単一細胞データの 3D マトリックスにおける遺伝子パターンの解明: 2 つの新しい JSL アドインの適用 (2023-EU-30MP-1327)Paul Fogel、コンサルタント、Paul Fogel コンサルタント
オーソン・ジェイ、インターン、サノフィ
Galina Boldina 氏、Sanofi プリンシパル データ サイエンティスト
Sanofi、Omics Data Sciences 担当シニア ディレクター、Franck Augé 氏
行列は二次テンソルです。 一部のアプリケーションでは、入力データは 3 次以上のテンソルです。 たとえば、単一のドナーで見つかったさまざまな細胞型からの遺伝子発現データは、{細胞型 × 遺伝子} の形式の 2 次テンソルを形成しますが、異なるドナーで類似の細胞型を収集すると、次の 3 次テンソルが得られます。 {細胞型×遺伝子×ドナー}を形成します。 2 つの JMP アドインを紹介します。最初のアドインは、非負テンソル因数分解を使用して 3 次テンソルの多元データ解析を実行します。 2 番目のアドインでは、テンソルで見つかった主要な発現パターンを並列ヒートマップの形式で視覚化できます。 公開されているトランスクリプトーム データセットを使用して、これらのツールが、同様のトランスクリプトーム パターンを共有する細胞型、遺伝子、およびドナーのトライクラスターの発見と可視化を可能にし、異なる細胞のバルク混合物をデコンボリューションするために使用できる細胞型シグネチャをもたらす方法を示します。種類。 また、コア計算を実行するために使用される Python パッケージを JSL スクリプトにシームレスに統合できることも示します。
起こるデータ探索JSLアプリケーション開発
