Robust enumeration of cell subsets from tissue expression profiles

枚举 生物 造血 造血细胞 核糖核酸 基因表达 计算生物学 分子生物学 基因 信使核糖核酸 细胞 细胞生物学 遗传学 干细胞 组合数学 数学
作者
Aaron M. Newman,Chih Long Liu,Michael R. Green,Andrew J. Gentles,Weiguo Feng,Yue Xu,Chuong D. Hoang,Maximilian Diehn,Ash A. Alizadeh
出处
期刊:Nature Methods [Springer Nature]
卷期号:12 (5): 453-457 被引量:9283
标识
DOI:10.1038/nmeth.3337
摘要

A computational method to identify cell types within a complex tissue, based on analysis of gene expression profiles, is described in this paper. We introduce CIBERSORT, a method for characterizing cell composition of complex tissues from their gene expression profiles. When applied to enumeration of hematopoietic subsets in RNA mixtures from fresh, frozen and fixed tissues, including solid tumors, CIBERSORT outperformed other methods with respect to noise, unknown mixture content and closely related cell types. CIBERSORT should enable large-scale analysis of RNA mixtures for cellular biomarkers and therapeutic targets ( http://cibersort.stanford.edu/ ).
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