Calista：単一細胞転写分析におけるクラスタリングと系統の推論

単一細胞の転写分析（CALISTA）でクラスタリングと系統の推論を提示します。これは、単一セルトランスクリプトームプロファイルのエンドツーエンド分析のための数値的に効率的で高度にスケーラブルなツールボックスです。Calistaには、単一細胞クラスタリング、細胞系統の仕様の再構築、遷移遺伝子同定、および個別にまたはパイプラインで適用できる細胞擬似秩序化など、細胞分化研究のための4つの必須シングルセル分析が含まれています。これらの分析では、単一細胞mRNAカウントが、確率的遺伝子転写バーストとランダムな技術ドロップアウトイベントに関連する確率的分布関数によって記述される可能性ベースのアプローチを採用しています。さまざまな単一細胞転写プロファイリング技術から、および数百から数万の細胞からの単一細胞遺伝子発現データセットを使用して、カリスタの有効性を説明します。Calistaはhttps://www.cabselab.com/calistaで無料で入手できます。

We present Clustering and Lineage Inference in Single-Cell Transcriptional Analysis (CALISTA), a numerically efficient and highly scalable toolbox for an end-to-end analysis of single-cell transcriptomic profiles. CALISTA includes four essential single-cell analyses for cell differentiation studies, including single-cell clustering, reconstruction of cell lineage specification, transition gene identification, and cell pseudotime ordering, which can be applied individually or in a pipeline. In these analyses, we employ a likelihood-based approach where single-cell mRNA counts are described by a probabilistic distribution function associated with stochastic gene transcriptional bursts and random technical dropout events. We illustrate the efficacy of CALISTA using single-cell gene expression datasets from different single-cell transcriptional profiling technologies and from a few hundreds to tens of thousands of cells. CALISTA is freely available on https://www.cabselab.com/calista.