ASAP：単一セルRNA-seqデータの分析とインタラクティブな視覚化のためのWebベースのプラットフォーム

動機：シングルセルRNAシーケンス（SCRNA-seq）により、数千の個々の細胞のトランスクリプトーム全体のプロファイリングが可能になり、細胞レベルで組織の分子探索が可能になります。このような分析能力は、世界の多くの研究グループにとって非常に興味深いものですが、これらのグループはしばしば複雑なSCRNA-seqデータセットを処理する専門知識を欠いています。 結果：ゲノムアライメント後のSCRNA-seqデータの完全な分析を目的とした完全に統合されたWebベースのプラットフォームを開発しました。細胞クラスター、差次的に発現した遺伝子（クラスター固有のマーカー遺伝子を含む）、および機能的遺伝子セット濃縮。この自動化されたシングルセル分析パイプライン（ASAP）は、一般的に使用される幅広いアルゴリズムと洗練された視覚化ツールを組み合わせています。既存のSCRNA-seq分析プラットフォームと比較して、研究者（計算の専門知識が不足している研究者を含む）は、簡単な方法で、リアルタイムでデータと対話することができます。さらに、SCRNA-seqとBulk RNA-seq分析ワークフローの重複を考えると、ASAPは概念的にRNA-seqデータセットに広く適用できるはずです。検証として、ASAPを使用して、5つの異なる細胞タイプを含む91のマウス細胞の単一細胞研究の結果を単純に再現する方法を示します。 可用性と実装：このツールは、ASAP.EPFL.CHおよびR/Pythonスクリプトで無料で入手できます。github.com/deplanckelab/asapで入手できます。 連絡先：bart.deplancke@epfl.ch。 補足情報：補足データは、バイオインフォマティクスオンラインで入手できます。

MOTIVATION: Single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) allows whole transcriptome profiling of thousands of individual cells, enabling the molecular exploration of tissues at the cellular level. Such analytical capacity is of great interest to many research groups in the world, yet these groups often lack the expertise to handle complex scRNA-seq datasets. RESULTS: We developed a fully integrated, web-based platform aimed at the complete analysis of scRNA-seq data post genome alignment: from the parsing, filtering and normalization of the input count data files, to the visual representation of the data, identification of cell clusters, differentially expressed genes (including cluster-specific marker genes), and functional gene set enrichment. This Automated Single-cell Analysis Pipeline (ASAP) combines a wide range of commonly used algorithms with sophisticated visualization tools. Compared with existing scRNA-seq analysis platforms, researchers (including those lacking computational expertise) are able to interact with the data in a straightforward fashion and in real time. Furthermore, given the overlap between scRNA-seq and bulk RNA-seq analysis workflows, ASAP should conceptually be broadly applicable to any RNA-seq dataset. As a validation, we demonstrate how we can use ASAP to simply reproduce the results from a single-cell study of 91 mouse cells involving five distinct cell types. AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: The tool is freely available at asap.epfl.ch and R/Python scripts are available at github.com/DeplanckeLab/ASAP. CONTACT: bart.deplancke@epfl.ch. SUPPLEMENTARY INFORMATION: Supplementary data are available at Bioinformatics online.