論文の概要: Multiscale methods for signal selection in single-cell data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07760v1
• Date: Wed, 15 Jun 2022 18:42:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-18 21:15:32.868907
• Title: Multiscale methods for signal selection in single-cell data
• Title（参考訳）: 単一セルデータにおける信号選択のためのマルチスケール手法
• Authors: Renee S. Hoekzema, Lewis Marsh, Otto Sumray, Xin Lu, Helen M. Byrne, Heather A. Harrington
• Abstract要約: 教師なし特徴選択のための3つのトポロジカルな数学的手法を提案する。 単細胞転写学データセットにこれらの手法を適用することで,これらの手法の有用性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.683475550237718
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Analysis of single-cell transcriptomics often relies on clustering cells and then performing differential gene expression (DGE) to identify genes that vary between these clusters. These discrete analyses successfully determine cell types and markers; however, continuous variation within and between cell types may not be detected. We propose three topologically-motivated mathematical methods for unsupervised feature selection that consider discrete and continuous transcriptional patterns on an equal footing across multiple scales simultaneously. Eigenscores ($\mathrm{eig}_i$) rank signals or genes based on their correspondence to low-frequency intrinsic patterning in the data using the spectral decomposition of the graph Laplacian. The multiscale Laplacian score (MLS) is an unsupervised method for locating relevant scales in data and selecting the genes that are coherently expressed at these respective scales. The persistent Rayleigh quotient (PRQ) takes data equipped with a filtration, allowing separation of genes with different roles in a bifurcation process (e.g. pseudo-time). We demonstrate the utility of these techniques by applying them to published single-cell transcriptomics data sets. The methods validate previously identified genes and detect additional genes with coherent expression patterns. By studying the interaction between gene signals and the geometry of the underlying space, the three methods give multidimensional rankings of the genes and visualisation of relationships between them.
• Abstract（参考訳）: 単細胞転写産物の解析は、しばしばクラスタリング細胞に依存し、これらのクラスター間で異なる遺伝子を同定するために微分遺伝子発現(dge)を行う。 これらの離散分析は細胞タイプとマーカーを適切に決定するが、細胞タイプ間の連続的な変異は検出されない。 本研究では,複数スケールの足場における離散的かつ連続的な転写パターンを同時に考慮した,教師なし特徴選択のための3つの位相的動機付け数学的手法を提案する。 固有スコア (\mathrm{eig}_i$) は、グラフラプラシアンのスペクトル分解を用いて、データの低周波内在的パターニングに対応する信号や遺伝子をランク付けする。 マルチスケールラプラシアスコア(MLS)は、データ中の関連するスケールを探索し、これらのスケールで整合的に発現する遺伝子を選択する教師なしの方法である。 持続的レイリー商(PRQ)は、フィルターを備えたデータを取り、分岐過程(例えば擬時間)において異なる役割を持つ遺伝子の分離を可能にする。 本稿では,これらの手法を単細胞トランスクリプトミクスデータセットに適用し,その有用性を示す。 この方法は、以前に同定された遺伝子を検証し、コヒーレントな発現パターンを持つ追加の遺伝子を検出する。 遺伝子シグナルと基底空間の幾何学の相互作用を研究することで、3つの手法は遺伝子の多次元的なランク付けとそれらの間の関係の可視化を与える。

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