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HIDE: hierarchical cell-type deconvolution
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OA
AI
DOI：10.1093/bioinformatics/btaf179.png)
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摘要
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动机：细胞类型解卷积是一种计算方法，用于从整体转录组学数据中推断细胞分布。已提出多种方法，每种方法各有其优缺点。基于参考的方法利用代表性转录组谱来表示单个细胞类型。这些参考谱理应被选择为使得观察到的整体数据能够被重构为这些谱的线性组合。然而，这种策略忽略了细胞群体是通过细胞分化过程产生的，该过程涉及具有多样形态和功能特征的细胞群组的逐渐出现。
结果：这里，我们提出了层次细胞类型解卷积（HIDE），一种将细胞层次结构纳入其中以提高性能和可解释性的细胞类型解卷积方法。这是通过一种层次化程序实现的，该程序在推断其各自亚群的同时保留了主要细胞群体的估计值。我们在模拟研究中表明，该程序比其他当前最先进的方法产生更可靠和更一致的结果。最后，我们提供了一个HIDE的应用示例，用于探索TCGA中的乳腺癌样本。
可用性与实现：HIDE的Python实现可在zenodo（doi: 10.5281/zenodo.14724906）上获取。
AI总结
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期刊
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5.4
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17.9W
机构
引用论文
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