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Applications of single-cell and bulk RNA sequencing in onco-immunology

核糖核酸 计算生物学 降维 聚类分析 预处理器 计算机科学 RNA序列 生物 免疫系统 基因表达 基因 人工智能 免疫学 遗传学 转录组
作者
Maria Kuksin,Daphné Morel,Marine Aglave,François-Xavier Danlos,Aurélien Marabelle,Andrei Zinovyev,Daniel Gautheret,Loic Verlingue
出处
期刊:European Journal of Cancer [Elsevier]
卷期号:149: 193-210 被引量:38
标识
DOI:10.1016/j.ejca.2021.03.005
摘要

The rising interest for precise characterization of the tumour immune contexture has recently brought forward the high potential of RNA sequencing (RNA-seq) in identifying molecular mechanisms engaged in the response to immunotherapy. In this review, we provide an overview of the major principles of single-cell and conventional (bulk) RNA-seq applied to onco-immunology. We describe standard preprocessing and statistical analyses of data obtained from such techniques and highlight some computational challenges relative to the sequencing of individual cells. We notably provide examples of gene expression analyses such as differential expression analysis, dimensionality reduction, clustering and enrichment analysis. Additionally, we used public data sets to exemplify how deconvolution algorithms can identify and quantify multiple immune subpopulations from either bulk or single-cell RNA-seq. We give examples of machine and deep learning models used to predict patient outcomes and treatment effect from high-dimensional data. Finally, we balance the strengths and weaknesses of single-cell and bulk RNA-seq regarding their applications in the clinic.
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