DeMixSC:一个使用单细胞测序加上一个小的基准数据集来改进复杂组织样本中细胞类型比率的分析的解卷框架
Shuai Guo1,2, Xiaoqian Liu1,2, Xuesen Cheng3,2
1Department of Bioinformatics and Computational Biology, The University of Texas MD Anderson Cancer Center, Houston, TX, USA.
bioRxiv : the preprint server for biology
|October 24, 2023
概括
测序数据的技术差异阻碍了准确的细胞类型解. 我们开发了DeMixSC,一个使用匹配数据的框架,以提高复杂生物样本的解卷精度.
科学领域:
- 基因组学就是基因组学.
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 使用单细胞/核RNA-seq (sc/nRNA-seq) 的批量解卷对于分析生物样本异质性至关重要.
- 测序平台之间的技术差异降低了解卷精度.
结论:
- 在大型患者队伍中,DeMixSC提供了一个强大的解决方案,用于准确的批量解卷.
- 该框架广泛适用于疾病组织,包括在癌症研究中的潜在应用.
