ОРВИ

Природная микробиология, том 8, страницы 679–694 (2023 г.) Процитировать эту статью

23 тыс. доступов

2 цитаты

1236 Альтметрика

Подробности о метриках

Некоторые вирусы реструктурируют хроматин хозяина, влияя на экспрессию генов и влияя на исход заболевания. Происходит ли это с SARS-CoV-2, вирусом, вызывающим COVID-19, в значительной степени неизвестно. Здесь мы охарактеризовали 3D-геном и эпигеном клеток человека после заражения SARS-CoV-2, обнаружив широко распространенную реструктуризацию хроматина хозяина, которая характеризуется распространенным ослаблением компартмента A, смешиванием A-B, уменьшением контактов внутри TAD и снижением уровней модификации эухроматина H3K27ac. Такие изменения не были обнаружены при заражении вирусом простуды HCoV-OC43. Интересно, что комплекс когезина был заметно истощен во внутри-TAD-областях, что указывает на то, что SARS-CoV-2 нарушает экструзию петли когезина. Эти измененные трехмерные структуры генома/эпигенома коррелировали с подавлением транскрипции генов интерферонового ответа вирусом, в то время как повышенное содержание H3K4me3 было обнаружено в промоторах провоспалительных генов, сильно индуцируемых во время тяжелого течения COVID-19. Эти результаты показывают, что SARS-CoV-2 резко перестраивает хроматин хозяина, что облегчает будущие исследования долгосрочных эпигеномных последствий его инфекции.

Трехмерное (3D) сворачивание хроматина млекопитающих влияет на транскрипцию, репликацию ДНК, рекомбинацию и восстановление повреждений ДНК1,2,3, оказывая очевидное влияние на поведение и функционирование клеток. Регуляция архитектуры хроматина хозяина использовалась вирусами для противодействия защите хозяина или для оказания долгосрочного влияния, такого как вирусная латентность4,5,6. Коронавирус 2 тяжелого острого респираторного синдрома (SARS-CoV-2) вызывает COVID-19 и стал причиной >700 миллионов случаев заражения во всем мире. Было показано, что несколько вирусных белков, кодируемых SARS-CoV-2, связываются с хроматином или факторами хроматина7,8. Однако вопрос о том, влияет ли инфекция SARS-CoV-2 на архитектуру хроматина хозяина и каким образом, недостаточно изучен.

Архитектура хроматина структурирована через несколько слоев, таких как отсеки A/B, топологические ассоциированные домены (TAD) и петли хроматина2,9 (расширенные данные, рис. 1a,b). Компартменты A/B в значительной степени перекрываются с транскрипционно активным/неактивным хроматином, соответственно9,10. Предполагается, что они образуются, по крайней мере частично, посредством гомотипического притяжения между областями хроматина со сходными эпигенетическими характеристиками9,10,11, которые могут функционировать в контроле транскрипции посредством концентрации или секвестрации специфических регуляторных факторов11. Для TAD и петель двумя основными регуляторами являются CTCF (CCCTC-связывающий фактор, высококонсервативный белок «цинковые пальцы») и комплекс когезина3. Все больше данных указывает на то, что когезин действует посредством процесса «экструзии петли»3. Эти два механизма могут пересекаться — образование TADs путем экструзии петель, по-видимому, противодействует компартментализации3,9,12,13. Как архитектура хроматина перестраивается при патологических состояниях, включая инфекционные заболевания, остается не до конца понятным. Здесь мы стремились понять влияние вызывающего пандемию SARS-CoV-2 на хроматин хозяина путем всестороннего картирования архитектуры хроматина клеток человека после заражения с использованием высокопроизводительного захвата конформации хромосом (Hi-C) 3.0 и иммунопреципитации хроматина (ChIP-). seq) методы. Мы обнаружили обширную реструктуризацию хроматина при инфекции SARS-CoV-2, что имеет значение для понимания изменения генов заболевания COVID-19 и эпигенетических нарушений у хозяина.

Чтобы изучить организацию хроматина во время заражения SARS-CoV-2, мы сначала определили оптимальные условия заражения. Наши подходы используют клеточные популяции и, следовательно, требуют высокого уровня заражения клеток-хозяев. В клетках человека A549, экспрессирующих ACE2 (A549-ACE2) (рис. 1a), инфицированных SARS-CoV-2 (множественность заражения (MOI): 0,1), примерно 90% считываний секвенирования РНК (RNA-seq) выравниваются. к вирусному геному через 24 часа после заражения (24 hpi), что указывает на высокий уровень заражения (расширенные данные, рис. 1c). Иммунофлуоресценция вирусного шиповидного белка подтвердила высокий коэффициент заражения (расширенные данные, рис. 1d,e). Мы не наблюдали апоптоза клеток (расширенные данные, рис. 2a–c). Поэтому мы сосредоточились на клетках на уровне 24 hpi, чтобы изучить изменения хроматина хозяина.

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>

Блог