单细胞细胞因子活动预测和估计 (MouSSE)
1Department of Biomedical Data Science, Dartmouth College, Hanover, New Hampshire, United States of America.
PLoS computational biology
|September 19, 2025
概括
我们开发了MouSSE,一种用于估计小鼠免疫研究中单细胞水平的细胞因子活性的新方法. MouSSE准确地预测了小鼠单细胞RNA测序和空间转录组学数据中的细胞因子活性.
科学领域:
- 免疫学 免疫学 免疫学
- 计算生物学 计算生物学
- 基因组学就是基因组学.
背景情况:
- 准确的细胞水平细胞因子活性表征对于理解免疫介导疾病至关重要.
- 像SCAPE这样的现有方法是为人类数据而设计的,因此需要专门针对小鼠的方法.
研究的目的:
- 介绍MouSSE,一种新的计算方法,用于估计小鼠单细胞RNA测序 (scRNA-seq) 和空间转录组学 (ST) 数据中的细胞水平细胞因子活性.
- 为分析鼠标疾病模型中的细胞因子信号提供一个强大的工具.
主要方法:
- MouSSE使用基因组评分方法来估计86种不同的细胞因子的活性.
- 细胞因子特异性基因组来源于免疫词典,并使用修改的变异调整Mahalanobis (VAM) 技术计算得分.
- 该方法结合了正和负基因重量,以提高准确性.
主要成果:
- 在外部验证数据集中,MouSSE与其他10种细胞因子活性估计方法相比,表现优越.
- 使用免疫词典进行分层交叉验证证实了MouSSE的准确性和可靠性.
- 该方法有效地估计了小鼠scRNA-seq和ST数据中的细胞水平细胞因子活性.
结论:
- MouSSE是一种高效且经过验证的方法,用于在小鼠转录组学数据中估计细胞水平的细胞因子活性.
- 这种工具将推进在小鼠模型中研究免疫反应和相关疾病的研究.
- 一个R包MouSSE可供公众使用.
