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階層別確率的近傍埋め込み法によるマスサイトメトリーデータの視覚分析は、希少細胞タイプを明らかにする
マスサイトメトリーは、免疫系の細胞組成の高解像度分析を可能にする。しかしながら、データの高次元性、規模の大きさ、および非線形構造が、データ分析を非常に困難にしている。特に、t-SNE等の次元削減ベースの技法は、単一細胞解像度を可能にするが、分析できる細胞数に制約がある。ここで我々は、マスサイトメトリーデータセットの分析のための、階層別確率的近傍埋め込み（HSNE）法を紹介する。HSNEは、単一細胞レベルまでインタラクティブに探索することで段階的に詳細を明らかにできる、非線形類似性の階層を構築する。我々はHSNEを、消化器系障害の研究と、他の3つの利用可能なマスサイトメトリーデータセットに応用する。我々は、HSNEが以前の観察結果を効率的に複製し、ダウンサンプリングのために以前は見逃された希少細胞集団を同定することを明らかにする。したがって、HSNEは従来のt-SNE分析の拡張性の制約を取り除き、この機能のため大規模高次元データセットの分析に非常に適している。