DUBStepR is a scalable correlation-based feature selection method for accurately clustering single-cell data
Rattachement africain : sg. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Feature selection (marker gene selection) is widely believed to improve clustering accuracy, and is thus a key component of single cell clustering pipelines. Existing feature selection methods perform inconsistently across datasets, occasionally even resulting in poorer clustering accuracy than without feature selection. Moreover, existing methods ignore information contained in gene-gene correlations. Here, we introduce DUBStepR (Determining the Underlying Basis using Stepwise Regression), a feature selection algorithm that leverages gene-gene correlations with a novel measure of inhomogeneity in feature space, termed the Density Index (DI). Despite selecting a relatively small number of genes, DUBStepR substantially outperformed existing single-cell feature selection methods across diverse clustering benchmarks. Additionally, DUBStepR was the only method to robustly deconvolve T and NK heterogeneity by identifying disease-associated common and rare cell types and subtypes in PBMCs from rheumatoid arthritis patients. DUBStepR is scalable to over a million cells, and can be straightforwardly applied to other data types such as single-cell ATAC-seq. We propose DUBStepR as a general-purpose feature selection solution for accurately clustering single-cell data.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- DUBStepR is a scalable correlation-based feature selection method for accurately clustering single-cell data
- Date Crossref
- 06/10/2021
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Agency for Science pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Genome Institute of Singapore pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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National University of Singapore pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Tan Tock Seng Hospital Department of Rheumatology pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Laboratory of Systems Biology and Data Analytics pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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School of Medicine Department of Medicine pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Agency for Science, Genome Institute of Singapore et National University of Singapore, avec 3 autres affiliations.
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