermore, our method can deconvolve chromatin heterogeneity and investigate the spatial associations of eQTLs and eGenes at subpopulation level to reveal their regulatory impacts on gene expression. Together, ensemble modeling of thoroughly sampled single cell chromatin conformations from Hi-C, along with eQTL data, helps to decipher how chromatin 3D structures provide the physical basis for gene regulation, expression control, and aid in understanding of the overall structure-function relationships of genome organization. Availability and implementation: It is available at https://github.com/uic-liang-lab/3DChromFolding-eQTL-Loci

Autores: Jie Liang, L. Du, H. Farooq, P. Delafrouz

Última atualização: 2024-06-17 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.06.13.598877

Fonte PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.06.13.598877.full.pdf

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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