تجميع مفرد الخلايا Hi-C القوي من خلال الاستدلال القائم على الالتفاف والمشي العشوائي

تلعب بنية الجينوم ثلاثية الأبعاد دوراً محورياً في تنظيم الجينات ووظائف الخلايا. لقد تم تحقيق تحليل مفرد الخلايا لهندسة الجينوم باستخدام تقنيات التصوير وطرق التقاط تكوين الكروماتين مثل Hi-C. لدراسة التباين في بنية الكروموسومات بين أنواع الخلايا المختلفة، هناك حاجة إلى أساليب حسابية يمكن أن تستفيد من بيانات Hi-C المفردة المتفرقة وغير المتجانسة. ومع ذلك، هناك القليل من الطرق الموجودة التي يمكن أن تجمع بدقة وكفاءة مثل هذه البيانات إلى أنواع الخلايا المكونة. هنا، نصف scHiCluster، وهو خوارزمية تجميع مفرد الخلايا لمصفوفات الاتصال Hi-C التي تستند إلى الاستدلالات باستخدام الالتفاف الخطي والمشي العشوائي. باستخدام كل من بيانات Hi-C المفردة المحاكية والحقيقية كنقاط مرجعية، يحسن scHiCluster بشكل كبير دقة التجميع عندما يتم تطبيقه على مجموعات البيانات ذات التغطية المنخفضة مقارنةً بالطرق الحالية. بعد الاستدلال بواسطة scHiCluster، يمكن التعرف على هياكل تشبه المجال المرتبط طوبياً (TAD) داخل الخلايا المفردة، وتم إثراء حدود توافقها عند حدود TAD الملاحظة في عينات Hi-C الخلوية الكثيفة. باختصار، يسهل scHiCluster تصور ومقارنة الجينومات ثلاثية الأبعاد للخلايا المفردة.