使用CellSexID从单细胞转录组中计算细胞起源的追踪
Huilin Tai1, Qian Li2, Jingtao Wang3
1Meakins-Christie Laboratories, Research Institute of McGill University Health Centre, 1001 Decarie Boulevard, Montreal, QC H4A 3J1, Canada; Department of Mathematics and Statistics, McGill University, 845 Sherbrooke Street West, Montreal, QC H3A 0G4, Canada; Department of Computer Science, Columbia University, New York, NY, USA.
Cell reports methods
|September 18, 2025
概括
细胞SexID使用性别作为标记来追踪混合种群中的细胞. 这种计算工具准确地区分了捐赠者和接受者细胞,为研究中的物理标签提供了切实可行的替代方案.
科学领域:
- 发展生物学 发展生物学
- 再生医学是一种再生医学.
- 移植研究 移植研究
背景情况:
- 在模拟模型中细胞跟踪至关重要,但具有挑战性.
- 现有的方法,如光标签是昂贵和复杂的.
- 动态组织需要创新的细胞追踪解决方案.
研究的目的:
- 引入CellSexID,一个用于推断细胞起源的计算框架.
- 用性别作为替代标记物来区分细胞群.
- 为物理细胞标签提供一个实用的替代方案.
主要方法:
- 机器学习模型在单细胞转录组数据上进行训练.
- 组合特征选择以确定最小的与性别相关的基因组.
- 使用公共数据集和实验流量分类进行验证.
主要成果:
- 细胞SexID可以准确地预测单个细胞的性别.
- 在性别不匹配的环境中,使得捐赠细胞和受体细胞在体区分.
- 在模拟模型,器官移植和样本解复复合中已证明适用性.
结论:
- 细胞SexID为细胞跟踪提供了一种具有成本效益和实用的方法.
- 在各种生物医学应用中促进精确的细胞跟踪.
- 支持在没有物理标记的情况下区分混合细胞种群.


