人工智能和单细胞创建果蝇胚胎发生的连续图谱

新的基于基因组的工具使研究人员能够将胚胎发生的研究提升到一个新的水平。现在，研究人员比以往任何时候都更详细地观察果蝇的发育过程。更具体地说，在果蝇胚胎发生过程中染色质可及性和基因表达如何变化。这种“无间隙”的胚胎发育单细胞图是迄今为止所有动物中最完整、最详细的。

这项研究发表在《科学》杂志上，标题为“单细胞分辨率下果蝇胚胎发育的连续体”。”

该研究利用了跨越胚胎发育各个阶段的超过一百万个胚胎细胞的数据，代表了多个层面的重大进展。

EMBL基因组负责人EileenFurlong博士表示：“仅仅捕获整个胚胎发生过程(所有阶段和所有细胞类型)，就可以更全面地了解发育过程中的细胞状态和分子变化，这本身就是一项壮举。”生物单元。“但真正令我兴奋的是利用深度学习获得驱动胚胎发育的分子变化的连续视图——精确到分钟。”

果蝇胚胎发育极其迅速;受精后短短20小时内，所有组织都已形成，包括大脑、肠道和心脏，因此生物体可以爬行和进食。

“我们的目标是获得胚胎发生所有阶段的连续视图，捕捉胚胎发育过程中的所有动态和变化，不仅是在RNA水平上，还包括调节这一过程的控制元件，”合著者说StefanoSecchia，弗隆小组的博士生。

2018年，Furlong实验室的一个团队与华盛顿大学教授、医学博士、哲学博士JayShendure实验室的一个团队展示了以单细胞分辨率分析胚胎中“开放”染色质的可行性，以及这些DNA区域如何分析通常代表积极的发育促进剂。数据显示胚胎中的哪些细胞类型在给定时间点使用哪些增强剂以及这种使用如何随时间变化。这样的图谱对于理解胚胎发育特定方面的驱动因素至关重要。

“当我看到这些结果时，我非常兴奋，”弗隆说。“在很长一段时间内，我认为超越RNA来观察单细胞中这些调控开关的上游是不可能的。”

2018年的研究为使用Shendure实验室开发的新技术大幅扩大规模奠定了基础。该团队目前的工作对跨越整个果蝇胚胎发育的重叠时间点的近100万个细胞的开放染色质和50万个细胞的RNA进行了分析。他们使用组合索引(sci-RNA-seq和sci-ATAC-seq)进行了“单细胞RNA测序(RNA-seq)和转座酶可及染色质分析(ATAC-seq)分析，以全面映射表达的基因和假定是积极的监管要素。”

研究人员使用机器学习(一种预测每个细胞精确发育时间的神经网络)，利用重叠的时间点以更精细的分辨率预测时间。

“尽管收集的样本在2或4小时的时间窗口内包含年龄略有不同的胚胎，但这种方法允许您以分钟为单位放大该胚胎发生时间线的任何部分，”DiegoCalderon博士说，Shendure实验室的博士后研究员。

Shendure补充道：“我很惊讶它的效果如此之好。我们可以捕获在几分钟内迅速发生的分子变化，之前的研究人员通过每三分钟手工挑选胚胎发现了这一点。”

未来，这种方法不仅可以节省时间，还可以作为正常胚胎发育的参考，看看不同突变胚胎中情况会发生怎样的变化。正如研究人员在肌肉中所显示的那样，这可以准确地确定突变体表型出现的时间和细胞类型。换句话说，这项工作不仅有助于理解发育是如何正常发生的，而且还为理解不同的突变如何扰乱发育打开了大门。

这项研究基于更大时间窗口的样本，预示着新的预测潜力，可以用作其他模型系统的框架。例如，哺乳动物胚胎发育、体外细胞分化，甚至患病细胞的药物治疗后，可以设计采样时间的间隙，以促进以更精细的分辨率进行最佳时间预测。

展望未来，该团队计划探索该图谱的预测能力。

“结合我们在单细胞基因组学、计算和基因工程方面掌握的所有新工具，我很想看看我们是否能够预测基因突变后体内单个细胞的命运会发生什么，”弗隆说。“……但我们还没有到那一步。然而，在这个项目之前，我也认为目前的工作短期内不可能完成。”