論文の概要: Review of Single-cell RNA-seq Data Clustering for Cell Type Identification and Characterization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.01006v1
• Date: Fri, 3 Jan 2020 22:48:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-14 17:36:38.048816
• Title: Review of Single-cell RNA-seq Data Clustering for Cell Type Identification and Characterization
• Title（参考訳）: 細胞型同定とキャラクタリゼーションのためのシングルセルRNA-seqデータクラスタリングの検討
• Authors: Shixiong Zhang, Xiangtao Li, Qiuzhen Lin, and Ka-Chun Wong
• Abstract要約: 教師なし学習は、新しい細胞タイプと遺伝子発現パターンを識別し、特徴付ける中心的な要素となっている。 本稿では,既存の単一セルRNA-seqデータクラスタリング手法について概説する。 そこで本研究では,2つの単一セルRNA-seqクラスタリング手法の性能比較実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.655970720359297
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, the advances in single-cell RNA-seq techniques have enabled us to perform large-scale transcriptomic profiling at single-cell resolution in a high-throughput manner. Unsupervised learning such as data clustering has become the central component to identify and characterize novel cell types and gene expression patterns. In this study, we review the existing single-cell RNA-seq data clustering methods with critical insights into the related advantages and limitations. In addition, we also review the upstream single-cell RNA-seq data processing techniques such as quality control, normalization, and dimension reduction. We conduct performance comparison experiments to evaluate several popular single-cell RNA-seq clustering approaches on two single-cell transcriptomic datasets.
• Abstract（参考訳）: 近年, シングルセルRNA-seq技術の進歩により, シングルセル解像度での大規模転写プロファイリングが可能となった。 データクラスタリングのような教師なし学習は、新しい細胞タイプや遺伝子発現パターンを識別し特徴付ける中心的な要素となっている。 本研究では,既存の単細胞rna-seqデータクラスタリング手法について,その利点と限界について考察する。 さらに, 品質制御や正規化, 次元削減など, 上流のシングルセルRNA-seqデータ処理技術についても検討した。 そこで本研究では,2つの単一セルRNA-seqクラスタリング手法の性能比較実験を行った。

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