CITE-seq(转录组和表位的细胞索引)是一种基于RNA测序的方法，可以在单个细胞读数中同时定量细胞表面蛋白和转录组数据。同时研究细胞的能力为新的细胞类型、疾病状态或其他条件提供了前所未有的见解。
虽然CITE-seq解决了使用单细胞测序以无偏方式检测有限数量蛋白质的问题，但其局限性之一是高水平的背景噪声可能会阻碍分析。
为了解决这个问题，波士顿大学乔巴尼亚和阿维迪医学院和艺术与科学学院的研究人员开发了一种新的工具，可以识别和去除来自各种来源的不必要的背景噪音。
“我们创建了DecontPro，这是一个统计模型，可以净化在CITE-seq数据中观察到的两个污染源，”通讯作者约书亚坎贝尔博士解释说，他是该学院的医学副教授。他说:“它可以作为一种重要的质量评估工具，有助于下游分析，帮助研究人员更好地了解疾病的分子原因。”
研究人员检查了几个公开可用的数据集，这些数据集用CITE-seq描述了不同类型的组织，并发现了一种新型的人工制品，他们称之为“海绵”。在几个数据集中，海绵体贡献了大量的背景噪声。研究人员发现，DecontPro可以估计和去除不同来源的背景噪音，包括海绵污染，细胞悬浮液中可能存在的环境物质污染，或抗体的非特异性结合。
Masanao Yajima博士是数学和统计学系的实践教授，他说:“DecontPro是一个贝叶斯层次模型。我们精心构建了它，这样它就可以从单细胞数据集中的噪声中分离出信号，而不会过于激进。”
这些发现发表在《核酸研究》杂志的网络版上。
更多资料:袁银等，基于DecontPro的液滴单细胞蛋白表达数据的背景噪声表征和去污，核酸研究(2023)。DOI: 10.1093 / nar / gkad1032
波士顿大学医学院提供
引用本文:研究人员开发了一种新方法来帮助分析单细胞数据(2023年11月17日)，该数据于2023年11月18日从https://phys.org/news/2023-11-method-analysis-cell.html检索
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