标签感知距离减轻了时间和空间的变化,用于集群和可视化单细胞基因表达数据
Shaoheng Liang1,2,3, Jinzhuang Dou4, Ramiz Iqbal4
1Department of Bioinformatics and Computational Biology, MD Anderson Cancer Center, Houston, TX, USA. shaohengliang@gmail.com.
Communications biology
|March 15, 2024
概括
我们开发了标签意识距离 (LAD),这是一个新的指标,通过考虑批量效应来改进单细胞基因表达分析. LAD增强了细胞聚类和可视化,从而导致更准确的生物发现.
科学领域:
- 计算生物学 计算生物学
- 基因组学就是基因组学.
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 单细胞基因表达分析依赖于聚类和可视化.
- 在当前的方法中,欧几里德距离对于处理批量效应是次优的.
- 批量效应引入了变性,掩盖了数据集中的真实细胞身份.
研究的目的:
- 引入标签意识距离 (LAD),以解决单细胞数据分析的局限性.
- 改善细胞嵌入,克服批量效应的挑战.
- 通过更好的数据解释来增强生物发现.
主要方法:
- 开发了标签意识距离 (LAD),一种新的度量.
- 利用时间/空间局部来控制批量效应.
- 在模拟和真实数据集 (老鼠视网膜,肺,COVID-19) 上验证了LAD.
主要成果:
- 与纵向数据集上最新的批次校正方法相比,LAD显示出优越的细胞嵌入.
- 该指标有效控制单细胞基因表达数据中的批量效应.
- LAD有助于理解生物过程,如小鼠发育和COVID-19的进展.
结论:
- 标签识别距离 (LAD) 为单细胞基因组学中批量效应校正提供了一个强大的解决方案.
- LAD提高了对生物洞察力的聚类和可视化的准确性.
- 该方法促进了多样本数据的整合,以加强发现.
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