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湖南沙坪建设有限公司网站,中国化工建设公司官网,做外卖的网站,wordpress加上qq登录文章目录 介绍代码参考 介绍 单细胞技术能够进行高分辨率的细胞研究#xff0c;但因数据复杂性而面临识别差异特征的难题。 我们提出了 OTMODE 这一非参数方法#xff0c;它采用了不平衡的辛普朗算法和瓦尔德检验#xff0c;旨在提升单细胞多组学数据中的差异特征识别能力。…文章目录介绍代码参考介绍单细胞技术能够进行高分辨率的细胞研究但因数据复杂性而面临识别差异特征的难题。我们提出了 OTMODE 这一非参数方法它采用了不平衡的辛普朗算法和瓦尔德检验旨在提升单细胞多组学数据中的差异特征识别能力。在模拟实验中OTMODE 表现出了卓越的性能平均 F1 分数为 90%平均 AUC 分数为 92%并且效率很高处理 5000 个细胞仅需 2.2 秒。在实际应用中它在检测有意义的过程方面比其他最先进的方法更具敏感性并且能够通过识别自动注释工具中可能存在的错误注释簇来评估注释准确性。此外OTMODE 与 Scanpy 兼容性极佳为研究人员提供了一个用户友好的解决方案。单细胞组学技术的迅速发展为疾病和实验操作所引起的扰动提供了前所未有的分辨率。这些扰动会导致染色质状态和转录活动的改变而这些变化可以通过单细胞技术检测到。具体而言单细胞 RNA 测序scRNA-seq揭示了组织内的转录异质性揭示了不同的细胞状态洛戈尼等2021 年。单细胞 ATAC 测序scATAC-seq为染色质可及性的研究提供了一个独特的视角将表观遗传调控与单个细胞的转录动态联系起来布恩罗斯特罗等人2015 年。为了检测这些变化传统的方法如 t 检验和威尔科克森秩和检验由于单细胞数据的高稀疏性而存在灵敏度降低的问题Stegle 等人2015 年。为了解决诸如随机失活和特征性双峰表达分布等问题专门的方法如 Monocle3Qiu 等人2017 年和 MASTFinak 等人2015 年已被开发出来用于检测不同条件下的差异表达基因。然而这些方法存在严重的局限性1偏向于高表达基因而对低表达水平的基因不敏感Soneson 和 Robinson2018 年Kharchenko2021 年Wu 等人2025 年2与主流工具如 SeuratHao 等人2024 年和 ScanpyWolf 等人2018 年的互操作性较差。此外最近的 Memento 方法在图谱级别的数据集上表现出高灵敏度和计算效率Kim 等人2024 年然而其核心的高斯分布假设对于小数据集尚未得到验证。伪批量分析方法例如 DESeq2Love 等人2014 年通过将样本内细胞的基因表达进行汇总来规避稀疏性问题Hafemeister 和 Halbritter2023 年但会掩盖细胞异质性Hu 和 Chikina2024 年并且会增加分析的复杂性。针对转录组数据开发的模型在单细胞 ATAC 测序数据上的表现往往不尽如人意这是由于其基础数据分布存在根本差异Zhao 等人2024 年。总的来说这些方法上的缺陷阻碍了对差异特征的准确识别并可能延缓生物学发现的进程。在区分特征识别方面另一个关键挑战在于缺乏标准化的标注流程Heumos 等人2023 年Nouri 等人2023 年。单细胞标注是通过特定簇的差异表达基因DEGs和标准细胞标志物来确定细胞类型的克拉克等人2021 年。然而高维数据的复杂性掩盖了有意义的生物学簇与技术误差之间的区别范登邦和迪埃兹2020 年。尽管如今已经开发出了自动标注方法如 CellTypist多明吉·孔德等人2022 年但这些方法很大程度上依赖于参考数据库的质量并且有时会导致标注的模糊性帕斯奎尼等人2021 年这就需要专家的监督参与。这种对研究人员经验的主观依赖可能会危及后续分析的有效性。因此需要一个定量指标来评估标注的准确性。为解决上述挑战我们引入了 OTMODE 这一基于 Python 的框架该框架利用最优传输OT理论来检测单细胞数据中的差异特征并提高注释的准确性。OT 理论提供了一种基于原则的方法来比较概率分布通过找到将一个分布转换为另一个分布的最有效方式来实现。这使得 OT 特别适合单细胞数据分析因为它自然地处理了固有的稀疏性通过关注分布的实际支持而非要求在整个特征空间中进行密集表示而无需特定于维度的假设。此外OT 的强大泛化能力使其能够轻松扩展到高维空间而无需特定于维度的假设阿尔特舒勒等人2017 年吉内瓦伊等人2018 年韦德和巴赫2019 年使其非常适合应用于通常包含数万个特征的现代单细胞数据集。由于 OT 的几何特性保留了高维数据的内在结构其捕捉复杂分布差异的能力使其非常适合单细胞测量的异质性。在此我们展示了 OTMODE 的有效性1在单细胞多组学数据中能够灵敏且稳健地识别不同条件下的差异特征2通过一种新的度量标准能够通过量化正标记和负标记对每个细胞类型的总体贡献来实现注释的改进3与 Scanpy 和 scverse 生态系统Virshup 等人2023 年无缝集成以方便后续分析。我们在模拟和真实的大规模单细胞 RNA 测序和单细胞 ATAC 测序数据集上验证了 OTMODE补充数据 1可在生物信息学在线网站的补充数据中获取证明了细胞类型的显著改善。代码https://github.com/Eggong/OTMODE参考OTMODE: an optimal transport theory-based framework for identifying differential features in single-cell multi-omics datahttps://github.com/Eggong/OTMODE