テンソル分解を用いた教師なし学習による変数選択法のシングルセルマルチオミックスデータ解析への応用

presentation at SIGBIO78
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2024/6/21

Transcript

1. SIGBIO78 1 テンソル分解を用いた教師なし学習による変数選択法 のシングルセルマルチオミックスデータ解析への応用 田口善弘（中央大学）・ターキー ターキー（キング・アブ ドゥルアズィーズ大学）
2. SIGBIO78 2 この研究は２０２１年９月に原著論文として刊行済みです
3. SIGBIO78 3 宣伝：テンソル分解を用いた教師なし学 習による変数選択法の教科書の第２版 第２版 が２０２４年８月31日に発売です。大巾に 内容を増強して５００頁超の大著（？）に なりました。ぜひ、お買い上げください。 ←お買い上げ はこちらから
4. SIGBIO78 4 本講演の内容は原著論文ではなく、 第２版の当該部分に準拠しています。
5. SIGBIO78 5 Single cell data sets: GSE154762: Dataset 1 GSE121708: Dataset 2
6. SIGBIO78 6 Type of Measurements • scRNA-seq • scMethyl-seq • scATAC-seq Sample (〜103 single cells) vs 〜104 genes (scRNA-seq) 〜107 sites (scMethyl-seq, scATAC-seq) Large p small n problem
7. SIGBIO78 7 研究の目的 • 遺伝子発現プロファイル、DNAメチル化、ATAC-seq をいい具合に統合解析してラベルに整合的な２次 元埋め込みをUMAP等で作れるようになりたい。 • 遺伝子選択を行って現象に重要な遺伝子を選択し たい。
8. SIGBIO78 8 統合解析手法：テンソル分解を用いた教師なし学習 による変数選択法 M N1 N2 N3 特異値分解 テンソル テンソル分解 x i k jk =∑ l=1 L u li k k λ l k v l jk x ljk =∑ i k =1 N k u li k x i k jk =∑ l 1 =1 L 1 ∑ l 2 =1 L 2 ∑ l 3 =1 L 3 G(l1 l2 l3 )ul 1 l ul 2 j ul 3 k M M
9. SIGBIO78 9 データの前処理 メチル化プロファイル： メチル化：＋１ 非メチル化：−１ 非検出：０ ATAC-seq: ２００塩基長（ヒストン＋リンカー）で平均
10. SIGBIO78 10 j(single cell)に付与された特異値ベクト ルvlj ,ul2j とラベルの整合性チェック →カテゴリ回帰 v ljk =a lks δ js +b lk u l 2 j =a l 2 s δ js +b l 2 δjs :single cell j がラベルsの時１，それ以外は０
11. SIGBIO78 11 j(single cell)に 付与された特 異値ベクトル vlj ,ul2j とラベル の整合性は全 3プロファイル を使った時が 最良
12. SIGBIO78 12 u l 2 j ∈ℝL×M→ UMAP 個別プロファイル→ (L=10) ２プロファイル統合→ (L=10×2) 全３プロファイル統合→ (L=10×3) Data set 1
13. SIGBIO78 13 個別プロファイル→ (L=10) ２プロファイル統合→ (L=10×2) 全３プロファイル統合→ (L=10×3) Data set 2 u l 2 j ∈ℝL×M→ UMAP
14. SIGBIO78 14 図が小さくてわからないかもしれません が、全３プロファイルを使った場合が一番 ラベルとの整合性がいいです。
15. SIGBIO78 15 遺伝子選択 ラベルと有意に相関しているul2j だけを用いて、以下 の量を計算。 最大の値をとるのはdata set 1,2ともl1 =1だったの でl1 =1であるul1l(つまりu1l)を採用。 ∑ l 2 ∑ l 3 =1 3 G(l 1 l 2 l 3 )2
16. SIGBIO78 16 u 1i 1 =∑ l=1 L u 1 l u li 1 1 Pi 1 =Pχ2 [> (u1i 1 σ l 2 )2 ] Benjamini-Hochberg基準で多重比較補正して 0.01以下の遺伝子のみ選択。 (k=1: RNA-seq) 累積χ２分布 （ガウス分布が帰無仮説）
17. SIGBIO78 17 Data set 1 :47遺伝子、Data set 2:175遺伝子 エンリッチメント解析サイトEnrichrで解析したと ころ、生物学的に意味がある多数のアノテーショ ンと相関していたので、遺伝子選択にも有効であ ることが分かった。
18. SIGBIO78 18 この方法は大部分が欠損している場合にもOK
19. SIGBIO78 19 利点 • 一千万次元×細胞数の行列を扱える（疎行列な のでRのSparse Matrix Formatを使う）。 • 特異値分解も疎行列用の関数使用 • 殆どが欠損値であってもそのまま扱える • 次元数が異なっている複数の行列を簡単に統 合解析可能。
20. SIGBIO78 20 Bioconductorパッケージをリリース