CITE-seq(转录组和表位的细胞索引)是一种基于 RNA 测序的方法，可在单细胞读数中同时量化细胞表面蛋白和转录组数据。同时研究细胞的能力为新细胞类型、疾病状态或其他状况提供了前所未有的见解。

虽然 CITE-seq 以公正的方式解决了使用单细胞测序检测有限数量蛋白质的问题，但其局限性之一是高水平的背景噪声可能会阻碍分析。

为了解决这个问题，波士顿大学 Chobanian & Avedisian 医学院和艺术与科学学院的研究人员开发了一种新颖的工具，可以识别和消除来自各种来源的不需要的背景噪音。

“我们创建了 DecontPro，这是一种统计模型，可以净化在 CITE-seq 数据中凭经验观察到的两种污染源，”通讯作者、该学院医学副教授 Joshua Campbell 博士解释道。“它可以用作重要的质量评估工具，有助于下游分析并帮助研究人员更好地了解疾病的分子原因，”他说。

研究人员检查了几个公开可用的数据集，这些数据集使用 CITE-seq 分析了不同类型的组织，并发现了一种新型的人工制品，他们将其称为“海绵”。小海绵在多个数据集中贡献了大量背景噪声。研究人员发现，DecontPro 可以估计和消除不同来源的背景噪声，包括来自海绵、细胞悬浮液中可能存在的环境材料或抗体非特异性结合的污染。

数学和统计学系实践教授 Masanao Yajima 博士表示：“DecontPro 是一个贝叶斯分层模型。我们精心构建了它，以便它能够从单细胞数据集中的噪声中分离出信号，而无需过于激进。”

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