单细胞轨迹分析知多少下篇--TI方法选择的指导原则

来源: 安诺基因   2020-1-9   访问量:799评论(0)

哈喽各位,小编昨天以Nature Biotechnology上的一篇文章为大家介绍了TI方法的相关内容,今天小编将干货分享继续到底。之前介绍了那么多,终极一问,到底该如何选择合适的TI方法?今天小编就为大家分享TI方法选择的指导原则,往下看~

根据基准测试的结果,作者为用户提供了选择TI方法的指导原则Guidelines.dynverse.org[1]

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作者基于一种方法的性能在很大程度上取决于所研究的轨迹类型的假设,得出方法的选择应主要由数据中预期的轨迹拓扑决定的结论。在大多数情况下,用户可能对预期的轨迹了解较少,除非期望自己的数据包含固定的轨迹预期,例如多个断开的轨迹、循环或复杂的树形结构。对应每一种预期的轨迹类型Guidelines.dynverse.org都提出了一组不同的最佳方法。数据集的大小可用的先验信息也会影响方法的选择。这些因素以及其他几个因素都可以在交互式应用程序(guidelines.dynverse.org)中进行动态探索。这个shiny应用程序还可用于查询评估结果,例如过滤数据集或更改评估指标对最终排名的重要性。

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1. 在数据集上尝试不同TI方法的意义

在推断感兴趣的数据集轨迹时,必须考虑以下两点:

◆ 轨迹以及其下游结果/假设需要在多种TI方法上得到重现,这样做可以确保轨迹的预测不会是由于给定的参数设置或TI方法所基于的特定算法而产出的偏好性的结果。

◆ 即使知道了预期的轨迹拓扑,也可以尝试一些分支较少的轨迹拓扑假设。如果使用这种方法确认了预期的拓扑,那么它将为用户提供证据支持;当产生更复杂的拓扑时,这可能表明基础生物学比用户预期的要复杂得多。

2. TI方法输入和输出接口的标准化

TI方法输入和输出接口的标准化对于TI方法的广泛应用非常关键,如果能够实现,那么用户就可以非常轻松方便地在感兴趣的数据集上执行不同的TI方法,以便进行比较预测轨迹并应用于下游分析,例如寻找对轨迹或网络推断重要的基因或寻找基因模块集合。

使用作者提供的框架,仅需使用几行R代码(https://methods.dynverse.org)就可重新创建图形。在未来,这个框架可以扩展以兼容其他输入数据,例如空间位置和RNA velocity信息,并简化下游分析。
作者呼吁:需要在TI领域内进行进一步讨论以达成关于轨迹模型的通用接口的共识,其中可能包括不确定性(uncertainty)和基因重要性等其他特征。

 

3. TI领域的持续挑战

轨迹推断的领域正在成熟,主要是线性轨迹和分叉轨迹,如下图。

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但在TI成为分析具有复杂轨迹的单细胞组学数据集的可靠工具之前,应解决如下挑战:

◆ 新方法应该集中在改善树、循环图和不连续拓扑的无偏推论上,因为作者发现:即使使用降维方法可以轻松地确定轨迹方法,大多方法却反复高估或低估基础拓扑的复杂性。

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◆ 更高的代码保证和文档标准可以帮助在单细胞组学领域推广这些工具。

◆ 应该设计新的工具以随着细胞和特征数量的增加而很好地扩展。作者发现,目前只有少数几种方法可以在合理的时间内处理超过10,000个细胞的数据集。

为了支持这些新工具的开发,作者在https://benchmark.dynverse.org上提供了一系列有关如何包装和评估一种针对本研究中提出的不同措施的方法的方法。


总结

作者通过测试发现一种TI方法的性能在不同的数据集之间可能存在差异,因此在评估中包含了大量的真实和合成数据,从而对不同方法进行了全面的排名。但是目前在TI领域想要寻求更通用的方法,仍值得继续探索。

 

后续跟进

作者对几十种TI方法的输入输出接口进行了标准化,并提供的统一的工具包dyno,下期我们将带来dyno代码实操教学,让你实现安装一个软件方便的体验多种轨迹分析方法

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参考文献

[1] Guidelines.dynverse.org: http://guidelines.dynverse.org




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