[논문 리뷰] cellanneal: A User-Friendly Deconvolution Software for Omics Data

Lisa Buchauer, Shalev Itzkovitz|arXiv (Cornell University)|2021. 10. 15.

Gene expression and cancer classification참고 문헌 17인용 수 8

한 줄 요약

cellanneal은 Spearman의 순위상관계와 시뮬레이티드 어닐링을 사용하여 세포유형 비율을 최적화하는 사용자 친화적인 Python 기반 소프트웨어로, 비대칭적인 유전자 발현 데이터에 대해 강건성을 제공한다. 하위분석 시간이 1분 이내이며, 로컬에서 개인정보 보호 규정을 준수하는 분석을 위한 명령줄 인터페이스, Python 패키지, 단일 실행 파일 기반 그래픽 사용자 인터페이스를 지원한다.

ABSTRACT

We introduce cellanneal, a python-based software for deconvolving bulk RNA sequencing data. cellanneal relies on the optimization of Spearman's rank correlation coefficient between experimental and computational mixture gene expression vectors using simulated annealing. cellanneal can be used as a python package or via a command line interface, but importantly also provides a simple graphical user interface which is distributed as a single executable file for user convenience. The python package is available at https://github.com/LiBuchauer/cellanneal , the graphical software can be downloaded at http://shalevlab.weizmann.ac.il/resources .

연구 동기 및 목표

• 복합 RNA-seq 데이터에서 극도로 비대칭적인 mRNA 복수 수치 분포를 다루는 데에 최소 제곱 기반 분해 방법의 한계를 해결하기 위해.
• 절대 발현 값 대신 순위 기반 상관계수를 사용하여 노이즈와 플랫폼 효과에 대한 강건성을 향상시키기 위해.
• 웹 기반 도구가 개인정보 보호 규정에 부합하지 않는 임상 및 민감한 데이터 응용 분야에서 사용 가능한 로컬 실행이 가능한 사용자 친화적 도구를 제공하기 위해.
• 단일세포 기반 참조 데이터를 활용하여 복잡한 조직에서 세포유형 비율을 효율적이고 정확하게 추론하기 위해.
• 관측된 발현과 추정된 발현 간의 유전자별 배수 변화를 계산하여 후속 분석을 포괄적으로 지원하기 위해.

제안 방법

• 관측된 복합 유전자 발현과 시뮬레이션된 혼합 발현 간의 음성 Spearman 순위상관계를 최소화하도록 시뮬레이티드 어닐링을 사용하여 세포유형 비율을 최적화한다.
• 혼합물 내 각 세포유형에 대해 단일세포 RNA-seq에서 확보한 유전자 발현 벡터를 參조 데이터로 사용한다.
• 순위 기반 상관계수를 사용하여 모든 유전자가 최적화에 동일하게 기여하도록 하여 고발현 외곽치의 영향을 감소시킨다.
• 세 가지 접근 방식을 제공한다: Python 패키지, 명령줄 인터페이스, 단일 파일 실행 가능한 그래픽 사용자 인터페이스.
• 관측된 복합 발현과 추정된 발현 간의 유전자별 배수 변화를 계산하고 저장한다.
• 표준 데스크톱 하드웨어에서 샘플당 1분 이내 처리 시간을 확보하기 위해 효율적인 계산을 구현한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 극도로 비대칭적인 유전자 발현이 있는 복합 RNA-seq 분해에서, 제곱잔차의 합보다 Spearman 순위상관계가 더 강건한 목적 함수를 제공할 수 있는가?
• RQ2 전통적인 회귀 기반 방법 대비 시뮬레이티드 어닐링이 세포유형 비율 추정에서 더 빠르고 신뢰할 수 있는 수렴을 가능하게 하는가?
• RQ3 로컬에서 실행되는 GUI 기반 소프트웨어 도구가 임상 및 민감한 옴믹스 데이터 분해의 접근성과 개인정보 보호 준수를 향상시킬 수 있는가?
• RQ4 표현 수준에 관계없이 모든 정보를 갖춘 유전자를 포함할 경우, 순위 기반 상관계수를 사용할 때 분해 정확도가 얼마나 향상되는가?
• RQ5 cellanneal은 단일세포 기반 프로파일과 비교하여 복합 샘플에서 조절이 잘못된 유전자들을 얼마나 효과적으로 식별할 수 있는가?

주요 결과

• cellanneal은 표준 데스크톱 하드웨어에서 샘플당 하위분석 시간이 1분 이내로, 복합 RNA-seq 데이터셋의 빠른 분석을 가능하게 한다.
• Spearman 순위상관계의 사용으로 고발현 유전자가 최적화에 지나치게 영향을 주지 않도록 보장하여 노이즈와 플랫폼 효과에 대한 강건성을 향상시킨다.
• 소프트웨어는 관측된 발현과 추정된 발현 간의 유전자별 배수 변화를 성공적으로 계산하여, 복합 샘플 내 생물학적으로 관련된 발현 변화 식별을 가능하게 한다.
• 그래픽 사용자 인터페이스는 설치가 필요 없는 단일 실행 파일로 배포되어 개인정보 보호 규정 준수를 위한 로컬 실행을 가능하게 한다.
• Python 패키지와 명령줄 인터페이스는 자동화된 분석 파이프라인에 통합 가능하며, 완전한 문서와 빠른 시작 워크플로우가 제공된다.
• 모의 및 실제 데이터를 활용한 검증을 통해 극단적인 mRNA 복수 수치 분포를 가진 데이터셋에 적용했을 때 분해 결과의 안정성이 향상됨을 입증하였다.