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金龙彩票地址金龙快速彩票投注站点金龙彩票官方网站研究所开发出基于RNA-Seq测序数据的免疫细胞组分预测模型

201865日,Frontiers in Immunology在线发表了金龙彩票地址金龙快速彩票投注站点金龙彩票官方网站研究所的一项研究成果“seq-ImmuCC: Cell-Centric View of Tissue Transcriptome Measuring Cellular Compositions of Immune Microenvironment From Mouse RNA-Seq Data”,发布了一个基于转录组测序(RNA-Seq)数据对小鼠组织中10种主要免疫细胞组分进行预测的计算模型(seq-ImmuCC)。

随着高通量测序技术的快速发展,基于RNA-Seq测序的转录组分析已经广泛应用于肿瘤、感染和自身免疫等不同疾病状态下的分子水平研究。然而,用于测序的组织样本中通常包含复杂的细胞组成信息,对于细胞层面的信息定量非常有助于理解机体的正常生理功能和异常疾病机制。近年来,基于表达谱数据建立计算模型,对组织样本中包含的不同免疫细胞的相对组成比例进行评估,已经得到了较大进展。2017年发表于Scientific Reports的一项研究中,我们基于小鼠的DNA芯片表达谱数据,构建了一个能够对小鼠中的25种免疫细胞组分定量计算模型ImmuCC (http://www.nature.com/articles/srep40508),获得了领域内广泛关注和应用。而随着测序技术的快速应用和大量数据的累积,发展一套基于RNA-Seq数据的免疫细胞组分预测模型,可以为测序数据提供免疫细胞层面的解读视角,将具有非常重要的应用价值。

在本研究中,我们通过从公共数据库中收集得到的小鼠正常免疫细胞RNA-Seq数据,构建得到了一个能够从小鼠组织的RNA-Seq数据出发,对组织中的10种免疫细胞组成比例进行定量的计算模型seq-ImmuCC。首先,我们对模型所需的回归算法进行选择,利用模拟数据以及实验数据对不同机器学习方法进行比较,发现基于支持向量回归(SVR 和最小二乘回归(LLSR)的模型具有更好的计算表现。然后,我们评估了不同表达谱数据采集方法(芯片与RNA-Seq测序)对计算结果的影响,发现相同类型数据来源的模型应用往往具有更好的预测性能。最后,利用构建好的计算工具,我们对27种小鼠正常组织以及18种小鼠肿瘤组织中的10种免疫细胞组成比进行了计算评估,初步构建出了小鼠正常和肿瘤组织中的主要免疫细胞组成图谱,为小鼠免疫研究提供了一个基础参照。同时,考虑到方法的易用性和可及性,我们还构建了一个网页版的在线计算工具(http://wap-lab.org:3200/immune/)。

Figure:Immune cell fingerprint in 12 representative mouse tissues

该研究主要由金龙彩票地址金龙快速彩票投注站点金龙彩票官方网站研究所的吴爱平课题组和秦晓峰课题组共同合作完成。本项研究得到了国家重点研发计划、医科院创新工程、国家自然科学基金等多项基金的大力资助。

(陈秭宜/文)

文章链接:

Frontiers | seq-ImmuCC: Cell-Centric View of Tissue Transcriptome Measuring Cellular Compositions of Immune Microenvironment From Mouse RNA-Seq Data | Immunology

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