「シングルセルRNAシーケンシング」の版間の差分

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 ここでは、scRNA-seqデータ解析のために最もよく利用されているRを用いたパッケージ「Seurat」<ref name=Butler2018><pubmed>29608179</pubmed></ref> <ref><pubmed> 31178118 </pubmed></ref>を中心に紹介しておきたい。なお、一部の解析操作は、University of WashingtonのCole Trapnell研究室で開発されてきた軌道推定(下記参考)によく使用されるMonocle3でも可能である([https://cole-trapnell-lab.github.io/monocle3/])。Pythonを利用したものでは、ドイツ・ミュンヘンInstitute of Computational Biologyの Fabian Theisらが開発しているScanpyが有名である<ref><pubmed> 29409532</pubmed></ref>。
 ここでは、scRNA-seqデータ解析のために最もよく利用されているRを用いたパッケージ「Seurat」<ref name=Butler2018><pubmed>29608179</pubmed></ref> <ref><pubmed> 31178118 </pubmed></ref>を中心に紹介しておきたい。なお、一部の解析操作は、University of WashingtonのCole Trapnell研究室で開発されてきた軌道推定(下記参考)によく使用されるMonocle3でも可能である([https://cole-trapnell-lab.github.io/monocle3/])。Pythonを利用したものでは、ドイツ・ミュンヘンInstitute of Computational Biologyの Fabian Theisらが開発しているScanpyが有名である<ref><pubmed> 29409532</pubmed></ref>。


 New York UniversityのRahul Satija研究室が開発しているSeurat(画家スーラに由来)は、scRNA-seqデータ解析のために広く利用されているRパッケージであり、2020年秋現在、Seurat4のβバージョンが公開されている。論文の正式発表前から、サポート情報提供やコード修正なども頻繁に行っており、Satija研究室のウェッブサイト( [http://satijalab.org/Seurat])、Github([https://github.com/satijalab/Seurat])、更にTwitterアカウント(@satijalab)などで最新情報を得ることできる。
 New York UniversityのRahul Satija研究室が開発しているSeurat(画家スーラに由来)は、scRNA-seqデータ解析のために広く利用されているRパッケージであり、2020年秋現在、Seurat4のβバージョンが公開されている。論文の正式発表前から、サポート情報提供やコード修正なども頻繁に行っており、Satija研究室のウェッブサイト([https://satijalab.org/seurat/])、Github([https://github.com/satijalab/Seurat])、更にTwitterアカウント(@satijalab)などで最新情報を得ることできる。
 
====品質の検討事項====
====品質の検討事項====
 最初に行うのは、scRNA-seqデータの品質管理である。ここでは、質の低い細胞のデータ(例えば、壊れた細胞では、転写産物の種類が少なくミトコンドリア由来の転写産物が多い)を取り除く。また、複数の試料を組み合わせる場合には、バッチごとの違いについて検討する<ref><pubmed>29608177</pubmed></ref><ref><pubmed> 28045081
 最初に行うのは、scRNA-seqデータの品質管理である。ここでは、質の低い細胞のデータ(例えば、壊れた細胞では、転写産物の種類が少なくミトコンドリア由来の転写産物が多い)を取り除く。また、複数の試料を組み合わせる場合には、バッチごとの違いについて検討する<ref><pubmed>29608177</pubmed></ref><ref><pubmed> 28045081

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