网络知识 科技 新突破!辰山植物园副研究员陈可与复旦大学团队合作开发单细胞数据分析新算法

新突破!辰山植物园副研究员陈可与复旦大学团队合作开发单细胞数据分析新算法

上海辰山植物园副研究员陈可与复旦大学郝洁、邹欣团队合作开发了单细胞数据分析新算法——scCODE。相关研究论文日前被发表在生物信息学权威期刊、牛津大学出版社出版的《生物信息学简报》。

新突破!辰山植物园副研究员陈可与复旦大学团队合作开发单细胞数据分析新算法

“差异表达基因的检测和评估一直是单细胞scRNA-seq数据分析中关键的一步,准确可靠的DE基因结果对下游分析具有深远影响。”据陈可介绍,scCODE提出全新的单细胞scRNA-seq数据一站式个性化DE基因分析系统,通过对单细胞数据多次建模分析,自动评估最优化分析结果,为科研人员深入解析单细胞数据提供准确高效的新工具。在不需要先验知识的创新性研究中,运用scCODE可以获得最优的分析策略、更高的真正例率和很低的假阳性率。

新突破!辰山植物园副研究员陈可与复旦大学团队合作开发单细胞数据分析新算法

在对小鼠肺癌发育CD4+T细胞分析时,最优的分析策略检测到的DE基因可以清楚地区分两组细胞,并且随着使用更多基因,细胞聚类更加清晰。同时在小鼠心脏和肾脏内皮细胞以及人类肺癌相关数据分析中也得到了类似的结果。

“在以往的研究中,过滤低表达的基因被认为有助于DE分析,但其真正影响尚未得知,基因过滤也无统一标准。”陈可说,他们在研究第一部分时,从FPR、TPR和AUROC等评估标准分析出不同基因过滤方法对DE结果的影响。结果发现,恰当的基因过滤和DE方法的组合可以得到更好的DE结果,而不恰当的组合会起到相反的效果。当DE分析策略所推测的DE基因表达分布与实际的基因表达分布更接近时,才能得到更准确的DE基因结果。

新突破!辰山植物园副研究员陈可与复旦大学团队合作开发单细胞数据分析新算法新突破!辰山植物园副研究员陈可与复旦大学团队合作开发单细胞数据分析新算法

据悉,该研究得到了国家自然科学X,上海交通大学医学院高水平地方高校创新团队,上海市绿化和市容管理局科研专项等项目支持。

■记者 王颖斐 文 受访单位供图

■文字编辑 丁艺婕 陆佳

■栏目责编 树征宇 ■栏目主编 赵健

返回顶部