Abstract The proliferation of single-cell RNA sequencing data has led to the widespread use of cellular deconvolution, aiding the extraction of cell type-specific information from extensive bulk data. However, those advances have been mostly limited to transcriptomic data. With recent development in single-cell DNA methylation (scDNAm), new avenues have been opened for deconvolving bulk DNAm data, particularly for solid tissues like the brain that lack cell-type references. Due to technical limitations, current scDNAm sequences represent a small proportion of the whole genome for each single cell, and those detected regions differ across cells. This makes scDNAm data ultrahigh dimensional and ultra-sparse. To deal with these challenges, we introduce scMD (single cell Methylation Deconvolution), a cellular deconvolution framework to reliably estimate cell type fractions from tissue-level DNAm data. To analyze large-scale complex scDNAm data, scMD employs a statistical approach to aggregate scDNAm data at the cell cluster level, identify cell-type marker DNAm sites, and create a precise cell-type signature matrix that surpasses state-of-the-art sorted-cell or RNA-derived references. Through thorough benchmarking in several datasets, we demonstrate scMD’s superior performance in estimating cellular fractions from bulk DNAm data. With scMD-estimated cellular fractions, we identify cell type fractions and cell type-specific differentially methylated cytosines associated with Alzheimer’s disease.

Abstract Bulk transcriptomics in tissue samples reflects the average expression levels across different cell types and is highly influenced by cellular fractions. As such, it is critical to estimate cellular fractions to both deconfound differential expression analyses and infer cell type-specific differential expression. Since experimentally counting cells is infeasible in most tissues and studies, in silico cellular deconvolution methods have been developed as an alternative. However, existing methods are designed for tissues consisting of clearly distinguishable cell types and have difficulties estimating highly correlated or rare cell types. To address this challenge, we propose Hierarchical Deconvolution (HiDecon) that uses single-cell RNA sequencing references and a hierarchical cell type tree, which models the similarities among cell types and cell differentiation relationships, to estimate cellular fractions in bulk data. By coordinating cell fractions across layers of the hierarchical tree, cellular fraction information is passed up and down the tree, which helps correct estimation biases by pooling information across related cell types. The flexible hierarchical tree structure also enables estimating rare cell fractions by splitting the tree to higher resolutions. Through simulations and real data applications with the ground truth of measured cellular fractions, we demonstrate that HiDecon significantly outperforms existing methods and accurately estimates cellular fractions.

Cellular deconvolution aims to estimate cell type fractions from bulk transcriptomic and other omics data. Most existing deconvolution methods fail to account for the heterogeneity in cell type-specific (CTS) expression across bulk samples, ignore discrepancies between CTS expression in bulk and cell type reference data, and provide no guidance on cell type reference selection or integration. To address these issues, we introduce BLEND, a hierarchical Bayesian method that leverages multiple reference datasets. BLEND learns the most suitable references for each bulk sample by exploring the convex hulls of references and employs a "bag-of-words" representation for bulk count data for deconvolution. To speed up the computation, we provide an efficient EM algorithm for parameter estimation. Notably, BLEND requires no data transformation, normalization, cell type marker gene selection, or reference quality evaluation. Benchmarking studies on both simulated and real human brain data highlight BLEND's superior performance in various scenarios. The analysis of Alzheimer's disease data illustrates BLEND's application in real data and reference resource integration.