軌道推定と疾患予測のための時間的単一細胞遺伝子発現様式の統合【JST・京大機械翻訳】

Ranek, J. S.; Stanley, N.; Purvis, J. E.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202214088215952 整理番号：22P0316776

軌道推定と疾患予測のための時間的単一細胞遺伝子発現様式の統合【JST・京大機械翻訳】

Integrating temporal single-cell gene expression modalities for trajectory inference and disease prediction

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発行年： 2022年03月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月02日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

単一細胞データセットを分析するための現在の方法は,個々の細胞の分子状態を特徴づけるための静的遺伝子発現測定に主に依存する。しかしながら,細胞状態の時間的変化を捕捉することは,細胞周期,発生または疾患進行のような動的表現型の解釈に重要である。RNA速度は個々の細胞における転写変化の方向及び速度を推定するが,これらの時間的遺伝子発現様式が細胞動力学の予測モデリングにいかに利用できるかは不明である。ここでは,動的細胞状態予測のための時間的配列決定様式の統合を検討する最初のタスク指向ベンチマーク研究を示した。異なる生物学的状況,配列決定技術,および種にわたる8つのデータセットに関する8つの統合アプローチをベンチマークした。統合データは,より正確に生物学的軌跡を推論し,摂動と疾患状態に従い,細胞を分類する上で,増加した性能を達成することを見出した。さらに,著者らは,スプライスおよび非スプライス分子の単純な連結が,分類タスク上で一貫して良好に機能し,より多くのメモリ集約的および計算的に高価な方法に使用できることを示した。本研究は,単一細胞遺伝子発現様式のタスク特異的統合のための実用的な推奨を持つユーザを提供する。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

遺伝子発現 , 分子・遺伝情報処理 , 細胞生理一般

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