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階層的確率的近傍埋め込み法によるマスサイトメトリーデータのビジュアル解析による稀な細胞タイプの解明
マスサイトメトリーは、免疫系の細胞成分の高解像解析を可能にする。しかし、データの次元数が高く、サイズが大きく、構造が非線形である場合には、データ解析に大きな課題をもたらす。特に、t-SNEのような次元削減に基づく方法は、単一細胞レベルの解像度を提供するが、解析可能な細胞数が制限される。本研究にて、我々は、マスサイトメトリーデータセットの解析に階層的確率的近傍埋め込み法（HSNE）を導入する。HSNEは、単一細胞レベルまで、細部にわたり、段階的増加法による双方向探索を可能にする、非線形類似度の階層を構築する。我々は、胃腸障害に関する試験及び他の利用可能な3つのマスサイトメトリーデータセットにHSNEを適用する。我々は、HSNEが以前の観察を効率的に再現し、ダウンサンプリングのためにこれまで見落とされていた稀な細胞集団を同定することを示す。したがって、HSNEは従来のt-SNE解析のスケーラビリティの制限を取り払うことができ、大量の高次元データセットの解析に極めて適した特徴を有している。