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「シングルセルRNAシーケンシング」の版間の差分
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→遺伝子制御ネットワーク、パスウェイ解析など
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実験的なノイズとは別に生物学的に意味のある遺伝子発現の変動には、位置情報、[[細胞周期]]、[[概日リズム]]、発現変動が大きい破裂型[[プロモーター]]の作動などの理由で 変動が見られるものもある<ref name=Luecken2019><pubmed>31217225</pubmed></ref><ref><pubmed> 26000846</pubmed></ref>。特に、刺激・薬剤処理やさまざまな病態の進行や治療に伴う細胞の変化、発生途上にある[[細胞系譜]]や[[細胞分化]]といった細胞の遷移状態の解析（[[軌道推定]]（Trajectory inference）；[[擬時系列解析]]（擬似時系列解析）、Pseudo-time analysis）には、scRNA-seqデータを用いることが効果的である<ref><pubmed>29576429</pubmed></ref><ref><pubmed>28813177</pubmed></ref><ref><pubmed>29565398</pubmed></ref>。しばしば用いられるMonocle3 <ref><pubmed>30787437</pubmed></ref>[https://cole-trapnell-lab.github.io/monocle3/]など、多くのコードを収集、比較しているサイトがある [https://dynverse.org][https://github.com/agitter/single-cell-pseudotime]。RNA velocityといったスプライシングされていく転写産物の量から細胞の分化状態を推定する方法もある<ref><pubmed>30089906</pubmed></ref><ref><pubmed> 32747759</pubmed></ref>。しかし、これらの方法は、あくまで細胞系譜や細胞分化の推定に過ぎない。細胞系譜を更に確実に観察しつつ、scRNA-seqを行うことで、細胞タイプの系統関係を調べる方法として、[[CRISPR-Cas9]]を用いた[[ゲノム編集]]による痕跡追跡記録法を導入したscGESTALT<ref><pubmed>29608178</pubmed></ref>、ScarTrace<ref><pubmed>29590089</pubmed></ref> 、LINNAEUS<ref><pubmed>29644996</pubmed></ref>、あるいはアデノシンデアミナーゼでRNA編集を行いタイムスタンプを入れる方法<ref><pubmed>33077959</pubmed></ref>がある。[[1塩基バリアント]]（Single-nucleotide variants: SNV）の系統的解析は、細胞の不均一性や系統的な関係を明らかにするための最も有望なアプローチの一つである<ref><pubmed>31744515</pubmed></ref>。 | 実験的なノイズとは別に生物学的に意味のある遺伝子発現の変動には、位置情報、[[細胞周期]]、[[概日リズム]]、発現変動が大きい破裂型[[プロモーター]]の作動などの理由で 変動が見られるものもある<ref name=Luecken2019><pubmed>31217225</pubmed></ref><ref><pubmed> 26000846</pubmed></ref>。特に、刺激・薬剤処理やさまざまな病態の進行や治療に伴う細胞の変化、発生途上にある[[細胞系譜]]や[[細胞分化]]といった細胞の遷移状態の解析（[[軌道推定]]（Trajectory inference）；[[擬時系列解析]]（擬似時系列解析）、Pseudo-time analysis）には、scRNA-seqデータを用いることが効果的である<ref><pubmed>29576429</pubmed></ref><ref><pubmed>28813177</pubmed></ref><ref><pubmed>29565398</pubmed></ref>。しばしば用いられるMonocle3 <ref><pubmed>30787437</pubmed></ref>[https://cole-trapnell-lab.github.io/monocle3/]など、多くのコードを収集、比較しているサイトがある [https://dynverse.org][https://github.com/agitter/single-cell-pseudotime]。RNA velocityといったスプライシングされていく転写産物の量から細胞の分化状態を推定する方法もある<ref><pubmed>30089906</pubmed></ref><ref><pubmed> 32747759</pubmed></ref>。しかし、これらの方法は、あくまで細胞系譜や細胞分化の推定に過ぎない。細胞系譜を更に確実に観察しつつ、scRNA-seqを行うことで、細胞タイプの系統関係を調べる方法として、[[CRISPR-Cas9]]を用いた[[ゲノム編集]]による痕跡追跡記録法を導入したscGESTALT<ref><pubmed>29608178</pubmed></ref>、ScarTrace<ref><pubmed>29590089</pubmed></ref> 、LINNAEUS<ref><pubmed>29644996</pubmed></ref>、あるいはアデノシンデアミナーゼでRNA編集を行いタイムスタンプを入れる方法<ref><pubmed>33077959</pubmed></ref>がある。[[1塩基バリアント]]（Single-nucleotide variants: SNV）の系統的解析は、細胞の不均一性や系統的な関係を明らかにするための最も有望なアプローチの一つである<ref><pubmed>31744515</pubmed></ref>。 | ||
===遺伝子制御ネットワーク、パスウェイ解析など=== | ===遺伝子制御ネットワーク、パスウェイ解析など=== | ||
また細胞分化や刺激などによる変動に伴う特徴的な遺伝子発現状態をscRNA-seqで観察することは、[[遺伝子制御ネットワーク]] | また細胞分化や刺激などによる変動に伴う特徴的な遺伝子発現状態をscRNA-seqで観察することは、[[遺伝子制御ネットワーク]]（例、[https://github.com/aertslab/SCENIC SCENIC]<ref><pubmed>28991892</pubmed></ref>）、[[代謝経路]]や[[シグナル伝達系]]のための[[パスウェイ解析]](例、Metascape<ref><pubmed>30944313</pubmed></ref>, [http://metascape.org]、Gene Ontolgoy[http://geneontology.org])を理解するシステム生物学的な研究として有用である<ref><pubmed>32051003</pubmed></ref>。更に、scRNA-seqで得られた結果をもとに、細胞間相互作用の理解を深めるのを目的とするCellPhoneDB<ref><pubmed>32103204</pubmed></ref>[https://github.com/Teichlab/cellphonedb]、NicheNet<ref><pubmed>3181926</pubmed></ref>、SVCA<ref><pubmed>31577949</pubmed></ref>などがある。特に、Perturb-seq<ref><pubmed>27984732</pubmed></ref> やその変法<ref><pubmed> 32231336</pubmed></ref>は、CRISPRライブラリーによるゲノム編集を施した細胞をscRNA-seqで解析することで、ゲノム編集で破壊された遺伝子の機能や遺伝子間の相互作用の理解を可能にしている後述する複数モダリティ情報を取り込んだscRNA-seqの１つであり、注目されている。 | ||
==神経科学研究への適用== | ==神経科学研究への適用== | ||
===神経系細胞ビッグデータとしてのscRNA-seq=== | ===神経系細胞ビッグデータとしてのscRNA-seq=== | ||