与I型糖尿病
（T1D）
相比，遗传风险因素在T2D中的贡献相对较弱且是多因素的，因而先前对于其风险基因座的识别具有相当的挑战性，直到后来GWAS的出现，为500多个与T2D相关的基因位点提供了令人信服的证据。由于胰岛调控位点对T2D风险的主要作用
【1】
，完整人胰岛的3D染色质图和β细胞模型 EndoC-βH1已被用于将T2D风险信号注释到效应基因
【2-4】
。然而，由于胰岛由具有不同功能的多种细胞类型组成，并且由于不同的细胞类型可以使用替代的顺式调节元件来控制相同的基因，因此有必要在胰腺细胞类型水平上进一步剖析变体与基因的联系，以充分了解T2D风险的分子基础。
近日，来自美国费城儿童医院的Klaus H. Kaestner团队等多个团队在Cell Metabolism杂志上合作发表了一篇题为
3D chromatin maps of the human pancreas reveal lineage-specific regulatory architecture of T2D risk
的文章，他们
将来自主要胰腺细胞类型的3D染色质图谱与匹配的单细胞转录组和染色质可及性数据相结合，以研究人类胰腺中细胞类型特异性基因调控程序
。这种方法能够将100多个T2D GWAS信号映射到它们可能的效应转录物和作用的细胞类型。除了预期的β细胞作用变体外，他们还
发现了可能在胰腺α细胞和腺泡细胞中起作用的变体基因组合，这表明这些未被充分认识的细胞类型在T2D发病机制中的重要贡献。
为了探索染色质结构和可及性对人类胰腺基因表达的细胞类型特异性影响，作者对从多个没有糖尿病的人体器官捐献者中分选出来的三种不同的原代胰腺细胞亚群
（腺泡细胞、α细胞和β细胞）
进行高分辨率Hi-C以及snATAC-seq，并生成3D染色质图谱。基因组在兆碱基尺度上分为两个部分，称为“A”和“B”，前者与开放染色质相关，后者与封闭染色质相关
【5,6】
。为了研究A/B是否分别有助于胰腺内分泌/外分泌分化，作者评估三种细胞亚群的A/B区室，发现A/B区室的不同组织有助于塑造驱动人类胰腺外分泌和内分泌细胞分化的基因表达模式。
基因组区域染色质结构的变化通常伴随着转录因子的动态结合，胰腺的发育和分化由指导细胞选择性转录程序的谱系特异性转录因子的协调作用来调控，于是作者评估了哪些转录因子在人胰腺细胞类型特异性调节染色质组织中富集。结果显示内分泌转录因子NEUROD1占据的基序在alpha、beta、delta和epsilon细胞中富集，而NKX6-1、PDX1和PAX4首选的基序在beta和delta细胞中富集。此外，外分泌转录因子NR5A2、GATA4和GATA6的结合位点在导管和腺泡细胞中富集等。为了进一步剖析T2D变体与基因联系的细胞特异性，作者检查了每个假定的致病基因对的细胞类型特异性基因表达、含有变体的开放染色质区域可及性和基因开放染色质区域接触频率。其中，大多数细胞类型特异性推定效应基因，例如INS、DGKB和P2RY1，对产生胰岛素的β细胞具有特异性。然而，作者还发现了5个可能在非β细胞中起作用的假定效应基因：富集于α细胞中的WFS1编码的Wolframin，一种调节细胞Ca2+稳态的跨膜蛋白，以及腺泡特异性基因KCNQ1、SLC39A8、CTRB1和CPA4。
紧接着，作者将预测的T2D变体-基因对与对其他相关性状
（比如空腹血糖、空腹胰岛素等）
的分析进行比较，发现在T2D中4750个推定的变体-基因对中的241对在一个或多个相关性状中被鉴定。其中，FG
（空腹血糖）
和HbA1c
（糖化血红蛋白）
在rs10228066处与T2D共定位，而rs10228796在β细胞中特异性连接到二酰基甘油激酶
(DGKB)
的启动子，这一发现提示β细胞特异性染色质连接rs10228796-DGKB在遗传上有助于在T2D患者中观察到的FG和HbA1c水平升高。总之，
这个通过多性状变异到基因映射和遗传共定位的例子表明，胰腺细胞染色质结构引导的变异到基因映射不仅阐明了遗传相关性状之间关联的因果变异，还可以推断出特定的细胞类型背景，以进一步研究这些性状之间的关系。
总的来说，
这项工作通过将GWAS与人类胰腺主要细胞类型的scATAC-seq、scRNA-seq和高分辨率Hi-C分析相结合，解决了T2D GWAS相关基因座的关键因果关系问题，以识别“罪魁祸首”基因，可作为糖尿病研究的重要资源。
原文链接：
https://doi.org/10.1016/j.cmet.2022.08.014
1. Torres, J.M., Abdalla, M., Payne, A., Fernandez-Tajes, J., Thurner, M., Nylander, V., Gloyn, A.L., Mahajan, A., and McCarthy, M.I. (2020). A multiomic integrative scheme characterizes tissues of action at loci associated with type 2 diabetes. Am. J. Hum. Genet. 107, 1011–1028. https://doi.org/10.1016/j.ajhg.2020.10.009.
2. Greenwald, W.W., Chiou, J., Yan, J., Qiu, Y., Dai, N., Wang, A., Nariai, N., Aylward, A., Han, J.Y., Kadakia, N., et al. (2019). Pancreatic islet chromatin accessibility and conformation reveals distal enhancer networks of type 2 diabetes risk. Nat. Commun. 10, 2078. https://doi.org/10.1038/s41467-019-09975-4.
3. Lawlor, N., Marquez, E.J., Orchard, P., Narisu, N., Shamim, M.S., Thibodeau, A., Varshney, A., Kursawe, R., Erdos, M.R., Kanke, M., et al. (2019). Multiomic profiling identifies cis-regulatory networks underlying human pancreatic beta cell identity and function. Cell Rep. 26, 788–801.e6. https://doi.org/10.1016/ j.celrep.2018.12.083.
4. Miguel-Escalada, I., Bonas-Guarch, S., Cebola, I., Ponsa-Cobas, J., Mendieta-Esteban, J., Atla, G., Javierre, B.M., Rolando, D.M.Y., Farabella, I., Morgan, C.C., et al. (2019). Human pancreatic islet three-dimensional chromatin architecture provides insights into the genetics of type 2 diabetes. Nat. Genet. 51, 1137–1148. https://doi.org/10.1038/s41588-019-0457-0.
5. Dixon, J.R., Jung, I., Selvaraj, S., Shen, Y., Antosiewicz-Bourget, J.E., Lee, A.Y., Ye, Z., Kim, A., Rajagopal, N., Xie, W., et al. (2015). Chromatin architecture reorganization during stem cell differentiation. Nature 518, 331–336. https://doi.org/10.1038/nature14222.
6. Fortin, J.P., and Hansen, K.D. (2015). Reconstructing A/B compartments as revealed by Hi-C using long-range correlations in epigenetic data. Genome Biol. 16, 180. https://doi.org/10.1186/s13059-015-0741-y.
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