跨入新的领域！2023年张锋团队迎来首篇Cell

转录因子(TFs)调节基因程序，从而控制不同的细胞过程和细胞状态。

2023年1月5日，博德研究所/哈佛医学院/麻省理工学院张锋团队在Cell在线发表题为“A transcription factor atlas of directed differentiation”的研究论文，为了全面了解TF及其控制的程序，该研究创建了一个包含所有注释的人类TF剪接异构体的条形码库(> 3500)，并将其应用于构建TF图谱，以单细胞分辨率绘制过表达每个TF的人类胚胎干细胞(hESCs)的表达谱。

该研究将TF诱导的表达谱映射到参考细胞类型，并验证候选TF用于生成不同的细胞类型，涵盖所有三个胚层和滋养层。具有库子集的靶向筛选使研究人员能够创建定制的细胞疾病模型，并整合mRNA表达和染色质可及性数据，以识别下游调控因子。最后，该研究通过开发和验证一种预测TF组合的策略来描述组合TF过表达的影响，该策略产生匹配参考细胞类型的目标表达谱，以加速细胞工程工作。

全面了解基因调控网络(GRNs)控制细胞状态是分子生物学的基本目标。转录因子(TFs)结合到基因组中的特定序列，以改变基因表达和指定细胞状态。单个TF的过表达可以导致细胞命运的深刻变化。例如，单个TF已被证明可以引导多能干细胞向许多不同类型的细胞分化，包括肌肉和神经元TF组合的过表达可以在GRN中产生更大的变化，例如过表达的四个“山中因子”(Oct4, Sox2, Klf4和c-Myc)将成纤维细胞重编程为干细胞。这些发现强调了TF驱动细胞状态变化的力量，并强调了TF过表达在理解控制细胞命运的基因表达程序方面的效用。

建立定向分化的TF图谱（图源自Cell）

人类基因组包含>1,800个TF位点，编码>3,500个异构体，这为可能的监管结果创造了广阔的前景。先前的研究通过观察研究探索了这一景观的各个方面，例如将TF与表型联系起来的定量性状位点映射，以及在模型系统中过度表达或抑制TF的扰动研究。

文章模式图（图源自Cell）

微扰研究通常必须在微扰的广度和表型含量之间进行选择，要么进行具有简单读数的大筛选，要么进行具有详细读数的小聚焦筛选。例如，在TF过表达筛选的背景下，最近的一项研究筛选了1,732个TF异构体的大型库，用于多能性标记物表达的聚焦读出；相反，对61个TF进行的小规模分析通过单细胞分析评估了每个TF的综合影响。

然而，要完全破译调节回路，需要一种系统的方法，既要综合筛选的广度，又要丰富读数的深度，尤其是每个TF诱导的转录组变化。在这里，该研究系统地绘制了所有人类TF异构体在单细胞分辨率下驱动的表达变化，并使用这些数据识别TF及其组合，指导人类胚胎干细胞(hESCs)的分化。

该研究创建了一个包含3548个TF剪接异构体的条形码ORF库，并开发了一个筛选平台，以构建包含100万个细胞的TF图谱，绘制TF过表达在hESCs中引起的表达谱变化。该研究全面的TF图谱既可以系统地识别驱动细胞状态变化的TF，也可以通过基因程序对孤儿TF进行分类等广义观察。此外，该研究的TF图谱来预测和验证目标参考细胞类型的TF组合。因此，该研究的TF文库和图集为系统阐明TF基因程序、全面理解控制细胞状态的GRN提供了有价值的资源。

转载自网易新闻