Inferring the kinetics of stochastic gene expression from single-cell RNA-sequencing data.
Inferring the kinetics of stochastic gene expression from single-cell RNA-sequencing data.
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DOI：
10.1186/gb-2013-14-1-r7
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发表时间：
2013-01-28
期刊：
影响因子：
12.3
通讯作者：
Marioni JC
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kim JK;Marioni JC
在相同环境条件下生长的遗传上相同的细胞群体在基因表达谱中显示出实质性的变异性。虽然单细胞RNA-seq提供了探索这一现象的机会，但需要开发统计方法来解释基因表达计数的变异性。我们开发了一个统计框架，用于从单细胞RNA-seq数据研究随机基因表达的动力学。通过将我们的模型应用于通过分析小鼠胚胎干细胞生成的单细胞RNA-seq数据集，我们发现推断的动力学参数与RNA聚合酶II结合和染色质修饰一致。我们的研究结果表明，组蛋白修饰影响转录爆发调制爆发的大小和频率。此外，我们表明，我们的模型可以用来识别基因启动子动力学慢，这是重要的胚胎干细胞的概率分化。我们的结论是，建议的统计模型提供了一个灵活和有效的方式来调查转录动力学。
Genetically identical populations of cells grown in the same environmental condition show substantial variability in gene expression profiles. Although single-cell RNA-seq provides an opportunity to explore this phenomenon, statistical methods need to be developed to interpret the variability of gene expression counts. We develop a statistical framework for studying the kinetics of stochastic gene expression from single-cell RNA-seq data. By applying our model to a single-cell RNA-seq dataset generated by profiling mouse embryonic stem cells, we find that the inferred kinetic parameters are consistent with RNA polymerase II binding and chromatin modifications. Our results suggest that histone modifications affect transcriptional bursting by modulating both burst size and frequency. Furthermore, we show that our model can be used to identify genes with slow promoter kinetics, which are important for probabilistic differentiation of embryonic stem cells. We conclude that the proposed statistical model provides a flexible and efficient way to investigate the kinetics of transcription.
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