Computational strategies for single-cell multi-omics integration.
Computational strategies for single-cell multi-omics integration.
复制标题
单细胞多组学整合的计算策略。
DOI：
10.1016/j.csbj.2021.04.060
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发表时间：
2021
影响因子：
6
通讯作者：
Elo LL
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Adossa N;Khan S;Rytkönen KT;Elo LL
单细胞组学技术目前正在解决早期仍然难以捉摸的生物和医学问题，例如发现新的细胞类型，细胞分化轨迹以及细胞和组织之间的通信网络。目前的进展，特别是在单细胞多组学保持高潜力的突破，通过整合多个不同的组学层。为了配合最近的生物技术发展，已经提出了许多处理和分析单细胞多组学数据的计算方法。在这篇综述中，我们首先介绍了单细胞多组学的最新发展，然后重点介绍了现有的数据集成策略。集成方法分为三类：早期、中期和后期数据集成。对于每个类别，我们描述了基本的概念原则和主要特征，并提供了目前可用的工具的例子，以及它们如何被应用于分析单细胞多组学数据。最后，我们探讨了单细胞多组学数据集成的挑战和未来的发展方向，包括采用其他学科中使用的多视图分析方法进行单细胞多组学的例子。
Single-cell omics technologies are currently solving biological and medical problems that earlier have remained elusive, such as discovery of new cell types, cellular differentiation trajectories and communication networks across cells and tissues. Current advances especially in single-cell multi-omics hold high potential for breakthroughs by integration of multiple different omics layers. To pair with the recent biotechnological developments, many computational approaches to process and analyze single-cell multi-omics data have been proposed. In this review, we first introduce recent developments in single-cell multi-omics in general and then focus on the available data integration strategies. The integration approaches are divided into three categories: early, intermediate, and late data integration. For each category, we describe the underlying conceptual principles and main characteristics, as well as provide examples of currently available tools and how they have been applied to analyze single-cell multi-omics data. Finally, we explore the challenges and prospective future directions of single-cell multi-omics data integration, including examples of adopting multi-view analysis approaches used in other disciplines to single-cell multi-omics.
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影响因子：
48
作者：
Angermueller C;Clark SJ;Lee HJ;Macaulay IC;Teng MJ;Hu TX;Krueger F;Smallwood S;Ponting CP;Voet T;Kelsey G;Stegle O;Reik W
通讯作者：
Reik W
影响因子：
5
作者：
Chen Yifan;Yang Fan;Pu Jun
通讯作者：
Pu Jun
DOI：
10.1126/science.aau0730
发表时间：
2018-09-28
期刊：
Science (New York, N.Y.)
影响因子：
--
作者：
Cao J;Cusanovich DA;Ramani V;Aghamirzaie D;Pliner HA;Hill AJ;Daza RM;McFaline-Figueroa JL;Packer JS;Christiansen L;Steemers FJ;Adey AC;Trapnell C;Shendure J
通讯作者：
Shendure J
影响因子：
17.3
作者：
Bock C;Farlik M;Sheffield NC
通讯作者：
Sheffield NC
用于单细胞多组学集成的无监督拓扑比对
影响因子：
5.8
作者：
Cao, Kai;Bai, Xiangqi;Wan, Lin
通讯作者：
Wan, Lin