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J-GLOBAL ID：201802246027229279   整理番号：18A1393969

SigEMD 単一細胞RNA配列データにおける異なる遺伝子発現解析のための強力な方法【JST・京大機械翻訳】

SigEMD: A powerful method for differential gene expression analysis in single-cell RNA sequencing data

著者 (2件)： Wang Tianyu (Computer Science and Engineering Department, University of Connecticut, Storrs, CT, USA) ,  Nabavi Sheida (Computer Science and Engineering Department and Institute for Systems Genomics, University of Connecticut, Storrs, CT, USA)
資料名： Methods  (Methods)
巻： 145  ページ： 25-32  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0241A  ISSN： 1046-2023  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 示差遺伝子発現分析は,個々の細胞型の発現レベルの特異的変化を発見するための単一細胞RNA配列決定(scRNAseq)分析における重要な努力の1つである。scRNAseqは多様式,大量のゼロカウント,スパース性を示すので,従来のバルクRNA配列決定(RNAseq)データとは異なる。scRNAseqデータの新しい課題は,差別的に発現した(DE)遺伝子を同定するための新しい方法の開発を促進する。本研究において,著者らは新しい方法,SigEMDを提案した。それは,データ衝突アプローチ,ロジスティック回帰モデル,および地球Moverの距離に基づく非パラメトリック法を組み合わせて,scRNAseqデータにおけるDE遺伝子を正確かつ効率的に同定する。大量のゼロカウントの影響を減少させるために回帰モデルとデータ衝突を使用し,非パラメトリック法を用いて多モードscRNAseqデータからDE遺伝子を検出する感度を改善した。さらに,DE遺伝子の最終状態を調整するために遺伝子相互作用ネットワーク情報を採用することによって,著者らはさらに,カルリングDE遺伝子の偽陽性を減少させた。シミュレーションデータセットと実際のデータセットを用いて,提案した方法の検出精度を評価し,その性能を他の微分表現解析法と比較した。結果は,提案した方法が,検出,感度,および特異性の精度に関して全体的に強力な性能を有することを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 回帰モデル ,  *遺伝子 ,  多モード ,  *RNA【核酸】 ,  ネットワーク ,  微分 ,  シミュレーション ,  *遺伝子発現 ,  地球 ,  ノンパラメトリック法
準シソーラス用語： 特異性 ,  誤検出 ,  scRNA ,  遺伝子発現プロファイリング ,  *単一細胞 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 単一セルRNASEQ ,  異なる遺伝子発現解析 ,  マルチモーダルデータ ,  ノンパラメトリックモデル ,  データ補完

分類 (1件)： 遺伝子発現  (EC02040Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： 単一細胞 ,  RNA ,  遺伝子発現解析