Dissecting cell identity via network inference and in silico gene perturbation

生物信息学 斑马鱼 调节器 转录因子 生物 基因调控网络 表型 计算生物学 基因 脊索 遗传学 基因表达调控 系统生物学 细胞生物学 基因表达 胚胎发生
作者
Kenji Kamimoto,Blerta Stringa,Christy M. Hoffmann,Kunal Jindal,Lilianna Solnica‐Krezel,Samantha A. Morris
出处
期刊:Nature [Springer Nature]
卷期号:614 (7949): 742-751 被引量:284
标识
DOI:10.1038/s41586-022-05688-9
摘要

Abstract Cell identity is governed by the complex regulation of gene expression, represented as gene-regulatory networks 1 . Here we use gene-regulatory networks inferred from single-cell multi-omics data to perform in silico transcription factor perturbations, simulating the consequent changes in cell identity using only unperturbed wild-type data. We apply this machine-learning-based approach, CellOracle, to well-established paradigms—mouse and human haematopoiesis, and zebrafish embryogenesis—and we correctly model reported changes in phenotype that occur as a result of transcription factor perturbation. Through systematic in silico transcription factor perturbation in the developing zebrafish, we simulate and experimentally validate a previously unreported phenotype that results from the loss of noto , an established notochord regulator. Furthermore, we identify an axial mesoderm regulator, lhx1a . Together, these results show that CellOracle can be used to analyse the regulation of cell identity by transcription factors, and can provide mechanistic insights into development and differentiation.
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