単一細胞データでの細胞型優先順位付け

本論文では、単一細胞データで生物学的かく乱に対する応答性の高い細胞型の優先順位付けを行う方法であるAugurを紹介する。Augurは、機械学習の枠組みを用いて、高次元空間内のかく乱細胞と非かく乱細胞の分離可能性を定量化する。この方法を単一細胞RNA塩基配列解読、クロマチン接近可能性、画像化トランスクリプトミクスデータセットで検証したところ、Augurは差次的遺伝子発現に基づく既存の方法よりも優れていることが明らかになった。Augurにより、脊髄神経刺激後にマウスの移動運動を回復させる神経回路が特定された。