CITE-seq (zelluläre Indexierung von Transkriptomen und Epitopen) ist eine auf RNA-Sequenzierung basierende Methode, die gleichzeitig Zelloberflächenprotein und transkriptomische Daten innerhalb einer einzelnen Zellauslesung quantifiziert. Die Möglichkeit, Zellen gleichzeitig zu untersuchen, bietet beispiellose Einblicke in neue Zelltypen, Krankheitszustände oder andere Zustände.
Während CITE-seq das Problem des Nachweises einer begrenzten Anzahl von Proteinen bei gleichzeitiger Einzelzellsequenzierung auf unvoreingenommene Weise löst, ist eine seiner Einschränkungen das hohe Hintergrundrauschen, das die Analyse behindern kann.
Um dieses Problem zu beheben, haben Forscher der Chobanian & Avedisian School of Medicine und der Collage of Arts and Sciences der Boston University ein neuartiges Tool entwickelt, mit dem unerwünschte Hintergrundgeräusche aus verschiedenen Quellen identifiziert und entfernt werden können.
„Wir haben DecontPro entwickelt, ein statistisches Modell, das zwei Kontaminationsquellen dekontaminiert, die empirisch in CITE-seq-Daten beobachtet wurden“, erklärt der korrespondierende Autor Joshua Campbell, Ph.D., außerordentlicher Professor für Medizin an der Fakultät. „Es kann als wichtiges Qualitätsbewertungsinstrument verwendet werden, das bei der nachgelagerten Analyse hilft und Forschern hilft, die molekulare Ursache von Krankheiten besser zu verstehen“, sagte er.
Die Forscher untersuchten mehrere öffentlich verfügbare Datensätze, die verschiedene Gewebetypen mit CITE-seq profilierten, und fanden einen neuartigen Artefakttyp, den sie „Spongelet“ nannten. Die Spongelets trugen in mehreren Datensätzen zu einem großen Teil des Hintergrundrauschens bei. Die Forscher fanden heraus, dass DecontPro verschiedene Hintergrundgeräuschquellen abschätzen und entfernen kann, darunter Kontaminationen durch Schwammchen, durch Umgebungsmaterial, das möglicherweise in der Zellsuspension vorhanden ist, oder durch unspezifische Bindung von Antikörpern.
Masanao Yajima, Ph.D., Professor für Praxis in der Abteilung für Mathematik und Statistik, erklärt: „DecontPro ist ein bayesianisches hierarchisches Modell. Wir haben es sorgfältig konstruiert, damit es die Signale in Einzelzellendatensätzen vom Rauschen trennen kann, ohne dass dies der Fall ist.“ übermäßig aggressiv.“
Diese Ergebnisse erscheinen online in der Zeitschrift Nukleinsäureforschung.
Mehr Informationen:
Yuan Yin et al., Charakterisierung und Dekontamination von Hintergrundgeräuschen in tröpfchenbasierten Einzelzell-Proteinexpressionsdaten mit DecontPro, Nukleinsäureforschung (2023). DOI: 10.1093/nar/gkad1032