Reliability and correlation of mixture cell correction in methylomic and transcriptomic blood data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The number of DNA methylome and RNA transcriptome studies is growing, but investigators have to consider the cell type composition of tissues used. In blood samples, the data reflect the picture of a mixture of different cells. Specialized algorithms can address the cell-type heterogeneity issue. We tested if these corrections are correlated between two heterogeneous datasets. RESULTS: We used methylome and transcriptome datasets derived from a cohort of ten individuals whose blood was sampled at two different timepoints. We examined how the cell composition derived from these omics correlated with each other using "CIBERSORT" for the transcriptome and "estimateCellCounts function" in R for the methylome. The correlation coefficients between the two omic datasets ranged from 0.45 to 0.81 but correlations were minimal between two different timepoints. Our results suggest that a posteriori correction of a mixture of cells present in blood samples is reliable. Using an omic dataset to correct a second dataset for relative fractions of cells appears to be applicable, but only when the samples are simultaneously collected. This could be beneficial when there are difficulties to control the cell types in the second dataset, even when the sample size is limited.
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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 | 0,002 |
| 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 ».