Charting arabidopsis gene functions from multi-omics and single-cell data

Abstract

Het ontrafelen van gen functie en regulatie is cruciaal voor het begrijpen van de signaalcascades verantwoordelijk voor de ontwikkeling en stressreacties in planten. Ondanks de brede toegang tot hoogwaardige genoomsequenties, is de set van genen met een bekende functie nog lang niet compleet. Met de komst van nieuwe bulk en single-cell omics-profileringsmethoden zijn we een nieuw tijdperk ingegaan waarin geavanceerde en integratieve functionele annotatiestrategieën worden ontwikkeld. We beschrijven een nieuwe netwerkgebaseerde geautomatiseerde functievoorspellingsmethode, en gebruiken deze om functies toe te kennen aan Arabidopsis thaliana genen. Het gebruik van chromatine-toegankelijkheidsinformatie voor een prior graafstructuur uit te lijnen bij het afleiden van gen regulatie netwerken zou het aantal vals positieven moeten verminderen. We bevestigen dit en benadrukken dat veelgebruikte, op gen expressie gebaseerde methoden er niet in slagen om regulatorische netwerken betrouwbaar te reconstrueren. In plaats daarvan bieden aanwijzingen van fysieke eiwit-DNA-interactie, versterkt door aanrijkingsstatistieken in chromatine-toegankelijkheids- of gen expressie data, een nauwkeurigere weergave van genregulatie. De regulatoire signalen die de xyleemidentiteit en celtype overgangen tot stand brengen zijn grotendeels onbekend. Door gebruik te maken van single-cell expressie data, netwerk reconstructie en complementaire regulator prioriteringsmethoden, voorspellen we nieuwe kandidaten met hoge betrouwbaarheid