الاستدلال بعد تقدير المتغيرات الكامنة لبيانات تسلسل RNA وحيد الخلية

في تحليل بيانات تسلسل RNA وحيد الخلية، غالبًا ما يقوم الباحثون بتوصيف التباين بين الخلايا من خلال تقدير متغير كامن، مثل نوع الخلية أو الزمن الزائف، الذي يمثل بعض جوانب حالة الخلية. ثم يختبرون كل جين للعلاقة مع المتغير الكامن المقدر. إذا تم استخدام نفس البيانات لهذه الخطوات كلاهما، فإن الطرق القياسية لحساب قيم p في الخطوة الثانية ستفشل في تحقيق الضمانات الإحصائية مثل السيطرة على خطأ النوع الأول. علاوة على ذلك، فإن الأساليب مثل تقسيم العينة التي يمكن تطبيقها لحل مشاكل مماثلة في سياقات أخرى لا تنطبق في هذا السياق. في هذه المقالة، نقدم تقسيم العد، وهو إطار مرن يسمح لنا بإجراء استدلال صحيح في هذا السياق، تقريبًا لأي تقنية تقدير متغير كامن وأسلوب استدلال، تحت فرضية بواسون. نوضح السيطرة على خطأ النوع الأول وقوة تقسيم العد في دراسة محاكاة ونطبق تقسيم العد على مجموعة بيانات من الخلايا الجذعية متعددة القدرات تتمايز إلى خلايا قلبية.