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scSTAR reveals hidden heterogeneity with a real-virtual cell pair structure across conditions in single-cell RNA sequencing data

计算生物学 细胞 核糖核酸 生物 免疫疗法 RNA序列 协方差 基因表达 基因 转录组 遗传学 免疫系统 数学 统计
作者
Jie Hao,Jiawei Zou,Jiaqiang Zhang,Ke Chen,Duojiao Wu,Wei Cao,Guanning Shang,Jean Yee Hwa Yang,KongFatt Wong‐Lin,Honggang Sun,Zhen Zhang,Xiangdong Wang,Wantao Chen,Xin Zou
出处
期刊:Briefings in Bioinformatics [Oxford University Press]
卷期号:24 (2) 被引量:2
标识
DOI:10.1093/bib/bbad062
摘要

Abstract Cell-state transition can reveal additional information from single-cell ribonucleic acid (RNA)-sequencing data in time-resolved biological phenomena. However, most of the current methods are based on the time derivative of the gene expression state, which restricts them to the short-term evolution of cell states. Here, we present single-cell State Transition Across-samples of RNA-seq data (scSTAR), which overcomes this limitation by constructing a paired-cell projection between biological conditions with an arbitrary time span by maximizing the covariance between two feature spaces using partial least square and minimum squared error methods. In mouse ageing data, the response to stress in CD4+ memory T cell subtypes was found to be associated with ageing. A novel Treg subtype characterized by mTORC activation was identified to be associated with antitumour immune suppression, which was confirmed by immunofluorescence microscopy and survival analysis in 11 cancers from The Cancer Genome Atlas Program. On melanoma data, scSTAR improved immunotherapy-response prediction accuracy from 0.8 to 0.96.
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