La velocidad del ARN se basa en la vinculación de las mediciones con un mecanismo subyacente, el empalme del ARNm, con dos modos que indican el estado actual y futuro. [1] Es un método utilizado para predecir la expresión genética futura de una célula basándose en la medición de las transcripciones empalmadas y no empalmadas del ARNm. [2]
La velocidad del ARN se podría utilizar para inferir la dirección de los cambios de expresión génica en los datos de secuenciación de ARN de una sola célula (scRNA-seq). Proporciona información sobre el estado futuro de las células individuales mediante el uso de la abundancia de transcripciones de ARN sin empalmar y empalmado. Esta relación puede indicar la dinámica transcripcional y el destino potencial de una célula, por ejemplo, si está en transición de un tipo celular a otro o experimentando una diferenciación. [3]
Hay varias herramientas de software disponibles para el análisis de la velocidad del ARN. Cada una de estas herramientas tiene sus propias fortalezas y aplicaciones, por lo que la elección de la herramienta dependerá de los requisitos específicos de su análisis:
Velocyto es un paquete para el análisis de la dinámica de expresión en datos de secuenciación de ARN de células individuales. En particular, permite realizar estimaciones de las velocidades del ARN de células individuales al distinguir entre ARNm empalmados y no empalmados en protocolos estándar de secuenciación de ARN de células individuales. Es el primer artículo que propone el concepto de velocidad del ARN. Velocyto predijo la velocidad del ARN al resolver las ecuaciones diferenciales propuestas para cada gen. Los autores imaginan futuros algoritmos de aprendizaje de variedades que se ajusten simultáneamente a una variedad y a la cinética de esa variedad, sobre la base de la velocidad del ARN. [3]
scVelo es un método que resuelve la dinámica transcripcional completa de la cinética de empalme utilizando un modelo dinámico basado en la probabilidad. Esto generaliza la velocidad del ARN a sistemas con estados celulares transitorios, que son comunes en el desarrollo y en respuesta a perturbaciones. scVelo se aplicó para desentrañar la cinética de subpoblaciones en la neurogénesis y la endocrinogénesis pancreática. scVelo demuestra las capacidades del modelo dinámico en varios linajes celulares en la neurogénesis del giro dentado del hipocampo y la endocrinogénesis pancreática. [4]
cellDancer es una red neuronal profunda escalable que infiere localmente la velocidad de cada célula a partir de sus vecinas y luego transmite una serie de velocidades locales para proporcionar una inferencia de la cinética de la velocidad con resolución de una sola célula. cellDancer mejoró la hipótesis existente de las tasas cinéticas de velocyto y scVelo, la tasa de transcripción era una constante (modelo velocyto) o valores binarios (modelo scVelo), las tasas de empalme y degradación eran compartidas por todos los genes y células, que pueden tener un rendimiento impredecible, mientras que cellDancer puede predecir las tasas específicas de transcripción, empalme y degradación de cada gen en cada célula a través del aprendizaje profundo. [5]
MultiVelo es un modelo de ecuación diferencial de expresión génica que extiende el marco de la velocidad del ARN para incorporar datos epigenómicos. MultiVelo utiliza un modelo de variable latente probabilístico para estimar los parámetros de velocidad y tiempo de cambio de la accesibilidad de la cromatina y la expresión génica. [6]
DeepVelo es una ecuación diferencial ordinaria basada en redes neuronales que puede modelar dinámicas complejas del transcriptoma al describir cambios en la expresión génica en el tiempo continuo dentro de células individuales. DeepVelo se ha aplicado a conjuntos de datos públicos de diferentes plataformas de secuenciación para (i) formular dinámicas del transcriptoma en diferentes escalas de tiempo, (ii) medir la inestabilidad de los estados celulares y (iii) identificar genes impulsores del desarrollo mediante análisis de perturbaciones. [7]
UnitVelo es un marco estadístico de velocidad del ARN que modela la dinámica de los ARN empalmados y no empalmados a través de actividades de transcripción flexibles. UnitVelo permite inferir un tiempo de latencia unificado en todo el transcriptoma. [8]