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上傳時(shí)間:2024-03-15 11:18:04瀏覽量:856
現(xiàn)在隨著流行疾病的爆發(fā),各類疾病需要諸多臨床測試來尋得解決方法,其中單細(xì)胞RNA測序被廣泛運(yùn)用,但是存在明顯弊端,為了彌補(bǔ)這部分不足,美國著名理工大學(xué),Gatech發(fā)現(xiàn)優(yōu)于單細(xì)胞RNA測序新方法-scDisInFact,它將有助于提升疾病研究進(jìn)程,下面就隨tops留學(xué)老師一起來看看吧!
一、Gatech發(fā)現(xiàn)優(yōu)于單細(xì)胞RNA測序新方法
在最新的研究中,Gatech(佐治亞理工學(xué)院)研究人員介紹了scDisInFact,這是一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架,可以對scRNA-seq數(shù)據(jù)中的批次效應(yīng)和條件效應(yīng)進(jìn)行建模,它的測試優(yōu)勢優(yōu)于傳統(tǒng)的單細(xì)胞RNA測序方法。
據(jù)悉,scDisInFact學(xué)習(xí)將條件效應(yīng)與批次效應(yīng)分開的潛在因素,使其能夠同時(shí)執(zhí)行三項(xiàng)任務(wù):批次效應(yīng)去除、條件相關(guān)關(guān)鍵基因檢測和擾動(dòng)預(yù)測。
研究人員在模擬和真實(shí)數(shù)據(jù)集上評(píng)估 scDisInFact,并將其性能與每個(gè)任務(wù)的基線方法進(jìn)行比較。結(jié)果表明,scDisInFact 優(yōu)于專注于單個(gè)任務(wù)的現(xiàn)有方法,為集成和預(yù)測多批次多條件單細(xì)胞 RNA 測序數(shù)據(jù)提供了更全面、更準(zhǔn)確的方法。
例如:對于消除批次效應(yīng),scDisInFact 僅消除批次效應(yīng)并保留數(shù)據(jù)矩陣之間的生物學(xué)差異。對于與病情相關(guān)的關(guān)鍵基因檢測,scDisInFact不僅可以高水平輸出CKG,而且擾動(dòng)預(yù)測結(jié)果還可以用于尋找在特定細(xì)胞或細(xì)胞類型中從一種條件組合到任何其他條件組合差異表達(dá)的基因。
該研究以「scDisInFact: disentangled learning for integration and prediction of multi-batch multi-condition single-cell RNA-sequencing data」為題,于 2024 年 1 月 30 日發(fā)布在《Nature Communications》。

二、知識(shí)點(diǎn)科普:單細(xì)胞RNA測序是什么?
單細(xì)胞 RNA 測序 (scRNA-seq) 能夠測量實(shí)驗(yàn)批次中每個(gè)細(xì)胞中基因的表達(dá)水平。這項(xiàng)技術(shù)已廣泛應(yīng)用于疾病研究,從疾病不同階段或接受不同藥物治療的捐贈(zèng)者身上收集樣本。
因此,每個(gè)樣本的 scRNA-seq 計(jì)數(shù)矩陣與供體的一種或多種生物學(xué)狀況相關(guān),這些生物學(xué)狀況可以是年齡、性別、藥物治療、疾病嚴(yán)重程度等。同時(shí),研究同一疾病的數(shù)據(jù)集通常是在不同批次中獲得的,這會(huì)引入跨批次的技術(shù)差異(也稱為批次效應(yīng))。
實(shí)際上,疾病研究數(shù)據(jù)集中的可用樣本可能來自不同的條件和批次。研究人員將此類數(shù)據(jù)集稱為多批次多條件數(shù)據(jù)集。在此類數(shù)據(jù)集中,同一批次生成的不同生物條件的數(shù)據(jù)矩陣之間存在由條件效應(yīng)引起的生物變異,而同一條件但不同批次的數(shù)據(jù)矩陣之間存在批次效應(yīng)引起的技術(shù)變異。
因此,這些數(shù)據(jù)矩陣之間的差異是批次效應(yīng)(技術(shù)變異)和條件效應(yīng)(生物變異)的混合體,這使得充分利用這些數(shù)據(jù)集潛力的過程變得復(fù)雜。
單細(xì)胞RNA測序雖然被廣泛運(yùn)用,但是在計(jì)算方面存在三個(gè)挑戰(zhàn):
(1)消除批次效應(yīng),同時(shí)保留生物條件效應(yīng);
(2)檢測與生物狀況相關(guān)的關(guān)鍵基因;
(3)預(yù)測對應(yīng)于一定條件的未見數(shù)據(jù)矩陣,也稱為擾動(dòng)預(yù)測任務(wù)。
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