Integrated analysis of chromatin accessibility and gene expression at the single-nucleus level in a cancer-immune cell mixture

Abstract

Understanding cellular heterogeneity is crucial for unraveling the complexity of tissue function and disease progression. SHARE-seq, a single-cell multiomics technology, provides an opportunity to explore the epigenomic and transcriptomic landscapes at the level of individual cells, surpassing previous approaches that average profiles across populations of cells. In this study, a bioinformatics analysis pipeline for investigating epigenomic heterogeneity was validated using public SHARE-seq data and applied to an in-house SHARE-seq dataset from a mixture of cancer and immune cells to identify cellular heterogeneity. To verify the reproducibility of the pipeline, publicly available SHARE-seq data from human kidney tissue were used. This analysis successfully reconstructed the transcriptomic and epigenomic heterogeneity of various cell types from kidney, identifying clear cell clusters based on transcriptomic and chromatin accessibility profiles that aligned with results from previous studies. Furthermore, the validated pipeline was utilized to integratively analyze the two modalities of an in-house SHARE-seq dataset from a mixture of a colorectal cancer cell line and an immune cell line, successfully distinguishing the two cell types. Additionally, we identified regulatory chromatin regions with strong correlations between the two modalities and analyzed their associations with super-enhancer regions. This revealed that chromatin accessibility and gene expression are differentially regulated depending on the cell type, and factors such as the degree of peak-gene association and accessibility levels can collectively influence the expression of cell type-specific genes. Moreover, the analysis highlighted that the activity of transcription factors varies across cell types, affecting the expression of genes that have cell type-specific functions. This reaffirms that the complex interplay among chromatin accessibility, gene regulation, and transcription factor activity collectively contributes to defining cell type-specific identities. In conclusion, this study comprehensively explored the relationship between gene expression and chromatin accessibility through the integrative analysis of single-cell multiomics data, identifying key regulatory elements that define cellular identity and function. These findings are expected to provide critical insights into the regulatory environment and heterogeneity of individual cells in diseases such as cancer, advancing our understanding of cellular mechanisms at a single-cell resolution.

세포 간의 이질성에 관한 이해는 조직의 기능과 질병 진행의 복잡성을 해독하는 데 필수적이다. 단일 세포 다중오믹스 기술인 SHARE-seq은 기존의 여러 세포들의 평균적 프로파일링을 탐색하는 수준의 해석을 넘어, 개별 세포의 후성유전체 및 전사체 환경을 탐색할 수 있는 기회를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 SHARE-seq 데이터를 활용하여 후성유전체 이질성을 탐색하기 위한 생물정보학 분석 파이프라인을 검증하고, 이를 자체적으로 생산된 암-면역 세포 혼합체 SHARE-seq 데이터에 적용해 세포 이질성을 확인하였다. 파이프라인의 재현성을 검증하기 위해 공개된 인간 신장 조직의 SHARE-seq 데이터에 적용하였으며, 신장 세포의 전사체 및 후성유전체의 이질성이 성공적으로 재구성되었고, 전사체와 염색질 접근성 프로파일을 바탕으로 기존 연구의 결과와 일치하는 명확한 세포 클러스터를 식별하였다. 또한, 검증된 파이프라인을 활용해 대장암 세포주와 면역 세포주를 혼합한 자체 SHARE-seq 데이터의 두 모달리티를 통합 분석함으로써, 두 개의 세포주를 성공적으로 구분하였다. 나아가, 두 모달리티 간의 연관성이 매우 높은 조절 염색질 영역을 식별하고, 슈퍼 인핸서 영역과의 연관성을 분석함으로써, 염색질 접근성과 유전자 발현이 세포 유형에 따라 다르게 조절되며, 두 요소의 연관성 정도 및 접근성 수준과 같은 여러 요인들이 세포 특이적 유전자의 발현에 함께 영향을 줄 수 있다는 것에 대한 통찰을 얻을 수 있었다. 추가적으로, 세포에 따라 서로 다른 전사 인자의 활성이 존재하여 세포 특이적인 기능을 수행하는 유전자의 발현에 영향을 줌으로써, 염색질 접근성, 유전자 조절, 전사 인자 활성 간의 복잡한 상호작용이 세포 유형 특이적 정체성을 정의하는 데 복합적으로 기여한다는 점을 재확인할 수 있었다. 결론적으로, 본 연구는 단일 세포 다중오믹스 데이터의 통합 분석을 통하여 유전자 발현과 염색질 접근성의 관계를 종합적으로 탐구하였으며, 세포 정체성과 기능을 정의하는 주요 조절 요소를 식별함으로써 더 나아가 암과 같은 질병의 개별 세포 간 이질성 및 조절 환경을 이해하는 데 중요한 통찰을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.