系统评估组织环境对转录组的孤立效应：基于单细胞RNA-seq图谱数据集
基因组学
2025-05-01 v2 离散数学
摘要
背景：理解细胞在全身中的多样性对于阐明生物系统的复杂功能至关重要。最近，大规模单细胞组学数据集（称为组学图谱）可用性日益提升。这些图谱涵盖来自不同组织和细胞类型的数据，提供了关于细胞类型特异性基因表达的洞察。然而，组织环境的孤立效应尚未得到彻底考察。评估这种孤立效应具有挑战，因为它受细胞类型效应的统计性混淆，源于身体中组织和细胞类型的组合存在显著偏差。结果：本研究引入一种新的数据分析框架，称为Combinatorial Sub-dataset Extraction for Confounding Reduction（COSER），通过图论枚举合适的子数据集以解决统计性混淆。COSER使对单细胞数据的离散变量的孤立效应 assessment 成为可能。将COSER应用于Tabula Muris Senis单细胞转录组图谱后，我们对组织环境的孤立影响进行了表征。我们的发现表明，某些基因受组织环境显著影响，尤其在调节免疫反应及其年龄相关变化方面发挥关键作用。结论：COSER为从大规模数据挖掘中评估离散变量的孤立效应提供了稳健、通用的框架。该方法揭示了组织环境与基因表达之间相互作用的关键见解。
关键词
引用
@article{arxiv.2406.06969,
title = {Systematic evaluation of the isolated effect of tissue environment on the transcriptome using a single-cell RNA-seq atlas dataset},
author = {Daigo Okada and Jianshen Zhu and Kan Shota and Yuuki Nishimura and Kazuya Haraguchi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.06969},
year = {2025}
}