1. 本研究の学術的な背景と研究が解決する問題は何ですか？
==> 単一細胞RNA-seq(scRNA-seq)データの一般的な特徴は、細胞クラスター内の細胞数が数十から数千に及ぶことです。そこで、scRNA-seqデータの少数の細胞から、異なる発現遺伝子(DEGs)を確実に同定できるかどうかは不明でした。本研究では、scRNA-seqデータとpoly(A)-dependent bulk RNA-seqを用いることで、この問題に取り組んでいます。

2. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は何ですか？
==> 本研究は、特定の細胞クラスターを対象としたDEGsの同定に関する基準を提供することを目的としています。また、scRNA-seqデータを用いた解析において、異なる発現遺伝子を確実に同定するためのデータ数の最適な範囲を明らかにすることで、この分野における学術的な独自性と創造性を追求しています。

3. 研究の着想を得た経緯や、関連する国内外の研究動向とは何ですか？
==> 単一細胞RNA-seq(scRNA-seq)は、単一細胞の分子レベルの遺伝子発現解析を可能にする技術であり、注目されています。scRNA-seqデータの解析にあたっては、細胞数によって精度に差異があることが知られています。

4. 本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？
==> 本研究では、scRNA-seqデータから異なる発現遺伝子を同定するために必要な細胞数を明らかにしました。人工多能性幹細胞由来の細胞クラスターにおいて、少なくとも2,000個以上の細胞が含まれている場合、bulk RNA-seqの解析と同等の精度でDEGsが同定できることが分かりました。一方、DEGsのp値が非常に小さい場合や、転写物の量が百万分の数百以上のbulk RNA-seq解析では、50〜100個の細胞でDEGsを同定できることが分かりました。

5. 本研究の有効性はどのように検証した？
==> 本研究では、単一細胞RNA-seq(scRNA-seq)データの解析において、異なる発現遺伝子(DEGs)を同定するために必要なデータ数の最適な範囲を明らかにすることで、データ解析の手法に関する新たな知見を提供しました。また、scRNA-seqデータとbulk RNA-seqを用いることで発見された結果はお互いに整合性があり、本研究の信頼性を高めていると言えます。