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J-GLOBAL ID：201902267638257353   整理番号：19A0260070

UMAPによる単一細胞データ可視化のための次元削減

Dimensionality reduction for visualizing single-cell data using UMAP

著者 (9件)： BECHT Etienne (Agency for Sci., Technol. and Res. (A*STAR), Singapore, SGP) ,  DUTERTRE Charles-Antoine (Agency for Sci., Technol. and Res. (A*STAR), Singapore, SGP) ,  KWOK Immanuel W H (Agency for Sci., Technol. and Res. (A*STAR), Singapore, SGP) ,  NG Lai Guan (Agency for Sci., Technol. and Res. (A*STAR), Singapore, SGP) ,  GINHOUX Florent (Agency for Sci., Technol. and Res. (A*STAR), Singapore, SGP) ,  NEWELL Evan W (Agency for Sci., Technol. and Res. (A*STAR), Singapore, SGP) ,  MCINNES Leland (Tutte Inst. for Mathematics and Computing, Ontario, CAN) ,  HEALY John (Tutte Inst. for Mathematics and Computing, Ontario, CAN) ,  NEWELL Evan W (Fred Hutchinson Cancer Res. Center, Washington, USA)
資料名： Nature Biotechnology  (Nature Biotechnology)
巻： 37  号： 1  ページ： 38-44  発行年： 2019年01月 
JST資料番号： H0870A  ISSN： 1087-0156  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 単一細胞技術の進歩により,組織の構成を高分解能で分析することができるようになった。単一細胞研究で得られた多数の要素の解析に利用可能な次元削減ツールは複数存在する。最近,あらゆるタイプの高次元データを解析するUMAP(uniform manifold approximation and projection;均一マニホールド近似投影)という非線形次元削減技術が開発された。今回我々は,特徴が十分明らかなマスサイトメトリーと単一細胞RNA塩基配列解読のデータセット3組を用いて,UMAPを生物学的データに応用した。性能を他の5種類のツールと比較した結果,UMAPは,実行時間が最速で再現性に最も優れ,最も意味のある細胞クラスター構成が得られることが明らかになった。本研究は,UMAPの使用によって単一細胞データの可視化および解釈が改善されることを示している。Copyright Nature Japan KK 2019

シソーラス用語： 近似法 ,  再現性 ,  マニホールド ,  高分解能 ,  クラスタ ,  ヌクレオチド配列 ,  RNA【核酸】 ,  *可視化
準シソーラス用語： 実行時間 ,  解読 ,  高次元データ ,  データ可視化 ,  *単一細胞 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 細胞生理一般  (EF02010S) ,  遺伝子発現  (EC02040Q) ,  細胞学一般  (EF01000A)

タイトルに関連する用語 (3件)： 単一細胞 ,  データ可視化 ,  次元