Quantitative assessment of single-cell RNA-seq clustering with CONCORDEX

Quantitative assessment of single-cell RNA-seq clustering with CONCORDEX

1. 本研究の学術的な背景と研究が解決する問題は何ですか？
==> 個々の細胞のRNAの塩基配列から遺伝子発現量を定量化し、細胞の種類や状態を解析するシングルセルRNAシークエンシング（scRNA-seq）データの解析では、一般的にk-nearest neighbor(kNN)グラフを2次元に埋め込んで解析します。しかし、この埋め込みによるグラフの特性の歪みが存在します。本研究では、kNNグラフとフラクションの関係を定量的に評価する手法「CONCORDEX」を提案し、解析の精度を高めることを目的としています。

2. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は何ですか？
==> 本研究では、2次元埋め込みに依存しないラベルとkNNグラフの関係の定量的な評価手法「CONCORDEX」を提案しました。この手法は、任意のカテゴリカルラベルに使用でき、直感的なヒートマップで可視化することができます。

3. 研究の着想を得た経緯や、関連する国内外の研究動向とは何ですか？
==> scRNA-seqデータの可視化に関する利用可能な手法は豊富であり、kNNグラフと2次元埋め込みに基づく手法も多数提案されています。一方で、埋め込みによる歪みを評価する手法に関する研究は限られています。

4. 本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？
==> 本研究では、CONCORDEXを用いてkNNグラフの局所的および全体的な性質を定量的に評価し、ラベルとkNNグラフの一致度を評価しました。

5. 本研究の有効性はどのように検証した？
==> 本研究では、CONCORDEXを用いたクラスタリングの評価と2次元埋め込みの評価を行いました。