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申请/专利权人：中山大学;深圳大学

摘要：本发明公开了一种分析细胞命运转换关键转录因子的方法及系统，方法包括对细胞进行转录组测定得到基因表达谱并进行比对，得到差异基因；对细胞进行扰动并进行转录组测定得到基因表达谱矩阵；从基因表达谱矩阵中提取转录因子表达谱生成第一矩阵；从基因表达谱矩阵中提取差异基因表达谱生成第二矩阵；根据转录因子结合位点信息生成第三矩阵；得到正则化模型并计算得到关键转录因子预测结果。本发明通过与目标细胞相关的转录因子信息、差异基因信息及转录因子结合位点信息构建正则化模型，并通过正则化模型对影响细胞命运转换的关键转录因子进行预测，相较于现有技术可以有效提高对关键转录因子的预测准确度。本发明可以广泛应用于生物技术领域。

主权项：1.一种分析细胞命运转换关键转录因子的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取初始细胞和目标细胞；对所述初始细胞进行转录组测定，得到第一基因表达谱；对所述目标细胞进行转录组测定，得到第二基因表达谱；将所述第一基因表达谱和所述第二基因表达谱进行比对，得到差异基因；对所述目标细胞进行扰动，得到扰动结果，对所述扰动结果进行转录组测定，得到所述目标细胞在扰动下的基因表达谱矩阵；从所述基因表达谱矩阵中提取转录因子表达谱生成第一矩阵；根据所述差异基因从所述基因表达谱矩阵中提取差异基因表达谱生成第二矩阵；获取所述目标细胞的转录因子结合位点信息，根据所述转录因子结合位点信息生成第三矩阵；根据所述第一矩阵、所述第二矩阵和所述第三矩阵得到正则化模型，根据所述正则化模型计算得到关键转录因子预测结果；其中，所述根据所述第一矩阵、所述第二矩阵和所述第三矩阵得到正则化模型包括：在识别所述差异基因后，通过以下公式来表达关键转录因子的推断过程，min‖AX-B‖F，s.t.‖X‖2,0≤K其中||X||2，0代表组稀疏函数，K代表既定组稀疏水平，F代表Frobenius范式，并由以下公式计算得到； 通过所述正则化模型得到所述关键转录因子预测结果，可通过以下公式计算得到： 其中λ代表正则化参数，且λ＞0；L2，0范式可以将X的每一行，即每行代表一个转录因子与所有差异基因之间的调节关系，作为一组处理，通过诱导组稀疏性，选择量化关键转录因子对所有目标差异基因的调节强度的组。

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