論文の概要: Graph Structure Learning for Tumor Microenvironment with Cell Type Annotation from non-spatial scRNA-seq data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02629v1
- Date: Tue, 04 Feb 2025 18:28:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-06 14:28:05.473094
- Title: Graph Structure Learning for Tumor Microenvironment with Cell Type Annotation from non-spatial scRNA-seq data
- Title（参考訳）: 非空間的scRNA-seqデータを用いた細胞型アノテーションを用いた腫瘍微小環境のグラフ構造学習
- Authors: Yu-An Huang, Yue-Chao Li, Hai-Ru You, Jie Pan, Xiyue Cao, Xinyuan Li, Zhi-An Huang, Zhu-Hong You,
- Abstract要約: 本稿では,細胞型予測と細胞間相互作用解析を強化する新しいグラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを提案する。
提案したScGSLモデルは堅牢な性能を示し、平均精度84.83%、精度86.23%、リコール81.51%、F1スコア80.92%を全データセットで達成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.432270457083369
- License:
- Abstract: The exploration of cellular heterogeneity within the tumor microenvironment (TME) via single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) is essential for understanding cancer progression and response to therapy. Current scRNA-seq approaches, however, lack spatial context and rely on incomplete datasets of ligand-receptor interactions (LRIs), limiting accurate cell type annotation and cell-cell communication (CCC) inference. This study addresses these challenges using a novel graph neural network (GNN) model that enhances cell type prediction and cell interaction analysis. Our study utilized a dataset consisting of 49,020 cells from 19 patients across three cancer types: Leukemia, Breast Invasive Carcinoma, and Colorectal Cancer. The proposed scGSL model demonstrated robust performance, achieving an average accuracy of 84.83%, precision of 86.23%, recall of 81.51%, and an F1 score of 80.92% across all datasets. These metrics represent a significant enhancement over existing methods, which typically exhibit lower performance metrics. Additionally, by reviewing existing literature on gene interactions within the TME, the scGSL model proves to robustly identify biologically meaningful gene interactions in an unsupervised manner, validated by significant expression differences in key gene pairs across various cancers. The source code and data used in this paper can be found in https://github.com/LiYuechao1998/scGSL.
- Abstract（参考訳）: 単細胞RNAシークエンシング(scRNA-seq)による腫瘍微小環境(TME)内の細胞多様性の探索は、がんの進行と治療に対する反応を理解するのに不可欠である。
しかし、現在のscRNA-seqアプローチでは、空間的コンテキストが欠如しており、リガンド-受容体相互作用(LRI)の不完全なデータセットに依存しており、正確な細胞型アノテーションと細胞間通信(CCC)の推論を制限している。
本研究は,細胞型予測と細胞間相互作用解析を強化する新しいグラフニューラルネットワーク(GNN)モデルを用いて,これらの課題に対処する。
本研究は, 白血病, 浸潤癌, 大腸癌の3種類の患者19名を対象に, 49,020細胞からなるデータセットを用いた。
提案したScGSLモデルは堅牢な性能を示し、平均精度84.83%、精度86.23%、リコール81.51%、F1スコア80.92%を全データセットで達成した。
これらのメトリクスは、通常、パフォーマンスの指標が低い既存のメソッドよりも大幅に向上することを示している。
さらに、TME内の遺伝子相互作用に関する既存の文献をレビューすることにより、scGSLモデルは生物学的に意味のある遺伝子相互作用を教師なしの方法で堅牢に同定し、様々ながんにおける重要な遺伝子対の有意な発現差によって検証する。
この論文で使用されたソースコードとデータはhttps://github.com/LiYuechao1998/scGSLで見ることができる。
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