Förderprojekte

Förderbeginn 01.01.2019

Skalierbare differentielle Genexpressions-Analyse für Pipelines des Human Cell Atlas

Joshua Batson
Chan Zuckerberg Biohub
Standard

Prof. Dr. Fabian Theis
Technische Universität München
Lehrstuhl für Mathematische Modelle biologischer Systeme

Mehrere Rauschmodelle und Optimierungsalgorithmen sowie Implementierungen davon wurden für die differentielle Expressionsanalyse sowohl für Bulk- als auch für Single-Cell-RNA-Seq vorgeschlagen. Wir präsentieren diffxpy, ein Software-Framework zur Integration mehrerer Rauschmodelle und Optimierungsalgorithmen für die differentielle Expressionsanalyse, das drei aktuelle Probleme auf diesem Gebiet anspricht: 1) Rechengeschwindigkeit und Speicherbedarf bei großen Datensätzen und Einzelzell-spezifischen Testszenarien, 2) Side-by-Side-Vergleich von Rauschmodellen in einem einzigen Framework ("Modell-Zoo"), um verfälschte Ergebnisse mit Optimierungsfehlern zu vermeiden und 3) ein neuartiges Modell zur Batch-Korrektur bei perfect confounding, das sich in mehrere zuvor vorgeschlagene Modelle integriert. Diffxpy basiert auf dem High-Performance-Computing-Framework tensorflow und bietet eine Softwarebasis, die die Integration von Rauschmodellen problemlos ermöglicht, so dass sie sich zukünftig leicht an Veränderungen im Feld anpassen kann. Wir arbeiten in diesem Projekt mit dem Team des Chan Zuckerberg BioHub in San Fransico zusammen, um die Software und Modelle an die Bedürfnisse der Human Cell Atlas Community anzupassen und ihren Einsatz für diese große Anwenderbasis zu organisieren.