Harissa：基于转录爆发过程的基因调控网络随机模拟与推断
分子网络
2023-09-18 v1 定量方法
摘要
基因调控网络作为描述细胞内基因通过其表达产物发生复杂生物相互作用的有力抽象，常被视为近乎确定性的动力系统。然而，在单细胞水平上揭示出的基因表达根本上的随机、'爆发式'性质正挑战着这一观点。我们提出了一个名为 Harissa 的 Python 包，专用于此类网络的模拟与推断，其基于由转录爆发现象驱动的底层随机动力学模型。作为该工具的一部分，网络推断可解释为一个针对机理模型的校准过程：一旦校准，该模型便能在不需要临时外部噪声的情况下捕捉单细胞数据的典型变异性，这与该背景下常用的常微分方程甚至随机微分方程不同。因此，Harissa 既可用作推断工具，从时间序列 scRNA-seq 数据重建具有生物学意义的网络，也可用作模拟工具，通过基因相互作用以非平凡方式生成定量基因表达谱。
引用
@article{arxiv.2309.05112,
title = {Harissa: stochastic simulation and inference of gene regulatory networks based on transcriptional bursting},
author = {Ulysse Herbach},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.05112},
year = {2023}
}