Tree-structured topic modelling of single-cell gene expression data uncovers hierarchical relationships between immune cell types
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Immune cells undergo a series of differentiation steps following a lineage-tree structure stemming from hematopoietic stem cells. During differentiation of immune cells in both homeostasis and pathological processes, many gene regulatory mechanisms are shared by fully differentiated immune cell sub-types. In order to characterize these features quantitatively, we propose LaRCH , a tree-structured embedded topic model. In this model, single-cell gene expression profiles are represented by a mixture of topics consisting of latent features that follow an underlying tree structure, mirroring that of cellular differentiation–nested cluster structures. We present findings of our model trained on simulated single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) based on cell-sorted bulk RNA-seq data as well as on a scRNA-seq dataset of over 1.2 million cells from healthy individuals and individuals diagnosed with systemic lupus erythematosus (SLE). The cellular topic profiles estimated by our model markedly improve clustering accuracy over traditional latent variable models and illustrate transcriptomic differences between SLE phenotypes, revealing a pivotal role of multiple immune cell types in disease progression and relapse. Ultimately, LaRCH captures the hierarchical context between cellular subtypes by simultaneously identifying shared and distinct latent features amongst subsets of heterogeneous samples of cells.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 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 ».