단일세포 시퀀싱 데이터의 배치 효과 보정을 위한 통계적 정규화 기법 비교 분석

단일세포 시퀀싱(scRNA-seq) 데이터는 다양한 실험 조건에서 얻어지는 여러 배치(batch) 간의 기술적 차이(배치 효과)로 인해 데이터 간 비교가 어려워지는 문제가 있습니다. 이러한 배치 효과를 최소화하기 위해 다양한 생물정보학적 정규화 기법들이 개발되어 사용됩니다.

주요 정규화 방법론

• Harmony: 배치 정보를 고려하여 데이터 공간을 재배치함으로써, 생물학적 신호를 최대한 보존하며 배치 간의 편향을 감소시키는 데 효과적입니다.
• CCA (Canonical Correlation Analysis): 두 데이터셋 간의 상관관계가 가장 높은 잠재 변수를 찾아 배치 효과를 제거하는 통계적 방법을 제공합니다.

이러한 정규화 과정을 통해 연구자들은 보다 정확하게 세포 유형 특성이나 질병 진행 단계와 같은 세포 운명 결정 관련 생물학적 질문에 답할 수 있게 됩니다. 성공적인 데이터 통합은 궁극적으로 오믹스 통합 분석의 기반이 됩니다.