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写在前面
在前面聊miRNA调控的计算机方法时(miRNA靶基因识别,miRNA靶基因识别:下一步),所利用的转录组数据都是群细胞(bulk-cell)基因表达数据。在群细胞内,基因表达是一群细胞“合唱”的结果。然而,事实上每个细胞都是独一无二的。为了获取每个细胞“独唱”结果,单细胞测序技术应运而生。有了单细胞转录组数据,接下来就可以在单细胞精度水平下研究基因调控了。本次就说一下单细胞水平miRNA调控识别方法CSmiR(Cell-Specific miRNA regulation)。
01
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CSN
CSmiR方法改进和拓展了CSN(Cell-Specific Network)方法(图1),那么我们先说一下CSN方法。通过构建一个细胞特异性相关统计量,CSN方法从单细胞转录组数据中识别细胞特异性基因调控网络(一个细胞,一个网络)。CSN方法在多个单细胞转录组数据中应用,结果进一步证实:在刻画细胞时,基因网络比基因表达更加稳定。详细方法和应用结果可以阅读该论文。
图1 CSN方法论文
02
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CSmiR
CSN方法能应用的前提条件是单细胞转录组数据的样本个数要大于100,并且它能够识别所有基因之间的互作关系(相当于无向基因调控网络)。如果专注于研究miRNA与靶基因的关系,需要调整一下CSN方法。针对单细胞水平miRNA调控,CSmiR从以下几个方面调整了CSN方法。
i) 对于小样本单细胞转录组数据(样本数小于100),CSmiR引入伪细胞(pseudo cell)扩充样本大小。
ii) 不同于CSN,CSmiR专注研究miRNA与靶基因的调控关系。因此,所得到的网络是有向调控网络。
iii) CSmiR整合先验miRNA靶基因调控信息,以提高细胞特异性miRNA调控的识别精度。
多的不说了,感兴趣可以阅读该文。
图2 CSmiR方法论文
后话
单细胞miRNA调控网络能够进一步揭示单细胞精度水平的miRNA调控机制。然而,单细胞水平下的miRNA与mRNA共测序技术还不成熟。因而,广泛研究单细胞水平miRNA调控仍然面临巨大挑战。
参考文献:
[1] Dai H, Li L, Zeng T, Chen L. Cell-specific network constructed by single-cell RNA sequencing data. Nucleic Acids Res. 2019;47(11):e62. doi:10.1093/nar/gkz172
[2] Zhang J, Liu L, Xu T, et al. Exploring cell-specific miRNA regulation with single-cell miRNA-mRNA co-sequencing data. BMC Bioinformatics. 2021;22(1):578. Published 2021 Dec 2. doi:10.1186/s12859-021-04498-6
更多背景知识如下:
1. miRNA是何方神圣?
11. miRNA靶基因识别
12. miRNA靶基因识别:下一步
14. miRNA靶基因之预测型数据库
15. miRNA靶基因之综合型数据库
16. miRNA靶基因之miRLAB
18. miRNA与TF互为调控
19. miRNA与人类疾病
20. miRNA靶基因与人类疾病
21. miRNA与EMT
22. miRNA协作
23. miRNA协作之MFSN
24. miRNA协作之因果推理方法
号外,为了便于交流,我们为miRNA介导的ceRNA研究在Frontiers in Molecular Biosciences杂志( 2020_IF = 5.246)整了个专刊,主题为“Computational Identification of ceRNA Regulation”。投稿链接:
https://www.frontiersin.org/research-topics/24340/。Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备07017567号-12 )
GMT+8, 2024-9-21 21:16
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