Une évaluation systématique des pipelines d'analyse de l'ARN-seq à cellule unique

11 octobre 2019

Beate Vieth, Swati Parekh, Christoph Ziegenhain, Wolfgang Enard et Ines Hellmann

Communications Nature volume 10, Numéro d'article : 4667 (2019)

Résumé

La récente propagation rapide des méthodes de séquençage d'ARN à cellule unique (scRNA-seq) a créé une grande variété de pipelines expérimentaux et computationnels pour lesquels les meilleures pratiques n'ont pas encore été établies. Ici, nous utilisons des simulations basées sur cinq protocoles de bibliothèque scRNA-seq en combinaison avec neuf configurations réalistes d'expression différentielle (DE) pour évaluer systématiquement trois approches de cartographie, quatre d'imputation, sept de normalisation et quatre de test d'expression différentielle, ce qui donne environ 3000 pipelines, nous permettant également d'évaluer les interactions entre les étapes du pipeline. Nous constatons que le choix des protocoles de normalisation et de préparation de bibliothèque a le plus grand impact sur les analyses scRNA-seq. Plus précisément, nous découvrons que la préparation de bibliothèque détermine la capacité à détecter des différences d'expression symétriques, tandis que la normalisation domine la performance du pipeline dans les configurations DE asymétriques. Enfin, nous illustrons l'importance de choix éclairés en montrant qu'un bon pipeline scRNA-seq peut avoir le même impact sur la détection d'un signal biologique que le quadruplement de la taille de l'échantillon.

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