単一細胞トランスクリプトームと系統情報から初期の細胞運命の偏りを明らかにするCoSpar

単一細胞全ゲノムプロファイリングには、細胞分化、疾患発現、および薬物反応中の動的変化を再現するという目標がある。最近、単一細胞アッセイは、祖先が共通の細胞を特定して細胞状態間の真の動的関係を立証する一連の方法「系統追跡」と組み合わされてきた。そうした統合的な方法は未評価の細胞動態を明らかにしてきたが、その解析は、ノイズが多く分散的な系統データから繰り返し生じる課題に直面している。本研究では、系統追跡と組み合わせた単一細胞トランスクリプトームから細胞動態をコンピューターで確実に推測するCoSpar（coherent, sparse optimization）という手法を開発した。CoSparは、移行マップの整合性およびスパース性に関する仮定に基づいて構築されており、系統データの極端なダウンサンプリングおよび分散に強いため、実験デザインの単純化が可能で、キャリブレーションも少なくて済む。CoSparは造血、再プログラム化、および分化誘導のデータセットでこれまで検知されていなかった初期の運命の偏りを明らかにし、運命選択に関与する転写因子および受容体を予測した。一般的な実験デザインの説明および詳細な事例がhttps://cospar.readthedocs.io/で入手可能である。