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論文來源：

• 發表期刊：Nature
• 發表時間：2023年2月23日
• 論文題目：Dissecting cell identity via network inference and in silico gene perturbation
• 研究團隊：Kenji Kamimoto 等，華盛頓大學醫學院

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1. 研究背景與問題提出

細胞身份（Cell Identity）由基因調控網絡（Gene Regulatory Network, GRN）決定，而GRN是由轉錄因子（Transcription Factors, TFs）調控基因表達構成的復雜網絡。傳統研究方法依賴于實驗手段（如CRISPR篩選），但這些方法成本高、周期長，并且在某些生物體系（如人類胚胎）中難以實現。因此，

• 如何僅基于未受擾動（wild-type）的單細胞數據，預測基因擾動后的細胞狀態變化？
• 如何實現可解釋性強、可擴展的計算模擬方法？

為解決這些問題，作者提出了一種新的計算方法——CellOracle。該方法結合單細胞轉錄組（scRNA-seq）與單細胞染色質可及性（scATAC-seq）數據，推斷GRN，并在無實驗數據的情況下模擬TF的敲除（KO）或過表達（OE）對細胞身份的影響。

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2. CellOracle 方法簡介

CellOracle 的核心思想是：

1. 構建基因調控網絡（GRN）：利用 scATAC-seq 數據識別 TF 結合位點，并結合 scRNA-seq 數據，推斷 TF-靶基因的調控關系。
2. 基于GRN的信號傳播模型：在推斷出的GRN中，模擬TF敲除或過表達后，基因表達的全局變化。
3. 計算細胞狀態變化：通過矢量化方法，將基因表達變化映射到細胞軌跡中，預測細胞狀態的轉變方向。

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3. 主要研究結論（結合 Figure 分析）

(1) Figure 1：CellOracle 方法的整體框架