本文系统综述了基于单核转座酶可及性测序（snATAC-seq）的人类大脑单细胞染色质可及性图谱研究，重点探讨了不同脑区细胞类型的顺式调控元件（cCREs）特征、跨物种保守性及其与神经精神疾病的关联。研究表明，人类大脑中存在高度异质的cCRE景观，约30%的元件在人类与小鼠中保守，而人类特异性元件富集于转座子序列。通过整合单细胞转录组与表观遗传数据，成功预测了精神分裂症、阿尔茨海默病等疾病的致病细胞类型，并开发了深度学习模型（如Epiformer）解析非编码变异的调控功能。该图谱为理解脑细胞类型特异性基因表达的调控网络及疾病机制提供了重要框架。
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1. 引言
1.1 研究背景
神经精神疾病（如精神分裂症、抑郁症、阿尔茨海默病）的遗传学研究表明，其致病风险变异主要位于非编码区域（GWAS数据中>90%为非编码位点）。然而，传统研究缺乏对非编码调控元件在特定脑细胞类型中功能注释的精准手段。近年来，单细胞技术（如snATAC-seq）的发展使得在单细胞分辨率下解析染色质可及性成为可能，为揭示基因调控程序的细胞特异性提供了革命性工具。
1.2 研究意义
构建人类大脑单细胞染色质可及性图谱，可系统性识别各脑区细胞类型的cCREs，并解析其顺式调控网络。通过与小鼠等模式动物的比较，揭示进化保守性与人类特异性的调控元件，进而预测疾病相关细胞类型及非编码变异的功能，为精准医疗提供理论基础。
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2. 材料与方法
2.1 数据来源
- 样本采集：三名神经典型成年供体（29、42、58岁）的42个脑区组织（包括皮层、海马、基底核等）。
- 实验技术：snATAC-seq（单核转座酶可及性测序）、scRNA-seq（单细胞转录组测序）、Paired-Tag实验（组蛋白修饰分析）。
2.2 数据处理流程
1. 核分离与文库制备：通过蔗糖梯度离心纯化神经元与非神经元细胞核，采用组合式条形码进行snATAC-seq文库构建。
2. 测序与比对：使用Illumina NovaSeq平台测序，比对至hg38参考基因组。
3. 峰值调用与注释：基于MACS2识别可及性峰，结合ENCODE黑名单过滤非编码区域。
4. 单细胞聚类：利用SnapATAC包进行迭代聚类，区分神经元（谷氨酸能、GABA能）与非神经元（星形胶质细胞、少突胶质细胞等）亚型。
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3. 主要结果
3.1 人类大脑细胞类型图谱
- 细胞类型鉴定：通过snATAC-seq与scRNA-seq数据整合，鉴定出107种脑细胞类型，包括62种神经元亚型（如IT-L2/3谷氨酸能神经元、MSN多巴胺能神经元）和45种非神经元亚型（如Bergmann胶质细胞）。
- 区域特异性分析：多数神经元类型呈现显著的区域分布特征（如VIP+神经元集中于皮层IT区），而非神经元细胞（如OPCs）则广泛分布于多个脑区。
3.2 cCREs的特征与保守性
- cCREs全基因组分布：544,735个cCREs覆盖8.8%的人类基因组，其中95.3%邻近启动子区域（TSS±2kb）。
- 跨物种比较：与小鼠脑细胞cCREs对比，发现32.8%的人类cCREs在序列及染色质可及性上保守，而人类特异性cCREs富集于长末端重复序列（如LTR13A）。
3.3 疾病相关细胞类型预测
- GWAS富集分析：通过连锁不平衡分数回归（LDSC），发现精神分裂症、躁郁症等疾病的遗传变异显著富集于神经元cCREs（如谷氨酸能神经元），而阿尔茨海默病相关变异特异富集于微胶质细胞cCREs。
- 案例研究：CHRNA2基因（尼古丁受体亚基）的人类特异性cCRE在VIP+神经元中高可及，其调控异常可能与自闭症谱系障碍相关。
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4. 讨论
4.1 进化保守性与人类特异性
- 保守cCREs的功能：约60%的人类cCREs可通过同源序列映射至小鼠基因组，这些元件可能调控保守基因（如NEUROG2、ASCL1）的表达。
- 人类特异cCREs的潜在作用：转座子元件（如LTR13A）可能作为灵长类特异性增强子，参与高级认知功能的进化。
4.2 非编码变异的调控机制
- 深度学习模型的应用：Epiformer模型通过整合DNA序列保守性及ATAC-seq信号，成功预测AD风险变异rs6733839对TSPAN14基因表达的调控效应。
- 实验验证：通过PRIME编辑与RNAscope原位杂交，证实模型预测的cCRE在微胶质细胞中的功能重要性。
4.3 临床转化潜力
- 疾病诊断与治疗：基于cCRE图谱的疾病特异性标记物（如BIN1基因在阿尔茨海默病中的调控元件）可为靶向治疗提供新策略。
- 药物开发：通过解析cCRE-靶基因网络，可筛选调控神经精神疾病关键通路的化合物。
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5. 结论
本研究通过构建人类大脑单细胞染色质可及性图谱，揭示了脑细胞类型特异性调控网络的分子基础，并为解析非编码变异在神经精神疾病中的作用提供了系统性框架。未来研究需结合多组学技术与更大规模人群队列，深入探索cCREs的功能动态及其在疾病发生中的精确机制。
