Новый математический метод RECODE извлекает четкие сигналы из данных секвенирования РНК отдельных клеток

Технология секвенирования РНК отдельных клеток (scRNA-seq) позволяет изучать активность генов на уровне тысяч отдельных клеток. Однако данные scRNA-seq содержат значительные ошибки детекции, включая «эффект дропаута», а шум в измерениях для десятков тысяч генов (измеряемых «измерений») приводит к «проклятию размерности», когда полезная информация теряется.

Исследователи из Института перспективных исследований человеческой биологии (ASHBi) Университета Киото разработали новый метод шумоподавления RECODE (resolution of the curse of dimensionality). Он применяет теории высокоразмерной статистики для удаления случайного шума выборки из данных scRNA-seq, позволяя восстановить точные результаты даже для генов с очень низкой экспрессией.

Результаты тестирования метода:

  1. На данных хорошо изученной популяции клеток человеческой периферической крови RECODE успешно устранил «проклятие размерности», выявив паттерны экспрессии отдельных генов, близкие к ожидаемым.
  2. В сравнении с другими современными методами анализа RECODE показал более точное представление об активации генов.
  3. На сложном наборе данных клеток эмбриона мыши, содержащем множество различных типов клеток, RECODE четко разрешил уровни экспрессии генов даже для редких типов клеток, в то время как другие методы «размывали» результаты.

Преимущества RECODE: метод проще в использовании, чем аналоги, не полагается на подбор параметров и не использует машинное обучение для расчетов.

По словам ведущего автора Юске Имото, RECODE — это шаг к раскрытию истинного поведения структур отдельных клеток. Соавтор Томонори Накамура добавляет, что метод, раскрывая истинную силу scRNA-seq, позволит исследователям обнаруживать неидентифицированные редкие типы клеток, что важно для фундаментальной науки, клинического применения и разработки лекарств.

Исследование опубликовано в журнале Life Science Alliance. Программы для расчетов RECODE (код на Python/R, десктопное приложение) доступны на GitHub.