세포 정체성은 유전자 조절 네트워크로 표현되는 유전자 발현의 복잡한 조절에 의해 지배됩니다. 이 연구에서는 단세포 다중 오믹스 데이터에서 유추된 유전자 조절 네트워크를 사용하여 in silico 전사 인자 섭동을 수행하고 교란되지 않은 야생형 데이터만을 사용하여 세포 정체성의 결과적인 변화를 시뮬레이션합니다.

우리는 이 기계 학습 기반 접근 방식인 CellOracle을 잘 확립된 패러다임 (마우스 및 인간 조혈, 제브라피시 배아 발생)에 적용하고 전사 인자 섭동의 결과로 발생하는 표현형의 보고된 변화를 올바르게 모델링합니다. 개발 중인 제브라피시에서 체계적인 in silico 전사 인자 섭동을 통해 우리는 이전에 보고되지 않은 표현형을 시뮬레이션하고 실험적으로 검증합니다. 또한 축 중배엽 조절기 lhx1a를 식별합니다.

이러한 결과는 CellOracle이 전사 인자에 의한 세포 정체성의 조절을 분석하는 데 사용될 수 있고 발달 및 분화에 대한 기계적 통찰력을 제공할 수 있음을 보여줍니다.