Estimación precisa de la composición de tipos celulares a partir de datos de expresión génica

El rápido desarrollo de tecnologías de transcriptómica de célula única ha ayudado a descubrir la heterogeneidad celular dentro de las poblaciones celulares. Sin embargo, el RNA-seq de tipo masivo sigue siendo el principal caballo de batalla para cuantificar los niveles de expresión génica debido a su simplicidad técnica y bajo costo. Para extraer información de manera más efectiva de los datos masivos dados los nuevos conocimientos obtenidos de los métodos de célula única, hemos desarrollado un nuevo algoritmo para estimar la composición de tipos celulares a partir de una firma de tipo celular derivada de RNA-seq de célula única. La comparación con métodos existentes utilizando varios conjuntos de datos reales de RNA-seq indica que nuestro nuevo enfoque es más preciso y completo que los métodos anteriores, especialmente para la estimación de tipos celulares raros. Más importante aún, nuestro método puede detectar cambios en la composición de tipos celulares en respuesta a perturbaciones externas, proporcionando así un método valioso y rentable para diseccionar los efectos específicos de tipos celulares de tratamientos farmacológicos o cambios de condiciones. Por lo tanto, nuestro método es aplicable a una amplia gama de investigaciones biológicas y clínicas.