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J-GLOBAL ID：202102212888200502   整理番号：21A0095892

マイクロバイオームデータに適用した単一細胞,バルクRNA-seqおよびメタゲノミクスからの統計的方法の評価【JST・京大機械翻訳】

Assessment of statistical methods from single cell, bulk RNA-seq, and metagenomics applied to microbiome data

著者 (5件)： Calgaro Matteo (Department of Biotechnology, University of Verona, Verona, Italy) ,  Romualdi Chiara (Department of Biology, University of Padova, Padova, Italy) ,  Waldron Levi (Graduate School of Public Health and Health Policy and Institute for Implementation Science in Public Health, City University of New York, New York, USA) ,  Risso Davide (Department of Statistical Sciences, University of Padova, Padova, Italy) ,  Vitulo Nicola (Department of Biotechnology, University of Verona, Verona, Italy)
資料名： Genome Biology (Web)  (Genome Biology (Web))
巻： 21  号： 1  ページ： 1-31  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7384A  ISSN： 1474-760X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 実験条件間の差別的に豊富な微生物分類群の正しい同定は方法論的で計算上の課題である。最近の研究では,ミクロビオームデータの高いスパース性と組成特性を取り扱う方法を生み出しているが,RNA-seqデータ解析のために開発された代替案とこれらを比較する独立したベンチマークは不足している。単一細胞及びバルクRNA-seqに対して開発された方法,及び特にミクロビオームデータについて,分布仮定の適合性,偽発見の制御能力,一致,電力,及び差別的に豊富な属の正しい同定に関して比較した。16Sと全メタゲノムショットガン配列決定から100人手作業データセットを用いてこれらの方法をベンチマークした。ミクロビオーム分析用に特別に開発した多変量及び組成法は,RNA-seqデータの差次的発現解析に対して開発した単変量法よりも優れていなかった。著者らは,任意の推論モデルの適用の前に注意深い探索データ解析を推薦し,科学者がデータセット特異的方法で解析手法のインフォームド選択を行うのを助けるフレームワークを提示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電力 ,  可制御性 ,  *統計的方法 ,  適応性 ,  データ解析 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： スパース性 ,  *単一細胞 ,  *メタゲノミクス ,  差次的遺伝子発現 ,  *RNA-seq , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： マイクロバイオーム ,  ベンチマーク ,  単一細胞 ,  メタゲノミクス ,  差次的存在度

分類 (2件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  遺伝子発現  (EC02040Q)

引用文献 (54件)：

• Appl Env Microbiol; Naive Bayesian classifier for rapid assignment of rRNA sequences into the new bacterial taxonomy; Q Wang, GM Garrity, JM Tiedje, JR Cole; 73; 2007; 5261-5267; 10.1128/AEM.00062-07; citation_id=CR1
• Nat Methods; MetaPhlAn2 for enhanced metagenomic taxonomic profiling; DT Truong, EA Franzosa, TL Tickle, M Scholz, G Weingart, E Pasolli; 12; 2015; 902-903; 10.1038/nmeth.3589; citation_id=CR2
• Oncotarget.; Advances in single-cell RNA sequencing and its applications in cancer research; S Zhu, T Qing, Y Zheng, L Jin, L Shi; 8; 2017; 53763-53779; 10.18632/oncotarget.17893; citation_id=CR3
• Nat Biotechnol; Revealing the vectors of cellular identity with single-cell genomics; A Wagner, A Regev, N Yosef; 34; 2016; 1145-1160; 10.1038/nbt.3711; citation_id=CR4
• Nat Rev Immunol; Single-cell RNA sequencing to explore immune cell heterogeneity; E Papalexi, R Satija; 18; 2018; 35-45; 10.1038/nri.2017.76; citation_id=CR5

タイトルに関連する用語 (7件)： マイクロバイオーム ,  単一細胞 ,  バルク ,  RNA-seq ,  メタゲノミクス ,  統計的方法 ,  評価