贝勒医学院 信用:CC0公共领域 生物医学科学家越来越多地使用去卷积方法，这些方法用于计算分析复杂细胞混合物的组成
他们面临的挑战之一是从近50种可用的方法中选择一种适合他们实验条件的方法
为了帮助选择方法，贝勒医学院和德克萨斯州儿童医院的简和丹·邓肯神经研究所的研究人员广泛评估了11种基于RNA测序数据分析的去卷积方法，确定了每种方法在各种情况下的各自优势和劣势
从这些分析中，研究人员得出了科学家可以用来确定最适合他们需求的反卷积方法的指南
这项研究发表在《基因组生物学》杂志上
相应的作者Dr
刘占东，贝勒大学儿科神经病学副教授，简和丹·邓肯神经研究所生物信息学核心主任
分析复杂的细胞混合物是一项困难的任务
研究人员可以用实验室技术进行这样的分析，物理分离和/或识别细胞成分，但这种方法既耗时又昂贵
或者，研究人员可以使用反卷积方法，通过分析从大量数据中获得的大数据集，如核糖核酸测序数据，通过计算提取混合物中单个细胞的信息
例如，一些研究干细胞(一种罕见的细胞)的研究人员可能会对这些细胞在总血细胞数量中的百分比感兴趣
他们可以对大量细胞进行核糖核酸序列分析，然后应用去卷积方法来确定混合物中干细胞的百分比
但是，他们应该用什么方法呢？ 在另一个例子中，如果科学家只对混合物中不同细胞类型的相对比例感兴趣，那么有一种方法最适合解卷积
但是，如果科学家想找出每种细胞类型的实际百分比，那么去卷积方法并不是这项工作的最佳方法，而是另一种更适合提供这种答案的方法
科学家如何知道哪种方法在每种情况下最有效？ “我们的实验室是早期开发反褶积方法的众多实验室之一，为目前从事这类工作的近50种反褶积方法做出了贡献，”第一作者金海静说，她是在刘实验室工作的贝勒大学定量和计算生物科学研究生项目的研究生
“这些方法基于不同的数学模型和/或不同的假设，试图解决去卷积问题，这基本上涉及如何从大量异质组织到单个细胞的轮廓
" 由于人们对反褶积的兴趣越来越大，可用的方法也越来越多，刘和金认为是时候建立一个准则或基准来了解每种方法的优缺点了
运行数千个场景 该团队研究了11种方法
他们根据节目的质量、科学文献中引用的数量以及它们在该领域的受欢迎程度来选择它们
“我们面临的挑战之一是如何在许多可能的情况下最好地测试每种方法的优缺点，”金说
研究人员决定使用计算或电子方法，使他们能够模拟测试所有方法所需的数千个场景
“所有这些场景都代表了细胞研究、癌症研究或发育生物学中的真实实验情况
我们对每一种方法都进行了模拟，这样我们就可以为那些对将这些方法应用于实验感兴趣的人确定每种情况下的最佳反卷积方法，”金说
“这就是这部作品的价值，”刘说
“我们正在为从事不同生物学课题的人们提供各种反卷积方法的基准研究和指导，以便于分析他们的实验结果
"
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