近日，中南大学计算机学院、生物信息学湖南省重点实验室成员刘颖懿硕士在单细胞聚类上取得重要研究成果。该研究成果以“IsoCell: An Approach to Enhance Single Cell Clustering by Integrating Isoform-level Expression through Orthogonal Projection”为题，在期刊《IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics》(IF=3.71) 上在线发表。
单细胞转录组测序为以单细胞分辨率分析转录组提供了一种强大的方法，单细胞转录组测序的一个重要应用是借助聚类分析发现细胞类型。现有的单细胞聚类方法仅基于基因表达数据，对可变剪接信息考虑不足。已有研究表明，可变剪接对细胞分化和细胞周期等生物过程具有重要影响。因此，假设添加有关可变剪接的信息可能有助于增强单细胞聚类，课题组开发了一种通过正交投影整合异构体和基因表达来增强单细胞聚类的方法。首先，基于基因表达数据构建正交投影矩阵。其次，将异构体投影到基因空间以去除它们之间的冗余信息。然后，基于残差向量的长度进行异构体选择，并将选择的异构体残差矩阵与基因表达数据相结合以进行后续聚类。将该方法应用于十六组单细胞数据集。实验发现可变剪接包含细胞亚群间的差异信息，并可整合以增强单细胞聚类。与仅使用基因表达数据相比，异构体表达的整合对于大多数数据集的聚类效果更好。整合异构体和基因表达是改善单细胞聚类的一种有前途的方法。
王建新教授团队长期致力于计算机算法与优化、生物信息学、医学影像分析等方面研究。该研究工作得到国家自然科学、高等学校学科创新引智计划、湖南省科技计划等基金支持。