A Novel Approach to Single Cell RNA-Sequence Analysis Facilitates In Silico Gene Reporting of Human Pluripotent Stem Cell-Derived Retinal Cell Types
Notice bibliographique
Résumé
Cell type-specific investigations commonly use gene reporters or single-cell analytical techniques. However, reporter line development is arduous and generally limited to a single gene of interest, while single-cell RNA (scRNA)-sequencing (seq) frequently yields equivocal results that preclude definitive cell identification. To examine gene expression profiles of multiple retinal cell types derived from human pluripotent stem cells (hPSCs), we performed scRNA-seq on optic vesicle (OV)-like structures cultured under cGMP-compatible conditions. However, efforts to apply traditional scRNA-seq analytical methods based on unbiased algorithms were unrevealing. Therefore, we developed a simple, versatile, and universally applicable approach that generates gene expression data akin to those obtained from reporter lines. This method ranks single cells by expression level of a bait gene and searches the transcriptome for genes whose cell-to-cell rank order expression most closely matches that of the bait. Moreover, multiple bait genes can be combined to refine datasets. Using this approach, we provide further evidence for the authenticity of hPSC-derived retinal cell types. Stem Cells 2018;36:313-324.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».