サイエンス誌が選んだ2018年のブレークスルー「細胞ごとに胚発生を追う」を加速するエール大学での数学の進歩

2019
2月 26
(火)
10:00
遺伝子研究のバイオニュース

サイエンス誌が選んだ2018年のブレークスルー「細胞ごとに胚発生を追う」を加速するエール大学での数学の進歩

カメラの進歩と同様、一般的なバイオインフォマティクスデータの可視化手法の重要な数学的更新により、単一細胞遺伝子発現のスナップショットが数倍の速さ且つ遥かに高い解像度で作成できるようになった。

2019年2月11日にNature Methodsに掲載されたこのエール大学の数学者による革新は、100万点のシングルセルRNAシーケンス(scRNA-seq)データセットのレンダリング時間を3時間以上からわずか15分に短縮するものだ。 この論文は「単細胞RNA配列データの可視化を改善するための高速補間ベースのt-SNE(Fast Interpolation-Based t-SNE for Improved Visualization of Single-Cell RNA-seq Data.)」と題されている。

科学者たちは、既存の10年前の方法であるt 分布型確率的近傍埋め込み(t-SNE:t-distributed Stochastic Neighborhood Embedding)は、単一細胞レベルで集められたRNA配列決定データ(scRNA-seqデータ)のパターンを二次元で表現するのに最適だと言う。

 

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