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美国阿尔伯特爱因斯坦医学院Deyou Zheng课题组近日取得一项新成果。经过不懈努力，他们研究发现可使用单个参考空间整合多个单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据集。2021年3月25日，国际学术期刊《自然-生物技术》发表了这一成果。

在本研究中，研究人员研发了一种新算法，该算法使用参考数据集中的基因特征向量来建立用于分析的整体框架。使用模拟和真实的数据集，研究人员证明了这种称为参考主成分整合（RPCI）方法在多个指标上都优于其他算法，在保留匹配细胞类型中真正的跨样本基因表达差异方面也具有明显优势，例如应用于处于不同发育阶段的细胞中或处于摄动与对照研究中时。

此外，当整合多个数据集时，RPCI仍可保持这种强大的性能。最后，研究人员将RPCI应用于小鼠肠道内胚层发育的scRNA-seq数据集，揭示了瞬时出现的遗传基序有助于建立内脏内胚层的前后轴。

据悉，在许多生物学应用单细胞RNA测序时需要对多个批次或研究的数据进行综合分析。当前的分析方法通常使用共享细胞类型或数据集之间的协方差相关性来完成，但这会造成生物信号失真。

附：英文原文

Title: Robust integration of multiple single-cell RNA sequencing datasets using a single reference space

Author: Yang Liu, Tao Wang, Bin Zhou, Deyou Zheng

Issue&Volume: 2021-03-25

Abstract: In many biological applications of single-cell RNA sequencing (scRNA-seq), an integrated analysis of data from multiple batches or studies is necessary. Current methods typically achieve integration using shared cell types or covariance correlation between datasets, which can distort biological signals. Here we introduce an algorithm that uses the gene eigenvectors from a reference dataset to establish a global frame for integration. Using simulated and real datasets, we demonstrate that this approach, called Reference Principal Component Integration (RPCI), consistently outperforms other methods by multiple metrics, with clear advantages in preserving genuine cross-sample gene expression differences in matching cell types, such as those present in cells at distinct developmental stages or in perturbated versus control studies. Moreover, RPCI maintains this robust performance when multiple datasets are integrated. Finally, we applied RPCI to scRNA-seq data for mouse gut endoderm development and revealed temporal emergence of genetic programs helping establish the anterior–posterior axis in visceral endoderm.

DOI: 10.1038/s41587-021-00859-x

Source: https://www.nature.com/articles/s41587-021-00859-x

Nature Biotechnology：《自然—生物技术》，创刊于1996年。隶属于施普林格·自然出版集团，最新IF：68.164
官方网址：https://www.nature.com/nbt/
投稿链接：https://mts-nbt.nature.com/cgi-bin/main.plex