评估预测哺乳动物大脑皮层细胞类型特异性增强子的方法

鉴定细胞类型特异性增强子对于开发研究哺乳动物大脑的遗传学工具至关重要。我们组织了“Brain Initiative Cell Census Network (BICCN) Challenge: Predicting Functional Cell Type-Specific Enhancers from Cross-Species Multi-Omics”挑战赛，旨在评估用于提名靶向小鼠皮层细胞类型的增强子序列的机器学习及基于特征的方法。这些方法利用来自数百个经腺相关病毒（AAV）包装并通过眶后递送的增强子的体内数据进行了评估。开放染色质是功能性增强子最强的预测指标，而序列模型改善了对非功能性增强子的预测，并鉴定了细胞类型特异性转录因子密码，从而为计算机模拟（in silico）增强子设计提供信息。该挑战赛建立了增强子优先级排序的基准，并强调了鉴定功能性皮层增强子所必需的计算和分子特征，推动了哺乳动物皮层基因调控图谱绘制与操控方面的进展。