단일세포 공간 전사체학 데이터의 배치 효과 교정을 위한 통계적 정규화 방법론

단일세포 공간 전사체학은 공간 정보를 유지하며 세포 유형별 유전자 발현을 분석하는 첨단 기술이며, 다양한 실험 플랫폼 간의 데이터 비교 시 발생하는 배치 효과(Batch Effect) 제거가 필수적이다.

핵심 분석 기법

• CCA (Canonical Correlation Analysis): 두 데이터셋 간의 가장 강한 상관관계 성분을 찾아 배치 효과를 최소화하며 통합한다.
• Harmony: 여러 개의 독립적인 배치 요인을 동시에 고려하여 데이터 분포를 점진적으로 맞추는 반복적 클러스터링 기반의 방법을 사용한다.

이러한 통계적 정규화 과정을 통해 얻어진 데이터는 공간 전사체학 기반의 유의미한 세포 운명 결정 네트워크 구축의 기초 자료가 된다. 이는 바이오 빅데이터 시대의 해석력을 높이는 데 결정적 역할을 한다.