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マスサイトメトリーでは免疫系の細胞構成を高分解能で解析することが可能である。しかし、データが高次元であり、データのサイズが大きく、データが非線形的な構造を持つため、データ解析にとって大きな障害となる。特に、t-SNEなどの次元を削減する手法では、単一の細胞を分解することは可能であるが、解析できる細胞数に限りがある。著者らは今回、マスサイトメトリーデータセットの解析のために階層型確率的近傍埋め込み法を紹介する。HSNEでは、段階的な増加により単細胞レベルまで詳細に双方向的に探索できる非線形的類似度の階層を構築する。著者らは、消化管障害の研究及びその他の利用可能な3つのマスサイトメトリーデータセットにHSNEを適用した。その結果、HSNEでは過去の観察結果を効率的に再現でき、ダウンサンプリングのためにこれまでは見落とされていた希少な細胞集団を特定できることが明らかになった。以上のように、HSNEでは従来のt-SNE解析におけるスケーラビリティの制限がなくなり、HSNEは大量の高次元データセットの解析に非常に適していると言える。
階層型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的解析で希少な細胞種が明らかになる