機械学習を用いたシングルセル・空間的遺伝子発現の解析

Machine learning for single cell and spatial transcriptomics

　Human Cell Atlas（HCA）プロジェクトでは，これまでにない規模でシングルセルレベルでの遺伝子発現データが蓄積されている．数万×数万次元のデータを人間が直接解釈していくことはきわめて困難で，それを解析して意味のある知見を導き出すためには，データ駆動型である機械学習の役割がきわめて重要となる．本稿では，HCAプロジェクトのどのような場面でどのような機械学習手法が用いられているのか概観し，今後の展望について考察する．