非負行列分解(NMF)がscRNAseqの細胞群分けに適用される

非負行列分解（Non-negative Matrix Factorization、略してNMF）は、データ行列を複数のより小さな行列の積に分解するための行列分解技術であり、これらの小さな行列の要素はすべて非負です。NMFは、データの構造と解釈性を保持できるため、データマイニングと特徴抽出に特に適しています。

scRNA-seqデータは通常、高次元行列で表され、各行は遺伝子に対応し、各列は単一細胞の遺伝子発現プロファイルに対応します。scRNA-seqデータにNMFを適用する際の目的は、元の遺伝子発現行列を2つの行列に分解することです：遺伝子因子行列と細胞係数行列。遺伝子因子行列は遺伝子セットを表し、これらの遺伝子セットは生物学的プロセスや細胞状態に対応する可能性があります。一方、細胞係数行列は、各細胞がこれらの遺伝子セットに対してどの程度活性化されているかを示します。

細胞係数行列のクラスタリング分析を通じて、研究者は類似した発現パターンを持つ細胞、すなわち細胞サブグループを識別することができ、これは組織内の細胞の不均質性を理解し、新しい細胞タイプを発見するために重要です。

NMFは非負の要素のみを生成するため、遺伝子発現データの処理において特に有用です。遺伝子発現データは自然に非負であるためです。さらに、NMFのもう一つの利点は、その結果が解釈しやすいことです。遺伝子セットは、細胞の発現プロファイルを構成する基本的な構成要素と見なすことができます。

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