Verbesserte Analyse genomischer Daten mit modernen mathematischen Verfahren

Forscher der NUS haben einen neuen Ansatz zur Analyse von Einzelzell-RNA-Sequenzierungsdaten (scRNA-seq) vorgestellt. Diese Methode verspricht eine höhere Präzision und Geschwindigkeit bei der Dateninterpretation und könnte so möglicherweise den Fortschritt in zahlreichen Bereichen der biomedizinischen Forschung beschleunigen, darunter auch Studien zu Krebs und Alzheimer.

Das innovative Framework mit dem Namen scAMF (Single-cell Analysis via Manifold Fitting) wurde von einem Wissenschaftlerteam unter der Leitung von Associate Professor Zhigang Yao vom Department für Statistik und Datenwissenschaft der Fakultät für Naturwissenschaften der NUS entwickelt.

Das Framework verwendet fortschrittliche mathematische Techniken, um eine niedrigdimensionale Mannigfaltigkeit in den hochdimensionalen Raum einzupassen, in dem die Genexpressionsdaten gemessen werden. Auf diese Weise reduziert scAMF effektiv das Rauschen und bewahrt gleichzeitig wichtige biologische Informationen. Dies ermöglicht eine genauere Charakterisierung von Zelltypen und -zuständen.

Diese Forschung wurde in Zusammenarbeit mit Professor Yau Shing-Tung an der Tsinghua-Universität durchgeführt. Ihre Ergebnisse wurden veröffentlicht im Verfahren der Nationalen Akademie der Wissenschaften am 3. September 2024.

Nutzung von Manifold-Fitting-Techniken zur Überwindung von Hürden bei der Datenanalyse

Die Sequenzierung von Einzelzell-RNA ist zu einem wichtigen Instrument der Genomforschung geworden und bietet beispiellose Einblicke in die Zelldiversität und Krankheitsmechanismen. Das inhärente Rauschen der scRNA-Sequenzdaten, das sowohl auf biologische Variabilität als auch auf technische Fehler zurückzuführen ist, stellt jedoch seit langem eine Herausforderung für eine genaue Analyse dar.

Herkömmliche scRNA-Sequenzanalysemethoden, darunter genomische Imputationsansätze, graphenbasierte Methoden und auf Deep Learning basierende Algorithmen, haben aufgrund inhärenten Rauschens häufig Schwierigkeiten, Zellbeziehungen genau zu charakterisieren.

Das scAMF-Framework stellt einen bedeutenden Fortschritt bei der Überwindung dieser Einschränkungen dar. Es basiert auf dem Prinzip, eine niedrigdimensionale Mannigfaltigkeit in den Umgebungsraum der Genexpressionsdaten einzupassen, wodurch Rauschen effektiv reduziert wird, während wichtige Informationen erhalten bleiben.

Das Herzstück von scAMF ist das Manifold-Fitting-Modul, das scRNA-Sequenzdaten effektiv entrauscht, indem es ihre Verteilung im Umgebungsraum entfaltet. Diese Technik zielt darauf ab, eine glatte Mannigfaltigkeit innerhalb des ursprünglichen Raums zu rekonstruieren, in dem die Daten gemessen werden. Dabei wird die niedrigdimensionale Struktur der Daten auf eine Weise erfasst, die den Informationsverlust minimiert und Rauschen effektiv eliminiert.

Die wichtigste Neuerung von scAMF liegt in seiner Fähigkeit, die räumliche Verteilung der Daten zu verbessern, indem Genexpressionsvektoren von Zellen desselben Typs näher zusammengebracht werden, während gleichzeitig eine klare Trennung zwischen verschiedenen Zelltypen erhalten bleibt. Diese Verbesserung führt zu einer präziseren und zuverlässigeren Clusterung in nachfolgenden Analysen.

„Unser Ansatz beseitigt effektiv das Rauschen von scRNA-Sequenzdaten, indem er eine niedrigdimensionale Mannigfaltigkeit in den hochdimensionalen Raum einpasst“, erklärte Assoc Prof Yao. „Diese Methode verbessert die Genauigkeit der Zelltypklassifizierung und die Klarheit der Datenvisualisierung erheblich.“

Die scAMF-Methode verwendet eine einzigartige Kombination aus Datentransformation, Mannigfaltigkeitsanpassung unter Verwendung gemeinsamer Nächster-Nachbar-Metriken und unüberwachter Clustervalidierung.

Im Vergleich zu anderen Methoden weist scAMF in mehreren Schlüsselbereichen eine überlegene Leistung auf, darunter eine effektivere Rauschunterdrückung, eine verbesserte Clustergenauigkeit, eine bessere Erhaltung biologischer Informationen, eine konkurrenzfähige Rechenleistung, eine klarere Visualisierung und eine robuste Leistung über verschiedene Datensätze hinweg.

Diese Verbesserungen positionieren scAMF als leistungsstarkes neues Werkzeug in der Einzelzellanalyse und ermöglichen es Forschern möglicherweise, bislang verborgene zelluläre Heterogenität und seltene Zellpopulationen aufzudecken.

Zukünftige Arbeit – ein besseres Verständnis der Zelldiversität und -funktion fördern

Aufbauend auf dem Erfolg von scAMF entwickelt das Forschungsteam nun ein neuartiges Framework für die Erstellung hochauflösender, mehrskaliger Zellatlanten. Dieser neue Ansatz zielt darauf ab, aktuelle methodische Einschränkungen bei der Erstellung von Zellatlanten zu überwinden, wie etwa Herausforderungen bei der Identifizierung kleiner Zellpopulationen und veraltete Techniken des unüberwachten Lernens.

Ein Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung eines Zellanalyse-Frameworks mit mehreren Auflösungen auf der Basis von scAMF. Dieses fortschrittliche Framework zielt darauf ab, seltene Zellpopulationen zu identifizieren und zur Erstellung umfassender Zellatlanten beizutragen.

Der Multi-Resolution-Ansatz ermöglicht es Forschern, die zelluläre Heterogenität auf verschiedenen Granularitätsebenen zu analysieren, von breiten Zelltypen bis hin zu subtilen Subpopulationen. Dies ist insbesondere wichtig für die Identifizierung seltener Zelltypen, die bei herkömmlichen Analysemethoden möglicherweise übersehen werden.

„Unsere laufende Arbeit hat bereits vielversprechende Ergebnisse in zahlreichen Benchmark-Datensätzen gezeigt und neue biologische Erkenntnisse zutage gefördert“, bemerkte Assoc Prof Yao. „Wir haben sie auf den Human Brain Cell Atlas angewendet und neue Subtypen und Markergene für verschiedene Zelltypen identifiziert.“

Diese laufende Forschung verspricht, die Grenzen der Einzelzellanalyse noch weiter zu erweitern und möglicherweise unser Verständnis der Zelldiversität und -funktion in verschiedenen biologischen Systemen zu revolutionieren.