단일 세포 유전체 기술의 발전에 따라 단일 세포 수준에서 유전체, 전사체 및 후성유전체 연구가 가능해졌다. 이러한 기술적 진보로 인해 유전체 연구의 패러다임이 기존의 세포 개체군 분석에서 단일 세포 분석으로 급격히 변화하고 있다. 특히 단일 세포 전사체 분석은 발달, 면역, 종양, 노화 등 다양한 생체 및 질환 시스템의 세포 간 변이와 전체 시스템 기능 사이의 인과관계 규명에 필수적인 도구로 사용되고 있다. 본 강좌에서는 단일 세포 전사체 분석의 기본 개념, 다양한 통계 및 기계학습 모델을 배우고 실제 데이터 분석 사례를 소개한다. 강의는 다음의 내용을 포함한다:
• Introduction to single-cell RNA-seq
• Data generation: barcode processing, read mapping, gene counting, cell filtering
• Data processing: normalization, imputation, feature selection
• Exploratory analysis: visualization
• Heterogeneity analysis: clustering, trajectory inference