[論文レビュー] Exponential scaling of single-cell RNA-seq in the last decade

Valentine Svensson, Roser Vento‐Tormo+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 5, 2017

Single-cell and spatial transcriptomics被引用数 166

ひとこと要約

過去十年間における単細胞RNAシーケンスデータの指数的増加を推進した重要な技術開発を詳述する視点。プロトコルと技術の改善が、スケーラブルな細胞タイプ調査を可能にする方法を論じる。

ABSTRACT

The ability to measure the transcriptomes of single cells has only been feasible for a few years, and is becoming an extremely popular assay. While many types of analysis and questions can be answered using single cell RNA-sequencing, a central focus is the ability to survey the diversity of cell types within a sample. Unbiased and reproducible cataloging of distinct cell types requires large numbers of cells. Technological developments and protocol improvements have fuelled a consistent exponential increase in the numbers of cells studied in single cell RNA-seq analyses. In this perspective, we will highlight the key technological developments which have enabled this growth in data.

研究の動機と目的

• 大規模な細胞調査の需要を強調して単細胞RNA-seqの成長の研究動機を示す。
• スケーラブルな単細胞転写組成学を可能にする主要な技術的および方法論的展開を特定する。
• 分析される細胞数の増加が、非偏頗で再現性のある細胞タイプのカタログ作成にどう寄与するかを説明する。

提案手法

• 単細胞RNA-seq研究の成長に寄与した技術開発とプロトコルの改善をレビューし、総合する。
• これらの革新がデータのスケール、多様性、および細胞タイプ発見のアクセス可能性にどのように影響するかを論じる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 過去十年間で単細胞RNA-seqの指数関向規模拡大を可能にした技術開発は何か。
• RQ2 プロトコルの改善は、与えられたサンプル内で多様な細胞タイプを調査する能力にどう影響するか。
• RQ3 細胞数を増やすことが、非偏頗で再現性のある細胞タイプカタログ作成にどのような影響を与えるか。

主な発見

• 技術とプロトコルの進歩が、単細胞RNA-seqデータの指数的成長を一貫して促進してきた。
• データの成長により、サンプル内の細胞多様性のより包括的な調査が可能になる。
• 異なる細胞タイプの非偏頗なカタログ化は、大量の細胞を分析することで恩恵を受ける。