세포 하나하나의 이야기를 듣는 scRNA-seq 기술
by DD
5개월 전
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단일 세포 RNA 시퀀싱(scRNA-seq) 기술을 통해 개별 세포의 유전자 발현 정보를 분석함
Scanpy, AnnData, Celltypist 등 다양한 분석 도구를 활용하여 데이터 전처리 및 시각화 수행
암 면역 치료, COVID-19 중증도 예측 등 실제 질병 연구에 scRNA-seq 기술을 적용
scRNA-seq 분석 파이프라인의 이해
scRNA-seq 분석은 데이터 전처리, 품질 관리, 정규화, 차원 축소, 클러스터링 단계를 거친다. 구체적으로 미토콘드리아 유전자, 리보솜 유전자, 헤모글로빈 유전자를 필터링하여 데이터 품질을 향상시킨다. 따라서 Scanpy 라이브러리를 활용하여 분석 파이프라인을 구축한다.
품질 관리(QC)의 중요성: 노이즈 제거 전략
scRNA-seq 데이터의 품질 관리는 분석 결과의 신뢰성을 확보하는 핵심 단계이다. 미토콘드리아 유전자 발현량이 높은 세포는 사멸 세포로 간주하여 제거한다. 반면 리보솜 유전자는 모든 세포에서 높게 발현되므로, 분석의 정확도를 위해 제거한다.
차원 축소 및 시각화: UMAP의 활용
20,000개 유전자의 발현 정보를 시각화하기 위해 PCA(주성분 분석)와 UMAP(Uniform Manifold Approximation and Projection)을 사용한다. 따라서 UMAP을 통해 세포 간의 관계를 2차원 평면에 효과적으로 표현한다. 결과적으로 세포 유형을 직관적으로 파악할 수 있다.
