パブリックデータを利用したscRNAseqの解析をゼロから始める方法

自分：scRNAseqの解析をやりたいんだけど。データはHuman Cell Atlasとか、mouse Cell atlasのパブリックデータから引っ張ってくるつもり。完全に無知な状態から、どうやって論文の図を作るレベルまで行ける？チュートリアルサイトとか知らない？

ChatGPT 4o：

scRNA-seq解析を完全初心者から論文図作成レベルまで進めるためには、以下のステップで学ぶのが最も効率的です。おすすめのチュートリアルサイト・実践資料も紹介します。

✅ 目標までのステップ

Step 1. 解析環境を整える

  • R + Seurat または Python + Scanpy が主流
    • 初心者には Seurat（R） が人気で情報も多い
    • Python慣れしていれば Scanpy も強力

🛠 準備するもの

  • R / RStudio または Python (Anaconda)
  • Seurat または Scanpy ライブラリのインストール

Step 2. チュートリアルで流れを理解する

【R + Seurat】おすすめチュートリアル

  1. 公式チュートリアル（Seurat）
  2. 「Orchestrating Single-Cell Analysis with Bioconductor」（R全体の教科書）
  3. 日本語解説ブログ

【Python + Scanpy】

  1. Scanpy公式チュートリアル
  2. Cellxgene + AnnData + Scanpyの実践解説

Step 3. 実際のパブリックデータを使って再現

例）GSE 番号から GEOquery や scprep でダウンロードし、Seurat/Scanpyで処理

Step 4. 論文図の作成（UMAP、FeaturePlot、DotPlotなど）

  • SeuratではUMAP(), FeaturePlot(), DotPlot()などが一行で使える
  • ggplot2と組み合わせて美しい図に
  • Scanpyではsc.pl.*関数で同様の可視化が可能

Step 5. おすすめ教材（順番に進めると最短）

  1. Seurat公式チュートリアル
  2. GEOからデータ取得・Seuratに読み込み（Qiita等参照）
  3. マーカー遺伝子とクラスタリング（論文の図レベル）
  4. 最終的に、下記のような図を出力：
    • UMAPプロットで細胞のクラスタ分類
    • DotPlotやHeatmapで特徴遺伝子の発現比較
    • ViolinPlotで特定遺伝子のクラスタごとの発現

✨ 最後に

やってみて行き詰まったら、エラーや目的図のイメージを教えてくれたら一緒に進められるよ。
最初の実践例を一緒に動かすこともできるから、必要ならコード付きで一緒に始めようか？

 

自分：principal component って、線形結合だっけ？scRNAseq分析で使うときの話。

ChatGPT 4o：

はい、その通りです。
Principal Component（主成分）は「線形結合」です。

🔹より具体的に：scRNA-seqでの主成分分析（PCA）

scRNA-seq解析では、各細胞が数千〜数万個の遺伝子発現値（次元）を持っています。それを次元削減するためにPCAが使われます。

主成分の定義

第1主成分

PC1\mathbf{PC}_1

は、以下のような線形結合です：

PC1=w1,1x1+w1,2x2+⋯+w1,pxp\mathbf{PC}_1 = w_{1,1} x_1 + w_{1,2} x_2 + \cdots + w_{1,p} x_p

ここで：


  • xix_i

    ：各遺伝子（の発現値、log-normalizedなど）


  • w1,iw_{1,i}

    ：重み（第1主成分における寄与度）

つまり、重み付き平均みたいなものです。

🔹PCAの役割 in scRNA-seq

  • ノイズの多い高次元データ（例えば20,000遺伝子）を、意味のある軸（たとえば20〜50個の主成分）に要約
  • クラスタリング（例：Louvain法）や可視化（UMAPやt-SNE）の前処理として利用
  • 遺伝子発現の「ばらつき」を最もよく説明する軸を抽出

🔹なぜ「線形」か重要？

PCAは「線形な構造を仮定」しているため、非線形構造（たとえば発達の分岐）を捉えるのにはUMAPやDiffusion mapの方が向いています。ただし、PCAの結果から細胞周期やバッチ効果を除去するなどの基礎ステップとしては極めて重要です。

補足が必要でしたら、PCAの数式や、Seurat・Scanpyでの使い方もご紹介できます。