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자연 미생물학 8권, 679~694페이지(2023)이 기사 인용

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일부 바이러스는 숙주 염색질을 재구성하여 유전자 발현에 영향을 미치고 질병 결과에 영향을 미칩니다. 코로나19를 유발하는 바이러스인 SARS-CoV-2에 이런 일이 발생하는지 여부는 거의 알려져 있지 않습니다. 여기에서 우리는 SARS-CoV-2 감염 후 인간 세포의 3D 게놈과 후생유전체를 특성화하여 광범위한 구획 A 약화, A-B 혼합, TAD 내 접촉 감소 및 H3K27ac 유염색질 변형 수준 감소를 특징으로 하는 광범위한 숙주 염색질 재구성을 발견했습니다. 이러한 변화는 일반 감기 바이러스 HCoV-OC43 감염 후에는 발견되지 않았습니다. 흥미롭게도 코헤신 복합체는 TAD 내 영역에서 눈에 띄게 고갈되었으며, 이는 SARS-CoV-2가 코헤신 루프 압출을 방해한다는 것을 나타냅니다. 이러한 변경된 3D 게놈/후성유전체 구조는 바이러스에 의한 인터페론 반응 유전자의 전사 억제와 상관관계가 있는 반면, H3K4me3의 증가는 중증 코로나19 동안 고도로 유도된 전염증 유전자의 프로모터에서 발견되었습니다. 이러한 발견은 SARS-CoV-2가 숙주 염색질을 급격하게 재배선하여 감염의 장기적인 후생유전학적 영향에 대한 향후 연구를 촉진한다는 것을 보여줍니다.

포유류 염색질의 3차원(3D) 접힘은 전사, DNA 복제, 재조합 및 DNA 손상 복구1,2,3에 영향을 미치며 세포의 행동 및 기능에 명백한 영향을 미칩니다. 숙주 염색질 구조의 조절은 바이러스가 숙주 방어를 길항하거나 바이러스 대기 시간과 같은 장기적인 영향을 미치기 위해 사용되었습니다. 중증급성호흡기증후군 코로나바이러스 2(SARS-CoV-2)는 COVID-19를 유발하며 전 세계적으로 7억 명이 넘는 감염자를 발생시켰습니다. SARS-CoV-2에 의해 암호화된 여러 바이러스 단백질은 염색질 또는 염색질 인자와 연관되는 것으로 나타났습니다7,8. 그러나 SARS-CoV-2 감염이 숙주 염색질 구조에 영향을 미치는지 여부와 방법에 대해서는 연구가 부족합니다.

염색질 구조는 A/B 구획, 위상 결합 도메인(TAD) 및 염색질 루프2,9(확장 데이터 그림 1a,b)와 같은 여러 층을 통해 구성됩니다. A/B 구획은 각각 전사 활성/비활성 염색질과 크게 겹칩니다9,10. 이는 적어도 부분적으로 유사한 후생유전적 특징을 갖는 염색질 영역 사이의 동형 유인을 통해 형성되는 것으로 제안되며9,10,11, 이는 특정 조절 인자를 집중시키거나 격리함으로써 전사 조절에 기능할 수 있습니다. TAD와 루프의 경우 CTCF(CCCTC 결합 인자, 고도로 보존된 징크핑거 단백질)와 코헤신 복합체가 두 가지 주요 조절자입니다3. 코헤신이 '루프 압출' 과정을 통해 작용한다는 증거가 늘어나고 있습니다3. 이 두 가지 메커니즘은 혼선을 일으킬 수 있습니다. 루프 압출에 의한 TAD의 형성은 구획화를 방해하는 것으로 보입니다3,9,12,13. 전염병을 포함한 병리학적 조건에서 염색질 구조가 어떻게 재배선되는지는 아직 불완전하게 이해되어 있습니다. 여기에서 우리는 높은 처리량 염색체 형태 포착(Hi-C) 3.0 및 염색질 면역침전(ChIP- 순서) 방법. 우리는 SARS-CoV-2 감염 시 광범위한 염색질 구조 조정을 발견했으며, 이는 숙주의 COVID-19 질병 유전자 변형 및 후성유전학적 교란을 이해하는 데 영향을 미칩니다.

SARS-CoV-2 감염 중 염색질 구성을 연구하기 위해 먼저 최적의 감염 조건을 결정했습니다. 우리의 접근 방식은 세포 집단을 사용하므로 숙주 세포의 높은 감염 비율이 필요합니다. SARS-CoV-2(감염다중도(MOI): 0.1)에 감염된 ACE2(A549-ACE2)를 발현하는 인간 A549 세포(그림 1a)에서 RNA 시퀀싱(RNA-seq) 판독의 약 90%가 정렬되었습니다. 감염 후 24 시간 (24 hpi)에 바이러스 게놈에 추가되어 높은 수준의 감염을 나타냅니다 (확장 데이터 그림 1c). 바이러스 스파이크 단백질의 면역형광법은 높은 감염률을 확인했습니다(확장 데이터 그림 1d,e). 우리는 세포 사멸을 관찰하지 못했습니다 (확장 데이터 그림 2a-c). 따라서 우리는 숙주 염색질 변화를 연구하기 위해 24 hpi의 세포에 집중했습니다.

28 Mb) (Fig. 1e). Intriguingly, inter-chromosomal contacts were generally increased by viral infection, as shown by the fold changes in pairwise interactions between any two chromosomes, or by trans-vs-cis contact ratios (Extended Data Fig. 2g,h). The enhancement of both inter-chromosomal interactions and extremely long-distance (>28 Mb) intra-chromosomal interactions (Fig. 1e) suggests changes in chromatin compartmentalization12,15./p>90% infection rate at 24 hpi; and for poly (I:C), quantitative PCR with reverse transcription (RT–qPCR) validated the induction of target genes after treatment (Extended Data Fig. 3a–c). An initial P(s) curve analysis revealed that none of these additional treatments elicited changes similar to those observed upon SARS-CoV-2 infection (Fig. 2a,b). Particularly, HI-WA1 elicited almost no change in 3D genome architecture, whereas HCoV-OC43 and Poly (I:C) infection had mild effects (Fig. 2a,b)./p>0) or B compartment (E1 score <0), respectively. Arrows and arrowheads exemplify regions with compartmental changes (with colours matching a). e, A diagram showing the categories of bins with changes in A/B compartmental scores, which are referred to as ‘A-ing’ (E1 scores increase) or ‘B-ing’ (E1 scores decrease) after virus infection. f, Heatmaps showing enrichment of histone marks or RNA Pol2 (RPB1) on the six categories of genomic bins defined in e, which signifies their epigenomic features over the genome background. Scale indicates log2-transformed fold enrichment./p>

0.2 and P-value < 0.05 were considered as bins with changed compartmental strength. Different categories of compartment changes (in Fig. 2c) were defined as (similar to ref. 20): A to stronger A: (Mock E1 - SARS-CoV-2 E1) < −0.2, Mock E1 > 0.2; B to A: (Mock E1 - SARS-CoV-2 E1) < −0.2, Mock E1 < −0.2, SARS-CoV-2 E1 > 0; B to weaker B: (Mock E1 - SARS-CoV-2 E1) < −0.2, Mock E1 < −0.2, SARS-CoV-2 E1 < 0; B to stronger B: (Mock E1 - SARS-CoV-2 E1) > 0.2, Mock E1 < −0.2; A to B: (Mock E1 - SARS-CoV-2 E1) < −0.2, Mock E1 > 0.2, SARS-CoV-2 E1 < 0; A to weaker A: (Mock E1 - SARS-CoV-2 E1) < −0.2, Mock E1 > 0.2, SARS-CoV-2 E1 > 0. For enrichment of epigenetic features on affected compartments (for example, see Fig. 2f), we ranked all 100 kb bins into six categories (top 5%, top 5–10%, 10–50%, 50–90%, bottom 5–10%, bottom 5%) and then calculated epigenomic features at each 100 k bin. For histone modifications or chromatin regulatory factors that have sharp peaks in ChIP-seq (such as H3K27ac and H3K4me3), we quantified the numbers of peaks in each 100 kb bin. For modifications or factors that have broad ChIP-seq patterns (such as H3K9me3 and H3K27me3), we quantified the calibrated ChIP-seq reads throughout the entire 100 kb bin. The enrichment of these ChIP-seq signals was calculated by dividing the median quantification inside these six categories by the genome-wide median quantification./p> 0 or <0 as virus-strengthened or weakened chromatin loops. The APA was performed by superimposing observed/expected Hi-C matrices on merged loops with the coolpuppy tool (v0.9.2)51./p>

0.2, see Methods). These six categories are: A to weaker A, A to B, B to stronger B, B to weaker B, B to A, and A to stronger A. b. Snapshots of inter-chromosomal Hi-C contact matrices between chr17 and chr18 (upper), and intra-chromosomal Hi-C contact matrices within chr18 (lower) in Mock and SARS-CoV-2 infected samples. On the right, differential contacts are shown as log2 fold changes of SARS-CoV-2/Mock. PCA E1 scores were put at sides to show the A or B compartments. Red and black arrowheads respectively point to increased A-B and reduced A-A interactions after SARS-CoV-2 infection. Bin size = 320 kb. Color scales indicate Hi-C contact frequencies (left and middle), and log2 fold change of SARS-CoV-2/Mock contact frequencies (right). c,d,e. Saddle plots from Hi-C 3.0 after treatments by HI-WA1 (c), poly(I:C) (d), and HCoV-OC43 infection (e), respectively, showing negligible impacts on compartmental interactions. HCoV-OC43 and HI-WA1 shared the same Mock sample. In each figure, color scales indicate observed/expected (O/E) Hi-C contact frequencies (left and middle), and log2 fold change of O/E contact frequencies (right)./p>

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