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Challenges and perspectives in computational deconvolution of genomics data

反褶积 计算机科学 数据科学 基因组学 计算生物学 基因组 生物 遗传学 算法 基因
作者
Qianhui Huang,Yijun Li,Chuan Xu,Sarah A. Teichmann,Naftali Kaminski,Matteo Pellegrini,Quan Dong Nguyen,Andrew E. Teschendorff,Lana X. Garmire
出处
期刊:Cornell University - arXiv 被引量:1
标识
DOI:10.48550/arxiv.2211.11808
摘要

Deciphering cell type heterogeneity is crucial for systematically understanding tissue homeostasis and its dysregulation in diseases. Computational deconvolution is an efficient approach estimating cell type abundances from a variety of omics data. Despite significant methodological progress in computational deconvolution in recent years, challenges are still outstanding. Here we enlist four significant challenges related to computational deconvolution, from the quality of the reference data, generation of ground truth data, limitations of computational methodologies, and benchmarking design and implementation. Finally, we make recommendations on reference data generation, new directions of computational methodologies and strategies to promote rigorous benchmarking.
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