A novel Bayesian framework for harmonizing information across tissues and studies to increase cell type deconvolution accuracy
Notice bibliographique
Résumé
Computational cell type deconvolution on bulk transcriptomics data can reveal cell type proportion heterogeneity across samples. One critical factor for accurate deconvolution is the reference signature matrix for different cell types. Compared with inferring reference signature matrices from cell lines, rapidly accumulating single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) data provide a richer and less biased resource. However, deriving cell type signature from scRNA-seq data is challenging due to high biological and technical noises. In this article, we introduce a novel Bayesian framework, tranSig, to improve signature matrix inference from scRNA-seq by leveraging shared cell type-specific expression patterns across different tissues and studies. Our simulations show that tranSig is robust to the number of signature genes and tissues specified in the model. Applications of tranSig to bulk RNA sequencing data from peripheral blood, bronchoalveolar lavage and aorta demonstrate its accuracy and power to characterize biological heterogeneity across groups. In summary, tranSig offers an accurate and robust approach to defining gene expression signatures of different cell types, facilitating improved in silico cell type deconvolutions.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».