- 転写制御ネットワーク解読には- シス制御エレメントの役割を理解することが不可欠であるが、MPRA、STARR-seq (Genomics, 2015)、CRISPR-Cas9、機械学習を利用した最近の研究から、貴重な知見が得られている
[出典] REVIEW "Advances in computational and experimental approaches for deciphering transcriptional regulatory networks: Understanding the roles of cis-regulatory elements is essential, and recent research utilizing MPRAs, STARR-seq, CRISPR-Cas9, and machine learning has yielded valuable insights" Moeckel C, Mouratidis I, Chantzi N, Uzun Y, Georgakopoulos-Soares I. Bioessays 2024-05-08. https://doi.org/10.1002/bies.202300210 [所属] Pennsylvania State, Pennsylvania State U College of Medicine;203件の参考文献を含む17頁

 転写因子 (TF) 結合、クロマチンアクセシビリティ、構造的制約、細胞型の違いなどのバリエーションに由来する複雑さを考慮すると、シス制御エレメントが遺伝子制御に及ぼす影響を理解することは容易では無い。ペンシルベニア州立大学の研究チームが今回、本総説において、転写制御の理解を深める上で遺伝子制御ネットワークが果たす役割について論じ、発現に基づくアプローチから教師付き機械学習まで、幅広い構築方法を取り上げる。さらに、TFの結合やシス調節エレメントの機能の理解に大きく貢献した、MPRAやCRISPR-Cas9ベースのスクリーニングを含む主要な実験手法についても解説する。最後に、シス制御のロジックを解明するための機械学習と人工知能の可能性を分析する。これらの計算科学に基づく進歩は、精密医療、治療標的の発見、健康と病気における遺伝的変異の研究にとって、広範な意味を持つ。

[構成]
INTRODUCTION
 FIGURE 1 Gene regulatory elements.
TRANSCRIPTION FACTOR NETWORKS
 Expression-based methods fro constructing TRNs
  FIGURE 2 Comparison of gene co-expression networks (GCNs), gene regulatory networks (GRNs), and transcriptional regulatory networks (TRNs)
  TABLE 1 Statistical and machine learning methods for GRN construction
  TABLE 2 Deep learning methods for TRN construction
 Deep learning methods for constructing TRNs
 Using epigenetic data for constructing TRNs
FUNCTIONAL EXAMINATION OF CIS -REGULATORY ELEMENTS
 MPRAs and STAR-seq in gene regulation research
  FIGURE 3 Standard repoter assay, MPRA, STARR-seq, CRISPR-Cas9 screens, CRISPRi
 CRISPR-Cas9 in gene regulation research
APPLYING MACHINE LEARNING TECHNIQUES TO DECIPHER THE CIS-REGURATORY CODE
 Methods for transcription factor binding identification
  FIGURE 4 Machine learning approached to studying cis-regulatory elements
 Identifying promoters, enhncers, and their interactions 
 Deciphering the rules governing cis-regulatory sequences
CONCLUSIONS