単一細胞データにおける複雑な階層解析のためのPoincareマップ【JST・京大機械翻訳】

Klimovskaia, A.; Lopez-Paz, D.; Bottou, L.; Nickel, M.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205677512534 整理番号：22P0258128

単一細胞データにおける複雑な階層解析のためのPoincareマップ【JST・京大機械翻訳】

Poincare Maps for Analyzing Complex Hierarchies in Single-Cell Data

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発行年： 2020年02月27日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年02月27日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

細胞発生過程を理解する必要性は,scRNAseqデータからの階層を発見するための多くの計算方法に勝った。しかしながら,既存の技術はユークリッド幾何学に基づいており,多重分枝を持つ複雑なセル軌跡をモデル化するための最適でない選択である。この基本的な表現問題を克服するために,単一セルデータ解析の現実に双曲線幾何学の電力を利用する方法,Poincareマップを提案した。樹木の連続拡張として理解されて,双曲線形状は,階層構造における点間の対距離を保存しながら,2次元だけの複雑な階層的データの埋込みを可能にする。これにより,可視化,クラスタリング,系統検出および擬似時間推論のような,多様な下流データ分析タスクにおける直接探索解析と埋込みの利用が可能になった。既存の方法と比較して,単一埋込み-Poincareマップを用いてこれらの重要なタスクを扱うことができないことは,複数のscRNAseqデータセット上の細胞軌跡の最先端の二次元表現を生成する。より具体的には,Poincareマップが,事前方法に知られていない生物学的プロセスについての新しい仮説を定式化する直接的方法を可能にすることを示した。生物学的プロセスにおける階層構造の発見は,発生生物学の中心である。ペアワイズ類似性から連続階層を発見するために,双曲線幾何学に基づく新しい方法であるPoincareマップを提案した。可視化,クラスタリング,系統同定,および擬似時間推論のようなタスクに関する多重単一セルデータセットに対する著者らの方法の有効性を実証した。【JST・京大機械翻訳】

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図形・画像処理一般 , 分子・遺伝情報処理 , システム・制御理論一般

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