論文の概要: Mixed Effects Deep Learning for the interpretable analysis of single cell RNA sequencing data by quantifying and visualizing batch effects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06635v2
• Date: Wed, 13 Nov 2024 21:20:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:46.309381
• Title: Mixed Effects Deep Learning for the interpretable analysis of single cell RNA sequencing data by quantifying and visualizing batch effects
• Title（参考訳）: バッチ効果の定量化と可視化による単一細胞RNAシークエンシングデータの解釈可能な解析のための混合効果深層学習
• Authors: Aixa X. Andrade, Son Nguyen, Albert Montillo,
• Abstract要約: シングルセルRNAシークエンシング(scRNA-seq)データは、しばしば技術的または生物学的バッチ効果によって構築される。 既存のディープラーニングモデルはこれらの効果を緩和するが、バッチ固有の情報を捨てることが多い。 本稿では,バッチ不変量(固定効果)とバッチ固有量(ランダム効果)を別々にモデル化したMEDL自動エンコーダフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.596656267996196
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) data are often confounded by technical or biological batch effects. Existing deep learning models mitigate these effects but often discard batch-specific information, potentially losing valuable biological insights. We propose a Mixed Effects Deep Learning (MEDL) autoencoder framework that separately models batch-invariant (fixed effects) and batch-specific (random effects) components. By decoupling batch-invariant biological states from batch variations, our framework integrates both into predictive models. Our approach also generates 2D visualizations of how the same cell appears across batches, enhancing interpretability. Retaining both fixed and random effect latent spaces improves classification accuracy. We applied our framework to three datasets spanning the cardiovascular system (Healthy Heart), Autism Spectrum Disorder (ASD), and Acute Myeloid Leukemia (AML). With 147 batches in the Healthy Heart dataset, far exceeding typical numbers, we tested our framework's ability to handle many batches. In the ASD dataset, our approach captured donor heterogeneity between autistic and healthy individuals. In the AML dataset, it distinguished donor heterogeneity despite missing cell types and diseased donors exhibiting both healthy and malignant cells. These results highlight our framework's ability to characterize fixed and random effects, enhance batch effect visualization, and improve prediction accuracy across diverse datasets.
• Abstract（参考訳）: シングルセルRNAシークエンシング(scRNA-seq)データは、しばしば技術的または生物学的バッチ効果によって構築される。 既存のディープラーニングモデルはこれらの効果を緩和するが、しばしばバッチ固有の情報を破棄し、貴重な生物学的洞察を失う可能性がある。 本稿では,バッチ不変量(固定効果)とバッチ固有量(ランダム効果)を別々にモデル化したMEDL自動エンコーダフレームワークを提案する。 バッチ不変な生物学的状態をバッチのバリエーションから切り離すことによって、私たちのフレームワークは予測モデルの両方に統合されます。 このアプローチはまた、バッチ間で同じ細胞がどのように見えるかの2次元可視化も生成し、解釈可能性を高める。 固定効果空間とランダム効果ラテント空間の両方を保持することにより、分類精度が向上する。 心血管系(健康心臓)、自閉症スペクトラム障害(ASD)、急性骨髄性白血病(AML)の3つのデータセットに適用した。 Healthy Heartデータセットの147バッチは、一般的な数字をはるかに超えて、多くのバッチを処理するフレームワークの能力をテストしました。 ASDデータセットでは,自閉症と健常者のドナー不均一性を抽出した。 AMLデータセットでは、正常な細胞と悪性な細胞の両方を示す細胞型と疾患ドナーの欠如にもかかわらず、ドナーの不均一性を区別した。 これらの結果は、固定効果とランダム効果を特徴づけ、バッチ効果の可視化を強化し、多様なデータセットの予測精度を向上させるフレームワークの能力を強調している。

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