發(fā)布時間：2025-07-17
近日，中國科學院廣州生物醫(yī)藥與健康研究院王杰課題組與廣州國家實驗室李亦學課題組合作，成功開發(fā)了一種在單細胞水平構建調控網(wǎng)絡的新工具ScReNI（Single-cell Regulatory Network Inference）。該工具通過整合單細胞轉錄組（scRNA-seq）與單細胞染色質可及性（scATAC-seq）數(shù)據(jù)，實現(xiàn)單細胞精度的基因調控網(wǎng)絡推斷。相關研究成果以題為“ScReNI: Single-cell Regulatory Network Inference Through Integrating scRNA-seq and scATAC-seq Data”的論文形式發(fā)表于國際學術期刊《Genomics, Proteomics & Bioinformatics》。
每個細胞都具有獨特的轉錄組和染色質可及性特征，其內(nèi)在的基因調控網(wǎng)絡也呈現(xiàn)出顯著的異質性和細胞特異性。然而，目前仍缺乏能夠有效整合單細胞多組學數(shù)據(jù)，構建單細胞精度調控網(wǎng)絡的方法。scRNA-seq和scATAC-seq技術分別能夠在單細胞水平上測量基因表達和染色質開放區(qū)域，二者的結合為解析精細的細胞特異性調控機制提供了新機會。無論是配對還是未配對的單細胞多組學數(shù)據(jù)，都為構建單個細胞的調控網(wǎng)絡奠定了基礎。盡管已有多種方法可用于推斷細胞類型特異性的調控網(wǎng)絡，但在單細胞尺度上系統(tǒng)構建基因調控關系的研究仍十分有限，特別是在整合scRNA-seq與scATAC-seq數(shù)據(jù)方面仍面臨諸多挑戰(zhàn)。
針對上述問題，研究團隊提出了一種創(chuàng)新算法ScReNI，能夠在單細胞水平上整合scRNA-seq與scATAC-seq數(shù)據(jù)，實現(xiàn)細胞特異性的調控網(wǎng)絡推斷。ScReNI的核心設計思路包括以下四個關鍵步驟（圖1）：
1.?多組學數(shù)據(jù)整合：利用Seurat軟件中的加權最近鄰（weighted nearest neighbor）分析方法，整合配對或未配對的scRNA-seq和scATAC-seq數(shù)據(jù)；
2.?確定細胞鄰域集合：為每個細胞識別k個最近鄰細胞，作為后續(xù)調控網(wǎng)絡推斷的基礎；
3.?在細胞鄰域內(nèi)建立非線性基因調控關系：采用改進的隨機森林模型，結合轉錄因子（TFs）活性、基因表達和染色質可及性信息，推斷非線性調控關系；
4.?識別關鍵調控因子：基于細胞特異的調控網(wǎng)絡，統(tǒng)計識別每個細胞中的富集調控因子，揭示其在不同生物過程中的潛在作用機制。
ScReNI利用鄰近細胞的信息模擬局部調控環(huán)境，并通過機器學習方法挖掘基因表達與染色質可及性之間的復雜關聯(lián)，從而構建個性化的調控網(wǎng)絡。評估結果顯示，ScReNI在調控關系預測和細胞聚類任務中均表現(xiàn)出優(yōu)異性能，同時還能識別出每個細胞中的關鍵調控因子，為深入理解單細胞層面的功能調控機制提供了有力支持。
中國科學院廣州生物醫(yī)藥與健康研究院的助理研究員徐雪麗、碩士研究生梁嫣然以及博士研究生湯杪庥為本研究的共同第一作者；廣州國家實驗室李亦學研究員和中國科學院廣州生物醫(yī)藥與健康研究院王杰研究員為共同通訊作者。研究工作得到了國家自然科學基金、國家重點研發(fā)計劃以及廣東省科技研發(fā)專項的支持。
圖1 ?ScReNI流程圖
附件下載：
