PERT: A Method for Expression Deconvolution of Human Blood Samples from Varied Microenvironmental and Developmental Conditions
Notice bibliographique
Résumé
The cellular composition of heterogeneous samples can be predicted using an expression deconvolution algorithm to decompose their gene expression profiles based on pre-defined, reference gene expression profiles of the constituent populations in these samples. However, the expression profiles of the actual constituent populations are often perturbed from those of the reference profiles due to gene expression changes in cells associated with microenvironmental or developmental effects. Existing deconvolution algorithms do not account for these changes and give incorrect results when benchmarked against those measured by well-established flow cytometry, even after batch correction was applied. We introduce PERT, a new probabilistic expression deconvolution method that detects and accounts for a shared, multiplicative perturbation in the reference profiles when performing expression deconvolution. We applied PERT and three other state-of-the-art expression deconvolution methods to predict cell frequencies within heterogeneous human blood samples that were collected under several conditions (uncultured mono-nucleated and lineage-depleted cells, and culture-derived lineage-depleted cells). Only PERT's predicted proportions of the constituent populations matched those assigned by flow cytometry. Genes associated with cell cycle processes were highly enriched among those with the largest predicted expression changes between the cultured and uncultured conditions. We anticipate that PERT will be widely applicable to expression deconvolution strategies that use profiles from reference populations that vary from the corresponding constituent populations in cellular state but not cellular phenotypic identity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».