Nucleic Acids Research
SMA dd-seq: 一种利用小分子DNA加合物与纳米孔测序分析染色质可及性的新技术
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本研究介绍了一种基于小分子加合物和纳米孔测序的染色质可及性分析方法SMA dd-seq，结合深度学习模型NEMO，实现了无需核提取的染色质结构分析，为体内染色质动态研究提供新工具。
文献概述
本文《SMA dd-seq: probing chromatin accessibility with small molecule DNA intercalation and nanopore sequencing》，发表于Nucleic Acids Research杂志，回顾并总结了一种新型染色质可及性分析技术及其在酵母模型中的应用。该技术利用小分子化合物angelicin对染色质中暴露的DNA区域进行标记，并通过纳米孔测序结合深度学习模型NEMO实现单分子水平的核小体分布分析，为研究染色质结构动态提供了高通量、原位分析的可行性。
背景知识
染色质结构的动态变化在基因表达调控、DNA复制、修复及细胞分化中起关键作用。传统方法如MNase-seq、DNase-seq、ATAC-seq等依赖核提取与酶切，难以反映体内真实状态。近年来，长读长纳米孔测序技术结合DNA修饰检测为单分子染色质结构研究提供新思路。然而，现有方法仍受限于核提取过程，可能破坏染色质结构。本文提出SMA dd-seq方法，通过小分子DNA插层剂angelicin在完整细胞或核中形成光加合物，结合纳米孔测序与NEMO神经网络模型，实现无需核提取的染色质可及性分析。该方法在Saccharomyces cerevisiae中验证了核小体分布、染色质异质性，并可扩展至其他生物系统，为表观基因组研究提供一种非侵入性、单分子解析的新路径。
研究方法与实验
研究团队使用Saccharomyces cerevisiae作为模型系统，分别处理完整原生质体（spheroplast）和分离的细胞核，以angelicin进行染色质修饰。随后通过纳米孔测序获得长读长序列，并利用NEMO模型识别angelicin修饰信号。NEMO模型基于ResNet1D架构，使用picoamp电流信号作为输入，预测DNA修饰概率，并映射至基因组序列空间。研究还通过k-mer信号分析、单分子聚类、+1核小体位点的聚合分析等手段，评估染色质结构的异质性与核小体定位模式。
关键结论与观点
研究意义与展望
该方法提供了一种无需核提取的染色质可及性分析工具，可应用于多种生物系统，特别是在体内条件下解析染色质结构异质性。未来可优化angelicin修饰效率与测序通量，提升方法的灵敏度与适用性。结合其他小分子探针与多组学策略，该技术有望成为研究染色质三维结构与表观遗传调控的通用平台。
结语
本文介绍的SMA dd-seq技术结合小分子DNA修饰与纳米孔测序，实现了无需核提取的染色质可及性分析。通过NEMO神经网络模型，研究团队在酵母中成功识别核小体分布、染色质异质性，并在单分子水平解析特定基因位点的染色质构象变化。该方法为表观基因组研究提供了新工具，尤其在体内条件下解析染色质动态与结构异质性方面具有显著优势。未来研究将聚焦于优化修饰条件、提高测序覆盖度，并拓展该方法至哺乳动物系统，以探索其在复杂疾病模型中的应用潜力。
