Integration of single-cell RNA-Seq and CyTOF data characterises heterogeneity of rare cell subpopulations
Notice bibliographique
Résumé
<ns3:p> <ns3:bold>Background</ns3:bold> : The simultaneous measurement of cellular proteins and transcriptomes of single cell data has become an exciting new possibility with the advent of highly multiplexed multi-omics methodologies. However, mass cytometry (CyTOF) is a well-established, affordable technique for the analysis of proteomic data, which is well suited for the discovery and characterisation of very rare subpopulations of cells with a wealth of publicly available datasets. </ns3:p> <ns3:p> <ns3:bold>Methods</ns3:bold> : We present and evaluate the multimodal integration of single cell RNA-Seq and CyTOF datasets coming from both matched and unmatched samples, using two publicly available datasets. </ns3:p> <ns3:p> <ns3:bold>Results</ns3:bold> : We demonstrate that the integration of well annotated CyTOF data with single cell RNA sequencing can aid in the identification and annotation of cell populations with high accuracy. Furthermore, we show that the integration can provide imputed measurements of protein markers which are comparable to the current gold standard of antibody derived tags (ADT) from CITE-Seq for both matched and unmatched datasets. Using this methodology, we identify and transcriptionally characterise a rare subpopulation of CD11c positive B cells in high resolution using publicly available data and we unravel its heterogeneity in a single cell setting without the need to sort the cells in advance, in a manner which had not been previously possible. </ns3:p> <ns3:p> <ns3:bold>Conclusions</ns3:bold> : This approach provides the framework for using available proteomic and transcriptomic datasets in a unified and unbiased fashion to assist ongoing and future studies of cellular characterisation and biomarker identification. </ns3:p>
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».