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RNA-시퀀싱은 표본에 대한 전사체 전체의 패턴을 제공하는 기법이다. 그러나 RNA-시퀀싱은 표본 내 전체 세포에 대한 평균 유전자 발현만 제공할 수 있으며, 표본 내의 이질성(heterogeneity)에 대한 정보는 제공하지 못한다. 단일 세포 RNA-시퀀싱 기술의 발전을 통해 우리는 표본의 단일 세포 수준에서 이질성과 유전자 발현의 동역학(dynamics)에 대한 이해를 할 수 있게 되었다. 예를 들어, 우리는 단일 세포 RNA-시퀀싱을 통해 복잡한 조직을 구성하는 다양한 세포 유형을 식별할 수 있으며, 특정 세포 유형의 유전자 발현 변화와 같은 정보를 알 수 있다. 단일 세포 RNA-시퀀싱은 처음 도입된 이후 많은 이들의 관심을 끌게 되었으며, 이를 활용하기 위한 대규모 생물정보학(bioinformatics) 도구가 개발되었다. 그러나 단일 세포 RNA-시퀀싱에서 생성된 빅데이터 분석에는 데이터 전처리에 대한 이해와 전처리 이후 다양한 분석 기술에 대한 이해가 필요하다. 본종설에서는 단일 세포 RNA-시퀀싱 데이터분석과 관련된 작업 과정의 개요를 제시한다. 먼저 데이터의 품질 관리, 정규화 및 차원 감소와 같은 데이터의 전 처리 과정에 대해 설명한다. 그 이후, 가장 일반적으로 사용되는 생물정보학 도구를 활용한 데이터의 후속 분석에 대해 설명한다. 본 종설은 이 분야에 관심이 있는 새로운 연구자를 위한 가이드라인을 제공하는 것을 목표로 한다.

RNA-sequencing (RNA-seq) is a technique used for providing global patterns of transcriptomes in samples. However, it can only provide the average gene expression across cells and does not address the heterogeneity within the samples. The advances in single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) technology have revolutionized our understanding of heterogeneity and the dynamics of gene expression at the single-cell level. For example, scRNA-seq allows us to identify the cell types in complex tissues, which can provide information regarding the alteration of the cell population by perturbations, such as genetic modification. Since its initial introduction, scRNA-seq has rapidly become popular, leading to the development of a huge number of bioinformatic tools. However, the analysis of the big dataset generated from scRNA-seq requires a general understanding of the preprocessing of the dataset and a variety of analytical techniques. Here, we present an overview of the workflow involved in analyzing the scRNA-seq dataset. First, we describe the preprocessing of the dataset, including quality control, normalization, and dimensionality reduction. Then, we introduce the downstream analysis provided with the most commonly used computational packages. This review aims to provide a workflow guideline for new researchers interested in this field.

권호기사

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기사명 저자명 페이지 원문 목차
COVID-19 치료 및 진단을 위한 Exosome의 임상적 적용 = Clinical application of exosomes for COVID-19 and diagnosis 허준석 p. 1-9

(The) workflow for computational analysis of single-cell RNA-sequencing data = 단일 세포 RNA 시퀀싱 데이터에 대한 컴퓨터 분석의 작업과정 Sung-Hun Woo, Byung Chul Jung p. 10-20

의료기사의 의료인 종별 포함에 관한 기초조사 연구 = Basic study on the inclusion of medical technologists in the type of medical personnel : focus on Korea, Japan, and Taiwan : 한국, 일본, 대만을 중심으로 구본경, 박창은 p. 21-31

재채혈된 검체를 이용한 허용 Hemolysis Index에 대한 연구 = Investigation of an acceptable hemolysis index using re-collected samples 김홍범, 원동일, 손경애, 김진만, 우유진 p. 32-42

카세트 기반 자동합성장치를 사용한 [68Ga]Ga-FAPI-04의 합성방법 연구 = Development of a synthetic method for [68Ga]Ga-FAPI-04 using a cassette-based synthesizer 박준영, 강원준 p. 43-51

다이오드 레이저와 PhotoMed, Methyl Pheophorbide A, RadachlorinⓇ을 이용한 녹농균에 대한 항균 광역학 요법 = Antimicrobial photodynamic therapy on Pseudomonas aeruginosa using a diode laser and photomed, methyl pheophorbide A, or RadachlorinⓇ 송영규, 육근돌, 김지원 p. 52-58

제주지역 야생 등줄쥐(Apodemus agrarius coreae) 분변의 호기성 장내 미생물 분포 = Distribution of aerobic intestinal microorganisms in the feces of the striped field mouse (Apodemus agrarius coreae) in Jeju 김지로, 오윤희, 정무상 p. 59-65

한국인 ABO 유전자 다형성과 이상지질혈증의 연관성 = Association of ABO genetic polymorphisms and dyslipidemia in Korean population 송윤주, 이성원, 진현석, 박상욱 p. 66-72

Pulsed electromagnetic field enhances doxorubicin-induced reduction in the viability of MCF-7 breast cancer cells = 맥동 전자기장 처리에 의한 독소루비신 유도 유방암 세포 생존저하 촉진 Sung-Hun Woo, Yoon Suk Kim p. 73-84

뇌파검사에서 전도성 접착제의 비교분석 = Comparative analysis of conductive paste in electroencephalography : evaluation of artifact and satisfaction : 인공산물과 만족도 평가 송재환, 김성희, 김대현 p. 85-88

육안검사기술의 실무적 이해 = Practical understanding of gross examination techniques 지우현 p. 89-98

지질조성 개선을 통한 새로운 인공 잠재지문 수용액의 개발 = Development of a new artificial latent fingerprint aqueous solution by improving lipid composition 이상윤, 임화선, 이기종 p. 99-103

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