論文の概要: scTree: Discovering Cellular Hierarchies in the Presence of Batch Effects in scRNA-seq Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19300v2
- Date: Tue, 9 Jul 2024 18:17:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-11 20:50:12.986801
- Title: scTree: Discovering Cellular Hierarchies in the Presence of Batch Effects in scRNA-seq Data
- Title（参考訳）: scRNA-seqデータによるバッチ効果の存在下でのセル階層の発見
- Authors: Moritz Vandenhirtz, Florian Barkmann, Laura Manduchi, Julia E. Vogt, Valentina Boeva,
- Abstract要約: scTreeは、ツリー構造データ表現を同時に学習しながら、バッチ効果を補正する。
scTreeがデータの基礎となるクラスタを発見できる7つのデータセットを実証的に示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.01555110624794
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose a novel method, scTree, for single-cell Tree Variational Autoencoders, extending a hierarchical clustering approach to single-cell RNA sequencing data. scTree corrects for batch effects while simultaneously learning a tree-structured data representation. This VAE-based method allows for a more in-depth understanding of complex cellular landscapes independently of the biasing effects of batches. We show empirically on seven datasets that scTree discovers the underlying clusters of the data and the hierarchical relations between them, as well as outperforms established baseline methods across these datasets. Additionally, we analyze the learned hierarchy to understand its biological relevance, thus underpinning the importance of integrating batch correction directly into the clustering procedure.
- Abstract（参考訳）: 単一セルRNAシークエンシングデータへの階層的クラスタリング手法を拡張した,単一セルツリー変分自動エンコーダのための新しい手法 scTree を提案する。
scTreeは、ツリー構造データ表現を同時に学習しながら、バッチ効果を補正する。
このVAEベースの手法は、バッチのバイアス効果とは無関係に、複雑なセルランドスケープのより深い理解を可能にする。
scTreeがデータの基礎となるクラスタとそれらの間の階層的関係を発見する7つのデータセットを実証的に示すとともに、これらのデータセット全体で確立されたベースラインメソッドよりも優れています。
さらに,その生物学的関連性を理解するために学習階層を解析し,バッチ補正を直接クラスタリング手順に統合することの重要性を浮き彫りにした。
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