[出典] "
Automatic cell-type harmonization and integration across Human Cell Atlas datasets" Xu C [..] Meyer KB, Teichmann SA. Cell 2023-12-21. https://doi.org/10.1016/j.cell.2023.11.026 [著者所属] Wellcome Sanger Institute, Biosciences Institute (Newcastle U), Molecular Immunity Unit (U Cambridge), Cambridge U Hospitals NHS Foundation Trust and NIHR Cambridge Biomedical Research Centre, EMBL-EBI, Theory of Condensed Matter Group (U Cambridge)；グラフィカルアブストラクト引用右図参照
Automatic cell-type harmonization and integration across Human Cell Atlas datasets" Xu C [..] Meyer KB, Teichmann SA. Cell 2023-12-21. https://doi.org/10.1016/j.cell.2023.11.026 [著者所属] Wellcome Sanger Institute, Biosciences Institute (Newcastle U), Molecular Immunity Unit (U Cambridge), Cambridge U Hospitals NHS Foundation Trust and NIHR Cambridge Biomedical Research Centre, EMBL-EBI, Theory of Condensed Matter Group (U Cambridge)；グラフィカルアブストラクト引用右図参照 標準化されたヒト細胞アトラス (Human Cell Atlas https://www.humancellatlas.org)を構築するためには、シングルセル・コミュニティ全般にわたる細胞タイプのデータを調和させ、それらを共通のフレームワークに組み入れていくことが重要である。
著者らは、データセット間のアノテーションの分解能のレベルや技術的バイアスにおける細胞タイプの違いを解決する、予測クラスタリング・ツリーベースのツールとしてCellHintを開発した [Figure 1引用右図参照]。CellHintは、細胞間のトランスクリプトームの類似性を正確に定量化し、細胞タイプを関係グラフに配置することで、共有される細胞サブタイプとユニークな細胞サブタイプを階層的に定義する。 CellHintを複数の免疫データセットに適用することで、専門家によるマニュアル・アノテーションが再現された。
CellHintはまた、8つの疾患における健常肺細胞と疾患肺細胞の間の未解明な関係を明らかにした。さらに、ヒト成体海馬において過小評価されている細胞タイプを発見した。最後に、CellHintを38のデータセットから12の組織に適用し、約370万個の細胞からなる組織横断的なデータベースと、ヒト組織横断的な自動細胞アノテーションのための様々な機械学習モデルを提供した [Figure 7引用右図参照]。
CellHintはまた、8つの疾患における健常肺細胞と疾患肺細胞の間の未解明な関係を明らかにした。さらに、ヒト成体海馬において過小評価されている細胞タイプを発見した。最後に、CellHintを38のデータセットから12の組織に適用し、約370万個の細胞からなる組織横断的なデータベースと、ヒト組織横断的な自動細胞アノテーションのための様々な機械学習モデルを提供した [Figure 7引用右図参照]。
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