Pemilihan Dimensi Optimal Menggunakan Peta Panas Lambung untuk Analisis Sel Tunggal

Abstrak
Pengurutan RNA sel tunggal (scRNA-seq) telah menjadi terkenal sebagai teknik yang berharga untuk memeriksa pola ekspresi gen seluler pada tingkat sel individu. Dalam analisis kumpulan data scRNA-seq, merupakan praktik umum untuk memvisualisasikan sebagian komponen utama (PC), yang diperoleh melalui analisis komponen utama (PCA), menggunakan teknik pengurangan dimensionalitas seperti t-stochastic neighbor embedding (t-SNE). Menentukan jumlah PC (yaitu dimensionalitas) merupakan langkah penting yang memengaruhi hasil analisis sel tunggal, dan proses ini biasanya memerlukan penilaian manual yang padat karya yang melibatkan pemeriksaan sejumlah plot proyeksi. Untuk mengatasi tantangan ini, kami menyajikan sistem visualisasi yang membantu analis dalam menentukan dimensionalitas optimal data scRNA-seq secara efisien. Sistem yang diusulkan menggunakan dua peta panas lambung, peta panas jenis sel dan peta panas kluster, yang menawarkan representasi komprehensif sel target dari berbagai jenis sel di berbagai dimensionalitas melalui pemanfaatan peta warna yang tertanam di lambung cembung. Peta panas jenis sel menunjukkan tumpang tindih antara jenis sel, dan peta panas kluster membandingkan hasil pengelompokan sel. Peta panas lambung yang diusulkan secara efektif meringankan tugas melelahkan dalam mengevaluasi ratusan plot proyeksi secara manual untuk mencari dimensionalitas optimal. Selain itu, sistem kami menawarkan visualisasi interaktif tingkat ekspresi gen dan alat pemilihan laso yang intuitif, sehingga memungkinkan analis untuk secara progresif menyempurnakan lambung cembung pada peta panas lambung. Kami memvalidasi kegunaan sistem yang diusulkan melalui dua evaluasi kuantitatif dan tiga studi kasus.