Um modelo para todos: Combinando inferência e simulação de redes regulatórias de genes

A ascensão de dados de célula única destaca a necessidade de uma visão não determinística da expressão gênica, enquanto oferece novas oportunidades em relação à inferência de redes regulatórias de genes. Recentemente, introduzimos duas estratégias que exploram especificamente dados de série temporal, onde o perfilamento de célula única é realizado após um estímulo: HARISSA, um modelo de rede mecanicista com um procedimento de simulação altamente eficiente, e CARDAMOM, um método de inferência escalável visto como calibração de modelo. Aqui, combinamos as duas abordagens e mostramos que o mesmo modelo impulsionado por explosões transcricionais pode ser usado simultaneamente como uma ferramenta de inferência, para reconstruir redes biologicamente relevantes, e como uma ferramenta de simulação, para gerar perfis transcricionais realistas emergindo de interações gênicas. Verificamos que o CARDAMOM reconstrói quantitativamente vínculos causais quando os dados são simulados a partir do HARISSA, e demonstramos seu desempenho em dados experimentais coletados em células-tronco embrionárias de camundongo em diferenciação in vitro. No geral, essa estratégia integrada supera amplamente as limitações da inferência e simulação desconectadas.