scTFBridge:一个解的深度生成模型,由TF-动机结合告知,用于在单细胞多组体中推断基因调节
Feng-Ao Wang1,2, Chenxin Yi2,3, Jiajun Chen2,3
1Key Laboratory of Systems Health Science of Zhejiang Province, School of Life Science, Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences, Hangzhou, China.
我们开发了scTFBridge,这是一个新的深度学习模型,用于从单细胞多组数据中推断基因调节网络 (GRNs). 这种方法通过整合TF-动机结合信息来增强对基因调节的理解.
科学领域:
- 基因组学就是基因组学.
- 计算生物学 计算生物学
- 系统生物学 系统生物学
背景情况:
- 基因转录由转录因子 (TF) 和调节元件 (RE) 调节,形成基因调节网络 (GRN).
- 单细胞技术允许同时测量RNA表达和染色质可访问性,从而在单细胞分辨率下进行GRN推断.
- 跨欧米克层的异质性为提取监管特征带来了挑战.
研究的目的:
- 开发一个多omics深度生成模型,以在单细胞水平上进行强大的GRN推理.
- 通过整合TF-motif具有约束力的知识来增强生物解释性.
- 识别细胞类型特定的调控程序和易感基因.
主要方法:
- 开发了一个多omics深度生成模型scTFBridge.
- 该模型将潜伏空间解为共享的和特定的组件,跨越欧米克层.
- 整合TF-motif具有约束力的知识和可解释性方法,用于监管评分.
主要成果:
- scTFBridge通过将共享嵌入与TF监管活动对齐,使得可靠的GRN推断成为可能.
- 该模型计算了RE和TF的监管得分,提高了生物解释性.
- scTFBridge成功地确定了特定于细胞类型的敏感性基因和独特的监管程序.
结论:
- scTFBridge提供了一个强大的框架,用于使用单细胞多omics数据进行GRN推断.
- 该模型增强了对单细胞水平的基因调节机制的理解.
- scTFBridge提供了关于细胞类型特定基因调节和疾病易感性的见解.
更多相关视频
10:23Genome-wide Snapshot of Chromatin Regulators and States in Xenopus Embryos by ChIP-Seq
Published on: February 26, 2015
12:29Identifying Transcription Factor Olig2 Genomic Binding Sites in Acutely Purified PDGFRα+ Cells by Low-cell Chromatin Immunoprecipitation Sequencing Analysis
Published on: April 16, 2018
相关概念视频
Combinatorial Gene Control
The expression of more than 30,000 genes is controlled by approximately 2000-3000 transcription factors. This is possible because a single transcription factor can recognize more than one regulatory sequence. The specificity in gene...
Cooperative Binding of Transcription Regulators
Cooperative Binding of Transcription Regulators
Regulation of Expression at Multiple Steps
Cell Specific Gene Expression
Cell Specific Gene Expression
