CeDAR: incorporating cell type hierarchy improves cell type-specific differential analyses in bulk omics data.
CeDAR: incorporating cell type hierarchy improves cell type-specific differential analyses in bulk omics data.
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DOI：
10.1186/s13059-023-02857-5
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发表时间：
2023-02-28
期刊：
影响因子：
12.3
通讯作者：
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
大量高通量组学数据包含来自细胞类型混合物的信号。去卷积方法的最新发展促进了从批量数据中进行细胞类型特定的推断。我们的真实的数据探索表明，差异表达或甲基化状态通常与细胞类型相关。基于这一观察结果，我们开发了一种新的统计方法CeDAR，将细胞类型的层次结构的细胞类型特异性差异分析的批量数据。大量的仿真和真实的数据分析表明，与现有方法相比，该方法显著提高了检测细胞类型特异性差异信号的准确性和能力，特别是在低丰度细胞类型中。在线版本包含补充材料，可通过10.1186/s13059-023-02857-5获得。
Bulk high-throughput omics data contain signals from a mixture of cell types. Recent developments of deconvolution methods facilitate cell type-specific inferences from bulk data. Our real data exploration suggests that differential expression or methylation status is often correlated among cell types. Based on this observation, we develop a novel statistical method named CeDAR to incorporate the cell type hierarchy in cell type-specific differential analyses of bulk data. Extensive simulation and real data analyses demonstrate that this approach significantly improves the accuracy and power in detecting cell type-specific differential signals compared with existing methods, especially in low-abundance cell types. The online version contains supplementary material available at 10.1186/s13059-023-02857-5.
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DOI：
10.4049/jimmunol.1102693
发表时间：
2012-04-01
期刊：
Journal of immunology (Baltimore, Md. : 1950)
影响因子：
--
作者：
Swanson CD;Akama-Garren EH;Stein EA;Petralia JD;Ruiz PJ;Edalati A;Lindstrom TM;Robinson WH
通讯作者：
Robinson WH
影响因子：
12.3
作者：
Fortin JP;Hansen KD
通讯作者：
Hansen KD
全基因组甲基化谱揭示了人类衰老速度的定量观点。
影响因子：
16
作者：
Hannum, Gregory;Guinney, Justin;Zhao, Ling;Zhang, Li;Hughes, Guy;Sadda, SriniVas;Klotzle, Brandy;Bibikova, Marina;Fan, Jian-Bing;Gao, Yuan;Deconde, Rob;Chen, Menzies;Rajapakse, Indika;Friend, Stephen;Ideker, Trey;Zhang, Kang
通讯作者：
Zhang, Kang
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
影响因子：
25
作者：
Grubman, Alexandra;Chew, Gabriel;Polo, Jose M.
通讯作者：
Polo, Jose M.