冈田大瑚 医学研究科 博士課程学生、山田亮 同教授は、複雑な確率分布に幾何的な座標を与える新規の統計手法であるDEEF法を開発し、細胞集団プロファイルの違いや変化を定量?可視化することに成功しました。
生体内の细胞1つ1つのタンパク质や遗伝子の発现量はどれも同じではなく少しずつ违っているため、その细胞集団全体としての性质はこれらの细胞集団が作る分布として特徴づけることができます。このような分布は、细胞1つ1つに発现している遗伝子やタンパク质量を多数の细胞について测定する1细胞発现解析によって测定することができます。一方で、情报科学の分野では、确率分布同士の违いを几何学的に研究する情报几何学が発展してきました。
本研究では、1细胞発现データのような复雑な分布に対して情报几何的な座标を与え、ぞれぞれの座标が説明するパターンを抽出する新しい统计手法を开発し、细胞集団プロファイルの违いや変化を低次元空间上で定量?可视化することに成功しました。この手法の応用例としては、経时的に観测したフロサイトメトリーデータから、観测时刻と観察时刻の间の分布状态を推测し、动画を再构成することが挙げられます。
本研究成果は、2020年4月11日に、国際学術誌「PLOS ONE」のオンライン版に掲載されました。
図：本研究の概要図
详しい研究内容について
书誌情报
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Daigo Okada, Ryo Yamada (2020). Decomposition of a set of distributions in extended exponential family form for distinguishing multiple oligo-dimensional marker expression profiles of single-cell populations and visualizing their dynamics. PLOS ONE, 15(4):e0231250.
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- 本研究成果の実例动画
