ofcell-freeDNAby证明了使用cfDNA片段化模式的可能性
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研究背景
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cfDNA 片段组学是一个新兴的、积极研究的领域，具有广泛的生物学和临床意义。 据报道，使用 cfDNA 的片段化模式可以告知基因的表达状态。 利用小鼠模型，研究人员发现DNA核酸酶（例如DNA核酸酶）在血浆DNA分子的产生中发挥着重要作用。 片段组学特征，例如 cfDNA 末端基序和锯齿状末端，已被进一步证明可用于监测 DNA 核酸酶活性，从而为系统性红斑狼疮等自身免疫性疾病提供生物标志物。 此外，小鼠模型中核酸酶活性的缺陷导致血浆 DNA 分子的 DNA 甲基化谱发生改变。 然而，尚不清楚在妊娠和肿瘤发生等不同病理生理条件下的人类个体以及无核酸酶缺陷的健康患者中，cfDNA 片段模式如何与 DNA 甲基化相互作用，也不清楚片段组特征可用于推断 cfDNA 甲基化地位。
研究进展
02
在这项研究中，研究人员利用 CpG 位点附近的碎片模式来推断其甲基化状态。 片段化模式通过相对于感兴趣的 CpG 特定 nt 范围内每个位置的 cfDNA 片段末端的频率来描述，称为裂解谱。 这种切割谱根据 CpG 位点的甲基化状态而变化，为使用片段组特征进行甲基化分析提供了基础。 研究人员进一步将两种类型的末端基序（CGN 和 NCG；N 代表 A、C、G 或 T 的任何核苷酸）相关联，这些基序是由与 DNA 甲基化相关的测量窗口确定的。 通过差异切割产生，尝试构建简化的甲基化分析方法。 使用 cfDNA 片段化建模 CpG 甲基化可能有助于无创产前检测、癌症检测和组织起源分析。 此外，研究人员探索了利用深度学习通过切割曲线推断单CpG分辨率下甲基化状态的可行性。 在研究中，这种基于甲基化的分析被称为。
cfDNA分子示意图
通过大规模并行测序对 cfDNA 分子进行测序，并与人类参考基因组进行比对。 11-nt窗口（切割测量窗口）内的切割比率用于测量cfDNA分子的切割偏好。 窗口内的切割比率模式（切割谱）取决于与该窗口相关的一个或多个 CpG 位点的甲基化状态。 例如，甲基化的 CpG 位点可能会在 CpG 环境中赋予 cfDNA 裂解为胞嘧啶的更高概率，但未甲基化的位点可能不会。 切割测量窗口内的这种甲基化依赖性差异片段化导致 CGN/NCG 基序比率的变化。 因此，CGN/NCG 基序比率提供了反映 CpG 甲基化的简化版本，允许对 cfDNA 和癌症检测进行 cfDNA 组织起源分析。 此外，cfDNA 分子的大量切割谱可能为训练深度学习模型以进行单 CpG 分辨率的甲基化预测提供了机会。
意义
03
研究人员开发了使用切割谱来反映 CpG 甲基化的方法。 通过利用深度学习算法处理切割模式并预测各个 CpG 位点的甲基化状态。 相对容易地获取隐藏在切割模式中的信号，为无创产前检测、器官移植和癌症评估提供潜在的生物标志物。 接下来，研究人员可以通过针对 CGN 和 NCG 基序开发更具成本效益的版本。 通过将遗传和表观遗传分析整合到单一检测中cf如何窗口化，阐明 cfDNA 切割模式和甲基化之间的联系为最大化血浆 DNA 测序的价值开辟了许多可能性。
参考：
注：本文旨在介绍医学研究进展，不能作为治疗方案的参考。 如需健康指导，请前往正规医院。
