Технологии одноклеточного секвенирования РНК и связанный с ними вычислительный анализ данных

Технологии секвенирования РНК на уровне отдельных клеток (scRNA-seq) позволяют исследовать экспрессию генов с разрешением до отдельной клетки, что значительно изменило транскриптомные исследования. Разработан ряд протоколов scRNA-seq, каждый из которых имеет свои особенности, преимущества и недостатки. Из-за технических ограничений и биологических факторов данные scRNA-seq более зашумлены и сложнее для анализа, чем данные массового секвенирования РНК. Высокая вариабельность данных scRNA-seq создаёт дополнительные вычислительные сложности. Несмотря на увеличение числа биоинформатических методов анализа и интерпретации данных scRNA-seq, необходимы новые алгоритмы, обеспечивающие точность и воспроизводимость результатов. В этом обзоре представлен обзор доступных протоколов выделения отдельных клеток и технологий scRNA-seq, а также рассмотрены методы различных видов анализа данных scRNA-seq, включая контроль качества, картирование ридов, количественную оценку экспрессии генов, коррекцию пакетных эффектов, нормализацию, импутацию, снижение размерности, отбор признаков, кластеризацию клеток, восстановление траекторий, выявление дифференциальной экспрессии, анализ альтернативного сплайсинга, аллельной экспрессии и восстановление сетей регуляции генов. Кроме того, обозначены перспективы развития и применения технологий scRNA-seq.