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초록

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단일 세포 RNA 시퀀싱은 세포 하나의 유전자 발현량을 측정하는 기술이다. 전체 세포에 대한 유전자 발현을 평균으로 하는 Bulk 시퀀싱과 달리 단일 세포에서 유전자 발현을 측정하는 기술이며, 특정 조직의 면역세포 분포에 관한 연구, 암 조직을 구성하는 세포들의 유형 연구 등, 다양한 연구 분야에 이용될 수 있다. 하지만, 단일 세포 RNA 시퀀싱 기술에서 얻어진 데이터는 세포의 유형이 구분되어 있지 않으며, 세포 유형을 식별하는 방법이 필요하다. 이를 위한 다양한 방법과 소프트웨어가 개발되었다. 그러나 실제 세포 유형을 올바르게 식별하는 것은 여전히 어려운 일이다. 본 논문에서는 이미 잘 알려진 소프트웨어들을(scSorter, SCINA) 이용하여 세포 유형 예측성능을 비교하였다.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Methods
2.1. 데이터 소개
2.2. 분석 방법
3. Result
Acknowledgement
References

저자

• Nahyun Kim [ Dankook University Microbiology Cheonan, South Korea ]
• Minsu Kim [ Dankook University Software Convergence Jukjeon, South Korea ]
• Hanbyeol Kim [ Dankook University Computer Engineering Jukjeon, South Korea ]
• Joongho Lee [ Dankook University Computer Engineering Jukjeon, South Korea ]
• Seokhyun Yoon [ Dankook University Electronics and Electrical Engineering Jukjeon, South Korea ] Corresponding author

참고문헌