面向混合细胞群体的单细胞基因调控网络分析及其在 COVID-19 单细胞数据中的应用
分子网络
2022-05-24 v1 统计方法学
摘要
基因调控网络(GRN)指活细胞内基因间调控相互作用形成的复杂网络。本文考虑基于单细胞 RNA 测序(scRNA-seq)数据推断单细胞中的 GRN。在 scRNA-seq 中，单细胞常来自混合群体且细胞身份未知。单细胞 GRN 分析的常规做法是先对细胞聚类，再分别对每个簇推断 GRN。然而，这一两步流程忽略了聚类步骤中的不确定性，从而可能导致网络估计不准确。为解决该问题，我们提出以混合多元 Poisson 对数正态(MPLN)分布对 scRNA-seq 建模。MPLN 的精度矩阵即为不同细胞类型的 GRN，可通过最大化 MPLN 的 lasso 惩罚对数似然联合估计。我们证明了 MPLN 模型可辨识，且所得惩罚对数似然估计量具有一致性。为避免 MPLN 对数似然的难解优化，我们基于变分推断方法开发了名为 VMPLN 的算法。全面的模拟与真实 scRNA-seq 数据分析表明，VMPLN 优于当前最先进的单细胞 GRN 方法。
引用
@article{arxiv.2205.11274,
title = {Single-cell gene regulatory network analysis for mixed cell populations with applications to COVID-19 single cell data},
author = {Junjie Tang and Changhu Wang and Feiyi Xiao and Ruibin Xi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.11274},
year = {2022}
}
备注
95 pages,28 figures