Joint statistical inference of clonal populations from single cell and bulk tumour sequencing data
Notice bibliographique
Résumé
A statistical framework leveraging data obtained from both single cell and bulk sequencing strategies. The ddClone (Salehi et al.) approach is predicated on the notion that single cell sequencing data will inform and improve clustering of allele fractions derived from bulk sequencing data in a joint statistical model.<br> ddClone combines a Bayesian non-parametric prior informed by single cell data with a likelihood model based on bulk sequencing data to infer clonal population architecture. Intuitively, the prior encourages genomic loci with co-occurring mutations in single cells to cluster together. Using a cell-locus binary matrix from single cell sequencing, ddClone computes a distance matrix between mutations using the Jaccard distance with exponential decay. This matrix is then used as a prior for inference over mutation clusters and their prevalences from deeply sequenced bulk data in a distance-dependent Chinese restaurant process (Frazier and Blei 2012) framework. The output of the model is the most probable set of mutational clusters present and the prevalence of each mutation in the population. The code is based on the ddCRP model, as introduced and implemented in (Frazier and Blei 2012).
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».