Single-cell RNA-sequencing co-expression analysis with CFTR and CF modifier genes in lung tissue
Notice bibliographique
Résumé
While cystic fibrosis is caused by loss-of-function variants in the Cystic Fibrosis Transmembrane Conductance Regulator (CFTR), other modifier genes have been shown to associate with disease severity. Co-expression of modifiers with CFTR in normal tissue indicates a cooperative relationship and suggests the potential for compensation in the presence of CFTR dysfunction. We examined the co-expression relationships with CFTR in the lung using single cell RNA sequencing to pinpoint cell types and their modifiers involved in the cystic fibrosis lung phenotype and support target prioritization for therapy. SmartSeq2 single cell RNA sequencing data on non-cystic fibrosis lung tissue was used for evaluation of co-expression with CFTR and modifier genes. A zero-inflated negative binomial model was used to formally test the co-expression association. 10X Chromium based single cell RNA sequencing data from both cystic fibrosis and non-cystic fibrosis studies were assessed graphically to confirm conclusions from the SmartSeq2 primary analysis. Differentiating basal, club and alveolar epithelial type 2 cells were found to have high proportions of cells expressing CFTR as well as the greatest number of significant co-expression relationships with the modifiers. In particular, among alveolar epithelial type 2 cells, we observed a significant co-expression trio relationship between CFTR, SLC6A14 and SLC26A9 (p < 0.05). CFTR-modifier gene co-expression suggests basal, club and alveolar epithelial type 2 cells show coordinated expression. Alveolar epithelial type 2 cells showed strong co-expression evidence with two of the most established cystic fibrosis modifier genes.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».