抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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数年前に,単一細胞RNA配列決定データのハイスループットスナップショットに時間的次元を加えるため,非スプライシングおよびスプライスメッセンジャーRNA(mRNA)の同時定量の使用を提案した。この概念は,研究下の生物系の転写動力学への更なる洞察をもたらす。しかし,そのようなデータ(RNA速度として知られる)から細胞状態速度を推定するための現在の方法は,いくつかの理論的および計算上の問題によって影響を受け,現実的で信頼できる速度推定を妨げる。これらの問題を議論し,データ処理,速度推論および可視化の一貫性における現在の課題のいくつかに対処する新しい解決策を提案した。2つの速度解析ツール,即ち,1つの詳細な方法{κ}-ベロと1つの発見的方法エコ-ベロで,著者らの計算結論を翻訳した。Author要約Single細胞トランスクリプトミクスを用いて,細胞分化または疾患進行のような動的生物学的過程を研究した。これらのシステムの理想的な研究は,個々の細胞を時間的に追跡するであろうが,これは,細胞が配列プロトコルの一部として破壊されるので,これは直接実行可能ではない。細胞の非同期進行のため,単一細胞スナップショットデータセットはしばしば異なる進行段階で細胞を捕獲する。この課題は,進行の全体的な方向(擬似時間)および進行における単一細胞特異的変化の両方を推定することである。全体の方向の推定のための計算方法開発は,よく進歩したが,動力学の単細胞レベル変動に対処する試みは,より新しいものであった。Lamanoらは,同じ単一細胞における新しい(非スプライシング)および古い(スプライス)mRNAの豊度の同時測定が,動的過程を通して単一細胞進行の時間導関数を推論するために使用できるデータに時間的次元を加えることを提案した。RNA-seqデータ(RNA速度としても知られる)からの細胞状態速度の推定のための最先端の方法は,複数の非アドレス問題を有する。本論文では,これらの問題を議論し,新しい解決策を提案した。以前の研究で,RNA速度推定の擬似時間による一致を検証として用いた。それ自体で,この方法が確実に機能し,進行の全体的な方向が個々の細胞挙動から区別されなければならないことを証明できない。著者らは,RNA速度の推定と可視化のための2つの新しい方法(1つの詳細と1つのコスト効率的発見的方法)を提案して,著者らの方法がシミュレーションに関する単一細胞分散と全体的傾向を忠実に捕えることを示した。さらに,マウス膵臓を開発するデータセットにこの方法を適用し,この方法が実際のデータから生物学的洞察を得るのに役立つことを示した。【JST・京大機械翻訳】
