NAR|由单细胞测序数据构建的细胞特异性网络
单细胞RNA测序为我们研究基因-基因间的相关联提供了一个新的视野，传统的方法由于只聚焦在各个细胞组之间而不是单个细胞，因此会导致细胞间的异质性被忽视。我们通过单细胞测序数据来构建单细胞特异的细胞网络，这使得我们第一次从单细胞水平来识别基因间的关系或者基因网络。通过CSN方法，我们可以通过现有的视野和方法来对单细胞数据分析聚类和伪轨迹。另外，CSN方法能够识别出单个细胞不同的基因关联，也可以构建个性化网络。
英文题目：Cell-specific network constructed by single-cell RNA sequencing data
中文题目：由单细胞测序数据构建的细胞特异性网络
发表时间：2019年06月20日
期刊杂志：Nucleic Acids Res
影响因子：11.241
一、材料和方法
1
细胞特异性网络的构建
二、结果
1
基于单细胞的网络分析
2
以单细胞为基础的网络重新布线
3
基于网络的细胞聚类和基因降维分析
4
与RNA-seq大数据的比较
三、讨论
CSN提供了一种在单细胞水平上分析基因关联的方法，我们可以发现与差异基因类似的差异基因关联。基因调控在许多重要的生物学过程中是必不可少的，如转录调控、共表达、选择性剪接、DNA修饰和非编码RNA的功能，并表现为scRNA-seq数据中的两个基因两者之间的依赖关系。例如，如果基因x和y是共同表达的，则两个基因的RNA水平是正相关的，而如果x和y是来自同一pre-mRNA的不同的选择性剪接转录本，则两个基因的RNA水平通常是负相关的。我们的CSN方法能够识别单个细胞中两个基因的依赖性和独立性，发现不同细胞类型之间基因关联的变化。此外，CSN作为一种无监督方法，直接从基因表达矩阵构建，不需要预先了解簇或细胞类型，因此基于CSN的分析是无偏的。
传统上我们用差异表达分析来寻找重要基因，但一些基因的微小变化可能会导致较大的生物学效应，这使得这类关键基因被传统分析忽略。在这篇文章中,CSN法从网络的角度来衡量每个基因的生物学效应，即使病例和对照样本在基因表达水平上而非在网络上存在显著差异，也可以识别出这些“暗”基因。
在生物学中，细胞类型是由形态和功能来定义的。由于不同的细胞类型通常表现出不同的转录表达模式，因此scRNA-seq可以通过对基因表达数据的聚类分析来帮助检测新的细胞类型。本文提出了一种基于网络度数据的新方法，对传统方法进行了有价值的补充。
基于GEM的聚类结果，四种细胞类型可以很明显的区分开来，相对比的在NDM的结果中，这4种细胞也可以很好的区分开来。
此外，该方法也可以在大量RNA-seq数据集上使用类似的方法构建单个样本的个体网络，前提是样本数量较多，这表明该方法在网络生物学上有广泛的应用。然而，CSN方法仍然存在一定的局限性。CSN不是因果网络，而是一种相关网络，因此，标识为关联并不一定是两个基因之间的因果关系。
单细胞测序细胞特异性网络图，您学会了吗？眼睛会了不要紧，请致电我们，让你的手也会，轻轻松松进行单细胞网络图框架分析。
文献下载：
https://international.biocloud.net/zh/article/detail/30864667
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