CellInsight

Single cell analysis 효율 증진 툴 개발 프로젝트

프로젝트 목적

Single Cell RNA-Seq(scRNA-seq, 단일 세포 시퀀싱)이란? : 생명체의 유전체를 단일 세포 수준에서 시퀀싱하는 생명공학 기술
*시퀀싱 : DNA의 염기서열(A, T, G, C)을 읽는 것

Annotation이란? 세포 데이터의 각 클러스터가 어떤 세포 종류인지 labeling하는 작업
❗자동화 도구가 있더라도 결국 사람이 레퍼런스 데이터를 확인하며 최종 판단 필요

✔️Annotation 작업의 효율성을 향상시키고 보다 편리한 분석 환경을 제공하기 위한 웹 플랫폼 구현

연구 방법

1. Single Cell 데이터베이스 통합
현재 가장 많이 사용되고 있는 PanglaoDB와 Single Cell Portal의 2가지 데이터베이스를 통합하여 제공한다. 데이터를 통합할 뿐만 아니라 각 데이터베이스가 제공하는 조금씩 다른 기능들도 통합하여 제공함으로써 여러 사이트를 이용할 필요가 없도록 한다.

2. 레퍼런스 데이터 추천 기능 구현
사용자가 원하는 조건의 레퍼런스 데이터를 효율적으로 찾기 위해 컨텐츠 기반 필터링 알고리즘을 이용하여 추천시스템을 구현한다.

3. 효율적인 분석 환경 제공
Single Cell Analysis를 직접 수행해본 사용자 경험을 기반으로 하여 가장 효율적인 화면 구성 및 기능 배치를 제공한다.

연구 과정

1. 데이터 다운로드 및 전처리

• PanglaoDB
  (1) bulk data 다운로드 -> RData 형식의 파일에서 sparse matrix 추출
  (2) scRNA-seq 샘플 데이터 크롤링 -> sparse matrix의 각 feature에 맞게 매핑

• Single Cell Portal
  (1) curl을 이용하여 스터디별 데이터 수동 다운로드
  (2) mtx, h5/h5ad, csv 등 파일 형식별로 읽어들여 데이터 조립
  -> 형식별로 데이터 조립 방식 상이, 스터디마다 파일 형식이 다름

2. 통합 데이터베이스 및 웹 플랫폼 구축

• 네이버 클라우드 플랫폼 버킷에 전처리 끝난 데이터 적재
• 레퍼런스 데이터를 불러와서 시각화 결과를 볼 수 있는 웹 플랫폼 제작
  -> Django 이용, 버킷 연동

3. 레퍼런스 데이터 검색 및 추천 시스템 구현

• Search 기능 구현 : 스터디 검색, Gene Marker 검색, Gene 검색
• 레퍼런스 데이터 추천시스템 구현 : PanglaoDB, Single Cell Portal의 서로 다른 데이터 형식에 맞게 TF-IDF를 이용한 컨텐츠 기반 필터링 적용

연구 결론

CellInsight 웹사이트 시연 영상
https://carpal-money-c50.notion.site/CellInsight-81bee13926e84ff392a0f4deeac23bc9?pvs=4

Members

류여진	이하영