浙江大学郭国骥/韩晓平组发表基于人工智能神经网络的基因组解读系统Nvwa

2022年10月13日晚23时，Nature Genetics在线刊登了浙江大学基础医学院/浙江省良渚实验室郭国骥/韩晓平团队的学术论文“Deep learning of cross-species single cell landscapes identifies conserved regulatory programs underlying cell types”。该研究利用自主构建的高通量单细胞测序平台Microwell-seq绘制了斑马鱼、果蝇和蚯蚓的全身单细胞转录组图谱，并探究了八种代表性后生动物细胞类型的跨物种可比性，揭示了脊椎动物细胞类型保守的调控程序。

此外，该研究提出了深度学习模型Nvwa（女娲），首次实现了完全基于基因组序列预测单细胞分辨率下的基因表达。该研究基于Nvwa模型学习衍生的谱系特异性基序，表征了跨物种细胞类型特异性的调节程序。

该研究中，研究人员首先使用其团队自主研发的高通量单细胞测序平台Microwell-seq绘制了斑马鱼、果蝇和蚯蚓的全身单细胞转录组图。其中，斑马鱼图谱收集了635,228个单细胞数据，果蝇图谱涵盖了276,706个单细胞数据，蚯蚓图谱包含了95,020个单细胞数据。该研究利用这三种模式动物的单细胞图谱，并结合其他五种代表性动物的单细胞图谱（人类[4]、小鼠[5]、海鞘[10]、线虫[11]和涡虫[12]），挖掘了跨物种细胞谱系特异性的转录因子，探究了八种代表性后生动物细胞类型的跨物种可比性，揭示了脊椎动物细胞类型，特别是免疫细胞、基质细胞、神经元、上皮细胞、内皮细胞和生殖细胞的保守调节程序。

基于DNA序列编码基因表达模式的假设，该研究提出了深度学习模型Nvwa（女娲），首次实现了完全基于基因组序列预测单细胞水平的基因表达，且预测准确度与实验测量精度相当。值得注意的是，Nvwa模型可以高度准确地预测几乎所有测试物种的基因表达。此外，通过检查模型第一层的卷积的基序特征Filter，团队揭示了细胞类型特异的基序。这些基序与在特异细胞类型中作用机制明确的转录因子基序相一致。基于Nvwa模型Filter的跨物种比较，该研究还发现同源Filter倾向于保持跨物种的细胞类型特异性。该工作首次建立了物种层面基因组编码细胞图谱的整合模型，并为解码多物种基因调控程序提供了宝贵资源。

浙江大学基础医学院2019级直博生李佳琦、良渚实验室特聘研究员王晶晶、浙江大学基础医学院博士后张霈婧和汪仁英为本文共同第一作者，浙江大学基础医学院郭国骥教授、韩晓平教授和良渚实验室王晶晶研究员为共同通讯作者。研究获得了国家重点研发计划和国家自然科学基金的支持。

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