単一細胞一般化傾向モデル(scGTM):細胞偽時間に沿った遺伝子発現傾向の柔軟性で解釈可能なモデル【JST・京大機械翻訳】

Cui, E. H.; Wong, W. K.; Song, D.; Li, J. J.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202215460617279 整理番号：22P0028039

単一細胞一般化傾向モデル(scGTM):細胞偽時間に沿った遺伝子発現傾向の柔軟性で解釈可能なモデル【JST・京大機械翻訳】

Single-cell generalized trend model (scGTM): a flexible and interpretable model of gene expression trend along cell pseudotime

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (4件)： , , ,
資料名：
発行年： 2022年04月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月18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)

細胞偽時間に沿った単一細胞遺伝子発現傾向の動員は,生物学的過程を探索するための重要な分析である。ほとんどの既存の方法は,それらの柔軟性のためのノンパラメトリック回帰モデルに依存している。しかし,ノンパラメトリックモデルは,解釈に複雑すぎる傾向をしばしば提供する。他の既存の方法は解釈可能だが制限的モデルを使用する。モデル解釈可能性と柔軟性は生物学的プロセスの理解に不可欠であるので,単一細胞分野は解釈可能性を改善し,ノンパラメトリック回帰モデルの柔軟性を大きく維持するモデルを必要とする。【結果】著者らは,単一細胞一般化傾向モデル(scGTM)を,細胞擬似時間に沿って単調,丘形,または谷形であるかもしれない遺伝子発現傾向を捕捉するために提案する。scGTMには3つの利点がある。(1)それは解釈が容易であり,(2)そのパラメータは生物学的に解釈可能で,傾向情報であり,(3)遺伝子発現数をモデル化するための共通分布を柔軟に収容できる。複雑な最適化問題に取り組むために,粒子群最適化アルゴリズムを用いて,scGTMパラメータに対する制約付き最尤推定を見出した。応用として,scGTMを用いていくつかの単一細胞遺伝子発現データセットを分析し,それが細胞偽時間に沿って解釈可能な遺伝子発現傾向を捕捉し,生物学的過程の基礎となる分子洞察を明らかにすることを示した。PythonパッケージscGTMのアベイラビリティと実装はオープンアクセスであり,https://github.com/ElvisCuiHan/scGTMで利用可能である。接触jli@stat.ucla.edu.【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , ,
, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

分子・遺伝情報処理 , 遺伝子発現

, , , , ,

前のページに戻る