ぱらぱらめくる『The Human Cell Atlas White Paper』
- Human Cell Atlas プロジェクト
- Human Cell Atlas White Paper
- SUMMARY 目的と現時点の解釈
- ヒトの全細胞に関するレファレンスマップを作成し、生命現象、疾患の診断・モニタリング・治療に関する理解を深めるとともに、遺伝的多様性に紐づく表現型多様性(特に疾患とその治療とに関わること)の理解を助ける
- 観察・解析の技術の進歩に伴い変化していくと思われるが、現時点では、基本的な組織・機能系・臓器を着目して、セル・アトラスを作ることが適当な段階と考える
- 単位としての細胞
- 細胞の属性
- 構造・機能・位置・分子プロファイル
- 1細胞解析の勃興
- 分子プロファイル(次世代シークエンシングによるゲノム・エピゲノム・トランスクリプトーム、プロテオーム)
- 空間データ取得(in situ, imaging, spatial coding(塊標本を取り出し、そこに場所ごとに異なるプローブが付くようにして処理をし、回収の上、計測する)(Spatial barcoding), computational inference)
- 計算アルゴリズム(細胞分類、状態・状態遷移・位置解析)
- 細胞の属性
- Human Cell Atlas
- 公共財としてのHCA
- Transparency and open data sharing
- Quality
- Flexibility
- Community
- Diversity, inclusion and equity
- Privacy
- Technology development
- Computational excellence
- ドラフト作成のために留意すること(どのような情報が記録されるか)
- Organs, systems, and tissues
- どの組織・臓器から、どれくらいたくさんの細胞をとったのか。年齢(まずは、成人と小児、くらいの大雑把なくくり)。由来個人の同一性
- 採取方法・保存方法
- Resolution
- Cellular resolution: rare subsets の検出に影響
- Spatial resolution: 臓器・組織、その中のどういうサブ構造…
- Molecular resolution: 解析細胞数と個々の細胞の分子解析デプスはトレードオフ
- Sampling and measurements
- 位置情報を取りつつ、細胞をプールして解析
- 位置を無視して細胞集団として集め、1細胞解析
- Data analysis and a data coordination platform(DCP)
- Organs, systems, and tissues
- Data analysis はカギを握る
- Basic data procesing and normalization
- Data organization in the atlas
- Queries, visualization, and analysis methods for exploiting the atlas
- Data analysisの課題の列挙
- DCPも大事
- どうやってデータを集め・管理し・使うか
- Ingestion service, synchronous data store, secondary analysis pipeline, tertiary portal, governance