Bayesian Correlation is a robust similarity measure for single cell RNA-seq data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Assessing similarity is highly important for bioinformatics algorithms to determine correlations between biological information. A common problem is that similarity can appear by chance, particularly for low expressed entities. This is especially relevant in single cell RNA-seq (scRNA-seq) data because read counts are much lower compared to bulk RNA-seq. Recently, a Bayesian correlation scheme, that assigns low similarity to genes that have low confidence expression estimates, has been proposed to assess similarity for bulk RNA-seq. Our goal is to extend the properties of the Bayesian correlation in scRNA-seq data by considering 3 ways to compute similarity. First, we compute the similarity of pairs of genes over all cells. Second, we identify specific cell populations and compute the correlation in those populations. Third, we compute the similarity of pairs of genes over all clusters, by considering the total mRNA expression. We demonstrate that Bayesian correlations are more reproducible than Pearson correlations. Compared to Pearson correlations, Bayesian correlations have a smaller dependence on the number of input cells. We show that the Bayesian correlation algorithm assigns high similarity values to genes with a biological relevance in a specific population. We conclude that Bayesian correlation is a robust similarity measure in scRNA-seq data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».