Uncovering cell identity through differential stability with Cepo

身份(音乐) 细胞 计算生物学 电池类型 鉴定(生物学) 生物 基因 理论(学习稳定性) 计算机科学 推论 遗传学 人工智能 机器学习 声学 植物 物理
作者
Hani Jieun Kim,Kevin Wang,Carissa Chen,Yingxin Lin,Patrick Tam,David Lin,Pengyi Yang,Pengyi Yang
出处
期刊:Nature Computational Science [Springer Nature]
卷期号:1 (12): 784-790 被引量:18
标识
DOI:10.1038/s43588-021-00172-2
摘要

The use of single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) allows observation of different cells at multi-tiered complexity in the same microenvironment. To get insights into cell identity using scRNA-seq data, we present Cepo, which generates cell-type-specific gene statistics of differentially stable genes from scRNA-seq data to define cell identity. When applied to multiple datasets, Cepo outperforms current methods in assigning cell identity and enhances several cell identification applications such as cell-type characterisation, spatial mapping of single cells and lineage inference of single cells. Defining cell identity is a fundamental task in dissecting the cellular heterogeneity in single-cell data. Here the authors developed Cepo, a method to uncover cell identity genes and enhance the retrieval of cellular identities from scRNA-seq data.
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