eRNAformer实现增强子来源RNA位点的全基因组从头定位

增强子来源RNA（eRNA）是基因转录的关键调控因子，然而其全基因组范围内的注释仍然具有挑战性。在此，我们提出了 eRNAformer，这是一种多模态深度学习框架，整合了卷积神经网络与 Transformer，专门用于捕捉与双向转录相关的长程遗传特征。该方法能够利用 DNA 序列和聚合的常规 RNA-seq 数据，对 eRNA 位点进行从头定位。 在 ENCODE 数据集上的评估表明，eRNAformer 在区分已知 eRNA 位点与非 eRNA 位点方面表现出较高的灵敏度和特异性。值得注意的是，新鉴定的 eRNA 位点富集了受进化约束的变异以及复杂疾病的遗传风险因素，并显示出与癌症治疗相关的潜在意义。应用于 GEO 数据集时，eRNAformer 在多种血液系统恶性肿瘤中鉴定出 14,219 至 56,451 个 eRNA 位点，从而促进了血液肿瘤综合性 eRNA 数据库的构建。 我们进一步鉴定并通过实验验证了 FOXO1e——一簇位于已知癌基因 FOXO1 上游约 120 kb 处的 eRNA，该癌基因驱动 t(8;21) 急性髓系白血病（AML）的前白血病程序。综上，这些发现确立了 eRNAformer 作为全基因组 eRNA 注释强大工具的地位，为血液系统肿瘤中的 eRNA 研究提供了宝贵资源，并强调了 eRNA 在 AML 发病机制中的功能重要性。

增强子来源RNA（eRNA）是基因转录的关键调控因子，然而其全基因组范围内的注释仍然具有挑战性。在此，我们提出了 eRNAformer，这是一种多模态深度学习框架，整合了卷积神经网络与 transformer，旨在特异性捕获与双向转录相关的长程遗传特征。该方法能够利用 DNA 序列和聚合的常规 RNA-seq 数据对 eRNA 位点进行从头定位。

在 ENCODE 数据集上的评估表明，eRNAformer 在区分已知 eRNA 位点与非 eRNA 位点方面表现出较高的灵敏度和特异性。值得注意的是，新鉴定的 eRNA 位点富集了进化受限变异和复杂疾病的遗传风险因素，并显示出与癌症治疗相关的潜在意义。应用于 GEO 数据集时，eRNAformer 在多种血液系统恶性肿瘤中鉴定出 14,219 至 56,451 个 eRNA 位点，从而促进了血液肿瘤综合性 eRNA 数据库的构建。

我们进一步鉴定并通过实验验证了 FOXO1e——一簇位于已知癌基因 FOXO1 上游约 120 kb 处的 eRNA；FOXO1 可驱动 t(8;21) 急性髓系白血病（AML）的白血病前程序。综上，这些发现确立了 eRNAformer 作为全基因组 eRNA 注释强有力工具的地位，为血液系统肿瘤中的 eRNA 研究提供了宝贵资源，并强调了 eRNA 在 AML 发病机制中的功能重要性。

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.06.24.734403v1?rss=1

🏷️ 增强子RNA 深度学习 Transformer RNA-seq 全基因组注释 急性髓系白血病