Method of moments framework for differential expression analysis of single-cell RNA sequencing data

生物 RNA序列 计算生物学 核糖核酸 表达式(计算机科学) 单细胞分析 差速器(机械装置) 遗传学 细胞 基因表达 细胞生物学 基因 转录组 计算机科学 工程类 航空航天工程 程序设计语言
作者
Min Cheol Kim,Rachel E. Gate,David S. Lee,Andrew Tolopko,Andrew Lu,Erin D. Gordon,Eric Shifrut,Pablo E. García-Nieto,Alexander Marson,Vasilis Ntranos,Chun Ye
出处
期刊:Cell [Cell Press]
标识
DOI:10.1016/j.cell.2024.09.044
摘要

Differential expression analysis of single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) data is central for characterizing how experimental factors affect the distribution of gene expression. However, distinguishing between biological and technical sources of cell-cell variability and assessing the statistical significance of quantitative comparisons between cell groups remain challenging. We introduce Memento, a tool for robust and efficient differential analysis of mean expression, variability, and gene correlation from scRNA-seq data, scalable to millions of cells and thousands of samples. We applied Memento to 70,000 tracheal epithelial cells to identify interferon-responsive genes, 160,000 CRISPR-Cas9 perturbed T cells to reconstruct gene-regulatory networks, 1.2 million peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) to map cell-type-specific quantitative trait loci (QTLs), and the 50-million-cell CELLxGENE Discover corpus to compare arbitrary cell groups. In all cases, Memento identified more significant and reproducible differences in mean expression compared with existing methods. It also identified differences in variability and gene correlation that suggest distinct transcriptional regulation mechanisms imparted by perturbations.
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