論文の概要: Kernel-Based Testing for Single-Cell Differential Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08509v2
• Date: Wed, 13 Mar 2024 14:18:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 18:57:17.111067
• Title: Kernel-Based Testing for Single-Cell Differential Analysis
• Title（参考訳）: シングルセル差分解析のためのカーネルベーステスト
• Authors: Anthony Ozier-Lafontaine and Camille Fourneaux and Ghislain Durif and C\'eline Vallot and Olivier Gandrillon and Sandrine Giraud and Bertrand Michel and Franck Picard
• Abstract要約: 非線形な細胞分布比較のためのカーネルテストフレームワークを提案する。 本手法は, 細胞集団の多様性を明らかにするため, 機能的およびグローバルなトランスクリプトーム/エポジェノムの比較を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.13450204436985
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Single-cell technologies offer insights into molecular feature distributions, but comparing them poses challenges. We propose a kernel-testing framework for non-linear cell-wise distribution comparison, analyzing gene expression and epigenomic modifications. Our method allows feature-wise and global transcriptome/epigenome comparisons, revealing cell population heterogeneities. Using a classifier based on embedding variability, we identify transitions in cell states, overcoming limitations of traditional single-cell analysis. Applied to single-cell ChIP-Seq data, our approach identifies untreated breast cancer cells with an epigenomic profile resembling persister cells. This demonstrates the effectiveness of kernel testing in uncovering subtle population variations that might be missed by other methods.
• Abstract（参考訳）: シングルセル技術は、分子の特徴分布に関する洞察を提供するが、それらを比較することは課題を生じさせる。 本稿では,非線形細胞分布比較のためのカーネルテストフレームワークを提案する。 本手法は, 細胞集団の多様性を明らかにするため, 機能的およびグローバルなトランスクリプトーム/エポジェノムの比較を可能にする。 埋め込み変数に基づく分類器を用いて、従来の単細胞解析の限界を克服し、セル状態の遷移を同定する。 単細胞ChIP-Seqデータに応用し, 持続性細胞に類似したエピゲノミクスプロファイルを有する未治療乳癌細胞を同定した。 これは、他の方法が見逃す可能性のある微妙な人口変動を明らかにする上で、カーネルテストの有効性を示すものである。

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