[논문 초록 읽기 6] RENGE infers gene regulatory networks using time-series single-cell RNA-seq data with CRISPR perturbations

 

RENGE는 CRISPR perturbations에 의한 타임시리즈의 단일 세포 전사체 데이터를 사용하여 유전자 조절 네트워크를 추론한다

 

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CRISPR-based perturbation과 결합된 단일 세포 전사체 데이터 (single-cell RNA-seq)는 인과관계가 있는 유전자 조절 네트워크의 추론을 가능하게 한다. 그러나 단일세포 CRISPR 데이터의 snapshot은 정확한 추론으로 이어지지 않을 수도 있는데, 유전자 knockout 은 시간이 지남에 따라 multi0layered downstream 에 영향을 미칠 수 있기 때문이다.

 

연구자들은 RENGE라는, time-series 단일세포 DRISPR 데이터셋을 이용하여 유전자 조절 네트워크를 추론하는 computational methods를 개발하였다. RENGE는 조절 네트워크에서 유전자 녹아웃으로 인한 효과의 전파(propagation) 과정을 모델링한다. 이는 직접 조절과 간접 조절을 구별할 수 있어, 녹아웃되지 않은 유전자에 의한 조절을 추론할 수 있기에 유전자 조절 네트워크를 추론하는 정확성 측면에서 현재의 방법들보다 뛰어나다.

인간유도만능줄기세포 (hiPSC)에서 파생된 데이터셋에 RENGE 를 사용하면 여러 데이터베이스 및 문헌과 일치하는 네트워크가 생성되었다. RENGE에 의한 유전자 조절 네트워크의 정확한 추론을 통해 다양한 생물학적 시스템의 핵심 요소를 식별할 수 있다.