Establishing a comparative method for time-course single-cell data to elucidate cell kinetics

近年、シングルセルRNAシークエンシング (scRNA-seq) と呼ばれる実験手法が確立され、組織や器官を形作る様々な細胞の種類や個数を、遺伝子発現情報をもとに定量できるようになった。ある時刻で組織から取得した細胞集団は、未分化のものから分化したものまで、様々な経過時間の細胞が含まれると考えられる。そこで、scRNA-seqによる各細胞の発現データをコンピューターで解析することで、細胞状態の疑似的な時間軸に関する遷移過程 (細胞経路) を捉えることができる。特に、実験条件の異なる２つのscRNA-seqデータから導出される細胞経路を比較することで、条件の違いによって変化する制御遺伝子を同定できると期待される。本研究では、２つの細胞経路を、分岐などの形状情報を考慮し高精度で比較する手法を確立する。これにより、例えば疾患モデルとコントロールの二者の細胞経路を比較し、発現ダイナミクスの異なる因子を抽出することで、疾患病態の解明に迫ることができる。今年度は、前年度開発した木のアラインメントに基づく細胞経路比較法CAPITALの網羅的評価を行った。具体的に、シミュレーションデータを用いて、既存のデータ統合アプローチとの比較を行った結果、CAPITALは他手法と比べてアラインメント精度が統計的に有意に高いことを示した。前年度までに得られた造血系細胞集団データによるCAPITALアラインメントの妥当性と合わせて、研究成果を論文にまとめ、2022年10月にNature Communications誌に発表した。

近年、シングルセルRNAシークエンシング (scRNA-seq) と呼ばれる実験手法が確立され、組織や器官を形作る様々な細胞の種類や個数を、遺伝子発現情報をもとに定量できるようになった。ある時刻で組織から取得した細胞集団は、未分化のものから分化したものまで、様々な経過時間の細胞が含まれると考えられる。そこで、scRNA-seqによる各細胞の発現データをコンピューターで解析することで、細胞状態の疑似的な時間軸に関する遷移過程 (細胞経路) を捉えることができる。特に、実験条件の異なる２つのscRNA-seqデータから導出される細胞経路を比較することで、条件の違いによって変化する制御遺伝子を同定できると期待される。本研究では、２つの細胞経路を、分岐などの形状情報を考慮し高精度で比較する手法を確立する。これにより、例えば疾患モデルとコントロールの二者の細胞経路を比較し、発現ダイナミクスの異なる因子を抽出することで、疾患病態の解明に迫ることができる。今年度は、前年度開発した木のアラインメントに基づく細胞経路比較法CAPITALの網羅的評価を行った。具体的に、シミュレーションデータを用いて、既存のデータ統合アプローチとの比較を行った結果、CAPITALは他手法と比べてアラインメント精度が統計的に有意に高いことを示した。前年度までに得られた造血系細胞集団データによるCAPITALアラインメントの妥当性と合わせて、研究成果を論文にまとめ、2022年10月にNature Communications誌に発表した。