细胞发育阶段特异性lncRNA调控网络识别方法：CDSlncR

 非编码RNA（ncRNA）在人类转录组中占比~98%，通常不被翻译成蛋白质。在ncRNA中，长链非编码RNA（lncRNA，>200核苷酸）是调节基因表达的重要调控因子，参与许多生物学过程(如细胞发育)。为了研究lncRNA的调控，许多基于bulk转录组学数据的计算方法或工具被提出。然而，以往的大量数据驱动方法大多局限于探索lncRNA对所有细胞的调控，而不是针对细胞发育阶段的lncRNA调控。幸运的是，最近单细胞测序数据的进展为研究细胞发育阶段特异性lncRNA调控提供了一种途径。 

为了识别细胞发育阶段特异性lncRNA调控网络，我们提出了一种新的计算方法CDSlncR（Cell Developmental Stage-specific lncRNA regulation，细胞发育阶段特异性lncRNA调控）。该方法将假定的lncRNA-靶标结合信息与单细胞转录组学数据相结合，以推断细胞发育阶段特异性lncRNA调控。针对每个细胞发育阶段，CDSlncR在细胞发育阶段构建细胞发育阶段特异性lncRNA调控网络。为了说明CDSlncR的有效性，CDSlncR应用于正在发育的人类新皮层的单细胞转录组学数据，以探索lncRNA在不同人类新皮层发育阶段的调控。网络分析表明，lncRNA调控在人类新皮层的各个发育阶段都是独特的。作为案例研究，我们还对自闭症谱系障碍中18个已知lncRNA生物标志物相关的细胞发育阶段特异性lncRNA调控进行了分析。最后，对比结果表明：CDSlncR是一种预测细胞发育阶段特异性lncRNA靶点的有效方法。 CDSlncR（图1）可在https://github.com/linxi159/CDSlncR免费获取。 

图1 CDSlncR流程 

关于细胞特异性ncRNA网络，我们前期也出了一种细胞特异性miRNA调控识别方法CSmiR（Cell-Specific miRNA regulation，https://github.com/zhangjunpeng411/CSmiR）。CSmiR（参见单细胞水平miRNA调控）主要针对miRNA调控，CDSlncR方法进一步扩展了CSmiR的应用范围。CDSlncR做了如下改进：

(i) 首先，CDSlncR从单细胞RNA测序数据中提取lncRNA和mRNA表达数据，然后重点推断lncRNA-mRNA的相互作用，而不是所有的相互作用类型（包括mRNA-mRNA、lncRNA-lncRNA、lncRNA-mRNA相互作用）。

(ii) CDSlncR将假定的lncRNA-mRNA相互作用作为先验知识，以提高识别lncRNA-mRNA相互作用的准确性。

(iii) 为了推断细胞发育阶段特异性的lncRNA调控，CDSlncR整合了每个细胞发育阶段识别的细胞特异性lncRNA调控网络。 

如果对lncRNA调控感兴趣，可以阅读我们的论文（图2，https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnmol.2022.1037565/full）。 

图2 CDSlncR方法论文

参考文献

[1] Huang M, Ma J, Zhang J. Inferring cell developmental stage-specific lncRNA regulation in the developing human neocortex with CDSlncR. Front Mol Neurosci. 2023;15:1037565. Published 2023 Jan 13. doi:10.3389/fnmol.2022.1037565

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