Integrating single-cell transcriptomic data across different conditions, technologies, and species

计算生物学 生物 仿形(计算机编程) 转录组 表型 计算机科学 基因 遗传学 操作系统 基因表达
作者
Andrew Butler,Paul Hoffman,Peter Smibert,Efthymia Papalexi,Rahul Satija
出处
期刊:Nature Biotechnology [Springer Nature]
卷期号:36 (5): 411-420 被引量:8540
标识
DOI:10.1038/nbt.4096
摘要

Computational single-cell RNA-seq (scRNA-seq) methods have been successfully applied to experiments representing a single condition, technology, or species to discover and define cellular phenotypes. However, identifying subpopulations of cells that are present across multiple data sets remains challenging. Here, we introduce an analytical strategy for integrating scRNA-seq data sets based on common sources of variation, enabling the identification of shared populations across data sets and downstream comparative analysis. We apply this approach, implemented in our R toolkit Seurat (http://satijalab.org/seurat/), to align scRNA-seq data sets of peripheral blood mononuclear cells under resting and stimulated conditions, hematopoietic progenitors sequenced using two profiling technologies, and pancreatic cell 'atlases' generated from human and mouse islets. In each case, we learn distinct or transitional cell states jointly across data sets, while boosting statistical power through integrated analysis. Our approach facilitates general comparisons of scRNA-seq data sets, potentially deepening our understanding of how distinct cell states respond to perturbation, disease, and evolution.
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