2024年11月12日，北大第三醫(yī)院基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)研究中心毛鳳彪研究員、生殖醫(yī)學(xué)中心趙曉璐副研究員團(tuán)隊與北京大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院李開龍副研究員聯(lián)合在Nucleic Acids Research（《核酸研究》IF:16.6）雜志上在線發(fā)表題為《CRISPRepi: CRISPR表觀基因組編輯的多組學(xué)圖譜》（“CRISPRepi: a multi-omic atlas for CRISPR-based epigenome editing”）的研究論文。

論文截圖

研究團(tuán)隊整合了來自多種表觀基因組編輯系統(tǒng)的組學(xué)數(shù)據(jù)，包括RNA-seq、ChIP-seq、Bisulfite-seq以及ATAC-seq等數(shù)據(jù)，構(gòu)建了一個涵蓋人類和小鼠等6個物種的多組學(xué)數(shù)據(jù)庫——CRISPRepi（點擊鏈接http://crisprepi.maolab.org/ ?或http://crisprepi.lilab-pkuhsc.org/ ，可免費訪問CRISPRepi數(shù)據(jù)庫）。該數(shù)據(jù)庫聚焦于表觀基因組編輯多組學(xué)數(shù)據(jù)的收錄和整合，旨在幫助研究人員搜索和選擇最佳的編輯設(shè)計，為評估基于CRISPR的表觀基因組編輯系統(tǒng)的編輯效率和脫靶效應(yīng)提供了一個綜合的資源平臺。

表觀遺傳在基因表達(dá)調(diào)控中扮演著至關(guān)重要的角色，基于CRISPR的表觀基因組編輯技術(shù)（epigenome editing）可將CRISPR系統(tǒng)的靶向能力與表觀遺傳信息的重塑相結(jié)合，為研究人員提供了探索基因表達(dá)調(diào)控機制的新途徑，因此在基因功能研究領(lǐng)域備受關(guān)注。選擇高效的編輯系統(tǒng)是表觀編輯的關(guān)鍵，然而，隨著各種編輯系統(tǒng)在不同物種和細(xì)胞類型中的應(yīng)用日益廣泛，相關(guān)數(shù)據(jù)分散，科研人員難以獲取全面信息以評估不同編輯系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。除此之外，如何設(shè)計最佳的sgRNA用于功能研究也相當(dāng)具有挑戰(zhàn)性。

CRISPRepi收集整合了6個物種的多種組學(xué)數(shù)據(jù)，包括人類、小鼠、擬南芥、黑腹果蠅、褐家鼠和大腸桿菌，共計671個精心整理的RNA-seq、ChIP-seq、Bisulfite-seq、CUT&Tag和ATAC-seq數(shù)據(jù)集，涉及87種細(xì)胞類型、283個靶基因、74種表觀基因組編輯系統(tǒng)、5種Cas蛋白和35種效應(yīng)蛋白以及5962條sgRNA。CRISPRepi整合了用于分析編輯結(jié)果和評估脫靶效應(yīng)的工具，能夠分析編輯前后的基因表達(dá)變化，以及相應(yīng)表觀遺傳圖譜的改變。此外，CRISPRepi支持研究者在細(xì)胞/組織特異性背景下研究新設(shè)計的sgRNA序列的編輯潛力。

CRISPRepi概覽

CRISPRepi為研究人員提供了表觀編輯前后轉(zhuǎn)錄組測序的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，包括基因表達(dá)定量、差異表達(dá)基因分析、差異表達(dá)基因的GO、KEGG富集分析結(jié)果以及GSEA分析，并通過可視化的圖表進(jìn)行了展示。此外，平臺還提供了表觀編輯前后樣本的表觀遺傳修飾的組學(xué)數(shù)據(jù)如甲基化測序、染色質(zhì)免疫共沉淀測序和染色質(zhì)可及性測序數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，主要包括差異區(qū)域鑒定和脫靶評估。差異區(qū)域和表觀遺傳圖譜通過JBrowse進(jìn)行可視化展示，方便用戶直接查看編輯效率。用戶在主頁可以通過靶基因、編輯系統(tǒng)、數(shù)據(jù)集編號進(jìn)行快速搜索，還可以通過限定相同細(xì)胞類型和相同靶基因等比較不同編輯系統(tǒng)的編輯效應(yīng)，從而幫助選擇適合自己的編輯系統(tǒng)和sgRNA。

CRISPRepi數(shù)據(jù)庫的建立旨在解決表觀基因組編輯數(shù)據(jù)分散的問題，為科研人員提供一個強大而便捷的工具，有助于深入了解不同編輯系統(tǒng)的效果，優(yōu)化sgRNA設(shè)計，評估脫靶效應(yīng)，推動表觀基因組編輯技術(shù)在基因功能研究和疾病治療等領(lǐng)域的應(yīng)用。

未來，研究團(tuán)隊計劃進(jìn)一步擴大數(shù)據(jù)集覆蓋范圍并整合先進(jìn)的分析工具，同時探索與其他生物信息算法的集成，以不斷提升數(shù)據(jù)庫的功能和實用性。

李開龍、毛鳳彪和趙曉璐為該論文的共同通訊作者。北京大學(xué)第三醫(yī)院博士后史雷勝、中山大學(xué)附屬第三醫(yī)院李莎莎副研究員、北京大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院2020級八年制本科生朱榮祎、中山大學(xué)附屬第三醫(yī)院魯晨陽副研究員為論文的并列第一作者。此項目由國家自然科學(xué)基金、國家重點研發(fā)計劃、北京市科技新星計劃、北京市自然科學(xué)基金、北京大學(xué)臨床醫(yī)學(xué)+X青年專項、北京大學(xué)第三醫(yī)院臨床重點項目（人才引進(jìn)）及國家資助博士后研究人員計劃等資助。

北醫(yī)三院毛鳳彪/趙曉璐團(tuán)隊長期致力于腫瘤發(fā)生和細(xì)胞發(fā)育的表觀調(diào)控機制研究，近五年，在Nucleic Acids Research、Signal Transduction and Targeted Therapy、Genes & Development、Cell Reports、Briefings in Bioinformatics等國內(nèi)外知名期刊發(fā)表相關(guān)SCI論文20余篇。

來源： 北大第三醫(yī)院