<i>MALAT1</i> expression indicates cell quality in single-cell RNA sequencing 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
Abstract Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) has revolutionized our understanding of cell types and tissues. However, empty droplets and poor quality cells are often captured in single cell genomics experiments and need to be removed to avoid cell type interpretation errors. Many automated and manual methods exist to identify poor quality cells or empty droplets, such as minimum RNA count thresholds and comparing the gene expression profile of an individual cell to the overall background RNA expression of the experiment. A versatile approach is to use unbalanced overall RNA splice ratios of cells to identify poor quality cells or empty droplets. However, this approach is computationally intensive, requiring a detailed search through all sequence reads in the experiment to quantify spliced and unspliced reads. We found that the expression level of MALAT1, a non-coding RNA retained in the nucleus and ubiquitously expressed across cell types, is strongly correlated with this splice ratio measure and thus can be used to similarly identify low quality cells in scRNA-seq data. Since it is easy to visualize the expression of a single gene in single-cell maps, MALAT1 expression is a simple cell quality measure that can be quickly used during the cell annotation process to improve the interpretation of cells in tissues of human, mouse and other species with a conserved MALAT1 function.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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