High throughput single cell long-read sequencing analyses of same-cell genotypes and phenotypes in human tumors
この研究の学術的背景，研究課題の核心をなす学術的「問い」は何ですか？
答え：この研究の学術的背景は、単一細胞多種類法の進展により、単一細胞多オミックス研究が急速に進展し始めていることである。研究課題の核心的な問いは、高精度で長い配列を生成し、単一細胞全長mRNAのシーケンシングに依存する長鎖ノーブルシークエンス技術の開発に関するものである。
本研究の目的及び学術的独自性と創造性は何ですか？
答え：本研究の目的は、単一細胞nRNAシーケンス技術における課題である高い誤脱塩基率、短読み取りと/またはバーコードホワイトリストの依存性に対処することである。独自性と創造性は、scNanoGPSと呼ばれるディープラーニング技術を用いて単一細胞でのジェノタイプ(変異)とフェノタイプ(遺伝子/アイソフォーム発現)を同時に計算できることである。
本研究の着想に至った経緯や、関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは何ですか？
答え: 長鎖ノーブルシークエンス技術が開発された近年、単一細胞においてシングルセルNGSを可能にする技術も注目を集めている。ただし、その技術にはいくつかの課題がある。本研究では、これらの課題を解決するために、新しい方法を提案している。
本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？
答え: 本研究では、コンピュータ技術や人工知能技術を用いて、単一細胞でのフェノタイプとジェノタイプを同時に計算できる技術を開発した。また、23,587本のロングリード転写物から、単一細胞情報を取得し、腎臓腫瘍の場合、タンパク質のファミリーが癌細胞とリンパ球の中で異なることなど、様々な情報を明らかにしている。
本研究の有効性はどのように検証した？
答え: 本研究では、scNanoGPSというディープラーニング技術を使用して、単一細胞RNA-Seqの技術を改良した。解析の結果、単一細胞での誤りを少なくし、フェノタイプとジェノタイプを同時に取得することができることがわかった。この技術は、独自のソフトウェアを用いることで高精度な遺伝子発現解析が可能であることを示した。