論文の概要: Is your data alignable? Principled and interpretable alignability
testing and integration of single-cell data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01839v1
- Date: Thu, 3 Aug 2023 16:04:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-04 13:41:19.011652
- Title: Is your data alignable? Principled and interpretable alignability
testing and integration of single-cell data
- Title（参考訳）: あなたのデータは調整可能ですか。
原理的・解釈可能な整合性試験と単細胞データの統合
- Authors: Rong Ma, Eric D. Sun, David Donoho and James Zou
- Abstract要約: 単細胞データ統合は、細胞の包括的な分子ビューを提供する。
既存の方法にはいくつかの基本的な制限がある。
スペクトル多様体アライメントと推論の枠組みを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.73944380543084
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Single-cell data integration can provide a comprehensive molecular view of
cells, and many algorithms have been developed to remove unwanted technical or
biological variations and integrate heterogeneous single-cell datasets. Despite
their wide usage, existing methods suffer from several fundamental limitations.
In particular, we lack a rigorous statistical test for whether two
high-dimensional single-cell datasets are alignable (and therefore should even
be aligned). Moreover, popular methods can substantially distort the data
during alignment, making the aligned data and downstream analysis difficult to
interpret. To overcome these limitations, we present a spectral manifold
alignment and inference (SMAI) framework, which enables principled and
interpretable alignability testing and structure-preserving integration of
single-cell data. SMAI provides a statistical test to robustly determine the
alignability between datasets to avoid misleading inference, and is justified
by high-dimensional statistical theory. On a diverse range of real and
simulated benchmark datasets, it outperforms commonly used alignment methods.
Moreover, we show that SMAI improves various downstream analyses such as
identification of differentially expressed genes and imputation of single-cell
spatial transcriptomics, providing further biological insights. SMAI's
interpretability also enables quantification and a deeper understanding of the
sources of technical confounders in single-cell data.
- Abstract（参考訳）: 単細胞データ統合は、細胞の包括的な分子ビューを提供することができ、多くのアルゴリズムが不要な技術的または生物学的なバリエーションを取り除き、異種単細胞データセットを統合するために開発されている。
広く使われているにもかかわらず、既存の手法にはいくつかの基本的な制限がある。
特に、2つの高次元のシングルセルデータセットが整列可能であるかどうかの厳密な統計試験が欠如している(従って整列すべきである)。
さらに、一般的な手法は、アライメント中にデータを実質的に歪め、アライメントされたデータと下流分析を解釈しにくくする。
これらの制約を克服するために、単セルデータの整合性テストと構造保存統合を可能にするスペクトル多様体アライメントと推論(SMAI)フレームワークを提案する。
SMAIは、誤解を招く推論を避けるためにデータセット間の整合性をしっかりと決定する統計テストを提供し、高次元統計理論によって正当化される。
さまざまなリアルデータセットとシミュレートされたベンチマークデータセットでは、一般的に使用されるアライメントメソッドよりも優れています。
さらに, smaiは, 遺伝的に発現した遺伝子の同定や, 単細胞空間転写産物のインプテーションなど, 下流の様々な解析方法を改善し, さらなる生物学的知見を提供する。
SMAIの解釈可能性はまた、単一セルデータにおける技術共同創設者の情報源の定量化とより深い理解を可能にする。
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