当前位置:科学网首页 > 小柯机器人 >详情
新方法可利用单细胞基因表达数据发现潜在细胞类型
作者:小柯机器人 发布时间:2020/5/20 12:26:22

英国威康桑格研究所Sarah A. Teichmann、Alvis Brazma等研究人员,合作开发出利用单细胞基因表达数据发现潜在细胞类型的方法。该研究于2020年5月18日在线发表于《自然—方法学》。

研究人员提出了单细胞聚类评估框架,这是一种从单细胞RNA测序(scRNA-seq)数据自动识别潜在细胞类型的方法。通过将机器学习方法迭代应用于给定的一组细胞,研究人员可以同时识别出不同的细胞组和每组特征基因的加权列表。
 
差异表达的特征基因将给定的细胞群与其他细胞区分开。每个这样的细胞组对应于潜在细胞类型或状态,其特征在于以特征基因作为标志。
 
使用人工注释的scRNA-seq数据集进行的基准测试表明,这一方法可以自动准确地识别真实的细胞类型。
 
附:英文原文

Title: Putative cell type discovery from single-cell gene expression data

Author: Zhichao Miao, Pablo Moreno, Ni Huang, Irene Papatheodorou, Alvis Brazma, Sarah A. Teichmann

Issue&Volume: 2020-05-18

Abstract: We present the Single-Cell Clustering Assessment Framework, a method for the automated identification of putative cell types from single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) data. By iteratively applying a machine learning approach to a given set of cells, we simultaneously identify distinct cell groups and a weighted list of feature genes for each group. The differentially expressed feature genes discriminate the given cell group from other cells. Each such group of cells corresponds to a putative cell type or state, characterized by the feature genes as markers. Benchmarking using expert-annotated scRNA-seq datasets shows that our method automatically identifies the ‘ground truth’ cell assignments with high accuracy.

DOI: 10.1038/s41592-020-0825-9

Source: https://www.nature.com/articles/s41592-020-0825-9

期刊信息

Nature Methods:《自然—方法学》,创刊于2004年。隶属于施普林格·自然出版集团,最新IF:28.467
官方网址:https://www.nature.com/nmeth/
投稿链接:https://mts-nmeth.nature.com/cgi-bin/main.plex