使用单细胞多组数据区分因果与标记增强剂.

科学领域:

• 基因组学就是基因组学.
• 表观遗传学 在表观遗传学中,表观遗传学是指表观遗传学.
• 计算生物学 计算生物学

背景情况:

• 单细胞RNA-seq+ATAC-seq多基因数据链接增强剂通过染色质可访问性和基因表达通过基因.
• ATAC-seq峰值之间的相关性可以导致非因果"标记"峰值基因链接.

研究的目的:

• 通过使用多原子数据,研究和量化峰值基因链接中普遍存在的"标记"效应.
• 开发方法来区分因果与非因果增强剂-基因关联.

主要方法:

• 根据与附近的峰值和基因的相关性,为ATAC-seq峰值定义了"共同可访问性"和"共同活性"得分.
• 分析了四个多组数据集 (86k细胞,6种免疫/血细胞类型).
• 使用CRISPRi和eQTL数据进行验证和回归分析 (S-CASC).

主要成果:

• 协同可访问性和协同活动性得分高度相关 (r=0.57-0.73),表明了普遍的标记效应.
• 标记效应并非由技术因素来解释,而是与共同可访问性相一致.
• 因果关联在特定的功能区域 (例如,TSS附近,H3K27ac标志) 中得到丰富,并由先驱转录因子驱动.
• 使用SuSiE精细映射的峰值基因链接在验证数据集中表现优于边际链接.

结论:

• 由于峰值共同可访问性,标记效应在单细胞多组数据中很普遍,使增强剂-基因链接复杂化.
• 区分因果关系和非因果关系需要考虑这些标记效应.
• 精确的增强剂-基因关联对于理解基因调节和解释GWAS发现的复杂特征至关重要.