Single-cell and spatial multiomic inference of gene regulatory networks using SCRIPro
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Abstract The accurate reconstruction of gene regulation networks (GRNs) from sparse and noisy single-cell or spatial multi-omics data remains a challenge. Here, we present SCRIPro, a comprehensive computational framework that robustly infers GRNs for both single-cell and spatial multi-omics data. SCRIPro first addresses sample sparseness by a density clustering approach. SCRIPro assesses transcriptional regulator (TR) importance through chromatin reconstruction and in silico deletion, referencing 1,292 human and 994 mouse TRs. It combines TR-target importance scores with expression levels for precise GRN reconstruction. Finally, we benchmarked SCRIPro on diverse datasets, it outperforms existing motif-based methods and accurately reconstructs cell type-specific, stage-specific, and region-specific GRNs.
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Contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Single-cell and spatial multiomic inference of gene regulatory networks using SCRIPro
- Date Crossref
- 23/12/2023
- Éditeur
- openRxiv
- Type
- posted-content
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