IQCELL: A platform for predicting the effect of gene perturbations on developmental trajectories using single-cell RNA-seq data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The increasing availability of single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) data from various developmental systems provides the opportunity to infer gene regulatory networks (GRNs) directly from data. Herein we describe IQCELL, a platform to infer, simulate, and study executable logical GRNs directly from scRNA-seq data. Such executable GRNs allow simulation of fundamental hypotheses governing developmental programs and help accelerate the design of strategies to control stem cell fate. We first describe the architecture of IQCELL. Next, we apply IQCELL to scRNA-seq datasets from early mouse T-cell and red blood cell development, and show that the platform can infer overall over 74% of causal gene interactions previously reported from decades of research. We will also show that dynamic simulations of the generated GRN qualitatively recapitulate the effects of known gene perturbations. Finally, we implement an IQCELL gene selection pipeline that allows us to identify candidate genes, without prior knowledge. We demonstrate that GRN simulations based on the inferred set yield results similar to the original curated lists. In summary, the IQCELL platform offers a versatile tool to infer, simulate, and study executable GRNs in dynamic biological systems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 découle