Single-Cell Clustering Through Gaussian Filter-based Zero-Inflated Noise Reduction

단일세포 염기 서열 분석은 세포 수준에서 유전자 발현 값을 추정할 수 있는 효과적인 방법으로 의학 및 생물학 연구에서 필수적인 기술로 자리 잡고 있다. 하지만, 단일세포 염기 서열은 데이터 획득 단계에서 조직 시료를 해체하는 과정을 포함하여 추정된 유전자 발현 값이 어떤 종류의 세포에서 기인하였는지를 결정해야 하는 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 유전자 발현 특성이 비슷한 종류의 세포 군집을 도출하고 지표 유전자의 발현 여부를 통해 세포의 종류를 결정하는 계산적 방법이 주로 사용된다. 또한 적은 양의 전령 RNA 시료에서 유전자 발현 값을 추정하는 과정에서 많은 양의 영과잉 잡음이 포함될 수 있고, 이는 분석 정확도를 떨어뜨리는 주요 원인이 된다. 본 논문에서는 가우시안 필터를 이용하여 단일세포 염기서열 데이터에 내포된 영과잉 잡음을 저감하고, 앙상블 기법을 활용하여 높은 계산 복잡도를 요구하는 최적 벡터 선택 문제를 회피하면서도 높은 정확도의 세포 군집을 도출하는 알고리듬을 제안한다. 다양한 종류의 단일세포 염기서열 데이터를 활용한 컴퓨터 모의실험을 통해 제안하는 기법이 정확한 세포 군집을 효과적으로 도출함을 확인하였다.