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一款免费软件:在没有参考基因型时,对单细胞RNA-seq数据进行聚类

【字体: 时间:2020年05月08日 来源:

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  本周,《Nature Methods》提供了一款名为Souporcell的软件,作者在论文中比较了Souporcell和其他三款计算软件,并对胎盘细胞、多能干细胞系和疟原虫进行了测试。

单细胞RNA测序(RNAseq)可以准确地揭示每个细胞中打开的基因,揭示不同细胞类型和它们的作用。将多个人的细胞汇集到一个单细胞RNAseq实验中,有助于确定不同的基因组如何影响这种基因表达。但是,问题的难点在于必须能够从中分离属于不同个体的数据。

本周,《Nature Methods》提供了一款名为Souporcell的软件,作者在论文中比较了Souporcell和其他三款计算软件,并对胎盘细胞、多能干细胞系和疟原虫进行了测试。

来自Wellcome Sanger研究所的第一作者Haynes Heaton说:“我们的方法叫做Souporcell,它能够在不事先知道每个个体全基因组序列的情况下,在scRNAseq实验中分离混合在一起的个体细胞,这与以前的方法不同。该方法的一个关键特点是,它可以估计来自死亡细胞的背景RNA(soup)的数量。这样就可以消除噪声源,因此也就有了Souporcell这个名字。”

将组合细胞融入同一个实验,可以提高准确性,获得更多的信息,同时也降低了这些实验的成本。

资深作者Martin Hemberg博士说:“每个人的确切基因序列或多或少都会影响他们对感染或药物治疗的反应。新方法可以分析多人的单细胞表达数据,在疾病和药物存在的情况下,显示基因型和表型之间的联系,这将对个性化医疗产生影响。”

此外,一些样本本身就是含有不同基因组的细胞混合体,例如来自移植患者的样本,里面含有患者的原始细胞和来自捐赠者的细胞;或来自被疟疾感染的患者寄生虫种群。

Mara Lawniczak博士说:“这种方法有助于我们了解疟疾。人们通常一次感染多种疟疾株,但我们不知道这些病株是如何相互竞争繁殖的。要回答这个问题,我们必须能够分离出含有不同疟疾株的细胞,Souporcell的出现使之成为可能。”

这种全新的分配供体的计算方法可以帮助研究不同人群的遗传变异如何影响感染或药物反应期间表达的基因。软件免费下载地址: https://github.com/wheaton5/souporcell

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原文检索:Souporcell: robust clustering of single-cell RNA-seq data by genotype without reference genotypes

(生物通:伍松)


 

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