近日，实验室在Briefings in Bioinformatics上发表了题为Complexity of enhancer networks predicts cell identity and disease genes revealed by single-cell multi-omics analysis的文章，开发单细胞多组学分析算法eNet，通过整合scATAC-seq和scRNA-seq单细胞多组学图谱构建增强子调控网络，提出“增强子网络复杂度”的概念，并揭示一个基因表达调控的规律：基因对细胞命运和疾病越重要，则其增强子调控网络越复杂。
同时，实验室联合中国科学院遗传与发育生物学研究所的戴建武团队和陆发隆团队，将eNet算法成功应用于解析小鼠脊髓发育过程中的增强子调控网络，并利用小鼠体内增强子敲除模型揭示了Atoh1增强子调控网络在小鼠脊髓发育过程中的功能，验证了eNet算法的预测结果。相关工作的研究成果于2022年12月9日发表在Developmental Cell杂志，标题为Single-cell chromatin accessibility identifies enhancer networks driving gene expression during spinal cord development in mouse。
原文链接：
https://doi.org/10.1093/bib/bbac508
https://doi.org/10.1016/j.devcel.2022.11.011
