Untangling the effects of cellular composition on coexpression analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Coexpression analysis is one of the most widely used methods in genomics, with applications to inferring regulatory networks, predicting gene function, and interpretation of transcriptome profiling studies. Most studies use data collected from bulk tissue, where the effects of cellular composition present a potential confound. However, the impact of composition on coexpression analysis have not been studied in detail. Here we examine this issue for the case of human brain RNA analysis. Results We found that for most genes, differences in expression levels across cell types account for a large fraction of the variance of their measured RNA levels in brain (median R 2 = 0.64). We then show that genes that have similar expression patterns across cell types will have correlated RNA levels in bulk tissue, due to the effect of variation in cellular composition. We demonstrate that much of the coexpression in the bulk tissue can be attributed to this effect. We further show how this composition-induced coexpression masks underlying intra-cell-type coexpression observed in single-cell data. Attempt to correct for composition yielded mixed results. Conclusions The dominant coexpression signal in brain can be attributed to cellular compositional effects, rather than intra-cell-type regulatory relationships, and this is likely to be true for other tissues. These results have important implications for the relevance and interpretation of coexpression in many applications.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».