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背景:基因调控程序如何在空间和时间上发生重组,是发育与疾病研究中的核心问题,但现有方法通常只能基于单一时间快照推断调控结构。时空转录组学的出现,迫切需要能够沿这两个维度解析调控关系的方法。 结果:我们提出了 SpaTemGRN,该方法对时空转录组学中多个时间点切片的观测数据进行联合建模,以推断具有时间分辨率且空间单元特异的候选基因调控网络(GRNs)。与现有方法相比,SpaTemGRN 允许后期阶段的空间单元从空间上邻近且时间上先前的单元中借用统计信息。在阿尔茨海默病 AppNL-G-F 小鼠模型中,SpaTemGRN 揭示了补体-胶质调控耦联随脑区和年龄变化而增强的现象。一个早期、广泛分布的补体特征先于后期在空间上更为局灶的与星形胶质细胞和小胶质细胞反应相关的耦联出现。在发育中的小鼠胚胎脑中,SpaTemGRN 识别出随着早期神经管区域化过程推进而逐渐锐化并在空间上分离的调控程序。在模拟数据集中,SpaTemGRN 比现有四种方法更稳健地恢复了调控边,并且在各阶段保持了最稳定的性能。 结论:SpaTemGRN 提供了一个灵活的、可用于生成假设的框架,以研究空间局部化的基因—基因依赖关系如何在不同生物学阶段被重塑。SpaTemGRN 的全部源代码可在 https://github.com/yibingjiang/SpaTemGRN 获取。
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用于时间分辨的空间单元特异性基因调控网络推断的多时间点空间观测联合建模
Yibing Jiang, Yurui Li, Qiqi Xie, Yang Li, Haohan Wang
doi: https://doi.org/10.64898/2026.07.28.738702
Yibing Jiang 1 哈佛大学陈曾熙公共卫生学院生物统计学系; 在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在本站搜索该作者 Yibing Jiang 的 ORCID 记录
Yurui Li 2 伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校信息科学学院; 在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在本站搜索该作者 Yurui Li 的 ORCID 记录
Qiqi Xie 2 伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校信息科学学院; 在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在本站搜索该作者 Qiqi Xie 的 ORCID 记录
Yang Li 3 密歇根大学生态学与进化生物学系 在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在本站搜索该作者 Yang Li 的 ORCID 记录
Haohan Wang 2 伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校信息科学学院; 在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在本站搜索该作者 Haohan Wang 的 ORCID 记录
通讯作者: haohanw{at}illinois.edu
摘要
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摘要
背景: 基因调控程序如何在空间和时间上重组,是发育与疾病研究中的核心问题,但现有方法通常仅基于单一时间快照推断调控结构。时空转录组学的兴起亟需能够沿这两个维度解析调控的方法。
结果: 我们提出了 SpaTemGRN,该方法对时空转录组学中多个时间点切片的观测数据进行联合建模,以推断时间分辨的、空间单元特异性的候选基因调控网络(GRN)。与现有方法相比,SpaTemGRN 允许较晚阶段的单元从空间上邻近且时间上先前的单元中借用统计强度。在 AppNL-G-F 阿尔茨海默病小鼠模型中,SpaTemGRN 揭示了补体–胶质细胞调控耦合在脑区和年龄依赖上的增强。一个早期、广泛分布的补体特征先于后期在空间上更局灶的与星形胶质细胞和小胶质细胞反应相关的耦合出现。在发育中的小鼠胚胎脑中,SpaTemGRN 识别出随着早期神经管区域化而逐渐锐化并在空间上分离的调控程序。在模拟数据集中,SpaTemGRN 比四种现有方法更稳健地恢复调控边,并且在各阶段保持了最稳定的性能。
结论: SpaTemGRN 提供了一个灵活的、用于生成假设的框架,以研究空间局部化的基因–基因依赖关系如何在不同生物学阶段被重塑。SpaTemGRN 的全部源代码可在 https://github.com/yibingjiang/SpaTemGRN 获取。
利益冲突声明 版权 本预印本的。 该作品依据 CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可协议公开提供。
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发表于 2026 年 8 月 1 日。
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用于时间分辨的空间单元特异性基因调控网络推断的多时间点空间观测联合建模
Yibing Jiang, Yurui Li, Qiqi Xie, Yang Li, Haohan Wang
bioRxiv 2026.07.28.738702; doi: https://doi.org/10.64898/2026.07.28.738702
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Yibing Jiang, Yurui Li, Qiqi Xie, Yang Li, Haohan Wang
bioRxiv 2026.07.28.738702; doi: https://doi.org/10.64898/2026.07.28.738702
📄 原文链接:https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.28.738702v1?rss=1
🏷️ 时空转录组学 基因调控网络 联合建模 时间分辨推断 空间单元特异性 阿尔茨海默病小鼠模型