新技术通过RNA指纹精准匹配细胞状态与已知生物刺激

单细胞扰动字典是解读大规模转录组数据的重要工具，通过记录细胞对各种生物和化学刺激的反应来帮助分析机制。然而，由于技术噪音和生物变异，将新的实验细胞状态与这些参考字典进行匹配一直是个难题。

为了解决这个问题，研究人员开发了一种名为RNA指纹的两阶段统计方法。首先，它从参考字典中提取出去噪后的扰动特征。接着，它借鉴全基因组关联分析的方法，利用贝叶斯概率框架将待测细胞与这些指纹进行比对。

在真实数据集上的测试表明，该方法能够跨细胞类型精准匹配已知扰动，并且能够扩展到全基因组数据集和组合扰动分析中。这项技术为解析复杂的单细胞转录组反应提供了一个强大的新工具。