Aynı veride iki birinci
Bir dokunun hücre haritasını çıkarırken hangi yöntemi seçmeli? Yeni hakemli karşılaştırmada sorunun iki yanıtı var. Seçilen hücrelerin kalitesini temel alan toplam sıralamada SAM önde. Yakalanan hücrelerin oranı da hesaba katılınca SCS ilk sıraya çıkıyor. Sonuç değişmedi; hesapta temsil edilen hücreler değişti. Haritayı bir araştırmada kullanacak kişi için bu fark, yazılım seçimini doğrudan etkiliyor. Çünkü dokudaki gen sinyallerinin hangi hücreye yazılacağı, çizilen sınırlara bağlı.[1]
Karşılaştırmanın güçlü yanı bu seçimi görünür kılması. Araştırmacılar 5 platformdan 15 veri kümesinde 11 yöntemi sınamış; insan ve fareden 12 doku türüyle yaklaşık 2,3 milyon hücreyi değerlendirmiş. Hücre biçimi, gen etkinliğinin tutarlılığı ve biyolojik çözümlemeler aynı puanın içinde kaybolmadan ayrı ayrı inceleniyor. Geniş kapsam değerli. Yine de hücre sayısı, bütün olası dokuların ve ayarların denendiği anlamına gelmiyor. Gen paneli ile örnek hazırlığı da yöntemin karşısına farklı sorunlar çıkarıyor.[1]
Filtrenin dışında kalan hücreler
Kalite filtresi, hücre başına RNA ve saptanan gen sayısı için eşikler koyuyor. Belirsiz bir hücreyi çıkarmak, kalan hücrelerin daha temiz görünmesini sağlayabilir. Ancak bütün dokuyu haritalamak isteyen araştırmacının kaybettiği hücreler de vardır. Böyle bir sıralamada yüksek puan, korunmuş hücrelerin niteliğiyle birlikte kaç hücrenin dışarıda kaldığı sorusunu taşımalı. Kapsama göre düzeltilmiş sıralama, tam bu kaybı hesaba katıyor. Dar bir grubun iyi ayrılması ile geniş bir grubun yeterince iyi ayrılması farklı araştırma ihtiyaçlarına karşılık geliyor.[1]
Benim çıkarımım, yöntemi seçmeden önce kabul edilebilir hücre kaybını ve önemli biyolojik ayrımı belirlemek gerektiği. Kapsamayı artırmak her araştırmada aynı ölçüde değerli olmayabilir. Bir alternatif, sıralamadaki farkın kullanılan doku ve platform bileşiminden de kaynaklanması. Karşılaştırma, bu katkıların hepsini tek bir evrensel ağırlığa dönüştürmüyor. Bu yüzden kalite ile kapsamayı yan yana görmek, tek toplam puana bakmaktan daha açıklayıcı. Araştırmacının hangi hücreleri aradığı, hangi hatanın sonucu bozduğu kadar belirleyici.[1]
Sınır çizgisinden biyolojik sonuca
Bu seçim biyolojik yoruma da uzanıyor. Hücre sınırı değiştiğinde belirteç genler başka hücre türlerine taşmış görünebiliyor; hücreler arasında önerilen sinyal eşleşmeleri de değişiyor. Dolayısıyla iki yazılımın farklı bir hücresel etkileşim bulması, daha işin başında çizilen sınırlardan etkilenebilir. Gen paneli duyarlılığının ayrıntılı sınaması tek melanom veri kümesine dayanıyor. O sonuçtan bütün dokular için dayanıklılık çıkarmak mümkün değil. Farklı kesitlerdeki biyolojik değişim de yazılım farkıyla karışabiliyor.[1]
Bu çalışmanın kullanışlı çıktısı, tek kazananın adı yerine yeniden kullanılabilir bir karşılaştırma düzeni sunması. Nextflow iş akışı ve açık kod, aynı ölçütleri başka veriye uygulamak için somut bir başlangıç. Araştırmacı önce kendi verisinde hücre kapsamını, sonra korunmuş hücrelerin niteliğini ve son olarak ilgilendiği biyolojik sonucu karşılaştırabilir. Böyle bir değerlendirmede yöntemin başarısı, aranan hücreleri ne ölçüde koruduğuyla birlikte anlam kazanır. Birincilik sırası da bu araştırma sorusunun yanında okunur.[1]