Using topic modeling to detect cellular crosstalk in scRNA-seq
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cell-cell interactions are vital for numerous biological processes including development, differentiation, and response to inflammation. Currently most methods for studying interactions on scRNA-seq level are based on curated databases of ligands and receptors. While those methods are useful, they are limited to our current biological knowledge. Recent advances in single cell protocols have allowed for physically interacting cells to be captured and as such we have the potential to study interactions in a complimentary way without relying on prior knowledge. We introduce a new method for detecting genes that change as a result of interaction based on Latent Dirichlet Allocation (LDA). We apply our method to synthetic datasets to demonstrate its ability to detect genes that change in an interacting population compared to a reference population. Next, we apply our approach to two datasets of physically interacting cells and identify genes that change as a result of interaction, examples include adhesion and co-stimulatory molecules which confirm physical interaction between cells. For each dataset we produce a ranking of genes that are changing in subpopulations of the interacting cells. In addition to genes, discussed in the original publications we highlight further candidates for interaction in the top 100 and 300 ranked genes. Lastly, we apply our method to a dataset generated by a standard droplet based protocol, not designed to capture interacting cells and discuss its suitability for analysing interactions. We present a method that streamlines the detection of interactions and does not require prior clustering and generation of synthetic reference profiles to detect changes in expression. Author summary While scRNA-seq research is a dynamic area, progress is lacking when it comes to developing methods that allow analysis of interaction that is independent of curated resources of known interacting pairs. Recent advances of sequencing protocols have allowed for interacting cells to be captured. We propose a novel method based on LDA that captures changes in gene expression as a result of interaction. Our method does not require prior information in the form of clustering or generation of synthetic reference profiles. We demonstrate the suitability of our approach by applying it to synthetic and real datasets and manage to capture biologically interesting candidates of interaction.
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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) | 0,001 | 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 ».