Математические методы анализа данных одноклеточной транскриптомики

Одноклеточная транскриптомика позволяет анализировать экспрессию генов в отдельных клетках, что даёт больше информации о типах клеток в тканях по сравнению с массовой транскриптомикой.

Большинство современных методов анализа данных одноклеточной транскриптомики предполагают, что типы клеток дискретны. Однако на практике они более нюансированы: клетки могут менять тип в процессе развития, типы можно подразделять, а экспрессия генов может варьироваться даже у клеток одного типа.

Чтобы учесть более непрерывную природу экспрессии генов между типами клеток, требуются более продвинутые аналитические методы.

Математики из лаборатории Хелен Бёрн (Ludwig Oxford) и Хизер Харрингтон (Оксфордский университет) совместно с биологами из группы Синь Лу разработали три новых метода. Они основаны на топологическом анализе данных, который описывает форму данных и взаимосвязи между их компонентами. Эти методы одинаково учитывают как дискретные, так и непрерывные транскрипционные паттерны одновременно на нескольких уровнях разрешения.

Применение методов к существующему набору данных одноклеточной транскриптомики подтвердило ранее наблюдаемые паттерны экспрессии генов. Кроме того, они выявили дополнительные биологически значимые гены, демонстрируя повышенную аналитическую силу новых математических подходов.

Исследование опубликовано в журнале Entropy.