наукоследКакую задачу решает подборка
Здесь есть два типа чтения: исследования о честном сравнении инструментов и примеры самих инструментов. Для начала полезно знать, что такое обучающая и проверочная выборки, клетки одного донора и оценка качества классификации.
Работы посвящены разным измерениям: RNA-seq, белковым панелям, метагеномам и масс-спектрам. Выберите свою задачу, прежде чем сравнивать алгоритмы.
В каком порядке читать
- Начните с работы №1: почему проверка на новых клетках и на новых донорах отвечает на разные вопросы.
- Затем №2: как организовать воспроизводимое сравнение этапов обработки single-cell данных.
- Если работаете с микробиомом, переходите к №3: сравнение способов определять штаммы E. coli.
- Для протеомики прочитайте №4 и №6: объединение белковых измерений и восстановление последовательностей пептидов.
- Работу №5 оставьте для проверки доверия к предсказаниям модели при переходе к новым данным.
Что выписать для своего проекта
Сделайте небольшую таблицу: инструмент, исходные данные, что предсказывается, как разделены образцы, с чем сравнивают результат. Для single-cell задач отдельно укажите, встречается ли один донор по обе стороны разделения. Для определения штаммов — есть ли нужный штамм в справочной базе.
После чтения станет проще выбрать проверку под собственные данные, а не ориентироваться только на итоговый показатель из аннотации.
Английские термины для поиска
- held-out donor
- донор, чьи клетки не использовались при обучении
- strain profiling
- определение бактериальных штаммов в образце
Частые вопросы
С какой статьи начать, если я работаю с single-cell RNA-seq?
С первой и второй: они посвящены проверке переноса между донорами и сравнению этапов обработки RNA-seq.