More accurate estimation of cell composition in bulk expression through robust integration of single-cell information
Notice bibliographique
Résumé
Motivation: The rapid single-cell transcriptomic technology developments have led to an increasing interest in cellular heterogeneity within cell populations. Although cell-type proportions can be obtained directly from single-cell RNA sequencing (scRNA-seq), it is costly and not feasible in every study. Alternatively, with fewer experimental complications, cell-type compositions are characterized from bulk RNA-seq data. Many computational tools have been developed and reported in the literature. However, they fail to appropriately incorporate the covariance structures in both scRNA-seq and bulk RNA-seq datasets in use. Results: We present a covariance-based single-cell decomposition (CSCD) method that estimates cell-type proportions in bulk data through building a reference expression profile based on a single-cell data, and learning gene-specific bulk expression transformations using a constrained linear inverse model. The approach is similar to Bisque, a cell-type decomposition method that was recently developed. Bisque is limited to a univariate model, thus unable to incorporate gene-gene correlations into the analysis. We introduce a more advanced model that successfully incorporates the covariance structures in both scRNA-seq and bulk RNA-seq datasets into the analysis, and fixes the collinearity issue by utilizing a linear shrinkage estimation of the corresponding covariance matrices. We applied CSCD to several publicly available datasets and measured the performance of CSCD, Bisque and six other common methods in the literature. Our results indicate that CSCD is more accurate and comprehensive than most of the existing methods. Availability and implementation: The R package is available on https://github.com/empiricalbayes/CSCDRNA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».