scBridge embraces cell heterogeneity in single-cell RNA-seq and ATAC-seq data integration
1 本研究の学術的背景はシングルセル多元遺伝子データの統合です。これは遺伝子の違いを縮小しつつ、細胞のタイプの違いを維持することを目指しています。しかし、細胞の異質性によって同じ遺伝子とタイプの細胞でも多様な特徴を持つため、この二つの違いをモデル化し判別することは困難です。核心的な「問い」は、細胞の異質性がデータ統合を向上させるために利用できるという新しい視点を提供します。
2 本研究の目的は、細胞の異質性を利用してデータ統合を改善する方法を提案することです。我々は、遺伝子の違いが細胞間で異なり、遺伝子の違いが小さい細胞は統合が容易であることを観察しました。それゆえ、すべての細胞を均一に扱い統合する既存の研究とは異なり、scBridgeと名付けた新しい多元遺伝子データ統合手法を提案します。この方法は細胞を異質に統合します。
3 本研究の着想は、細胞の異質性がデータ統合に悪影響を及ぼすのではなく、逆にデータ統合の改善に役立つ可能性があるという観察から来ています。関連する国内外の研究では、細胞の異質性は統合において無視されがちですが、我々の研究はこれを逆手にとって細胞の異質性を活用しています。
4 我々は、統合に有利な細胞を特定し、それらの細胞を他の細胞と統合することで遺伝子のギャップを縮小するscBridgeという手法を提案しました。7つの多元遺伝子データセットに対してscBridgeを検証し、現有の6つの基準と比較してその優位性を実証しました。
5 我々はscBridgeの妥当性を検証するために、7つの多元遺伝子データセットでの実験を多数行いました。これらの結果は、scBridgeがデータ統合において既存の手法と比較して優れていることを示しています。