Исследователи разработали REGA (Regulatory Elements Guided Analysis) — интерпретируемую программную платформу, предназначенную для реконструкции генных регуляторных сетей (GRN) на основе данных экспрессии генов. Методология REGA использует справочные каталоги регуляторных элементов (RE) для выявления программ взаимодействия транскрипционных факторов, регуляторных элементов и генов. В ходе тестирования на наборах данных ChIP-seq, Hi-C и eQTL метод показал превосходство над существующими базовыми моделями, даже превосходя алгоритмы, использующие большее количество входных данных. При применении к данным snRNA-seq из проекта PsychENCODE, REGA успешно идентифицировала модули, связанные с заболеваниями, и связала регуляторную дисрегуляцию с генетическими рисками. Кроме того, инструмент продемонстрировал эффективность в пространственной транскриптомике, связывая внутриклеточные регуляторные программы с межклеточной коммуникацией через лиганды и рецепторы. REGA представляет собой масштабируемое решение для глубокого понимания механизмов регуляции генов, что критически важно для поиска новых терапевтических мишеней.