論文の概要: SimCD: Simultaneous Clustering and Differential expression analysis for single-cell transcriptomic data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.01512v1
• Date: Sun, 4 Apr 2021 01:06:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-06 14:26:26.587427
• Title: SimCD: Simultaneous Clustering and Differential expression analysis for single-cell transcriptomic data
• Title（参考訳）: SimCD: 単一セル転写データの同時クラスタリングと差分表現解析
• Authors: Seyednami Niyakan, Ehsan Hajiramezanali, Shahin Boluki, Siamak Zamani Dadaneh, Xiaoning Qian
• Abstract要約: シングルセルRNAシークエンシング(scRNA-seq)は、個々の細胞のゲノムスケールの転写プロファイリングを促進する。 複数の scRNA-seq 解析法が提案されており、まずクラスター化によって細胞サブポピュレーションを同定し、別々に差分発現解析を行い、遺伝子発現の変化を理解する。 細胞不均一性および動的微分変化を1つの統合階層型ガンマ陰性二項モデルで明示的にモデル化する新しい方法であるSimCDを開発している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.702909270039314
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Single-Cell RNA sequencing (scRNA-seq) measurements have facilitated genome-scale transcriptomic profiling of individual cells, with the hope of deconvolving cellular dynamic changes in corresponding cell sub-populations to better understand molecular mechanisms of different development processes. Several scRNA-seq analysis methods have been proposed to first identify cell sub-populations by clustering and then separately perform differential expression analysis to understand gene expression changes. Their corresponding statistical models and inference algorithms are often designed disjointly. We develop a new method -- SimCD -- that explicitly models cell heterogeneity and dynamic differential changes in one unified hierarchical gamma-negative binomial (hGNB) model, allowing simultaneous cell clustering and differential expression analysis for scRNA-seq data. Our method naturally defines cell heterogeneity by dynamic expression changes, which is expected to help achieve better performances on the two tasks compared to the existing methods that perform them separately. In addition, SimCD better models dropout (zero inflation) in scRNA-seq data by both cell- and gene-level factors and obviates the need for sophisticated pre-processing steps such as normalization, thanks to the direct modeling of scRNA-seq count data by the rigorous hGNB model with an efficient Gibbs sampling inference algorithm. Extensive comparisons with the state-of-the-art methods on both simulated and real-world scRNA-seq count data demonstrate the capability of SimCD to discover cell clusters and capture dynamic expression changes. Furthermore, SimCD helps identify several known genes affected by food deprivation in hypothalamic neuron cell subtypes as well as some new potential markers, suggesting the capability of SimCD for bio-marker discovery.
• Abstract（参考訳）: 単細胞RNAシークエンシング(scRNA-seq)測定は、個々の細胞のゲノムスケールの転写学的プロファイリングを促進し、対応する細胞サブ集団における細胞動態を分解して、異なる発達過程の分子機構をよりよく理解することを期待している。 いくつかのscRNA-seq解析法が提案され、まずクラスタリングにより細胞サブ集団を同定し、その後、遺伝子発現の変化を理解するために差分式解析を行う。 対応する統計モデルと推論アルゴリズムは、しばしば不一致に設計される。 我々は,1つの階層的ガンマ陰性二項構造(hGNB)モデルにおいて,セルの不均一性と動的微分変化を明示的にモデル化し,cRNA-seqデータに対するセルクラスタリングと差分式解析を可能にする新しい手法,SimCDを開発した。 本手法は動的表現変化による細胞不均一性を自然に定義し、2つのタスクでそれぞれ個別に実行する既存の方法と比較して優れた性能を達成することが期待できる。 さらに、SimCDは、セルレベルと遺伝子レベルの両方の要素によるscRNA-seqデータのドロップアウト(ゼロインフレーション)を改善し、より厳密なhGNBモデルによるhGNBモデルによるcRNA-seqカウントデータのモデリングにより、正規化のような洗練された前処理ステップの必要性を排除した。 シミュレーションおよび実世界のscRNA-seqカウントデータを用いた最先端手法との比較により、SimCDが細胞クラスターを発見し、動的表現変化を捉える能力を示している。 さらに、simcdは視床下部神経細胞サブタイプにおける食物不足の影響を受けるいくつかの既知の遺伝子や新しい潜在的なマーカーの同定に役立ち、simcdが生体マーカーの発見に有用であることを示唆している。

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