論文の概要: Information retrieval in single cell chromatin analysis using TF-IDF transformation methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.05184v1
• Date: Sat, 10 Dec 2022 02:50:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 18:33:49.370843
• Title: Information retrieval in single cell chromatin analysis using TF-IDF transformation methods
• Title（参考訳）: TF-IDF変換法による単一細胞クロマチン分析における情報検索
• Authors: Mehrdad Zandigohar and Yang Dai
• Abstract要約: トランスポサーゼアクセシブル(scATAC-seq)の単細胞シークエンシングアッセイは、数千の細胞のゲノムワイドアクセシビリティを評価する。 この分析は、データの高次元性と空間性に起因する課題を提示する。 scATAC-seqデータを解析する際のベストプラクティスは明らかではない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7734726150561089
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Single-cell sequencing assay for transposase-accessible chromatin (scATAC-seq) assesses genome-wide chromatin accessibility in thousands of cells to reveal regulatory landscapes in high resolutions. However, the analysis presents challenges due to the high dimensionality and sparsity of the data. Several methods have been developed, including transformation techniques of term-frequency inverse-document frequency (TF-IDF), dimension reduction methods such as singular value decomposition (SVD), factor analysis, and autoencoders. Yet, a comprehensive study on the mentioned methods has not been fully performed. It is not clear what is the best practice when analyzing scATAC-seq data. We compared several scenarios for transformation and dimension reduction as well as the SVD-based feature analysis to investigate potential enhancements in scATAC-seq information retrieval. Additionally, we investigate if autoencoders benefit from the TF-IDF transformation. Our results reveal that the TF-IDF transformation generally leads to improved clustering and biologically relevant feature extraction.
• Abstract（参考訳）: トランスポサーゼアクセシブルクロマチン(scATAC-seq)の単細胞シークエンシングアッセイは、数千の細胞においてゲノムワイドクロマチンアクセシビリティを評価し、高解像度で制御された景観を明らかにする。 しかし,この解析では,データの高次元化とスパース性が問題となっている。 項周波数逆文書周波数(TF-IDF)の変換技術、特異値分解(SVD)や因子分析、オートエンコーダなど、いくつかの手法が開発されている。 しかし、上記の方法に関する総合的な研究は行われていない。 scATAC-seqデータを解析する際のベストプラクティスは明らかではない。 SVDに基づく特徴解析と変換・次元縮小のシナリオを比較し,SCATAC-seq情報検索の潜在的な拡張について検討した。 さらに、TF-IDF変換によるオートエンコーダの利点についても検討する。 その結果,TF-IDF変換は一般にクラスタリングの改善と生物学的に関連する特徴抽出につながることがわかった。

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