【摘 要】
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近年来单细胞转录组测序技术（scRNA-seq）快速发展,相关生物信息学方法也应运而生。这些处理和分析方法能以单细胞分辨率来分析细胞群体的基因表达异质性,涉及细胞分型、差异表达基因检测和轨迹推断等。然而,在实际应用这些生物信息学方法之前,对它们进行系统性评估至关重要。与基于实际金标准数据的方法评估相比,仿真方法为有效评估这些生物信息学方法提供了一个全面而灵活的途径。尽管近年来已有多种scRNA-s
【基金项目】
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“一种精确捕获真核细胞群体的3D基因组构象及其系综分布的新技术和新算法”（国家自然科学基金（NSFC），项目编号:31671342）
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近年来单细胞转录组测序技术（scRNA-seq）快速发展,相关生物信息学方法也应运而生。这些处理和分析方法能以单细胞分辨率来分析细胞群体的基因表达异质性,涉及细胞分型、差异表达基因检测和轨迹推断等。然而,在实际应用这些生物信息学方法之前,对它们进行系统性评估至关重要。与基于实际金标准数据的方法评估相比,仿真方法为有效评估这些生物信息学方法提供了一个全面而灵活的途径。尽管近年来已有多种scRNA-seq仿真方法被提出,但它们的性能仍有待提高。为了便于对各种scRNA-seq生物信息学方法进行评估,本文提出了一套基于scRNA-seq计数矩阵生成模型的仿真方法。该方法通过构建负二项（NB）或负二项零膨胀（NBZI）分布模型,从真实scRNA-seq数据估计参数,最终生成基因表达计数矩阵。方法包含3种基本工作模式:工作模式1通过混合高斯模型模拟基因表达均值和大小因子,并通过卡方分布模拟生物学变异系数,此方法最为灵活;工作模式2的细胞数量和文库大小可调,但基因数量与实际数据相同;工作模式3增加了通过Copula框架保留真实数据的基因共表达信息。实验结果表明,与其他仿真方法相比,本方法生成的仿真数据对同质性、异质性、UMI和非UMI的多种数据都表现出较好的拟合效果。该方法在从同质型数据估计参数后,还可进一步用于扩展仿真,例如模拟细胞组、批次和分化路径等。本仿真方法支持的评估分析方法种类众多,包括无监督细胞聚类、差异表达基因预测、轨迹推断、批次校正和插补。
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