基于大规模scRNA-seq数据,利用scFEA方法可以预测细胞代谢通量和状态,从代谢的角度进一步了解病变细胞内在的代谢调节以及微环境因素,并揭示其潜在的治疗靶点。scFEA方法能够在单细胞分辨率下分析不同细胞类型的代谢通量及代谢物的丰度变化,但其对具有明显差异的不同样本可能需要分开计算损失函数,只有损失曲线一致的样本才能...
scFEA 包括三个主要的计算部分,即:(1) 网络还原和重建,(2) 估计细胞的代谢通量,(3) 下游分析,包括代谢压力的估计,代谢基因的扰动,以及不同代谢状态的细胞聚类。scFEA 的必要输入是 scRNA-seq 数据集,而可选的输入,包括细胞组标签或感兴趣的代谢反应子集,可以指定用于额外的分析。 在scFEA 中,开发者首先对从...
单细胞代谢分析我们之前分享过,例如基于scmetabolism包的,本质是对基因集合的评分。这次要介绍的scFEA(单细胞通量估计分析)也是基于单细胞转录组进行分析的。scFEA由人类代谢图谱作为重点代谢模块、利用scRNA-seq数据通量平衡约束的新型概率模型和基于图神经网络的新型优化求解器提供支持。利用多层神经网络捕获了从转录组到...
在该数据集上应用scFEA可以看出,在匹配的代谢组学数据中,预测的通量与观察到的代谢物丰度变化之间存在一致性。最后,作者还对5个公开可用的scRNA-seq和空间转录组数据集应用scFEA,并确定了上下文和细胞组特异性代谢变异。 总的来说,scFEA预测的细胞通量组可用于一系列下游分析,包括识别具有共同代谢变化的代谢模块或细...
基于大规模scRNA-seq数据,利用scFEA方法可以预测细胞代谢通量和状态,从代谢的角度进一步了解病变细胞内在的代谢调节以及微环境因素,并揭示其潜在的治疗靶点。scFEA方法能够在单细胞分辨率下分析不同细胞类型的代谢通量及代谢物的丰度变化,但其对具有明显差异的不同样本可能需要分开计算损失函数,只有损失曲线一致的样本才能...