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Accounting for technical noise in single-cell RNA-seq experiments

生物 拟南芥 人口 计算机科学 基因 基因表达 噪音(视频) RNA序列 计算生物学 生物系统 细胞 遗传学 人工智能 转录组 人口学 社会学 突变体 图像(数学)
作者
Philip Brennecke,Simon Anders,Jong Kim,Aleksandra A. Kolodziejczyk,Xiuwei Zhang,Valentina Proserpio,Bianka Baying,Vladimı́r Beneš,Sarah A. Teichmann,John C. Marioni,Marcus G. Heisler
出处
期刊:Nature Methods [Nature Portfolio]
卷期号:10 (11): 1093-1095 被引量:1000
标识
DOI:10.1038/nmeth.2645
摘要

A statistical method that uses spike-ins to model the dependence of technical noise on transcript abundance in single-cell RNA-seq experiments allows identification of genes wherein observed variability in read counts can be reliably interpreted as a signal of biological variability as opposed to the effect of technical noise. Single-cell RNA-seq can yield valuable insights about the variability within a population of seemingly homogeneous cells. We developed a quantitative statistical method to distinguish true biological variability from the high levels of technical noise in single-cell experiments. Our approach quantifies the statistical significance of observed cell-to-cell variability in expression strength on a gene-by-gene basis. We validate our approach using two independent data sets from Arabidopsis thaliana and Mus musculus.
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