Bioconductor を用いた単一細胞RNA-seqデータの低レベル解析のステップバイステップワークフロー

単一細胞RNAシーケンシング（scRNA-seq）は、個々の細胞のトランスクリプトームをプロファイルするために広く利用されています。これにより、バルクRNAシーケンスでは得られない生物学的解像度が提供されますが、一方で技術的ノイズやデータの複雑性が増加します。scRNA-seqとバルクRNA-seqのデータの違いは、前者の解析を後者のためのバイオインフォマティクスパイプラインを再利用して行うことができないことを意味します。むしろ、技術的ノイズを考慮に入れつつ細胞レベルの解像度を活用するために、各ステップで専用の単一細胞解析手法が必要です。本記事では、主にオープンソースのBioconductorプロジェクトのソフトウェアパッケージに基づくscRNA-seqデータの低レベル解析の計算ワークフローについて説明します。品質管理、データ探索、正規化といった基本的なステップから、細胞周期フェーズの割り当て、高変動および相関遺伝子の同定、サブポピュレーションへのクラスタリング、マーカー遺伝子検出といったより複雑な手順までを網羅しています。解析は造血幹細胞、脳由来細胞、Tヘルパー細胞、マウス胚性幹細胞を含む複数の公的に利用可能なデータセットの遺伝子レベルカウントデータで実証されました。これにより、読者が自身の解析パイプラインを構築する際の様々な使用シナリオを提供します。