単一細胞のトポロジカルなRNA塩基配列解読が細胞分化および発生を明らかにする

発生中の細胞系譜の運命拘束および分化は、転写プログラムが制御している。細胞の運命の解明は、単一細胞のRNA塩基配列解読（RNA-seq）の研究で進展してきたが、データ構造に関する現在の分析法の仮定のために限界がある。本論文で紹介するscTDA（single-cell topological data analysis；単一細胞トポロジカルデータ解析）は、時間的で偏りのない転写調節を研究するためにトポロジーに基づいてコンピューター解析を行うアルゴリズムである。他の方法と異なり、scTDAは非線形的でモデルに依存しない教師なしの統計的枠組みであり、過渡的な細胞状態を明らかにできる。我々はscTDAを応用し、運動ニューロン分化の誘導物質に応答したin vitroでのマウス胚性幹細胞の分化を分析した。scTDAは細胞独自性の経時的な非同期性および連続性を明らかにし、転写因子、RNA結合タンパク質、および長鎖非コードRNAの段階依存的な組み合わせの変化に基づいて4種類の過渡的状態（多能性細胞、単能性細胞、前駆細胞、完全に分化した細胞）を識別した。scTDAは、発生刺激または環境変動に対する非同期的な細胞応答の研究に応用可能である。