シングルセルRNA-Seqデータを分析するための包括的なガイド

scRNA-seq データを分析する最初のステップは、実験の背後にある生物学を理解することです。 scRNA-seq は各細胞の遺伝子発現データを生成します。このデータは、細胞の種類を特定し、細胞の状態を特徴付け、遺伝子制御ネットワークを理解するために使用できます。 ただし、scRNA-seq データは複雑でノイズが多いため、意味のある生物学的洞察を抽出するには慎重な分析が必要です。

品質管理

scRNA-seq データを分析する前に、データの品質と一貫性を評価するために品質管理 (QC) を実行することが不可欠です。 QCメトリクスには、細胞ごとに検出された遺伝子の数、細胞ごとの読み取り数、ミトコンドリア読み取りのパーセンテージ、およびリボソーム読み取りのパーセンテージが含まれます。 品質の低い細胞は濾過して除去でき、QC の悪いサンプルは下流の分析から除外できます。

前処理(Pre-processing)

QC の後、scRNA-seq データは技術的なノイズ、バッチ効果、その他の交絡因子を除去するための前処理が必要です。 前処理ステップには、遺伝子フィルタリング、リード正規化、バッチ補正などが含まれます。 scRNA-seq データの前処理に一般的に使用されるツールには、Cell Ranger、Seurat、Scanpyなどがあります。

正規化(Namalization)

正規化は、細胞間の遺伝子発現の比較可能性を確保するための、scRNA-seq 解析における重要なステップです。 正規化方法には、総数の正規化、サイズ係数の正規化、またはスパイクインコントロールに基づく正規化が含まれます。 正規化は、DESeq2、edgeR、scran などのツールを使用して実行できます。

機能の選択

特徴選択は、scRNA-seq データ内で最も有益な遺伝子を特定するプロセスです。 特徴選択は、ノイズを低減し、クラスタリングの精度を向上させ、細胞の種類または状態間で発現が異なる遺伝子を特定するのに役立ちます。 一般的な特徴選択方法には、分散フィルタリング、相互情報量に基づく方法、または遺伝子発現解析が含まれます。

次元圧縮

次元削減は、高次元の遺伝子発現データを、根底にある生物学的変動を捉える低次元の表現に削減する、scRNA-seq 解析における重要なステップです。 次元削減方法には、主成分分析 (PCA)、t 分布確率的近傍埋め込み (t-SNE)、または均一多様体近似および射影 (UMAP) が含まれます。

クラスタリング

クラスタリングは、遺伝子発現プロファイルに基づいて細胞をグループ化するプロセスです。 クラスタリングは、細胞の種類を特定し、細胞の状態を特徴付け、細胞間の変動を理解するのに役立ちます。 クラスタリング方法には、k-means クラスタリング、階層的クラスタリング、またはグラフベースのクラスタリングが含まれます。

発現解析(Differential Expression Analysis)

差次的発現解析は、細胞の種類または条件間で差次的に発現される遺伝子を同定するプロセスです。 発現差解析は、特定の細胞型のマーカー遺伝子の同定、制御経路の同定、疾患の分子基盤の理解に役立ちます。 発現差解析に一般的に使用されるツールには、DESeq2、edgeR、または limma-voom などがあります。

細胞型の識別

細胞型の識別は、遺伝子発現プロファイルに基づいて細胞型を割り当てるプロセスです。 細胞型の同定は、遺伝子発現パターンを既知の参照データセットと比較するか、マーカー遺伝子を使用するか、細胞型デコンボリューションや細胞型クラスタリングなどの計算手法を使用することによって実現できます。

視覚化

視覚化は、データの探索と解釈を可能にする scRNA-seq 解析における重要なステップです。 視覚化方法には、散布図、ヒートマップ、バイオリン プロット、または軌跡プロットなどがあります。 Seurat、Scanpy、t-SNE などの視覚化ツールを使用して、さまざまな方法でデータを視覚化できます。

検証

検証は、scRNA-seq データと下流解析の結果の精度と信頼性を確認するプロセスです。 検証方法には、独立したデータセットとの比較、代替の正規化方法の使用、または結果と既知の生物学的知識との比較が含まれます。

他のデータ型との統合

他のデータタイプと統合すると、生物学的システムをより包括的に理解できるようになります。 統合は、scRNA-seqデータをゲノミクス、エピゲノミクス、プロテオミクス データなどの他のオミクス データと組み合わせることで実現できます。 統合は、Seurat、Scanpy、Harmonyなどのツールを使用して実行できます。

避けるべき落とし穴

scRNA-seq 解析では、技術的なノイズ、バッチ効果、オーバーフィッティング、交絡因子など、回避すべき一般的な落とし穴がいくつかあります。 これらの落とし穴を回避するには、実験を慎重に計画し、厳密な QC を実行し、適切な統計的手法を使用し、既知の生物学の文脈で結果を解釈することが重要です。

今後の方向性

scRNA-seq 解析の分野は急速に進化しており、新しい手法やツールが定期的に登場しています。 将来の方向性としては、より正確で効率的な正規化方法の開発、複数のデータタイプの統合、機械学習方法の開発、臨床応用での scRNA-seq データの使用が含まれます。

結論

結論として、scRNA-seq 解析は、単一細胞レベルで遺伝子発現を理解するための強力なツールです。 ただし、scRNA-seq データ分析は困難な場合があり、専門的な知識と専門知識が必要です。 この包括的なガイドに概説されている手順に従うことで、研究者は厳密な scRNA-seq 解析を実行し、意味のある生物学的洞察を抽出できます。

品質コントロールメトリクス、クラスタリング、可視化、遺伝子間の発現差およびアップレギュレーションを含むシングルセル RNA シーケンスの詳細については、 シングルセル のページを参照してください。 さらに、これらの Single Cell RNA Seq アルゴリズムの多くを自分で簡単に試したい場合は、無料トライアルにサインアップして 6 つのサンプルを無料で分析してください。

この記事は「A Comprehensive Guide to Analyze Single-Cell RNA Sequencing Data」を翻訳・編集したものです。