تحلیل پیشرفته داده‌های scRNA-seq با کمک شبکه‌ تعامل پروتئین و یادگیری عمیق

تحلیل داده‌های scRNA-seq

امروز می‌خواهیم در مورد مقاله‌ی جالبی از Ron Sheinin صحبت کنیم که به بررسی یک روش نوآورانه برای تحلیل داده‌های scRNA-seq پرداخته است. در این مقاله، تیم تحقیقاتی یک مدل به نام scNET معرفی کرده که با ترکیب داده‌های scRNA-seq و شبکه‌های تعامل پروتئین-پروتئین، سعی می‌کند نمای دقیق‌تری از وضعیت سلول‌ها و ژن‌ها در زمینه‌های بیولوژیکی مختلف ارائه دهد.

چالش‌های آنالیز داده‌های scRNA-seq

چالش اصلی در تحلیل داده‌های scRNA-seq، نویز بالا و تعداد زیاد صفرهاست؛ ضمن اینکه فقط با داده‌های بیان ژن، نمی‌توانیم به‌درستی مسیرهای سلولی و عملکرد کمپلکس‌ها رو شناسایی کنیم. اینجاست که scNET با استفاده از شبکه‌های عصبی گرافی و یک معماری نمای دوگانه وارد می‌شود. این مدل نه‌تنها روابط بین ژن‌ها رو دقیق‌تر مدل‌سازی می‌کند، بلکه با استفاده از یک مکانیزم توجه (attention) ارتباط بین سلول‌ها رو هم بهبود می‌دهد. نتایج ارزیابی‌ها نشون می‌دهد که scNET می‌تواند در مواردی مثل شناسایی مسیرهای زیستی، حاشیه‌نویسی ژن‌ها، و حتی خوشه‌بندی سلول‌ها عملکرد بهتری نسبت به روش‌های قبلی داشته باشد.

بحث zero-inflation در آنالیز scRNA-seq

داده‌های scRNA-seq با توانایی بالای خود در آشکارسازی ناهمگونی سلولی، نقش بسیار مهمی در گسترش درک ما از سیستم‌های بیولوژیکی پیچیده ایفا کرده‌اند. روش‌های سنتی تحلیل این داده‌ها معمولاً روی خوشه‌بندی سلول‌ها و بررسی ژن‌های افتراقی تمرکز دارند تا ژن‌های مهم مرتبط با هر گروه سلولی شناسایی شوند. اما این روش‌ها با یک چالش اساسی روبه‌رو هستند به نام “تورم صفر” (zero-inflation)؛ وضعیتی که در آن بخش زیادی از مقادیر داده‌ها صفر است. این صفرها همیشه نشان‌دهنده نبود واقعی بیان ژن نیستند، بلکه در بسیاری از موارد ناشی از محدودیت‌های فنی در فرآیند اندازه‌گیری هستند. این باعث می‌شود بسیاری از سیگنال‌های ژنی واقعی از دست بروند و نتوانیم ارتباط بین ژن‌ها یا مسیرهای زیستی رو را درست تشخیص دهیم. نویسندگان این مقاله سعی کردند این مشکل رو با ترکیب دو منبع اطلاعاتی حل کنند:

1. داده‌های بیان ژن scRNA-seq

2. شبکه‌های تعامل پروتئین-پروتئین (PPI)

روش scNET

روش scNET از شبکه‌های عصبی گرافی (GNN) استفاده می‌کند و با طراحی یک چارچوب با «دیدگاه دوگانه» (یکی مبتنی بر ژن، یکی مبتنی بر سلول)، هم روابط ژن-ژن و هم سلول-سلول رو به طور همزمان یاد می‌گیرد. در این روش، ویژگی‌های جالب و نوآورانه‌ای به‌کار گرفته شده است:

• پژوهشگران از مکانیسم توجه (Attention) استفاده کرده‌اند تا ساختار گراف سلول‌ها را به‌صورت پویا و دقیق‌تر بهبود دهند.

• آن‌ها فرض رایجِ «k اتصال ثابت» برای هر سلول را کنار گذاشته‌اند تا ساختار گراف با واقعیت‌های زیستی همخوانی بیشتری داشته باشد.

• همچنین، پژوهشگران اطلاعات را به‌صورت متناوب بین گراف ژن‌ها و سلول‌ها منتشر کرده‌اند تا مدل بتواند بازنمایی‌های دقیق‌تری از روابط ژن-ژن و سلول-سلول یاد بگیرد.

نتایج روش scNET 

• scNET بهتر از روش‌های آماری و مدل‌های معمول، روابط بین ژن‌ها رو کشف می‌کند.

• جاسازی‌های سلولی تولید شده توسط این مدل، خوشه‌بندی سلول‌ها رو به طرز محسوسی بهبود می‌دهد.

• بازسازی بیان ژن توسط scNET کمک می‌کند مسیرهای زیستی متفاوت در شرایط مختلف بهتر مشخص شوند.

جمع‌بندی و رفرنس

در مجموع، این مقاله نشان می‌دهد که ادغام هوشمندانه داده‌های scRNA-seq با شبکه‌های تعامل پروتئین-پروتئین (PPI) می‌تواند رویکردهای تحلیل سلولی و مسیرهای زیستی را به‌طور چشمگیری متحول کند. اگر به حوزه‌هایی مانند یادگیری عمیق، بیوانفورماتیک و تحلیل داده‌های تک‌سلولی علاقه‌مند هستید، مطالعه این مقاله می‌تواند برای شما بسیار الهام‌بخش و مفید باشد. برای مطالعه کامل مقاله، کافیست روی این لینک کلیک کنید.