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那个网站可以做宣传,青岛网站商城设计,成都公司注册代理,做搬家服务网站问卷调查的目的文章目录介绍代码参考介绍 肿瘤的异质性对癌症的发展和治疗反应有着显著影响#xff0c;但从整体分子数据中对其进行量化仍颇具挑战性。解混算法#xff08;用于估算总体样本中细胞类型的比例#xff09;提供了一种潜在的解决方案。然而#xff0c;对于转录组或甲基化组数…文章目录介绍代码参考介绍肿瘤的异质性对癌症的发展和治疗反应有着显著影响但从整体分子数据中对其进行量化仍颇具挑战性。解混算法用于估算总体样本中细胞类型的比例提供了一种潜在的解决方案。然而对于转录组或甲基化组数据而言关于最优算法的共识尚未形成。在此我们提出了一个无偏的评估框架用于对两种组学类型包括基于参考的和无参考的方法的解混算法进行首次全面比较。我们的评估涵盖了原始性能、稳定性和计算效率在各种条件下如基因依赖性、缺失或额外的细胞类型以及多样化的样本组成均进行了考量。我们将此框架应用于多个基准数据集包括为本研究专门生成的新型多组学数据集。为了确保透明度和可复用性我们使用容器化和公开可用的代码设计了一个可重复的工作流程。我们的结果突显了各种算法的优势和局限性并为根据数据类型和分析背景选择最佳方法提供了实用指导。这一基准为评估去卷积方法以及分析肿瘤异质性设定了新的标准。在临床中通常会对肿瘤的全转录组和甲基化组进行测量以诊断和分类癌症患者。然而这些数据的分析方式往往没有考虑到肿瘤内部的异质性即肿瘤样本是由不同细胞类型组成的这一事实[1]。然而肿瘤内部的异质性是一个关键参数因为它会影响肿瘤的演变及其对治疗的反应[2, 3]。可以通过脱混工具从批量数据中提取这些信息这些工具旨在预测样本中存在不同细胞类型的比例[1 4]。脱混还可以用于量化非癌症数据中的异质性但将癌症组织进行脱混是文献中最经典的使用案例。然而对于使用哪种方法最为合适目前还没有明确的共识[5 6]。其次据我们所知目前没有多组学基准来参考所以不清楚在进行脱混任务时哪种组学是最容易分析的。有两类去卷积算法。监督型或基于参考的方法使用一个参考特征矩阵来估算细胞类型的比例而无监督型或无参考的方法则同时估算各细胞类型的比例以及每个细胞类型的参考分子特征。在监督类中参考的准确性对于去卷积性能至关重要[7 8]。关键点包括参考中的细胞最好来自与要进行去卷积的细胞相同的组织环境体内或体外并且它们应包含预期的细胞类型[6 7 9]。更确切地说大多数监督算法无法处理缺失的细胞类型。少数方法采用的一种解决方案被称为半监督方法即允许预测未知成分[10]。另一方面无监督方法不依赖于参考从而避免了相关挑战但其主要缺点包括问题的复杂性更高以及在去卷积过程中识别检索到的细胞类型的难度更大。事实上已有研究表明经过去卷积处理后得到的成分很可能就是样本中所含细胞类型的一种线性组合[2, 11]。基于单细胞的方法能够解决脱卷积相关的问题因为它能够直接对肿瘤内的异质性进行定量分析。然而由于这些技术耗时且成本高昂将其纳入医院患者的常规治疗标准目前还不可行。此外单细胞技术并不能以相同概率捕获所有细胞类型这使得细胞组成估计变得模糊[12]。相反批量技术在医院中已经使用了很长时间专注于这些数据的分析也将有助于利用已经生成的大量数据。不过利用单细胞技术和批量技术都是可行的。策略是对少量样本的单细胞进行测序以生成来自相同背景的参考图谱并将其用于对其他样本的有监督脱卷积分析。我们没有包括基于单细胞的脱卷积方法因为这些方法比基于批量的方法更新这是出于两个主要原因。首先整体转录组的特性与单细胞转录组的特性存在显著差异这是因为组织处理和 RNA 筛选方法存在差异[13]。因此使用单细胞参考数据可能会与使用整体参考数据的结果产生误导。事实上此前的一项基准测试表明基于第二代单细胞的方法并未优于最先进的基于整体的数据处理工具[14]。其次目前没有基于单细胞的 DNA 甲基化解混方法。然而基于第二代单细胞的方法非常强大并且很可能会带来更优的解混方法[14 15]。另一个方向是利用整体多组学方法这也是此次基准测试的动机所在。截至目前已有多达大量的去卷积算法可供使用。已有许多基准测试被公布以帮助生物信息学家根据其数据选择最佳工具表 1。然而当前的基准测试存在一些缺陷大多数测试包含的算法少于 10 种它们并非都对真实世界数据集称为银标准数据集的排名结果进行了验证而且除了一个之外没有提供单一的综合排名。只有少数研究同时探讨了有监督和无监督方法而且所有研究都只针对单个组学要么是转录组学要么是甲基化。最后这些基准测试之间存在很大的差异这可能是因为用于衡量性能的指标存在不一致之处[6]。代码https://github.com/bcm-uga/DeconvBenchmark参考A robust workflow to benchmark deconvolution of multi-omic datahttps://github.com/bcm-uga/DeconvBenchmark