Titre
Integrated analysis of multimodal single-cell data.
Type
article
Institution
Externe
Périodique
Auteur(s)
Hao, Y.
Auteure/Auteur
Hao, S.
Auteure/Auteur
Andersen-Nissen, E.
Auteure/Auteur
Mauck, W.M.
Auteure/Auteur
Zheng, S.
Auteure/Auteur
Butler, A.
Auteure/Auteur
Lee, M.J.
Auteure/Auteur
Wilk, A.J.
Auteure/Auteur
Darby, C.
Auteure/Auteur
Zager, M.
Auteure/Auteur
Hoffman, P.
Auteure/Auteur
Stoeckius, M.
Auteure/Auteur
Papalexi, E.
Auteure/Auteur
Mimitou, E.P.
Auteure/Auteur
Jain, J.
Auteure/Auteur
Srivastava, A.
Auteure/Auteur
Stuart, T.
Auteure/Auteur
Fleming, L.M.
Auteure/Auteur
Yeung, B.
Auteure/Auteur
Rogers, A.J.
Auteure/Auteur
McElrath, J.M.
Auteure/Auteur
Blish, C.A.
Auteure/Auteur
Gottardo, R.
Auteure/Auteur
Smibert, P.
Auteure/Auteur
Satija, R.
Auteure/Auteur
Liens vers les personnes
ISSN
1097-4172
Statut éditorial
Publié
Date de publication
2021-06-24
Volume
184
Numéro
13
Première page
3573
Dernière page/numéro d’article
3587.e29
Peer-reviewed
Oui
Langue
anglais
Notes
Publication types: Journal Article ; Research Support, N.I.H., Extramural ; Research Support, Non-U.S. Gov't
Publication Status: ppublish
Publication Status: ppublish
Résumé
The simultaneous measurement of multiple modalities represents an exciting frontier for single-cell genomics and necessitates computational methods that can define cellular states based on multimodal data. Here, we introduce "weighted-nearest neighbor" analysis, an unsupervised framework to learn the relative utility of each data type in each cell, enabling an integrative analysis of multiple modalities. We apply our procedure to a CITE-seq dataset of 211,000 human peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) with panels extending to 228 antibodies to construct a multimodal reference atlas of the circulating immune system. Multimodal analysis substantially improves our ability to resolve cell states, allowing us to identify and validate previously unreported lymphoid subpopulations. Moreover, we demonstrate how to leverage this reference to rapidly map new datasets and to interpret immune responses to vaccination and coronavirus disease 2019 (COVID-19). Our approach represents a broadly applicable strategy to analyze single-cell multimodal datasets and to look beyond the transcriptome toward a unified and multimodal definition of cellular identity.
Sujets
PID Serval
serval:BIB_C664D84081D5
PMID
Open Access
Oui
Date de création
2022-02-28T10:45:15.814Z
Date de création dans IRIS
2025-05-21T01:55:56Z