肌肉的形成离不开肌母细胞的融合过程,而这一过程的基因调控机制长期以来尚未被完全阐明。CHAMP1基因变异会导致患者出现发育迟缓、肌张力低下等症状,它与肌肉发育之间是否存在关联?
2026年1月15日,Pengpeng Bi团队在Nature Communications上发表研究,发现CHAMP1是人类肌母细胞融合和肌肉发育的关键调控因子。今天我们就来拆解一下这篇生信文章:CHAMP1 is an essential regulator for human myoblast fusion and muscle development。
研究概述
人类骨骼肌由成百上千个肌母细胞融合形成肌纤维,该过程依赖肌肉特异性融合因子的严格调控。研究通过CRISPR筛选发现CHAMP1具有非经典功能,作为MyoD的辅因子直接激活关键肌肉融合因子Myomaker的表达,其基因突变导致的肌母细胞融合缺陷可通过恢复Myomaker表达得到挽救,且CHAMP1上的C2H2型锌指基序对其与MyoD的相互作用及Myomaker表达至关重要。
实验设计
研究人员利用CRISPR-Cas9技术构建了CHAMP1缺失的人类成肌细胞模型,并将其移植到免疫缺陷小鼠的受损肌肉中以观察体内融合情况。实验通过时间序列转录组分析(RNA-seq)比较了缺失细胞与回补细胞的基因表达差异。随后,利用CUT&Tag、ATAC-seq和HiCAR技术分析了CHAMP1与MyoD在染色质上的结合及相互作用。此外,研究还对患者来源的成纤维细胞进行了生肌重编程和功能拯救实验,并对CHAMP1蛋白进行了结构域截短分析。
研究结果
图1:核蛋白CHAMP1在体外分化和体内移植模型中均表现出人类成肌细胞融合所必需的特性。
图2:转录组分析显示CHAMP1通过特异性激活Myomaker的表达来控制成肌细胞融合。
图3:CHAMP1综合征患者来源的细胞存在Myomaker表达降低和融合缺陷,且该缺陷可通过补充Myomaker得到修复。
图4:CHAMP1与MyoD相互结合并共同占据Myomaker基因的内含子增强子区域。
数据分析
生信分析
本研究整合了多种组学技术来阐明调控机制,包括转录组、染色质可及性、蛋白质-DNA相互作用及三维基因组分析。
分析流程
RNA-seq分析
1. 原始数据经FastQC质控、fastp修剪接头和过滤低质量reads;
2. 利用HISAT2将清洁reads比对到hg38基因组,SAMtools转换为排序BAM文件;
3. 采用featureCounts进行基因水平计数,DESeq2进行差异表达分析(fold change>2,p<0.05);
4. 借助clusterProfiler进行GO富集分析,deeptools生成BigWig文件用于可视化。
ATAC-seq分析
1. 原始数据质控后用trim-galore修剪,Bowtie2比对到hg38基因组;
2. picard去除重复reads,MACS2进行峰值 calling;
3. deeptools按RPKM归一化,IGV用于可视化。
CUT&Tag分析
1. 数据处理步骤与ATAC-seq一致,包括质控、修剪、比对和去重;
2. 转录因子CUT&Tag采用15个PCR循环扩增文库,H3K27ac CUT&Tag采用10个循环;
3. MACS2进行峰值 calling,HOMER用于基序分析,deeptools归一化后IGV可视化。
HiCAR分析
1. 原始数据经质控、接头修剪后,再用Bowtie2比对到hg38基因组;
2. 使用nf-core/hicar流程提取有效配对末端相互作用;
3. 进行峰值 calling、染色质环鉴定及基因组相互作用注释,并分析增强子与启动子的相互作用,再用pyGenomeTracks可视化接触矩阵和ATAC-seq轨迹。
组学联合分析
1. 整合CUT&Tag与RNA-seq数据,筛选CHAMP1和MyoD共结合且差异表达的靶基因;
2. 结合ATAC-seq数据,确认CHAMP1与MyoD结合区域为开放染色质区域;
3. 利用HiCAR数据验证Myomaker增强子与启动子的染色质相互作用,揭示调控网络。
统计分析
数据以均值±标准差的形式呈现,样本量见图示。组间差异通过单因素方差分析(one-way ANOVA)及Tukey多重比较检验确定,两组间的比较则采用双侧不配对学生t检验(Student’s t test)。差异表达基因的筛选标准为折倍数(fold change)大于2且p值小于0.05。
总结
研究意义
该研究确定了CHAMP1是人类肌肉发育中不可或缺的调节因子,揭示了其作为转录共激活因子的非经典功能。研究结果将CHAMP1突变与肌肉自主性功能障碍直接联系起来,并提出补充Myomaker表达可能是治疗CHAMP1相关肌肉发育缺陷的潜在手段。
文章复现
这篇文章的原始数据和部分生信分析代码都公开了,我们学习起来非常方便!
原始数据编号及仓库地址如下:
• GEO数据:GSE307319
• GitHub代码仓库:https://github.com/ZhengZhang991012/CHAMP1_NatCom
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