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김준일
김준일 (Junil Kim) 저자 이메일 보기
University of Copenhagen
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  CV updated 2020-11-19 21:07
 
조회 143  인쇄하기 주소복사 트위터 공유 페이스북 공유 
TENET: gene network reconstruction using transfer entropy reveals key regulatory factors from single cell transcriptomic data
열기 Authors and Affiliations

Abstract

Accurate prediction of gene regulatory rules is important towards understanding of cellular processes. Existing computational algorithms devised for bulk transcriptomics typically require a large number of time points to infer gene regulatory networks (GRNs), are applicable for a small number of genes and fail to detect potential causal relationships effectively. Here, we propose a novel approach ‘TENET’ to reconstruct GRNs from single cell RNA sequencing (scRNAseq) datasets. Employing transfer entropy (TE) to measure the amount of causal relationships between genes, TENET predicts large-scale gene regulatory cascades/relationships from scRNAseq data. TENET showed better performance than other GRN reconstructors, in identifying key regulators from public datasets. Specifically from scRNAseq, TENET identified key transcriptional factors in embryonic stem cells (ESCs) and during direct cardiomyocytes reprogramming, where other predictors failed. We further demonstrate that known target genes have significantly higher TE values, and TENET predicted higher TE genes were more influenced by the perturbation of their regulator. Using TENET, we identified and validated that Nme2 is a culture condition specific stem cell factor. These results indicate that TENET is uniquely capable of identifying key regulators from scRNAseq data.

논문정보
- 형식: Research article
- 게재일: 2020년 11월 (BRIC 등록일 2020-11-17)
- 연구진: 국외연구진
- 분야: Cell_Biology, Genomics, Bioinformatics
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