Cell type-aware analysis of RNA-seq data.
Cell type-aware analysis of RNA-seq data.
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DOI：
10.1038/s43588-021-00055-6
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发表时间：
2021-04
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Sun W
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jin C;Chen M;Lin D;Sun W
大多数组织样本由不同类型的细胞组成。不考虑细胞类型组成的差异表达分析不能分离由于细胞类型组成或细胞类型特定表达而引起的变化。我们提出了一个计算框架来解决这些限制：细胞类型感知的RNA-seq分析(CARseq)。CARseq采用负二项分布，适当地对来自RNA-SEQ实验的计数数据进行建模。模拟研究表明，CARseq比基于线性模型的方法具有更高的能力，并且它还提供了对差异表达基因排名的更准确的估计。我们应用CARseq来比较精神分裂症/自闭症患者和对照组的基因表达，并确定了这两种神经发育疾病的不同和相似之处所在的细胞类型。我们的结果与使用单细胞RNA-SEQ数据进行差异表达分析的结果一致。
Most tissue samples are composed of different cell types. Differential expression analysis without accounting for cell type composition cannot separate the changes due to cell type composition or cell type-specific expression. We propose a computational framework to address these limitations: Cell Type Aware analysis of RNA-seq (CARseq). CARseq employs a negative binomial distribution that appropriately models the count data from RNA-seq experiments. Simulation studies show that CARseq has substantially higher power than a linear model-based approach and it also provides more accurate estimate of the rankings of differentially expressed genes. We have applied CARseq to compare gene expression of schizophrenia/autism subjects versus controls, and identified the cell types underlying the difference and similarities of these two neuron-developmental diseases. Our results are consistent with the results from differential expression analysis using single cell RNA-seq data.
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