Transcript-indexed ATAC-seq for precision immune profiling

表观遗传学 生物 T细胞 T细胞受体 单细胞分析 Jurkat细胞 主要组织相容性复合体 CD8型 计算生物学 遗传学 细胞 免疫系统 基因 DNA甲基化 基因表达
作者
Ansuman T. Satpathy,Naresha Saligrama,Jason D. Buenrostro,Yuning Wei,Beijing Wu,Adam J. Rubin,Jeffrey M. Granja,Caleb A. Lareau,Rui Li,Yanyan Qi,Kevin R. Parker,Maxwell R. Mumbach,William S. Serratelli,David Gennert,Alicia N. Schep,M. Ryan Corces,Michael S. Khodadoust,Youn H. Kim,Paul A. Khavari,William J. Greenleaf,Mark M. Davis,Howard Y. Chang
出处
期刊:Nature Medicine [Springer Nature]
卷期号:24 (5): 580-590 被引量:126
标识
DOI:10.1038/s41591-018-0008-8
摘要

T cells create vast amounts of diversity in the genes that encode their T cell receptors (TCRs), which enables individual clones to recognize specific peptide–major histocompatibility complex (MHC) ligands. Here we combined sequencing of the TCR-encoding genes with assay for transposase-accessible chromatin with sequencing (ATAC-seq) analysis at the single-cell level to provide information on the TCR specificity and epigenomic state of individual T cells. By using this approach, termed transcript-indexed ATAC-seq (T-ATAC-seq), we identified epigenomic signatures in immortalized leukemic T cells, primary human T cells from healthy volunteers and primary leukemic T cells from patient samples. In peripheral blood CD4+ T cells from healthy individuals, we identified cis and trans regulators of naive and memory T cell states and found substantial heterogeneity in surface-marker-defined T cell populations. In patients with a leukemic form of cutaneous T cell lymphoma, T-ATAC-seq enabled identification of leukemic and nonleukemic regulatory pathways in T cells from the same individual by allowing separation of the signals that arose from the malignant clone from the background T cell noise. Thus, T-ATAC-seq is a new tool that enables analysis of epigenomic landscapes in clonal T cells and should be valuable for studies of T cell malignancy, immunity and immunotherapy. A new technique enabling single-cell analysis of T cell receptor identity and epigenomic state uncovers heterogeneity in normal and leukemic T cells.
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