CAraCAl: CAMML مع دمج إمكانية الوصول إلى الكروماتين

الملخص الخلفية خطوة حيوية في تحليل بيانات الخلايا الفردية هي التأكد من أنواع الخلايا الموجودة في مجموعة البيانات، وما هي وفرتها. في العديد من الأمراض، يمكن أن تؤثر نسب أنواع الخلايا المختلفة على الصحة والتشخيص. تركزت معظم الأساليب لتوصيف نوع الخلايا على تصنيف الخلايا لتسلسل RNA للخلايا الفردية (scRNA-seq) وقد حققت نجاحاً واعداً. ومع ذلك، تفتقر العديد من الطرق الموثوقة إلى وسائل أخرى لتسلسل الخلايا الفردية مثل اختبار تسلسل الخلايا الفردية للوصول إلى الكروماتين (scATAC-seq)، الذي يقيس مدى انفتاح الجينات المهمة في كل خلية لتعبيرها بشكل إيبجيناتي. النتائج للاستفادة من الإمكانيات المعلوماتية لبيانات scATAC-seq، قمنا بتطوير CAMML مع دمج إمكانية الوصول إلى الكروماتين (CAraCAl)، وهي طريقة معلوماتية حيوية تقوم بتصنيف الخلايا على بيانات scATAC-seq. تقوم CAraCAl بتصنيف الخلايا من خلال تقييم كل خلية من حيث غناها بمجموعات الجينات المعينة لنوع الخلايا. تتكون هذه المجموعات الجينية من الجينات الأكثر تنظيمًا أو الأقل تنظيمًا الموجودة في كل نوع من الخلايا وفقًا لنشاط الجينات المتوقع. الاستنتاجات وجدنا أن CAraCAl لا تحسن الأداء مقارنةً بـ CAMML عند توفر scRNA-seq، لكن إذا كانت scATAC-seq هي المتاحة فقط، فإن CAraCAl تقوم بتصنيف الخلايا بنجاح نسبي. وبالتالي، نناقش أيضًا أفضل الممارسات لتصنيف الخلايا ونقاط القوة والضعف لمجموعة من خيارات توصيل الخلايا.