大量组织的DNA甲基组代表了许多不同类型细胞的平均值，阻碍了人们对细胞类型对疾病发展特定贡献的理解。由于单细胞甲基组学不能扩展到大群个体，因此需要有成本效益的计算解决方案，但目前的方法仅限于血液等组织。有鉴于此，中国科学院上海营养与健康研究所的Andrew E. Teschendorff、英国伦敦大学学院的Charles E. Breeze等研究人员，合作绘制出一个泛组织的DNA甲基化图谱，能够以细胞类型分辨率进行人类组织甲基化组的计算拆解。

本文要点

1）研究人员利用组织特异性单细胞RNA测序数据集的高分辨率特性，构建了一个为13种实体组织类型和40种细胞类型定义的DNA甲基化图谱。

2）研究人员在独立的体细胞和单核DNA甲基化数据集中全面验证了这个图集。

3）研究人员证明，它能正确预测不同癌症类型的起源细胞，并在嗅觉神经母细胞瘤和2期黑色素瘤中发现新的预后关联。

4）在大脑中，该图谱预测了精神分裂症的神经元起源，神经元特异性差异DNA甲基化富集于相应的全基因组关联研究风险位点。

本文研究表明，DNA甲基化图谱能够以高细胞分辨率分解13种不同的人类组织类型，为改善表观遗传学数据的解释铺平了道路。

参考文献：

Tianyu Zhu, et al. A pan-tissue DNA methylation atlas enables in silico decomposition of human tissue methylomes at cell-type resolution. Nature Methods, 2022.

DOI：10.1038/s41592-022-01412-7

https://www.nature.com/articles/s41592-022-01412-7