Apéndice B — Extra relacionado con preguntas biológicas

B.1 Bloque 9 - Extra (opcional, después de clase) - desafíos en cadena

Autoestudio opcional. Cada desafío a continuación describe una cadena de dos o tres errores encadenados, donde corregir uno hace aparecer el siguiente. El objetivo es practicar el ascenso por la cadena: cuando un resultado posterior es incorrecto, ¿qué verificación anterior lo habría detectado?

Trata cada desafío como un ejercicio de reflexión. Intenta escribir el diagnóstico y la corrección como comentarios ANTES de ejecutar cualquier código. La revelación al final de cada desafío explica la cadena.

B.1.1 Desafío 9.1 - El subconjunto de células T que desaparece

Síntoma (posterior): SingleR devuelve “CD4 T cell” para menos del 5 por ciento de las células en un conjunto de datos de PBMC donde la citometría de flujo indica que las células T CD4 son el 25 por ciento. El panel de ADT muestra la proteína CD4 expresada normalmente.

Cadena de diagnóstico (cada paso hace aparecer el siguiente):

  1. Compara las células ADT-positivas para CD4 frente a las células RNA-positivas para CD4.
  2. Si las células ADT-positivas son abundantes pero las RNA-positivas son escasas, la causa es dropout de RNA (territorio del Bloque 6). Detente aquí.
  3. Si las células RNA-positivas también son abundantes, verifica la referencia de SingleR: ¿tiene una etiqueta distinta de “CD4 T cell”, o solo “T cell”?
  4. Si la referencia es correcta, verifica el DefaultAssay y la capa sobre la cual se ejecutó SingleR (data vs counts).

Prueba el diagnóstico en este objeto. Escribe primero tu predicción.

B.1.2 Desafío 9.1 - El subconjunto de células T que desaparece

Síntoma (posterior): SingleR devuelve “CD4 T cell” para menos del 5 por ciento de las células en un conjunto de datos de PBMC donde la citometría de flujo indica que las células T CD4 son el 25 por ciento. El panel de ADT muestra la proteína CD4 expresada normalmente.

Cadena de diagnóstico (cada paso hace aparecer el siguiente):

  1. Compara las células ADT-positivas para CD4 frente a las células RNA-positivas para CD4.
  2. Si las células ADT-positivas son abundantes pero las RNA-positivas son escasas, la causa es dropout de RNA (territorio del Bloque 6). Detente aquí.
  3. Si las células RNA-positivas también son abundantes, verifica la referencia de SingleR: ¿tiene una etiqueta distinta de “CD4 T cell”, o solo “T cell”?
  4. Si la referencia es correcta, verifica el DefaultAssay y la capa sobre la cual se ejecutó SingleR (data vs counts).

Prueba el diagnóstico en este objeto. Escribe primero tu predicción.

B.1.3 Desafío 9.2 - El clúster que desaparece después de reagrupar

Síntoma: un clúster del Bloque 4 (solo RNA) desaparece cuando cambias al clustering de WNN en el Bloque 6. Las células que antes estaban en ese clúster ahora están repartidas entre varios otros clústeres.

Cadena de diagnóstico:

  1. Observa el RNA.weight de las células que antes estaban en ese clúster. ¿Está dominando el ADT?
  2. Si el ADT domina, el clúster se mantenía unido por varianza específica de RNA que WNN le resta peso. ¿Esa varianza era biológica (programa génico) o técnica (un pequeño efecto de lote en un gen)?
  3. Haz una tabla cruzada del clúster anterior contra marcadores de linaje canónicos. Si se divide claramente a lo largo de un marcador de linaje, WNN encontró una estructura más fina. Si no lo hace, el ADT estaba sobreponderado.

B.1.4 Desafío 9.3 - El donante sano que se comporta como COVID-19

Síntoma: un donante Sano en el Paso 6.12 muestra un perfil de tipo celular por donante mucho más cercano a los donantes con COVID-19 que a los otros donantes Sanos.

Cadena de diagnóstico:

  1. QC: ¿la distribución de nCount o percent.mt de este donante es diferente?
  2. Anotación: ¿se sobreasignó un tipo celular específico en este donante (deriva de anotación, no biología)?
  3. Lote: ¿este donante se procesó en una tanda de tinción diferente? Verifica adt_batch si se ejecutó el Escenario 4 del Bloque 8.
  4. Intercambio de muestras: ¿los campos de metadatos del donante son consistentes (donor_id, condition, severity todos alineados)? Un intercambio de muestras durante el etiquetado produce exactamente este síntoma.

B.1.5 Fin de los extras opcionales