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      改進的RNA數(shù)據(jù)可視化方法可以更快地獲得更大的圖像
      
			
      
				2019-02-15 10:09:23
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      就像從針孔相機到寶麗來，對流行的生物信息學數(shù)據(jù)可視化方法的公式的重要數(shù)學更新將允許研究人員開發(fā)單細胞基因表達的快照，不僅快幾倍，而且分辨率更高。發(fā)表于自然方法，耶魯數(shù)學家的這項創(chuàng)新將把百萬點單細胞RNA測序(scRNA-seq)數(shù)據(jù)集的渲染時間從三個多小時縮短到僅十五分鐘。
      

      改進的RNA數(shù)據(jù)可視化方法可以更快地獲得更大的圖像
      

      科學家表示，現(xiàn)有的十年前方法，即分布式隨機鄰域嵌入(t-SNE)，非常適合用于表示在單一細胞水平上收集的RNA測序數(shù)據(jù)中的模式，scRNA-seq數(shù)據(jù)，二維。“在這種情況下，t-SNE'通過它們表達的基因組織細胞，并用于發(fā)現(xiàn)新的細胞類型和細胞狀態(tài)，”首席作者，耶魯大學博士生導師George Linderman說。專攻應用數(shù)學的學生。
      

      根據(jù)計算標準，t-SNE非常慢。因此，研究人員經(jīng)常對其scRNA-seq數(shù)據(jù)集進行“下采樣” - 在應用t-SNE之前從初始樣本中采集較小的樣本。然而，下采樣是一個糟糕的妥協(xié)，因為它使得t-SNE不太可能捕獲稀有細胞群，這通常是研究人員最想要識別的。
      

      30多年前，另一支耶魯大學數(shù)學家團隊開發(fā)了快速多極方法(FMM)，這是一種革命性的數(shù)值技術(shù)，可加速計算n體問題中的遠程力。本研究的研究人員認識到，F(xiàn)MM背后的原理也可以應用于非線性降維問題，如t-SNE和加速t-SNE，直到它獲得新名稱：FIt-SNE，或基于快速插值的t -SNE。
      

      “使用我們的方法，研究人員不僅可以更快地分析單細胞RNA測序數(shù)據(jù)，而且還可以用來表征在t-SNE之前對數(shù)據(jù)進行二次采樣時無法檢測到的稀有細胞亞群，”Yuval Kluger說道。作者和耶魯病理學教授。此外，該團隊對其FIt-SNE結(jié)果使用熱圖式可視化，這使研究人員可以輕松地同時查看數(shù)百個基因在單個細胞水平上的表達模式。
      

      研究人員表示，2019年t-SNE獲得“FIt”的新年不會更好。2018年12月，“科學雜志”命名跟蹤細胞胚胎細胞的發(fā)育 - 如果沒有基于scRNA-seq數(shù)據(jù)的可視化 - 年度突破，就無法完成。研究人員表示，F(xiàn)It-SNE將加速這一發(fā)育生物學領(lǐng)域以及神經(jīng)科學和癌癥研究領(lǐng)域的進一步工作，其中單細胞測序已成為繪制大腦和理解腫瘤的寶貴工具。
      
			

			
        
      
			
      
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