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single-cell QCとは何か

この記事で学ぶこと

single-cell QCは、single-cell RNA-seqデータから低品質な細胞や解析を歪める可能性のある細胞を見つけ、扱いを決める工程です。

1細胞ごとの測定では、細胞ごとにRNA量や検出効率が大きく異なります。QCは、どの細胞を解析に残すかを決める前提になるため、後のクラスタリングや細胞タイプ注釈にも影響します。

single-cell RNA-seqでは、壊れかけた細胞、RNA量が少なすぎる細胞、複数細胞が1つとして読まれたdoubletなどが混ざることがあります。これらをそのまま解析すると、人工的なクラスタや誤った細胞タイプ注釈につながることがあります。

一方で、QCで除外しすぎると、珍しい細胞や特定の状態の細胞を失うこともあります。そのため、QCは機械的な掃除ではなく、データの分布と生物学的文脈を見ながら判断する工程です。

single-cell QCでは、細胞ごとの検出遺伝子数、UMI数、ミトコンドリア遺伝子の割合などを確認します。極端に遺伝子数が少ない細胞は低品質、極端にUMI数が多い細胞はダブレットの可能性があります。

ほかに、リボソーム遺伝子の割合、細胞周期スコア、サンプルごとの細胞数、doublet推定スコアなどを見ることがあります。QCのしきい値は、組織、細胞タイプ、実験系によって変わります。

QC指標をバイオリンプロット、散布図、ヒストグラムなどで確認し、極端な細胞を見つけます。除外基準を決めるときは、全体の分布だけでなく、サンプルや条件ごとの偏りも確認します。

論文では、どの指標を使ったか、どの閾値で細胞を除外したか、除外後にサンプルや条件のバランスが崩れていないかを確認します。

QC基準が変わると、残る細胞数、クラスタの数、細胞タイプ割合、差次的発現解析の結果が変わることがあります。特に条件間で細胞品質が違う場合、QC後のバランスを確認することが重要です。

doubletを見落とすと、2つの細胞タイプのマーカーが同時に見える人工的なクラスタが出ることがあります。逆に、珍しい細胞を低品質として除いてしまうこともあるため、基準の根拠を見ます。

論文では、MethodsにQC基準が書かれ、SupplementaryにQC指標の分布が示されることがあります。Resultsでは、解析に残した細胞数として報告されることが多いです。

読むときは、除外基準、除外後の細胞数、ミトコンドリア割合、ダブレット除去、サンプルごとの差を確認します。

日本語	英語	略語	説明
single-cell QC	single-cell quality control	single-cell QC	single-cell RNA-seqで低品質細胞やdoubletなどを確認する工程。
品質管理	quality control	QC	解析結果に影響するデータ品質を確認する工程。
しきい値	threshold	-	データを残すか除くかなどを判断するために設定する境界値。
カウント行列	count matrix	-	遺伝子ごとのカウントを細胞やサンプルごとに並べた表。

確認問題

読み終えた内容を、1問ずつ選択式で確認します。

未回答

4問最高記録なし復習なし