Single-cell multi-omics analysis identifies context-specific gene regulatory gates and mechanisms

基因调控网络 计算生物学 背景(考古学) 计算机科学 基因 生物 数据挖掘 遗传学 基因表达 古生物学
作者
Seyed Amir Malekpour,Laleh Haghverdi,Mehdi Sadeghi
出处
期刊:Briefings in Bioinformatics [Oxford University Press]
卷期号:25 (3)
标识
DOI:10.1093/bib/bbae180
摘要

Abstract There is a growing interest in inferring context specific gene regulatory networks from single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) data. This involves identifying the regulatory relationships between transcription factors (TFs) and genes in individual cells, and then characterizing these relationships at the level of specific cell types or cell states. In this study, we introduce scGATE (single-cell gene regulatory gate) as a novel computational tool for inferring TF–gene interaction networks and reconstructing Boolean logic gates involving regulatory TFs using scRNA-seq data. In contrast to current Boolean models, scGATE eliminates the need for individual formulations and likelihood calculations for each Boolean rule (e.g. AND, OR, XOR). By employing a Bayesian framework, scGATE infers the Boolean rule after fitting the model to the data, resulting in significant reductions in time-complexities for logic-based studies. We have applied assay for transposase-accessible chromatin with sequencing (scATAC-seq) data and TF DNA binding motifs to filter out non-relevant TFs in gene regulations. By integrating single-cell clustering with these external cues, scGATE is able to infer context specific networks. The performance of scGATE is evaluated using synthetic and real single-cell multi-omics data from mouse tissues and human blood, demonstrating its superiority over existing tools for reconstructing TF-gene networks. Additionally, scGATE provides a flexible framework for understanding the complex combinatorial and cooperative relationships among TFs regulating target genes by inferring Boolean logic gates among them.
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