MNNcorrectie

MNNcorrectie, kort voor Mutual Nearest Neighbors correction, is een computermethode die veel wordt toegepast in bioinformatica om batch-effecten in single-cell RNA-seq-gegevens te corrigeren. Het doel is om gegevens uit verschillende experimenten, platforms of tijdstippen zodanig te integreren dat biologische variatie behouden blijft terwijl technische variatie wordt geëlimineerd.

Principe: De methode zoekt paren van cellen uit verschillende batches die wederzijds elkaars dichtstbijzijnde buur zijn in de uitdrukkingsruimte. Deze zogenaamde anchor-paren dienen als referentiepunten om lokale correctievectoren te schatten die de batches op elkaar afstemmen. De correcties worden toegepast op de expressesiewaarden, vaak met smoothing over nabije cellen om ruis te verminderen. Het proces kan iteratief worden uitgevoerd en samen met standaard normalisatie- en schaalstappen worden toegepast.

Procedureel verloop: Gebruikelijke stappen zijn subject filtering en pre-processing (kwaliteit, normalisatie, log-transformatie), het verdelen van data in batches, het berekenen van MNN-paren, het schatten van correctievectoren en het toepassen van de correctie, gevolgd door indien nodig her-normalisatie. Het eindresultaat is een geïntegreerde dataset die geschikt is voor downstream analyses zoals clustering, trajectinference en differentiële expressie-analyse.

Toepassingen: MNNcorrectie wordt veel gebruikt om batch-effecten te verwijderen bij het samenvoegen van scRNA-seq-gegevens uit verschillende studies of laboratoria, waardoor vergelijkende analyses en meta-studies mogelijk worden en biologische structuur beter naar voren komt.

Beperkingen: Vereist overlap van cellentypen tussen batches; kan zeldzame of unieke populaties verstoren als parameters niet zorgvuldig worden afgesteld; gevoelig voor keuzes zoals het aantal buurpunten.

Geschiedenis en implementatie: De methode werd rond 2018 geïntroduceerd door Haghverdi, Buettner en Theis en wordt geïmplementeerd in diverse R-pakketten, waaronder mnnCorrect in scran en verwante tools.