UMI-count modeling and differential expression analysis for single-cell RNA sequencing.
UMI-count modeling and differential expression analysis for single-cell RNA sequencing.
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DOI：
10.1186/s13059-018-1438-9
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发表时间：
2018-05-31
期刊：
影响因子：
12.3
通讯作者：
Chen X
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Chen W;Li Y;Easton J;Finkelstein D;Wu G;Chen X
读段计数和唯一分子标识符（UMI）计数是单细胞RNA测序（scRNA-seq）分析中使用的主要基因表达定量方案。通过使用多个scRNA-seq数据集，我们揭示了这些方案之间的明显分布差异，并得出结论，即使在异质群体中，负二项模型也是UMI计数的良好近似。我们进一步提出了一种新的差异表达分析算法的基础上的负二项模型与独立的分散在每个组（NBID）。我们的研究结果表明，与最近开发的其他scRNA-seq分析软件包相比，这适当地控制了FDR，并实现了更好的UMI计数能力。本文的在线版本（10.1186/s13059-018-1438-9）包含补充材料，可供授权用户使用。
Read counting and unique molecular identifier (UMI) counting are the principal gene expression quantification schemes used in single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) analysis. By using multiple scRNA-seq datasets, we reveal distinct distribution differences between these schemes and conclude that the negative binomial model is a good approximation for UMI counts, even in heterogeneous populations. We further propose a novel differential expression analysis algorithm based on a negative binomial model with independent dispersions in each group (NBID). Our results show that this properly controls the FDR and achieves better power for UMI counts when compared to other recently developed packages for scRNA-seq analysis. The online version of this article (10.1186/s13059-018-1438-9) contains supplementary material, which is available to authorized users.
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影响因子：
12.3
作者：
Bacher R;Kendziorski C
通讯作者：
Kendziorski C
DOI：
10.1093/bioinformatics/btu638
发表时间：
2015-01-15
期刊：
Bioinformatics (Oxford, England)
影响因子：
--
作者：
Anders S;Pyl PT;Huber W
通讯作者：
Huber W
DOI：
10.1126/science.1247651
发表时间：
2014-02-14
期刊：
Science (New York, N.Y.)
影响因子：
--
作者：
Jaitin DA;Kenigsberg E;Keren-Shaul H;Elefant N;Paul F;Zaretsky I;Mildner A;Cohen N;Jung S;Tanay A;Amit I
通讯作者：
Amit I
影响因子：
12.3
作者：
Lun AT;Bach K;Marioni JC
通讯作者：
Marioni JC
DOI：
10.1111/j.2517-6161.1995.tb02031.x
发表时间：
1995-01-01
影响因子：
5.8
作者：
BENJAMINI, Y;HOCHBERG, Y
通讯作者：
HOCHBERG, Y