综述：解锁造血干细胞潜能：基因组与转录组分析的整合计算方法

这篇综述系统阐述了计算生物学方法在造血干细胞（HSCs）研究中的革命性作用，涵盖单细胞RNA测序（scRNA-seq）、染色质免疫沉淀测序（ChIP-seq）、网络推断算法和机器学习（ML）等技术，揭示了HSCs异质性、命运决定调控网络及其在血液疾病治疗中的应用潜力。

　　

1 引言

造血干细胞（HSCs）通过自我更新和多系分化维持终身造血功能，但其异质性和动态调控的转录-表观遗传景观使研究面临挑战。近年来，scRNA-seq和ChIP-seq等高通量技术结合计算生物学方法（如网络推断和机器学习），实现了单细胞分辨率的基因调控网络（GRN）重建和谱系轨迹追踪。这些技术不仅发现新的HSC亚型和调控因子，还为血液疾病治疗靶点筛选提供了新思路。

2 HSC基因组与转录组分析方法

scRNA-seq 能解析HSCs的转录异质性，常用工具包括Seurat、SCANPY和Monocle；ChIP-seq 揭示转录因子（TF）结合位点和组蛋白修饰，依赖Bowtie2、MACS2等分析流程；网络推断算法（如WGCNA、ARACNE）整合表达数据预测TF-靶基因互作；机器学习模型（如Scikit-Learn、DeepCpG）则能预测增强子和药物靶点。

3 scRNA-seq在HSC研究中的应用

质量控制：Cell Ranger和Seurat过滤低质量细胞；标准化：DESeq2校正测序深度偏差；降维聚类：PCA和UMAP识别HSC亚群；差异表达：MAST鉴定谱系特异性基因；伪时序分析：Monocle重构分化轨迹。例如，研究发现HSCs存在偏向巨核细胞-红系分化的亚群，且辐射会激活其休眠相关通路。

4 HSC ChIP-seq数据分析

ChIP-seq通过检测TF结合和组蛋白修饰（如H3K4me3、H3K27me3）解析表观调控机制。典型流程包括：FastQC质控、Bowtie2比对、MACS2峰检测、GREAT功能注释。应用案例包括GATA2在HSC维持中的核心作用，以及PRC2复合体通过抑制分化基因维持干细胞特性。

5 网络推断算法

GENIE3和SCENIC等工具从scRNA-seq数据推断GRN，揭示PU.1、GATA2等关键调控因子。例如，小鼠胚胎造血研究中，网络预测被CRISPR验证，证实LMO2-MYB模块调控早期造血。

6 机器学习的HSC数据分析

监督学习：SVM分类HSC分化阶段；深度学习：ChromNet预测染色质互作。一项研究通过随机森林建模，发现内皮细胞与HSCs间的跨细胞互作信号通路。

7 结论

计算生物学已深度融入HSC研究，其整合多组学数据的能力将推动血液疾病精准治疗发展。未来需进一步结合实验验证，实现从机制解析到临床转化的跨越。

（注：全文严格基于原文缩编，技术细节和结论均保留原始文献支持）