Инструмент для бенчмаркинга, способный точно имитировать одноклеточные и пространственные геномные данные
Исследователи из UCLA разработали «все-в-одном» статистическое средство моделирования нового поколения, способное ассимилировать широкий спектр информации для генерации реалистичных синтетических данных. Оно служит инструментом бенчмаркинга для медицинских и биологических исследователей, использующих передовые технологии для изучения болезней и потенциальных методов лечения. Эта новая компьютерная (in silico) система помогает оценивать и валидировать вычислительные методы.
Одноклеточное РНК-секвенирование (single-cell transcriptomics) — основа для анализа генетического состава (уровней экспрессии генов по всему геному) клеток. Появление дополнительных «омикс» (multi-omics) дало детализацию по ряду молекулярных особенностей. В последние годы технологии пространственной транскриптомики (spatial transcriptomics) позволили профилировать уровни экспрессии генов с информацией о пространственном расположении клеточных «окрестностей», показывая точное местоположение и перемещение клеток в ткани.
«Разработаны тысячи вычислительных методов для анализа одноклеточных и пространственных омикс-данных для различных задач, что делает бенчмаркинг методов насущной проблемой для разработчиков и пользователей», — заявила Цзинъи Джессика Ли, профессор статистики, биостатистики, вычислительной медицины и генетики человека в UCLA, старший автор исследования, опубликованного 11 мая в Nature Biotechnology.
«Хотя симуляторы эволюционировали и стали мощнее, у них много ограничений. Немногие могут генерировать реалистичные данные одноклеточного РНК-секвенирования из непрерывных клеточных траекторий, имитируя реальные данные, и большинство не способны симулировать данные мульти-омикс и пространственной транскриптомики. Мы представили scDesign3, который, как мы считаем, является на сегодняшний день самым реалистичным и универсальным симулятором, чтобы заполнить пробел между потребностями исследователей в бенчмаркинге и ограничениями существующих инструментов», — сказала Ли.
Исследователи утверждают, что scDesign3 предлагает первую вероятностную модель, которая унифицирует генерацию и вывод для одноклеточных и пространственных омикс-данных. Оснащённый интерпретируемыми параметрами и правдоподобием модели, scDesign3 — больше, чем просто симулятор. Он имеет уникальные преимущества для:
- Генерации настроенных in silico данных, которые могут служить отрицательным и положительным контролем для вычислительного анализа.
- Оценки соответствия (goodness-of-fit) выведенных кластеров клеток, траекторий и пространственных расположений неконтролируемым образом.
По словам авторов, «прозрачное моделирование и интерпретируемые параметры системы могут помочь пользователям исследовать, изменять и симулировать данные. В целом, scDesign3 — это многофункциональный набор инструментов для бенчмаркинга вычислительных методов и интерпретации одноклеточных и пространственных омикс-данных».