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。2006年6月；2（6）：e60。
doi:10.1371/journal.ppat.0020060。 Epub 2006年6月23日。

逆转录病毒DNA整合：靶点选择的病毒和细胞决定因素

玛丽·莱温斯基 1, 山下真广, 迈克尔·埃莫曼, 安吉拉·齐菲, 希瑟·马歇尔, 格雷戈里·克劳福德, 柯林斯, 保罗·希恩, 杰里米·莱比锡, Sridhar Hannenhalli公司, 查尔斯·贝里, 约瑟夫·埃克尔, 弗雷德里克·德布什曼
附属公司

逆转录病毒DNA整合：靶点选择的病毒和细胞决定因素

玛丽·莱温斯基等。 公共科学图书馆-病理学。 2006年6月。

摘要

逆转录病毒对感染细胞染色体上病毒DNA整合位点的偏好不同。人类免疫缺陷病毒（HIV）优先整合在活性转录单位内，而小鼠白血病病毒（MLV）优先整合近转录起始位点和CpG岛。我们使用带有MLV基因替代HIV对应物的HIV嵌合体来研究整合位点选择的病毒决定因素。我们发现，将MLV整合酶（IN）编码区转移到HIV中（使HIVmIN）可以使杂交病毒以接近MLV的特异性整合。添加MLV-gag（使HIVmGagmIN）进一步增加了靶点选择与MLV的相似性。仅含MLV-Gag的嵌合病毒（HIVmGag）显示出不同于HIV和MLV的靶向偏好，进一步表明Gag蛋白具有靶向性和in。我们还报告了一项全基因组分析，表明MLV而非HIV有利于DNA酶I超敏位点附近的整合（即+/-1 kb），HIVmIN和HIVmGagmIN也支持在这些功能附近进行集成。这些发现表明，IN是整合特异性的主要病毒决定因子；他们还揭示了Gag衍生蛋白的新作用，并加强了基于病毒IN蛋白与宿主蛋白栓系的整合靶向模型。

PubMed免责声明

利益冲突声明

相互竞争的利益。提交人声明不存在相互竞争的利益。

数字

图1
图1。逆转录病毒DNA整合及嵌合病毒在本研究中的应用
（A） 介导整合的DNA断裂和连接反应。灰色椭圆代表整合酶单体，粗红线代表病毒DNA，黑线代表靶DNA，圆点代表5′端。（1） 线性钝端病毒cDNA作为前整合复合体的一部分与整合酶结合。（2） 整合酶从病毒DNA的3′端去除两个核苷酸，暴露出凹陷的3′羟基。（3） IN将病毒DNA的凹陷3′端连接到目标DNA。（4） 病毒DNA连接端之间的目标DNA脱钩会导致目标DNA出现缺口。（5） DNA修复酶填补了空白。（6） 前病毒两侧是重复的靶DNA片段。（B） 含有MLV片段的嵌合HIV衍生物。顶部是HIV母体病毒虚拟专用数据库和环境价值灭活和嘌呤霉素抗性基因替代尼日利亚石油公司。接下来是嵌合体，带有MLV替换堵住HIV MA和CA的基因片段（MA-、p12-和CA编码区），或MLV的替代英寸针对HIV英寸，或者两者都是[20,21]。MLV基因组（用星号表示）用于比较。本研究中使用的MLV（MLVPuro）是一种基于MLV的载体（LPCX），编码嘌呤霉素耐药基因，Gag、Pol和Env在变速器。尽管我们在文中提到了“Gag”，但我们注意到Gag实际上是一种多蛋白，通过病毒蛋白酶的作用被切割成单个功能蛋白。（C） HIV、MLV和嵌合病毒的靶序列复制长度。（D） HIV、MLV、嵌合病毒整合位点的一级序列，以及之前发布的MLV数据集（MLV-Burgess）。上x个-轴是围绕积分点的顶部链位置，由蓝色箭头和线（位置-1和0之间）表示。对于每个数据集，给定位置上每个基的比例除以该基在匹配的随机控制集中的比例，这样，一个带有年值>1以增加的频率出现，而具有年与随机站点相比，值<1的出现频率降低。在集成时复制的目标序列周围有一个红色虚线框。
图2
图2。逆转录病毒整合位点在人类染色体上的位置
图中显示了人类染色体的编号。着丝粒区域（大部分未排序）以灰色显示。相对基因密度在每条染色体的顶栏中以青色的强度表示。如图所示，集成现场数据集（下栏）采用彩色编码。转录起始位点附近的整合位点（在±5 kb范围内）、CpG岛（在CpG中点的±1 kb范围之内）或2个DNase I裂解位点显示为红色虚线；其他网站是黑色的。
图3
图3。转录起始位点、CpG岛和DNase I裂解位点附近的整合频率，说明MLV-IN对特异性的贡献
（A和B）对于（A）转录起始位点和（B）CpG岛，显示了每个间隔内整合位点的百分比（每kb）。（C） DNase I切割位点。对于每个数据集，在两个DNaseⅠ切割位点的±1 kb范围内发现的整合位点的比例除以匹配随机控制集中的比例。如果观测数据与随机控制集没有差异，虚线表示预期的钢筋高度。L1显示为不匹配随机集的比率。三个星号表示第页通过与随机地点的X平方比较，<0.0001。单个星号表示第页= 0.0396.
图4
图4。MLVPuro、MLV-Burgess、HIVmIN和HIVmGagmIN整合位点数据集中丰富的转录因子结合位点的关系图
使用每个整合位点1kb内的基因组序列进行分析。将10个匹配的随机对照整合位点与每个实验整合位点进行比较。过度代表的临界值是2.0倍。实现的所有比较第页≤ 0.001. 每个数据集中富集的转录因子结合位点的数量显示在括号中，并带有每个数据集中特有的因子数量。边缘标签显示成对数据集之间的常见富集位点的数量。
图5
图5。Gag蛋白对整合靶向性的影响
（A） 通过机器学习算法RandomForest进行聚类，说明Gag决定因素和IN的影响。有关该方法的详细描述，请参阅协议S3。（B） 整合站点的G/C百分比分析。
图6
图6。前病毒基因表达的选择对整合位点分布的影响
（A） HIV-Burgess和HIVPuro数据集中RefSeq基因的整合频率。（B） 比较HIV-Burgess和HIVPuro数据集中整合的相对频率与转录强度的关系。不同转录强度区域中每个数据集的整合位点比例沿着x个-轴（按密度的十分之一分组）。对于该图中的“表达基因”，我们计算了HeLa细胞中表达水平在HG-U133A微阵列上分析的基因的上1/8的基因数。这个第页-给出的值是将三次多项式拟合到表达的基因密度值的结果。（C） MLV-Burgess和MLVPuro数据集中RefSeq基因的整合频率。（D） MLV-Burgess和MLVPuro数据集中整合的相对频率与转录强度的函数的比较。有关详细信息和其他绘图，请参见协议S4和S5。
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