基于单细胞测序数据构建细胞状态转换轨迹(cell trajectory)方法总结


细胞状态转换轨迹构建示意图(Trapnell et al. Nature Biotechnology, 2014)

在各种生物系统中,细胞都会展现出一系列的不同状态(如基因表达的动态变化等),这些状态(state)之间会按照一定的时间顺序转换。最典型的比如细胞的分化过程,从不成熟的细胞逐渐分化为成熟细胞。此外,细胞在受到外界刺激或扰动时,细胞内基因的表达也可能发生一系列的变化,从而呈现出一系列状态的转换。

这些特别提一下,细胞状态(cell state)和细胞亚型(cell subtype)是两种不同的概念。一种类型的细胞,可进一步细分为不同的亚型(cell subtype),这些亚型是相对稳定的。而不同的细胞亚型受到外界刺激或扰动时,可能展现出不同的状态(cell state),这种状态是暂时。

利用单细胞转录组测序(single-cell RNA-seq)技术对相应的样本进行测序后,就可基于单细胞测序数据具体研究不同细胞状态间的转换过程,中文常称作细胞轨迹的构建或拟时间序列的构建,英文叫cell trajectory/lineage and pseudotime reconstruction/inference。其中pseudotime,中文翻译为拟时间, 一种假定的时间序列。这种类型的单细胞测序数据分析,是根据细胞中基因的表达情况,将不同的细胞按照拟时间序列从开始状态、中间状态、终点状态来排列。从而能促进阐释细胞转态转换的潜在机制(更多精彩请关注微信公众号:AIPuFuBio)。

目前已经有不少软件相继被开发出来构建细胞的状态转换轨迹,如Monocle (Trapnell et al., 2014), Waterfall (Shin et al., 2015), Wishbone (Setty et al., 2016), TSCAN (Ji and Ji, 2016), Monocle2 (Qiu et al., 2017)等。具体可参照下表所示:

目前比较流行的细胞转换轨迹构建方法(Chen et al. Frontiers in Genetics, 2019)

最近,Saelens et al.等人利用110个真实的数据集和229个人工合成数据集系统比较了45个不同的细胞轨迹预测方法(Saelens et al. Nature Biotechnology, 2019)。具体如下:


细胞轨迹构建方法主要可以分为图中的7大类(Saelens et al. Nature Biotechnology, 2019)


45 种不同细胞轨迹构建方法特征总结(a)和具体的比较参数包括准确性、可扩展性、稳定性等(b)(Saelens et al. Nature Biotechnology, 2019)


45 种不同细胞轨迹构建方法的具体性能比较(Saelens et al. Nature Biotechnology, 2019)。a、45种方法的名字;b、结果准确性比较;c、运行时间比较(k代表1000个细胞);d、稳定性比较;e、软件质量和发表文章档次比较


不同类型方法之间的互补性(Saelens et al. Nature Biotechnology, 2019)


细胞轨迹构建方法的选择标准建议(Saelens et al. Nature Biotechnology, 2019)

总的来说,Saelens et al. 等建议这些不同细胞轨迹构建软件的功能是相互补的,选择软件时,需要基于数据的维度和细胞轨迹的复杂性等来综合考虑。(更多经典,可见大型免费综合生物信息学资源和工具平台AIPuFu:www.aipufu.com,微信公众号:AIPuFuBio)。

希望今天的内容对大家有用哦,会持续更新的,欢迎留言~~

参考文献:

1. Chen et al. Single-Cell RNA-Seq Technologies and Related Computational Data Analysis,Frontiers in Genetics, 2019

2. Saelens et al. A comparison of single-cell trajectory inference methods, Nature Biotechnology, 2019

原文地址:https://www.cnblogs.com/aipufu/p/11487530.html

时间: 2024-10-21 22:00:37

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