単一細胞の転写の多様性は、発達の可能性の特徴です

シングルセルRNAシーケンス（SCRNA-seq）は、細胞分化軌道を再構築するための強力なアプローチです。ただし、差別化の状態と方向の両方を推測することは困難です。ここでは、発達の可能性のシンプルでありながら堅牢な決定要因を示します。細胞ごとの発現遺伝子の数と、この転写の多様性の尺度を活用して、SCRNA-seqデータから分化状態を予測するための計算フレームワーク（細胞質）を開発します。多様な組織の種類と生物に適用されると、細胞質は52の実験的に決定された発達軌道を解決するための以前の方法と19,000近くの注釈付き遺伝子セットを上回りました。さらに、静止幹細胞の同定を促進し、乳房腫瘍形成に寄与する遺伝子を明らかにしました。したがって、この研究は、発達潜在性の重要なRNAベースの特徴と、細胞階層の描写のためのプラットフォームを確立します。

Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) is a powerful approach for reconstructing cellular differentiation trajectories. However, inferring both the state and direction of differentiation is challenging. Here, we demonstrate a simple, yet robust, determinant of developmental potential-the number of expressed genes per cell-and leverage this measure of transcriptional diversity to develop a computational framework (CytoTRACE) for predicting differentiation states from scRNA-seq data. When applied to diverse tissue types and organisms, CytoTRACE outperformed previous methods and nearly 19,000 annotated gene sets for resolving 52 experimentally determined developmental trajectories. Additionally, it facilitated the identification of quiescent stem cells and revealed genes that contribute to breast tumorigenesis. This study thus establishes a key RNA-based feature of developmental potential and a platform for delineation of cellular hierarchies.