Computational Biology

高次元細胞数測定データからのSPADEによる細胞階層の抽出

Nature Biotechnology 29, 10 doi: 10.1038/nbt.1991

細胞の不均質性を解明するには、一細胞の複数のパラメーターを解析する能力が重要である。最近は測定技術が進歩しているが、一細胞の高次元データの分析方法はしばしば主観的で労力がかかり、生物学的システムの予備知識が必要である。本論文では、一細胞の測定から細胞の不均質性を客観的に明らかにするための「密度正規化による全域木連続性解析（SPADE）」という汎用的なコンピューター解析法を紹介する。我々はSPADEをマウス骨髄のフローサイトメトリーデータおよびヒト骨髄のマスサイトメトリーデータに応用した。どちらの場合でも、SPADEが関連表現型に基づいて配列した細胞の階層は、十分に解明されている造血パターンを部分的に再現していた。我々は、SPADEが測定ノイズおよび細胞マーカーの選択に影響されにくいことを明らかにした。SPADEは、細胞の不均質性の解析、細胞型の同定、および変化に対する機能的マーカーの反応の比較に役立つものである。

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