scMAGS: Marker gene selection from scRNA-seq data for spatial transcriptomics studies

选择(遗传算法) 基因 计算生物学 背景(考古学) 转录组 生物 空间分析 轮廓 遗传学 基因表达 计算机科学 人工智能 地理 古生物学 遥感
作者
Yusuf Baran,Berat Dogan
标识
DOI:10.1101/2022.03.22.485261
摘要

Single-Cell RNA sequencing (scRNA-seq) has provided unprecedented opportunities for exploring gene expression and thus uncovering regulatory relationships between genes at the single cell level. However, scRNA-seq relies on isolating cells from tissues. Thus, the spatial context of the regulatory processes is lost. A recent technological innovation, spatial transcriptomics, allows to measure gene expression while preserving spatial information. A first step in the spatial transcriptomic analysis is to identify the cell type which requires a careful selection of cell-specific marker genes. For this purpose, currently scRNA-seq data is used to select limited number of marker genes from among all genes that distinguish cell types from each other. This study proposes scMAGS (single-cell MArker Gene Selection), a new approach for marker gene selection from scRNA-seq data for spatial transcriptomics studies. scMAGS uses a filtering step in which the candidate genes are extracted prior to the marker gene selection step. For the selection of marker genes, cluster validity indices, Silhouette index or Calinski-Harabasz index (for large datasets) are utilized. Experimental results showed that, in comparison to the existing methods, scMAGS is scalable, fast and accurate. Even for the large datasets with millions of cells, scMAGS could find the required number of marker genes in a reasonable amount of time with less memory requirements.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
sxr完成签到,获得积分10
2秒前
王涛发布了新的文献求助30
2秒前
领导范儿应助合适成风采纳,获得10
3秒前
AC赵先生完成签到,获得积分10
4秒前
丫丫发布了新的文献求助10
5秒前
邵燚铭完成签到 ,获得积分10
5秒前
6秒前
情怀应助HJJHJH采纳,获得10
7秒前
7秒前
7秒前
8秒前
wwsybx完成签到 ,获得积分10
9秒前
9秒前
luria完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
sssxy发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
11秒前
喜悦的斓完成签到,获得积分10
12秒前
浮熙完成签到 ,获得积分10
12秒前
rym完成签到 ,获得积分10
12秒前
科研通AI2S应助snow采纳,获得10
12秒前
今后应助trans采纳,获得10
13秒前
十个勤天完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
yanting发布了新的文献求助10
13秒前
喜悦的斓发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
星星轨迹发布了新的文献求助10
13秒前
悦悦发布了新的文献求助10
14秒前
dudu发布了新的文献求助30
14秒前
14秒前
所所应助liuxh123采纳,获得10
15秒前
WW完成签到 ,获得积分10
16秒前
lilili发布了新的文献求助50
16秒前
orixero应助柴犬采纳,获得10
16秒前
英姑应助丫丫采纳,获得10
16秒前
合适成风发布了新的文献求助10
18秒前
情怀应助虬江学者采纳,获得10
18秒前
18秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
Immigrant Incorporation in East Asian Democracies 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3965976
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3511306
关于积分的说明 11157319
捐赠科研通 3245873
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1793215
邀请新用户注册赠送积分活动 874245
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804286