Quantification of transcript isoforms at the single-cell level using SCALPEL
Notice bibliographique
Résumé
Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) facilitates the study of transcriptome diversity in individual cells. Yet, many existing methods lack sensitivity and accuracy. Here we introduce SCALPEL, a Nextflow-based tool to quantify and characterize transcript isoforms from standard 3’ scRNA-seq data. Using synthetic data, SCALPEL demonstrates higher sensitivity and specificity compared to other tools. In real datasets, SCALPEL predictions have a high agreement with other tools and can be experimentally validated. The use of SCALPEL on real datasets reveals novel cell populations undetectable using single-cell gene expression data, confirms known 3’ UTR length changes during cell differentiation, and identifies cell-type specific miRNA signatures regulating isoform expression. Additionally, we show that SCALPEL improves isoform quantification using paired long- and short-read scRNA-seq data. Overall, SCALPEL expands the current scRNA-seq toolkit to explore post-transcriptional gene regulation across species, tissues, and technologies, advancing our understanding of gene regulatory mechanisms at the single-cell level. Single-cell RNA-seq facilitates the study of transcriptome diversity in individual cells. Here, authors introduce a tool for isoform quantification at the single-cell level using 3’ scRNA-seq data, contributing to the study of post-transcriptional gene regulation in individual 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».