Изучение клеток в уменьшенной размерности

Метод секвенирования РНК единичных клеток (single-cell RNA sequencing) — это мощный инструмент для выявления транскриптомных вариаций и траекторий развития типов клеток, которые определяют течение таких заболеваний, как рак. Цель — в конечном итоге улучшить диагностику и лечение.

Для визуализации и анализа данных были разработаны вычислительные методы, которые предоставляют низкоразмерные представления данных единичных клеток. Однако эти методы могут приводить к ослабленному или преувеличенному сходству между клетками.

Сохранение глобальной и локальной структуры, присущей каждому набору данных единичных клеток, является центральным для получения надежных низкоразмерных представлений для последующего анализа.

Коди Хайзер и Кен Лау, Ph.D., разработали объективную количественную систему для оценки сохранения структуры данных единичных клеток различными методами «снижения размерности» (dimensionality reduction).

В статье в журнале Cell Reports они предполагают, что производительность этих методов можно определить, оценивая изменения в лежащих в основе распределениях данных. Они показывают, что относительная эффективность инструментов снижения размерности, таких как t-SNE и UMAP, варьируется в зависимости от используемых типов данных и методов измерения.