作者:Chinta sidharthanl博士，评论:Lily Ramsey, LLMOct 4 2024
伪时间轨迹推断是一种计算方法一种在一维上研究和表示细胞或细胞群随时间的动态变化的方法。
比较轨迹通常可以提供关键信息，但是目前使用的方法通常在捕获复杂模式(如顺序不匹配)的能力方面受到限制。
最近发表在《自然方法》(Nature Methods)上的一项研究介绍了一个名为Genes2Genes的贝叶斯信息理论框架，该框架可以准确地推断单细胞轨迹的模拟和真实数据集的排列，并捕获单个基因的序列不匹配和匹配。
研究:单细胞轨迹的基因水平比对。图片来源:aycan balta/Shutterstock.com
背景
单细胞核糖核酸测序(scRNAseq)通过允许科学家观察和测量每个细胞内数千个基因的活性，大大提高了我们在单细胞水平上研究生物过程的能力。
这有助于解释细胞如何从一种状态转变为另一种状态，比如对药物治疗的反应或在发育过程中的变化。
为了探索动态细胞过程中的这些时间变化，研究人员使用了一种称为伪时间轨迹推断的方法，该方法创建了细胞事件或变化的一维时间轴。
然而，比较两个或更多的时间线，如患病细胞和健康细胞之间或治疗组和对照组之间，已被证明具有挑战性。
用于比较时间线的传统方法，如动态时间翘曲，通过匹配相似的时间点来对齐时间线，这假设每个时间点都有一个完美的匹配，因此无法解决轨迹中的不匹配，这可能表明未观察到的细胞状态或相关差异。
一个关于研究
在本研究中，研究人员提出了新的Genes2Genes框架，该框架通过在单基因水平上识别错配和匹配来改进动态时间扭曲。
该研究还提出了一个使用Genes2Genes的概念验证实验，其中该框架用于对齐体内和体外T细胞发育轨迹以及其他模拟和真实数据集。
我们进行了三个主要的实验来评估使用Genes2Genes的细胞轨迹对齐，并将其与现有的两种方法CellAlign和TrAGEDy进行比较。在第一个实验中，模拟了3500个细胞轨迹的7种排列模式，包括收敛、发散和匹配。
每个轨迹包含300个分布在伪时间内的细胞，并使用15种不同的插值时间来分析模式。然后使用准确率来优化Genes2Genes参数，以确定该方法能够在轨迹之间对齐不匹配和匹配区域的程度。
在第二个实验中，研究人员使用了1845个来源于小鼠胰腺β细胞的真实scRNAseq数据集，并将Genes2Genes和TrAGEDy应用于该数据集。然后，他们通过模拟不同时间点细胞轨迹的变化或删除的不匹配，在数据集中引入扰动。
另外两个数据集，一个来自健康个体和特发性肺纤维化患者的肺上皮细胞，另一个比较体内和体外人类t细胞发育，也用于评估Genes2Genes的性能。
研究人员还进行了第三次实验，用两个完全不相关的轨迹进行负控制，这应该是不匹配的。所有的方法都应用于两种轨迹，以确保它们产生100%的不匹配，并建立检测不相关轨迹的能力的基准。
主要发现
研究表明，Genes2Genes框架能够准确识别基因表达模式，有效检测错配，性能明显优于其他两种方法TrAGEDy和CellAlign。
在包含3500对基因对的模拟数据集中，Genes2Genes能够以98% ~ 100%的准确率检测出不同的比对模式，显著高于其他两种方法。
Genes2Genes在真实的生物数据集中也始终优于其他方法，并成功地识别出基因表达不匹配和比对之间的匹配。在小的不匹配可以表明重要的细胞变化的情况下，这种准确识别不匹配的能力是至关重要的。
即使细胞之间存在实质性差异，如在小鼠胰腺发育数据集中体内和体外β细胞的情况下，Genes2Genes能够有效地捕获基因表达不匹配，使其成为比TrAGEDy更适合捕获基因表达趋势的方法。
在比较健康肺上皮细胞与特发性肺纤维化患者肺上皮细胞的数据集中，Genes2Genes能够检测到预期的不匹配，特别是在细胞发育的后期。
它还能够检测特发性肺纤维化的异常碱性细胞，一些基因的早期错配突出了它们作为生物标志物或治疗靶点的潜在用途。
Genes2Genes还能够揭示体内和体外t细胞发育轨迹的关键差异，例如体外细胞中肿瘤坏死因子(TNF)信号的缺失。此外，基因性别决定区Y-box 4 (SOX4)和叉头盒蛋白P1 (FOXP1)被确定为基于基因表达差异改善t细胞发育的潜在靶点。
结论
总体而言，该研究表明，Genes2Genes框架在识别各种生物系统中基因表达轨迹的模式和错配方面非常有效。
它的性能在模拟和真实数据集上都超过了现有的方法，研究结果为改进基于细胞的实验模型和识别潜在的治疗靶点提供了有价值的见解。
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希望本篇文章《genes2基因平台：提升基因表达研究的深度》能对你有所帮助！
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