Single-cell gene set enrichment analysis and transfer learning for functional annotation of scRNA-seq data

doi:10.1093/nargab/lqad024

.2023年3月3日；5（1）：lqad024。

doi:10.1093/nargab/lqad024。电子收款2023年3月。

用于scRNA-seq数据功能注释的单细胞基因集富集分析和转移学习

梅兰妮娅·弗朗西尼^1 2, 西蒙娜·佩莱奇亚¹, 加埃塔诺·维西多¹, Gennaro Gambardella公司^1 三

附属公司

¹意大利那不勒斯波佐利80078 Telethon遗传与医学研究所。
²那不勒斯大学费德里科二世电气工程和信息技术系，意大利那不勒斯80125。
^三那不勒斯大学费德里科二世化学材料与工业工程系，意大利那不勒斯80125。

PMID： 36879897
预防性维修识别码：项目经理C9985338
内政部： 10.1093/nargab/lqad024

用于scRNA-seq数据功能注释的单细胞基因集富集分析和转移学习

梅兰妮娅·弗朗西尼等。 NAR Genom生物信息. 2023.

.2023年3月3日；5（1）：lqad024。

doi:10.1093/nargab/lqad024。电子收款2023年3月。

作者

梅兰妮娅·弗朗西尼^1 2, 西蒙娜·佩莱奇亚¹, 加埃塔诺·维西多¹, Gennaro Gambardella公司^1 三

附属公司

¹意大利那不勒斯波佐利80078 Telethon遗传与医学研究所。
²那不勒斯大学费德里科二世电气工程和信息技术系，意大利那不勒斯80125。
^三那不勒斯费德里科二世大学化学材料与工业工程系，意大利那不勒斯80125。

PMID： 36879897
预防性维修识别码：项目经理C9985338
内政部： 10.1093/nargab/lqad024

摘要

虽然细胞功能注释是一个重要的步骤，但从单细胞转录数据来看，它往往特别具有挑战性。已经开发了几种方法来完成这项任务。然而，在大多数情况下，这些方法依赖于最初为批量RNA测序开发的技术，或者简单地使用从细胞聚类中识别的标记基因，然后进行监督注释。为了克服这些局限性并使该过程自动化，我们开发了两种新方法，单细胞基因集富集分析（scGSEA）和单细胞映射器（scMAP）。scGSEA结合潜在数据表示和基因集富集分数，以单细胞分辨率检测协调的基因活性。scMAP使用转移学习技术将新单元格重新定位并将其上下文化为参考单元格图谱。使用模拟和实际数据集，我们表明scGSEA有效地重述了不同实验条件下细胞共享的通路活动的循环模式。同时，我们表明，scMAP能够可靠地在我们最近发布的乳腺癌图谱上绘制新的单细胞图谱并将其上下文化。这两种工具都是以一个有效且简单的工作流程提供的，提供了一个框架来确定细胞功能，并显著改进了scRNA-seq数据的注释和解释。

©作者2023。牛津大学出版社代表NAR基因组学和生物信息学出版。

PubMed免责声明

数字

**图1。**
单细胞基因集富集分析概述和性能。(一)GFICF包概述。(B类)单细胞基因集富集分析管道。(C类)5000个模拟细胞的UMAP图分为四个不同的组。(D类)重建（C）中5000个细胞的24条模拟通路的活性。在热图中，路径沿着行，而模拟细胞沿着列。细胞根据其来源组进行排序。(E类)scGSEA通路分数与Schiebinger最初计算的特征分数的比较等等在分化阶段收集的251203个单细胞剖面上。第一行显示了Schiebinger计算的原始基因集得分等等l.使用wot-phyton包装。第二行显示了gficf R包中使用scGSEA工具计算的基因集得分。每列代表一个不同的基因集。分数绘制在Schiebinger发布的原始FLE（力定向布局）坐标上等。（F）（E）中25 1203个单细胞转录谱中scGSEA得分和wot包特征得分之间的Spearman相关系数（SCC）。(**G公司**)接受连续11天厄洛替尼治疗的1044个细胞的UMAP表现。细胞根据序列日（即0、1、2、4、9和11天）进行彩色编码。单细胞转录谱用gficf软件包进行标准化。(**H（H）**)使用从MSigDB下载的50个标志性基因集的活性分数，根据推断的细胞假时间对EMT活性进行评分。单元格采用彩色编码，如（G）所示。(我–**K（K）**)与（H）相同，但分别用于wnt、胆固醇和脂肪酸途径。

**图2。**
单细胞制图精度评估。(一)来自32个乳腺癌细胞系的35276个细胞的UMAP表示，使用作为细胞子空间的NMF。细胞根据其来源细胞系进行彩色编码。用gficf包对单细胞转录谱进行标准化。(B类)与（A）相同，但使用PC作为单元子空间（C）使用交叉验证方法评估映射方法的准确性，将NMF（橙色）或PCA（绿色）用作单元子空间。每个箱线图显示32个细胞系分类的准确性分布，但将x个-轴。准确度定义为正确分类的单元格数与映射的单元格总数之比。(D类)左图；使用drop-SEQ技术对MDAMB468和CAL51细胞重新测序后进行映射。右绘图；映射方法在重新排序的MDAMB468和CAL51细胞分类中的准确性。使用NMF细胞子空间。(E类)与（D）相同，但使用PC子空间。(F类)使用NMF（左）或PCA（右）作为细胞子空间，对MCF7亲本（P）细胞系和三个衍生亚克隆（C1、C2、C3）用10x铬法测序的14 372个单细胞转录体进行映射方法的准确性评估。(**G公司**)映射方法在分类使用10x铬法从11个不同的乳腺细胞系细胞测序的2311个单细胞转录体中的性能。以ROC曲线和AUC报告性能。(**H（H）**)与（G）相同，但使用PC单元子空间。

请参阅PMC中的此图像和版权信息

类似文章

scSemiGAN：一个基于生成性对抗网络的单细胞半监督标注和降维框架。
徐忠，罗杰，熊忠。徐Z等。生物信息学。2022年11月15日；38(22):5042-5048. doi:10.1093/bioinformatics/btac652。生物信息学。2022 PMID：36193998
CALLR：单细胞RNA测序数据的半监督细胞类型注释方法。
Wei Z，Zhang S。 Wei Z等人。生物信息学。2021年7月12日；37（补充1）：i51-i58。doi:10.1093/bioinformatics/btab286。生物信息学。2021 PMID：34252936 免费PMC文章。
scmap：跨数据集的单细胞RNA-seq数据投影。
Kiselev VY、Yiu A、Hemberg M。 Kiselev VY等人。自然方法。2018年5月；15(5):359-362. doi:10.1038/nmeth.4644。Epub 2018年4月2日。自然方法。2018 PMID：29608555
scRNA-seq数据细胞类型注释的自动化方法。
Pasquini G、Rojo Arias JE、Schäfer P、Busskamp V。 Pasquini G等人。《计算结构生物技术杂志》2021年1月19日；19:961-969. doi:10.1016/j.csbj.2021.01.015。eCollection 2021年。计算结构生物技术杂志2021。 PMID：33613863 免费PMC文章。审查。
聚类单细胞RNA测序数据的机器学习和统计方法。
Petegrosso R、Li Z、Kuang R。 Petegrosso R等人。简要生物信息。2020年7月15日；21(4):1209-1223. doi:10.1093/bib/bbz063。简要生物信息。2020 PMID：31243426 审查。

查看所有类似文章

引用人

单细胞通路评分方法和新方法的比较分析。
Wang RH和Thakar J。 Wang RH等。 NAR基因生物信息。2024年9月24日；6（3）：lqae124。doi:10.1093/nargab/lqae124。eCollection 2024年9月。 NAR基因生物信息。2024 PMID：39318507 免费PMC文章。
利用单细胞和空间转录组学分析细胞特性和组织结构。
Gulati GS、D’Silva JP、Liu Y、Wang L、Newman AM。 Gulati GS等人。 Nat Rev Mol细胞生物学。2024年8月21日。doi:10.1038/s41580-024-00768-2。打印前在线。 Nat Rev Mol细胞生物学。2024 PMID：39169166 审查。
DeepGSEA：单细胞转录组数据的可解释的深层基因集富集分析。
Xiong G、LeRoy NJ、Bekiranov S、Sheffield NC、Zhang A。熊G等。生物信息学。2024年7月1日；40（7）：btae434。doi:10.1093/bioinformatics/btae434。生物信息学。2024 PMID：38950178 免费PMC文章。
irGSEA：基于单细胞等级的基因集富集分析集成。
Fan C、Chen F、Chen Y、Huang L、Wang M、Liu Y、Wang Y、Guo H、Zheng N、Liu Y、Wang H、Ma L。 Fan C等人。简要生物信息。2024年5月23日；25（4）：bbae243。doi:10.1093/bib/bbae243。简要生物信息。2024 PMID：38801700 免费PMC文章。
单细胞系追踪揭示了三阴性乳腺癌中抗EGFR治疗耐药的克隆动力学。
Pellecchia S、Franchini M、Viscido G、Arnese R、Gambardella G。 Pellecchia S等人。《基因组医学》，2024年4月11日；16(1):55. doi:10.1186/s13073-024-01327-2。《基因组医学》，2024年。 PMID：38605363 免费PMC文章。

查看所有“被引用”文章

工具书类

1. Schaum N.、Karkanias J.、Neff N.F.、May A.P.、Quake S.R.、Wyss-Coray T.、Darmanis S.、Batson J.、Botvinnik O.、ChenM.B.et公司所有。。20个小鼠器官的单细胞转录组学创造了一个鼠舌。2018; 562:367–372.-项目管理咨询公司-公共医学
1. 韩旭、王荣、周瑜、费勒、孙宏、赖斯、萨达特普尔A.、周忠、陈海、叶F.et公司所有。。使用Microwell Seq绘制小鼠细胞图谱。单元格。2018; 172:1091–1107.-公共医学
1. Almanzar N.、Antony J.、Baghel A.S.、Bakerman I.、Bansal I.、Barres B.A.、Beachy P.A.、Berdnik D.、Bilen B.、BrownfieldD.et公司所有。。单细胞转录组图谱描述了小鼠衰老组织的特征。自然。2020; 583:590–595.-项目管理咨询公司-公共医学
1. 韩旭、周忠、费勒、孙浩、王荣、陈勇、陈浩、王杰、唐浩、葛W.et公司所有。。在单细胞水平上构建人类细胞景观。自然。2020; 581:303–309.-公共医学
1. Regev A.、Teichmann S.A.、Lander E.S.、Amit I.、Benoist C.、Birney E.、Bodenmiller B.、Campbell P.、Carninci P.、ClatworthyM.et公司所有。。人类细胞图谱。埃利夫。2017; 6:e27041。-项目管理咨询公司-公共医学

关联数据

无花果/10.6084/m9无花果15022698

LinkOut-更多资源

全文源

[1] Schaum N.、Karkanias J.、Neff N.F.、May A.P.、Quake S.R.、Wyss-Coray T.、Darmanis S.、Batson J.、Botvinnik O.、ChenM.B.et公司所有。。20个小鼠器官的单细胞转录组学创造了一个鼠舌。2018; 562:367–372.-项目管理咨询公司-公共医学

[2] Schaum N.、Karkanias J.、Neff N.F.、May A.P.、Quake S.R.、Wyss-Coray T.、Darmanis S.、Batson J.、Botvinnik O.、ChenM.B.et公司所有。。20个小鼠器官的单细胞转录组学创造了一个鼠舌。2018; 562:367–372.-项目管理咨询公司-公共医学

[3] 韩旭、王荣、周瑜、费勒、孙宏、赖斯、萨达特普尔A.、周忠、陈海、叶F.et公司所有。。使用Microwell Seq绘制小鼠细胞图谱。单元格。2018; 172:1091–1107.-公共医学

[4] 韩旭、王荣、周瑜、费勒、孙宏、赖斯、萨达特普尔A.、周忠、陈海、叶F.et公司所有。。使用Microwell Seq绘制小鼠细胞图谱。单元格。2018; 172:1091–1107.-公共医学

[5] Almanzar N.、Antony J.、Baghel A.S.、Bakerman I.、Bansal I.、Barres B.A.、Beachy P.A.、Berdnik D.、Bilen B.、BrownfieldD.et公司所有。。单细胞转录组图谱描述了小鼠衰老组织的特征。自然。2020; 583:590–595.-项目管理咨询公司-公共医学

[6] Almanzar N.、Antony J.、Baghel A.S.、Bakerman I.、Bansal I.、Barres B.A.、Beachy P.A.、Berdnik D.、Bilen B.、BrownfieldD.et公司所有。。单细胞转录组图谱描述了小鼠衰老组织的特征。自然。2020; 583:590–595.-项目管理咨询公司-公共医学

[7] 韩旭、周忠、费勒、孙浩、王荣、陈勇、陈浩、王杰、唐浩、葛W.et公司所有。。在单细胞水平上构建人类细胞景观。自然。2020; 581:303–309.-公共医学

[8] 韩旭、周忠、费勒、孙浩、王荣、陈勇、陈浩、王杰、唐浩、葛W.et公司所有。。在单细胞水平上构建人类细胞景观。自然。2020; 581:303–309.-公共医学

[9] Regev A.、Teichmann S.A.、Lander E.S.、Amit I.、Benoist C.、Birney E.、Bodenmiller B.、Campbell P.、Carninci P.、ClatworthyM.et公司所有。。人类细胞图谱。埃利夫。2017; 6:e27041。-项目管理咨询公司-公共医学

[10] Regev A.、Teichmann S.A.、Lander E.S.、Amit I.、Benoist C.、Birney E.、Bodenmiller B.、Campbell P.、Carninci P.、ClatworthyM.et公司所有。。人类细胞图谱。埃利夫。2017; 6:e27041。-项目管理咨询公司-公共医学

将引文保存到文件

电子邮件引文

添加到集合

添加到我的书目

您保存的搜索

为外部引文管理软件创建文件

您的RSS源

用于scRNA-seq数据功能注释的单细胞基因集富集分析和转移学习

附属公司

用于scRNA-seq数据功能注释的单细胞基因集富集分析和转移学习

作者

附属公司

摘要

数字

类似文章

引用人

工具书类

关联数据

LinkOut-更多资源

全文源

摘要

数字

类似文章

引用人

工具书类

关联数据

相关信息

LinkOut-更多资源

全文源