面向批量转录组数据的无监督昼夜节律相位推断方法基准评测

内容形式：摘要译文

当样本采集时间不可用时，可根据基因表达推断昼夜节律相位，但现有方法尚未得到系统比较。我们在 25 个具有参考时间的数据集上比较了 10 种无监督相位推断方法和两种时钟基因基线方法（包括来自五项研究的 16 个真实数据集和 9 个模拟数据集）。主要评价指标为对齐后的圆形平均绝对误差（MAE），并采用置换检验评估显著性；圆形相关性以及基因水平的节律性、峰值相位和振幅重建则作为次要评价指标。CHIRAL 的平均 MAE 最低（1.80 h；基于研究家族重采样所得的 95% 置信区间为 1.21–2.97 h）。其次为两种时钟基因基线方法（2.15 h 和 2.20 h），随后是 TEMPO、CYCLOPS 和 CYCLOPS 2.0（2.49–2.80 h）；这六种方法的置信区间存在较大程度的重叠。其余六种方法的平均误差为 3.91–4.86 h，而置换相位的平均误差为 5.08–5.23 h。准确性取决于数据集和时钟基因节律的强度；对于若干方法，还取决于随机种子以及对批次或协变量的调整方式。在 22 个数据集中使用推断相位分析基因节律时，表现领先的四种方法识别节律基因的中位 ROC AUC 为 0.64–0.70，重建基因峰值相位的中位误差为 0.18–0.64 h。在两个缺乏采集时间信息的小鼠数据集中，不同方法和组织与外部参考峰值相位的一致性各不相同。

关键词：批量转录组 · 昼夜节律相位推断 · 无监督学习 · 方法基准评测 · 节律基因分析

原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.08.757747v1?rss=1