実験的摂動の影響を単一細胞の分解能で定量化する

さまざまな条件で収集された単一細胞RNA塩基配列解読データセットを比較する既存の方法では、転写状態空間の離散的な領域（細胞のクラスターなど）に重点が置かれている。本研究では、トランスクリプトーム空間全体の摂動の影響を連続的に評価することにより、摂動の影響を単一細胞レベルで定量化した。我々は、この空間を多様体として描写し、各実験条件でそれぞれの細胞が観察される相対尤度をグラフ信号処理によって推定するアルゴリズムを開発した。この尤度推定は、摂動による特異的な影響を受けた細胞集団を特定するのに用いることができる。我々はまた、影響を受けた細胞の集団を摂動応答に一致する粒度レベルで抽出する頂点周波数クラスター化アルゴリズムを開発した。各条件で濃縮または除去された細胞クラスターの発見に関する我々のアルゴリズムの正確度は、検証で次点の性能を示したアルゴリズムを平均で57％上回った。グラウンドトゥルース比較において、これらのクラスターから得られた遺伝子シグネチャーは他の6種類のアルゴリズムのものよりも正確であった。