nvwa(郭国骥、韩晓平和王晶晶团队获评2022年度中国生物信息学十大进展)

近日，《基因组蛋白质组与生物信息学报》（Genomics, Proteomics & Bioinformatics, 简称GPB）组织评选了2022年度“中国生物信息学十大进展”。浙江大学基础医学院郭国骥、韩晓平和王晶晶团队获评。祝贺三位老师！

基于人工智能神经网络的基因组解读系统——Nvwa

预测基因表达和解析基因调控机制一直是基因组学的重要目标。浙江大学基础医学院郭国骥、韩晓平和王晶晶团队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。团队进一步提出了深度学习模型Nvwa（女娲），首次完全基于基因组序列实现了单细胞分辨率下的基因表达预测，学习了谱系特异性调控基序，并解析了各组织细胞类型的调节程序。团队基于Nvwa模型Filter的跨物种比较，发现同源Filter倾向于保持细胞类型的特异性。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和预测元件突变表型提供了宝贵资源。

该成果发表于Nature Genetics。

图：深度学习模型Nvwa（女娲）

原文信息：

Li J, Wang J, Zhang P, Wang R, Mei Y, Sun Z, et al. Deep learning of cross-species single-cell landscapes identifies conserved regulatory programs underlying cell types. Nature Genetics 2022;54:1711–20. PMID: 36229673.

原文链接：

https://www.nature.com/articles/s41588-022-01197-7