Métodos de reducción de dimensión de variables para la clasificación de muestras de datos de expresión en células unitarias
ilustraciones, gráficas, tablas
- Autores:
-
Hernández Castañeda, Julián
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
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- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/80618
- Palabra clave:
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Actualmente, hay varios métodos y algoritmos que realizan esta labor. Sin embargo, carecen de buenos resultados o sustentos teóricos estadísticos fuertes. Por medio de simulaciones se comparan los métodos más populares, analizando sus fortalezas, debilidades y limitaciones. Se plantea un método de reducción de dimensión basado en un modelo lineal mixto, tratando de capturar toda la información importante para datos de single cell RNA sequencing. Además, se propone una metodología particularmente fácil de implementar, que permite destacar los genes influyentes de un proceso biológico. Esta metodología es implementada en datos de oligodendrogliomas, mostrando 3 vías metabólicas que pueden ayudar a entender la heterogeneidad celular de este tipo de tejido. (Texto tomado de la fuente).The study of single cell expression data has been growing in recent years given its great utility since it allows us to understand how the biological systems work in a molecular level. These data are very extensive in computational terms, then it is important to use an adequate dimension reduction method to be able to interpret and visualize the information. Currently, there are several methods and algorithms that perform this work. However, they lack good results or strong statistical theoretical support. With simulations, it is proposed to compare the most popular methods, analyzing its strengths, weaknesses and limitations. It is proposed a dimension reduction method based on a mixed linear model that aims to capture all the important information of single cell RNA sequencing data. Moreover, it is proposed a particularly easy-to-apply methodology that let the researcher mark the influyent genes in a biological process. This methodology is applied to oligodendrogioma data, showing 3 methabolic pathways that can lead to a better understanding of the celular heterogenity of this Tissue.Incluye anexosMaestríaMagíster en Ciencias - EstadísticaEstadística genómicavii, 75 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaBogotá - Ciencias - Maestría en Ciencias - EstadísticaDepartamento de EstadísticaFacultad de CienciasBogotá, ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá500 - Ciencias naturales y matemáticasRNA-SeqRNA-SeqLineal models (statistics)Experimental designModelos lineales (Estadística)Diseño experimentalSCseqEnvelopesDimention reductionClassication of samplesMixed linear modelClasificacion de muestrasModelo lineal mixtoReducción de dimensiónMétodos de reducción de dimensión de variables para la clasificación de muestras de datos de expresión en células unitariasDimension reduction methods for Single cell Rna -seq data classificationTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMChial, Heidi: DNA sequencing technologies key to the Human Genome Project. En: Nature Education 1 (2008), Nr. 1, p. 219Cook, R D.: Principal components, sufficient dimension reduction, and envelopes. (2018)Cook, R D. ; Zhang, Xin: Fast envelope algorithms. En: Statistica Sinica 28 (2018), Nr. 3, p. 1179-1197Ding, Jiarui ; Condon, Anne ; Shah, Sohrab P.: Interpretable dimensionality reduction of single cell transcriptome data with deep generative models. En: Nature communications 9 (2018), Nr. 1, p. 1-13Eberwine, James ; Sul, Jai-Yoon ; Bartfai, Tamas ; Kim, Junhyong: The promise of single-cell sequencing. En: Nature methods 11 (2014), Nr. 1, p. 25-27Hicks, Stephanie. Welcome to the World of Single-Cell RNA-SequencingLee, Kuang-Yao ; Li, Bing ; Chiaromonte, Francesca [u. a.]: A general theory for nonlinear sufficient dimension reduction: Formulation and estimation. En: The Annals of Statistics 41 (2013), Nr. 1, p. 221-249Maaten, Laurens van d. ; Hinton, Geoffrey: Visualizing data using t-SNE. En: Journal of machine learning research 9 (2008), Nr. Nov, p. 2579-2605McCulloch, Charles E. ; Neuhaus, John M.: Generalized linear mixed models. En: Encyclopedia of biostatistics 4 (2005)Oshlack, Alicia ; Robinson, Mark D. ; Young, Matthew D.: From RNA-seq reads to di erential expression results. En: Genome biology 11 (2010), Nr. 12, p. 1-10Ozsolak, Fatih ; Milos, Patrice M.: RNA sequencing: advances, challenges and opportunities. En: Nature reviews genetics 12 (2011), Nr. 2, p. 87-98Rencher, Alvin C. ; Christensen, WF: Methods of multivariate analysis. a john wiley & sons. En: Inc. Publication (2002), p. 727Tirosh, Itay ; Venteicher, Andrew S. ; Hebert, Christine ; Escalante, Leah E. ; Patel, Anoop P. ; Yizhak, Keren ; Fisher, Jonathan M. ; Rodman, Christopher ; Mount, Christopher ; Filbin, Mariella G. [u. a.]: Single-cell RNA-seq supports a developmental hierarchy in human oligodendroglioma. En: Nature 539 (2016), Nr. 7628, p. 309-313Wang, Zhong ; Gerstein, Mark ; Snyder, Michael: RNA-Seq: a revolutionary tool for transcriptomics. En: Nature reviews genetics 10 (2009), Nr. 1, p. 57-63Yan, Peng ; Zhou, Bin ; Ma, Yingdong ; Wang, Ani ; Hu, Xiaojun ; Luo, Youli ; Yuan, Yajun ; Wei, Yajun ; Pang, Pengfei ; Mao, Junjie: Tracking the important role of JUNB in hepatocellular carcinoma by single-cell sequencing analysis. En: Oncology LettersYu, Pingjian ; Lin, Wei: Single-cell transcriptome study as big data. En: Genomics, proteomics & bioinformatics 14 (2016), Nr. 1, p. 21-30Zhu, Li-Ping ; Zhu, Li-Xing ; Feng, Zheng-Hui: Dimension reduction in regressions through cumulative slicing estimation. En: Journal of the American Statistical Asso- ciation 105 (2010), Nr. 492, p. 1455-1466InvestigadoresPúblico generalORIGINAL1032492680.2021.pdf1032492680.2021.pdfTesis de Maestría en Estadísticaapplication/pdf3591887https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/80618/6/1032492680.2021.pdf1e4e73459b4eabd1483392f2f4b4210dMD56LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-84074https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/80618/5/license.txt8153f7789df02f0a4c9e079953658ab2MD55THUMBNAIL1032492680.2021.pdf.jpg1032492680.2021.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5143https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/80618/7/1032492680.2021.pdf.jpgb614f3ad9a3696c4c9c61f2d4ca39443MD57unal/80618oai:repositorio.unal.edu.co:unal/806182023-07-29 23:03:38.159Repositorio Institucional Universidad Nacional de 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