JC
Jinmiao Chen
Author with expertise in Comprehensive Integration of Single-Cell Transcriptomic Data
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
44
(75% Open Access)
Cited by:
12,682
h-index:
50
/
i10-index:
80
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

A benchmark of batch-effect correction methods for single-cell RNA sequencing data

Hoa Tran et al.Jan 16, 2020
Abstract Background Large-scale single-cell transcriptomic datasets generated using different technologies contain batch-specific systematic variations that present a challenge to batch-effect removal and data integration. With continued growth expected in scRNA-seq data, achieving effective batch integration with available computational resources is crucial. Here, we perform an in-depth benchmark study on available batch correction methods to determine the most suitable method for batch-effect removal. Results We compare 14 methods in terms of computational runtime, the ability to handle large datasets, and batch-effect correction efficacy while preserving cell type purity. Five scenarios are designed for the study: identical cell types with different technologies, non-identical cell types, multiple batches, big data, and simulated data. Performance is evaluated using four benchmarking metrics including kBET, LISI, ASW, and ARI. We also investigate the use of batch-corrected data to study differential gene expression. Conclusion Based on our results, Harmony, LIGER, and Seurat 3 are the recommended methods for batch integration. Due to its significantly shorter runtime, Harmony is recommended as the first method to try, with the other methods as viable alternatives.
0

Self-renewing resident cardiac macrophages limit adverse remodeling following myocardial infarction

Sarah Dick et al.Dec 5, 2018
Macrophages promote both injury and repair after myocardial infarction, but discriminating functions within mixed populations remains challenging. Here we used fate mapping, parabiosis and single-cell transcriptomics to demonstrate that at steady state, TIMD4+LYVE1+MHC-IIloCCR2- resident cardiac macrophages self-renew with negligible blood monocyte input. Monocytes partially replaced resident TIMD4-LYVE1-MHC-IIhiCCR2- macrophages and fully replaced TIMD4-LYVE1-MHC-IIhiCCR2+ macrophages, revealing a hierarchy of monocyte contribution to functionally distinct macrophage subsets. Ischemic injury reduced TIMD4+ and TIMD4- resident macrophage abundance, whereas CCR2+ monocyte-derived macrophages adopted multiple cell fates within infarcted tissue, including those nearly indistinguishable from resident macrophages. Recruited macrophages did not express TIMD4, highlighting the ability of TIMD4 to track a subset of resident macrophages in the absence of fate mapping. Despite this similarity, inducible depletion of resident macrophages using a Cx3cr1-based system led to impaired cardiac function and promoted adverse remodeling primarily within the peri-infarct zone, revealing a nonredundant, cardioprotective role of resident cardiac macrophages.
0
Citation622
0
Save
0
Load More