要約
動機：単細胞RNAシーケンシング（scRNA-seq）技術および解析ツールの進展により、研究者たちは細胞と遺伝子の役割および相互関係について、極めて詳細な理解を達成することができるようになった。しかし、従来の距離尺度（ユークリッド距離、ピアソン相関、スピアマン相関など）は、遺伝子発現データの高次元性、単調性、および発現量の大きさを同時に考慮することができないという課題を抱えている。こうした一般的に用いられる距離尺度の複数の欠点に対処するため、本研究では発現量に依存する単調性相関を評価する新しい尺度「Polaratio」を提案する。この尺度は、scRNA-seqデータ解析の品質を向上させるために設計されている。結果：我々は、単細胞コンセンサスクラスタリング（SC3）、階層的クラスタリング（HC）、K-メディオイド（KM）の3つの最先端の解釈可能なクラスタリングアルゴリズムを、コンセンサス細胞クラスタリング手順により統合した。この手法を多様な生物学的データセット上で評価し、Polaratioをいくつかの代表的な距離尺度と比較して性能をベンチマークした。その結果、公開されている7つのデータセットのうち5つにおいて、Polaratioが細胞クラスタリングの精度を向上させることを実証した。公開状況：https://github.com/dubai03nsr/Polaratio連絡先：pcicalese{at}uh.edu