バイアス・補正・正規化等の側面、データマイニングの側面：Single-cell RNA-seqの解析

• Nature Reviews Genetics, Computational and analytical challenges in single-cell transcriptomics 資料２
• 定量標準を入れる
  • UMI(Unique Molecular Identifilers):個々の分子をバーコード化し、増幅バイアス影響を排除した、「オリジナルの」分子数推定をする(ペイパー)
• 遺伝子発現定量は、シングルセルに限らず以下のステップが必要
  • アラインメント、遺伝子カウント、QC、正規化、モデル化
  • シングルセル特有のこと
    • QC
      • 細胞ごとに、実験に有効に使われるRNAの割合が上下したりする
      • 質の悪い細胞であるかどうかの判定をして排除する
    • 正規化：細胞間比較をするために必要
      • UMIsなしの場合
        • 1細胞内総体量推定はできても、細胞間の違いはわからないのが原則
      • UMIsありの場合
        • UMIsを使えれば、それを信じる限りでは、それを基準に定量できて、細胞間比較も可能
• データマイニング
  • クラスタリング
    • 細胞タイプの推定は、いわゆるクラスタリング法でできる
    • 細胞タイプの他に、細胞周期上の情報も得られる
    • 細胞の位置情報を組み込みたいときに、さらにMarkov Random Fieldを使う方法などもある(こちら)
  • DE(Differential Expression)
  • Identification of highly varible genes
  • Regulatory networks with their robustness
  • Stochasticity of transcription
  • Allele-specific expression