本文介绍了一种名为 scTenifoldKnk 的机器学习工作流，这是一种专为单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据设计的虚拟基因敲除（KO）工具。该工具通过模拟基因缺失来预测基因功能，且仅需野生型（WT）样本数据即可运行，无需真实的敲除样本。其核心原理是先利用主成分回归构建基因调控网络（GRN），随后通过人工消除目标基因的连接权重并应用流形对齐（Manifold Alignment）算法，来识别受影响的差异调节基因。研究结果证明，scTenifoldKnk 的预测结果与真实动物实验高度一致，能够有效揭示孟德尔疾病相关基因的功能。此外，该工具具有极高的计算效率，支持系统性敲除分析，可用于在大规模细胞类型中筛选关键调控靶点并揭示复杂的生物学机制。

References:

• Daniel Osorio, Yan Zhong, Guanxun Li, Qian Xu, Yongjian Yang, Yanan Tian, Robert S. Chapkin, Jianhua Z. Huang, James J. Cai, scTenifoldKnk: An efficient virtual knockout tool for gene function predictions via single-cell gene regulatory network perturbation,Patterns,Volume 3, Issue 3, 2022