New interpretable machine-learning method for single-cell data reveals correlates of clinical response to cancer immunotherapy

浮士德 计算机科学 淋巴母细胞 人口 计算生物学 人工智能 生物 医学 细胞培养 遗传学 环境卫生 程序设计语言
作者
Evan Greene,Greg Finak,Leonard A. D’Amico,Nina Bhardwaj,Candice D. Church,Chihiro Morishima,Nirasha Ramchurren,Janis M. Taube,Paul Nghiem,Martin A. Cheever,Steven P. Fling,Raphaël Gottardo
出处
期刊:Patterns [Elsevier BV]
卷期号:2 (12): 100372-100372 被引量:32
标识
DOI:10.1016/j.patter.2021.100372
摘要

We introduce a new method for single-cell cytometry studies, FAUST, which performs unbiased cell population discovery and annotation. FAUST processes experimental data on a per-sample basis and returns biologically interpretable cell phenotypes, making it well suited for the analysis of complex datasets. We provide simulation studies that compare FAUST with existing methodology, exemplifying its strength. We apply FAUST to data from a Merkel cell carcinoma anti-PD-1 trial and discover pre-treatment effector memory T cell correlates of outcome co-expressing PD-1, HLA-DR, and CD28. Using FAUST, we then validate these correlates in cryopreserved peripheral blood mononuclear cell samples from the same study, as well as an independent CyTOF dataset from a published metastatic melanoma trial. Finally, we show how FAUST's phenotypes can be used to perform cross-study data integration in the presence of diverse staining panels. Together, these results establish FAUST as a powerful new approach for unbiased discovery in single-cell cytometry.
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
1秒前
1秒前
利乐完成签到,获得积分10
2秒前
小雨发布了新的文献求助10
2秒前
yiyi037118发布了新的文献求助10
3秒前
清新的宛丝完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
柯一一应助燕燕于飞采纳,获得10
4秒前
orixero应助稀里糊涂图采纳,获得20
5秒前
YUMI发布了新的文献求助10
5秒前
damai完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
5秒前
wuwu完成签到,获得积分10
6秒前
风中早晨完成签到,获得积分10
6秒前
罗某人发布了新的文献求助10
6秒前
chaobada完成签到,获得积分10
6秒前
7秒前
7秒前
斤斤发布了新的文献求助10
7秒前
water应助小米采纳,获得10
8秒前
8秒前
共享精神应助pick采纳,获得10
9秒前
希望天下0贩的0应助白茶采纳,获得10
9秒前
菲常大机智完成签到 ,获得积分10
9秒前
转身叶海发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
材料打工人完成签到 ,获得积分10
10秒前
11秒前
英俊的铭应助漂亮的振家采纳,获得10
11秒前
shuo0976完成签到,获得积分10
12秒前
研友_VZG7GZ应助blue2021采纳,获得30
12秒前
巨星不吃辣完成签到,获得积分10
12秒前
yeyeye发布了新的文献求助10
12秒前
lhh发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
FashionBoy应助风中早晨采纳,获得10
12秒前
菲常大机智关注了科研通微信公众号
13秒前
14秒前
Sun完成签到,获得积分10
14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
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 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 3969513
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3514327
关于积分的说明 11173617
捐赠科研通 3249672
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794973
邀请新用户注册赠送积分活动 875537
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804836