科学家们已经知道，这种多样性在很大程度上是由表观遗传学（如dna上的化学标记）以及表观遗传学特征最终如何在染色体中折叠以影响基因的表达方式造成的。
现在，salk的研究人员已经开发出一种方法，可以同时分析染色体及其表观遗传特征是如何在单个人脑细胞中紧密排列的。来自ecker和dixon实验室的一个科学家合作小组将两种不同的分析技术结合到一种方法中，使他们能够识别不同细胞类型中的基因调控元件。这项工作于2019年9月9日发表在《自然方法》杂志上，为人们重新认识某些细胞如何失调而导致疾病铺平了道路。
“我们采用了这种新的更好的方法来分析单个细胞的基因组，并将其应用于健康的脑组织，”索尔克教授和霍华德休斯医学研究所研究员、基因组分析实验室负责人、论文合著作者约瑟夫·埃克说。下一步是比较正常组织和疾病组织。”
dna是如何在细胞核中被称为染色体的结构所包裹的，在细胞功能中起着至关重要的作用。而DNA最终如何折叠取决于DNA的哪些部分需要相互作用，哪些部分需要容易被细胞机械所获取。染色体的结构就像一种细胞指纹：虽然不同的细胞类型有相同的dna序列，但它们有不同的染色体结构来组织dna。
同时，dna自身的化学（表观遗传学）修饰，如在dna链上添加甲基，也控制着基因表达的时间和水平。当一个甲基被固定在一点DNA上时，一个基因通常被阻止表达。
在过去，研究人员不得不使用不同的方法来确定单个细胞的染色体结构和甲基化模式。例如，在7月份，埃克的团队报告说，他们已经开发出一种新的工具，可以仅仅根据染色体结构来区分细胞类型。2017年，他们根据甲基化模式对小鼠和人类脑细胞进行了分类。
然而，当单独进行实验时，研究人员无法确定染色体结构和甲基化模式之间的关系。目前还不清楚染色体结构的每一个子集是否对应于甲基化模式的一个子集。或者这两个数据集结合后，是否揭示了更细微的细胞亚型。
在他们称为单核甲基3c测序的新方法中，salk团队从每个单个细胞中“双倍下降”，同时收集染色体结构和甲基化的数据。虽然手工完成这一过程将是缓慢和繁琐的，但研究小组自动化了sn-m3c-seq，使他们能够轻松地研究数千个细胞。处理单元的新方法的发展，加上处理数据的新计算方法，使这项新技术得以实现。
研究小组说，开发一种在单个细胞中检测这些特征的方法，使科学家能够使用某些“分析技巧”直接研究组织样本，并解决组织中所有不同细胞类型的染色体结构和DNA甲基化问题。“我们知道不同细胞类型的这些特征可能有很大的不同，将两种类型的信息从同一个细胞集中在一起是有价值的，”赫尔姆斯利·萨尔克研究员、合著作者杰西·迪克森说。它真正打开了我们了解什么样的调控序列影响着多种细胞类型和组织中的哪些基因的能力。”
