初期研修、後期研修、東北大学医学部　神経内科

【抄読会だより】　2021年10月13日

2021/10/13

Assessing single-cell transcriptomic variability through density-preserving data visualization
Narayan A et al.
Nat Biotechnol. 2021;39:765-774.

【要旨】
t-SNEは機械学習において開発された次元削減法であるが、近年ではUMAPとともにsingle-cell RNA seq解析においてなくてはならないツールとなっている。しかしながら、次元削減の過程で多くの情報が失われることより実態をうまく反映できないことが課題となっていた。筆者らはこの問題を解決するべくt-SNEの発展型であるden-SNE、およびUMAPについてはdensMAPを開発。適応は限られるものの有用なツールとなっている。

菅野　直人