Einzeltreffer — DigiBib

Using computational tools, bulk transcriptomics can be deconvoluted to estimate the abundance of constituent cell types. However, existing deconvolution methods are conditioned on the assumption that the whole study population is served by a single reference panel, ignoring person-to-person heterogeneity. Here, we present imply, a novel algorithm to deconvolute cell type proportions using personalized reference panels. Simulation studies demonstrate reduced bias compared with existing methods. Real data analyses on longitudinal consortia show disparities in cell type proportions are associated with several disease phenotypes in Type 1 diabetes and Parkinson's disease. imply is available through the R/Bioconductor package ISLET at https://bioconductor.org/packages/ISLET/ .

Titel:	imply: improving cell-type deconvolution accuracy using personalized reference profiles.
Autor/in / Beteiligte Person:	Meng, G ; Pan, Y ; Tang, W ; Zhang, L ; Cui, Y ; Schumacher, FR ; Wang, M ; Wang, R ; He, S ; Krischer, J ; Li, Q ; Feng, H
Link:	Full Text Finder (Volltext)
Zeitschrift:	Genome medicine, Jg. 16 (2024-04-29), Heft 1, S. 65
Veröffentlichung:	[London] : BioMed Central, 2024
Medientyp:	academicJournal
ISSN:	1756-994X (electronic)
DOI:	10.1186/s13073-024-01338-z
Schlagwort:	Humans Precision Medicine methods Software Diabetes Mellitus, Type 1 genetics Gene Expression Profiling methods Computational Biology methods Transcriptome Algorithms Parkinson Disease genetics
Sonstiges:	Nachgewiesen in: MEDLINE Sprachen: English Publication Type: Journal Article; Research Support, Non-U.S. Gov't; Research Support, N.I.H., Extramural Language: English [Genome Med] 2024 Apr 29; Vol. 16 (1), pp. 65. <i>Date of Electronic Publication: </i>2024 Apr 29. MeSH Terms: Algorithms* ; Parkinson Disease* / genetics ; Humans ; Precision Medicine / methods ; Software ; Diabetes Mellitus, Type 1 / genetics ; Gene Expression Profiling / methods ; Computational Biology / methods ; Transcriptome Comments: Update of: bioRxiv. 2023 Sep 29;:. (PMID: 37808714) References: Genome Biol. 2023 Aug 3;24(1):178. (PMID: 37537644) ; BMC Genomics. 2012 Nov 12;13:610. (PMID: 23145530) ; Diabetes. 2021 Jan;70(1):282-292. (PMID: 33106256) ; Nat Commun. 2019 Jul 31;10(1):3417. (PMID: 31366909) ; Nat Commun. 2020 Nov 6;11(1):5650. (PMID: 33159064) ; Bioinformatics. 2013 Apr 15;29(8):1083-5. (PMID: 23428642) ; Nat Biotechnol. 2019 Jul;37(7):773-782. (PMID: 31061481) ; BMC Bioinformatics. 2013 Mar 07;14:89. (PMID: 23497278) ; Bioinformatics. 2015 Jan 15;31(2):233-41. (PMID: 25273110) ; Immunol Cell Biol. 2014 Jan;92(1):80-9. (PMID: 24165979) ; Sci Transl Med. 2021 Mar 31;13(587):. (PMID: 33790023) ; BMC Med Genomics. 2019 Dec 20;12(Suppl 8):169. (PMID: 31856824) ; Aging (Albany NY). 2019 Apr 19;11(8):2253-2280. (PMID: 31003228) ; J R Stat Soc Ser C Appl Stat. 2021 Aug;70(4):1027-1048. (PMID: 34776546) ; J Steroid Biochem Mol Biol. 2020 Apr;198:105552. (PMID: 31783153) ; Nat Rev Genet. 2008 Aug;9(8):575-81. (PMID: 18574472) ; Microbes Infect. 2022 Sep;24(6-7):104981. (PMID: 35462022) ; Parkinsonism Relat Disord. 2005 Dec;11(8):493-8. (PMID: 16154792) ; Infect Genet Evol. 2012 Jul;12(5):913-21. (PMID: 21930246) ; PLoS Comput Biol. 2012;8(12):e1002838. (PMID: 23284283) ; Bioinformatics. 2019 Oct 15;35(20):3898-3905. (PMID: 30903684) ; Nat Med. 2019 Dec;25(12):1865-1872. (PMID: 31792456) ; Cancer Immunol Immunother. 2018 Jul;67(7):1031-1040. (PMID: 29541787) ; Nat Methods. 2015 May;12(5):453-7. (PMID: 25822800) ; Cell Discov. 2021 Jul 20;7(1):52. (PMID: 34282123) ; Elife. 2021 May 14;10:. (PMID: 33988505) ; Arch Neurol. 2001 Oct;58(10):1580-3. (PMID: 11594915) ; BMC Genomics. 2009 Jul 16;10:321. (PMID: 19607716) ; Science. 2013 Mar 1;339(6123):1084-8. (PMID: 23328391) ; J Immunol. 2018 May 15;200(10):3420-3428. (PMID: 29618525) ; Nat Immunol. 2023 May;24(5):780-791. (PMID: 36928413) ; PLoS Genet. 2015 Apr 13;11(4):e1005111. (PMID: 25874939) ; Nat Commun. 2019 Jan 22;10(1):380. (PMID: 30670690) ; Mol Psychiatry. 2022 Apr;27(4):2052-2060. (PMID: 35145230) ; Nat Commun. 2019 Jul 5;10(1):2975. (PMID: 31278265) ; Nat Genet. 2010 Jan;42(1):62-7. (PMID: 19966804) ; Nat Commun. 2022 Mar 15;13(1):1358. (PMID: 35292647) ; Cell Rep. 2016 Nov 22;17(9):2474-2487. (PMID: 27818087) ; Cancer Res. 2004 Jun 15;64(12):4218-26. (PMID: 15205334) ; Genome Biol. 2023 Jul 26;24(1):174. (PMID: 37496087) ; Bioinformatics. 2010 Apr 15;26(8):1043-9. (PMID: 20202973) ; Clin Cancer Res. 2004 Oct 1;10(19):6418-31. (PMID: 15475428) ; Brain. 2020 Dec 1;143(12):3717-3733. (PMID: 33118032) ; Bioinformatics. 2018 Jun 1;34(11):1969-1979. (PMID: 29351586) ; Sci Adv. 2020 Jul 22;6(30):eaba2619. (PMID: 32832661) ; Cell Syst. 2021 Jul 21;12(7):706-715.e4. (PMID: 34293324) ; Nat Commun. 2022 Nov 8;13(1):6735. (PMID: 36347853) ; Genome Biol. 2017 Nov 15;18(1):220. (PMID: 29141660) ; PLoS One. 2014 Oct 14;9(10):e109760. (PMID: 25314013) ; Biometrics. 1989 Mar;45(1):255-68. (PMID: 2720055) ; Brief Bioinform. 2023 Jan 19;24(1):. (PMID: 36472568) Grant Information: P30 CA021765 United States CA NCI NIH HHS; U24 DK097771 United States DK NIDDK NIH HHS; P30CA21765 United States NH NIH HHS; U24DK097771 United States DK NIDDK NIH HHS Contributed Indexing: Keywords: Admixed samples; Bulk RNA-seq; Cell-type-specific; Deconvolution; Personalized reference Entry Date(s): Date Created: 20240429 Date Completed: 20240430 Latest Revision: 20240513 Update Code: 20240513 PubMed Central ID: PMC11057104

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imply: improving cell-type deconvolution accuracy using personalized reference profiles.