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이한빈 (Hanbin Lee) 저자 이메일 보기
서울대학교 의과대학
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169 KB
  CV updated 2022-04-18 15:55
 
조회 358  인쇄하기 주소복사 트위터 공유 페이스북 공유 
MarcoPolo: a method to discover differentially expressed genes in single-cell RNA-seq data without depending on prior clustering
열기 Authors and Affiliations

Abstract

The standard analysis pipeline for single-cell RNA-seq data consists of sequential steps initiated by clustering the cells. An innate limitation of this pipeline is that an imperfect clustering result can irreversibly affect the succeeding steps. For example, there can be cell types not well distinguished by clustering because they largely share the global structure, such as the anterior primitive streak and mid primitive streak cells. If one searches differentially expressed genes (DEGs) solely based on clustering, marker genes for distinguishing these types will be missed. Moreover, clustering depends on many parameters and can often be subjective to manual decisions. To overcome these limitations, we propose MarcoPolo, a method that identifies informative DEGs independently of prior clustering. MarcoPolo sorts out genes by evaluating if the distributions are bimodal, if similar expression patterns are observed in other genes, and if the expressing cells are proximal in a low-dimensional space. Using real datasets with FACS-purified cell labels, we demonstrate that MarcoPolo recovers marker genes better than competing methods. Notably, MarcoPolo finds key genes that can distinguish cell types that are not distinguishable by the standard clustering. MarcoPolo is built in a convenient software package that provides analysis results in an HTML file.

논문정보
- 형식: Research article
- 게재일: 2022년 04월 (BRIC 등록일 2022-04-18)
- 연구진: 국내(교신)+국외 연구진태극기
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  댓글 2
회원작성글 증상과징후  (2022-04-26 09:14)
축하합니다!
회원작성글 solwind  (2022-05-23 17:54)
좋은 연구 축하합니다!
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