Clustering and differential analysis of gene expression data
Clustering et analyse différentielle de données d'expression génique
Résumé
Analyses of gene expression data obtained from bulk RNA sequencing (bulk RNA-seq) or single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) have become commonplace in immunological studies. They allow for a better understanding of the heterogeneity present in immune responses, whether in reaction to vaccination or disease. Typically, the analysis of these data is conducted in two steps : i) first, an unsupervised classification, or clustering, is performed using all the genes to group samples into distinct and homogeneous subgroups ; ii) then, differential analysis is conducted using hypothesis tests to identify genes that are differentially expressed between these subgroups. However, these two successive steps lead to methodological challenge that is often overlooked in the applied literature. Traditional inference methods require hypothesis to be fixed a priori and independent of the data to ensure effective control of type I error. In the context of these two-steps analyses, the hypothesis tests are based on the results of the clustering, which compromises the control of type I error by traditional methods and can lead to false discoveries. We propose new statistical methods that account for this double use of the data and ensure an effective control of the number of false discoveries.
Les analyses des données d’expression génique issues du séquençage de l’ARN (RNA-seq) en masse (bulk RNA-seq) ou en cellule unique (scRNA-seq) sont devenues courantes dans les études immunologiques. Elles permettent entre autres une meilleure compréhension de l’hétérogénéité présente dans les réponses immunitaires, qu’elles soient en réponse à la vaccination ou face à des maladies. Les analyses de ces données se font souvent selon deux étapes : i) d’abord une classification non supervisée, ou clustering, utilisant l’ensemble des gènes pour regrouper les échantillons en sousgroupes distincts et homogènes ; ensuite ii) l’analyse différentielle se faisant à l’aide de tests d’hypothèse visant à identifier les gènes qui sont différentiellement exprimés entre ces sous-groupes. Cependant, ces deux étapes successives soulèvent un problème méthodologique actuellement souvent ignoré dans la littérature appliquée. En effet, les méthodes traditionnelles d’inférence nécessitent des hypothèses de tests fixées a priori, sans dépendre des données, pour garantir un contrôle effectif de l’erreur de type I. Dans le contexte de ces analyses en deux étapes, les hypothèses de tests sont basées sur les résultats du clustering ce qui compromet le contrôle de l’erreur de type I des méthodes traditionnelles qui peuvent alors conduire à de fausses découvertes. Nous proposons alors de nouvelles méthodes statistiques qui permettent de tenir compte de cette double utilisation des données, garantissant un contrôle effectif du nombre de fausses découvertes.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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