通过这样的反卷积过程,BisqueRNA能够基于批量RNA-seq数据估计出细胞类型的比例,从而提供了对样本中细胞异质性的洞察。这种方法在细胞组成分析中具有广泛的应用,并为我们理解组织和疾病发展提供了重要的信息。 总的来说这类bulk反卷积方法往往需要一个定义好细胞亚型类型的单细胞基因表达谱数据或者定义好细胞亚型的markers...
半监督反卷积可以通过结合来自 CAM 和先验知识的分子标记来分析混合表达式来实现。 debCAM 是一个 R 包,用于通过 CAM 算法进行组织异质性表征。 无监督反卷积:基本功能,可通过 CAM 对混合表达式配置文件执行无监督反卷积,并提供一些辅助功能,以帮助了解特定于亚群的结果; 监督反卷积:debCAM 还实现了基于分子标记、...
BayesPrism 使用从匹配或相似组织类型收集的scRNA-seq样本,对大量RNA-seq(和空间转录组学)进行细胞类型和基因表达反褶积。将scRNA-seq作为先验信息,估计P(θ,Z|X,ϕ),即细胞类型分数θ和细胞类型特异性基因表达Z在每个群体中的联合后验分布,条件是参考ϕ和每个观察群体X。 软件包安装 library("devtools"); ...
批量RNA测序(bulk RNA-seq)可以在给定时间内揭示肿瘤中所有基因和TME的存在及数量,但如果没有细胞反卷积技术,仅凭总RNA表达量无法确定单个RNA分子的细胞起源。近期,科研人员开发了基于深度学习的反卷积方法,但这些方法往往需要对相同组织...
根据这张图我们可以看出 其实bulk RNAseq就像是每一个细胞的RNA-seq卷起来的乘积,所以称为卷积(图:左边(bulk)是右边(cell)的乘积运算的结果,而这个乘积运算需要细胞的表达量和一个系数表),现在我们来解释反卷积:反卷积顾名思义反过来/不卷积,对bulkRNA的反卷积就相当于对bulk RNA进行除法,我们只要给一个系数表...
批量RNA测序(bulk RNA-seq)可以在给定时间内揭示肿瘤中所有基因和TME的存在及数量,但如果没有细胞反卷积技术,仅凭总RNA表达量无法确定单个RNA分子的细胞起源。近期,科研人员开发了基于深度学习的反卷积方法,但这些方法往往需要对相同组织类型的单细胞RNA-seq数据或配对流式细胞仪数据进行再训练,这限制了其临床应用。
通过反卷积大量的rna-seq样本获得细胞类型的分数,骨髓来源的抑制细胞(MDSC)在UTI处理的样本中显著扩增。进一步的细胞-细胞间的信号分析揭示了一些信号通路,如ANEEXIN、GRN和RESISTIN可能参与了UTI的免疫调节作用。该研究结果搭建了UTI治疗...
作者通过开发了一个反卷积方法ProM将scRNA-seq和bulk RNA-seq数据进行整合。并通过多种方法验证其性能。作者通过上述方法发现UC患者上皮细胞和成纤维细胞亚群的异质性。并系统地识别并验证了与治疗反应和耐药性相关的细胞亚群。除此之外，作者还揭示了TME中的协调免疫网络，并说明了这些细胞类型主要富集于低氧通路以及对...
批量RNA测序(bulk RNA-seq)可以在给定时间内揭示肿瘤中所有基因和TME的存在及数量,但如果没有细胞反卷积技术,仅凭总RNA表达量无法确定单个RNA分子的细胞起源。近期,科研人员开发了基于深度学习的反卷积方法,但这些方法往往需要对相同组织类型的单细胞RNA-seq数据或配对流式细胞仪数据进行再训练,这限制了其临床应用。
我们发现,来自不同患者的适应症特异性免疫细胞RNA-seq谱图彼此足够相似,可以为每种细胞类型定义一个共有谱图,并且这些共有谱图可以对肿瘤bulk谱图进行准确的反卷积。我们的结果表明,特定的RGEP的产生对于从大量基因表达数据中可靠地估算肿瘤成分而言既必要又充分。我们的方法揭示了与肿瘤相关的细胞类型,而这些类型的...