从单细胞RNA测序数据中识别与去除细胞周期效应
定量方法
2016-05-17 v1 基因组学
摘要
单细RNA测序（scRNA-Seq）是一种用于发现和描述异质组织中细胞类型的革命性技术，但其表达测量常受大系统偏差影响。该偏差的一个主要来源是细胞周期，它引入了大的细胞内类型异质性，可掩盖细胞类型间表达差异。当前去除细胞周期效应的方法无法有效识别该效应，且高度可能移除其他感兴趣的生物组分，损害下游分析。我们提出ccRemover，一种可靠识别并去除细胞周期效应的新方法。ccRemover保留数据中其他感兴趣的生物信号，因此可作为许多scRNA-Seq数据分析的重要预处理步骤。使用模拟数据和三个真实scRNA-Seq数据集证明了ccRemover的有效性，它提升了现有聚类算法区分细胞类型的性能。
引用
@article{arxiv.1605.04492,
title = {Identifying and removing the cell-cycle effect from single-cell RNA-Sequencing data},
author = {Martin Barron and Jun Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1605.04492},
year = {2016}
}
备注
12 pages, 5 figures