細胞間の転写の不均一性、すなわちノイズは、トランスクリプトームに内在する性質であり、発生、疾患の進行、加齢への影響を持つ。バルクRNA-seqは細胞集団内で遺伝子発現を平均化することでこの変動を覆い隠すのに対し、単一細胞RNAシーケンシング（scRNA-seq）はこれを解像する。しかし、特に異なる化学（chemistry）のプラットフォーム間において、生物学的ノイズと技術的ばらつきを切り分けることは依然として困難である。
我々は2つの広く用いられる技術、Evercode WT（SPLiT-seq、Parse Biosciences）とChromium（10x Genomics）を、ヒトリンパ芽球様核でベンチマークした。Evercode WTは、標的化されたシーケンシング深度と核数をより確実に達成し、そのランダムヘキサマーのプライミングによりより多くのイントロン由来リードと非コードRNA遺伝子が得られた。一方でChromiumはより多くの細胞を回収し、ポリA化転写産物と細胞株マーカーをより敏感に検出した。これらの相反するバイアスにもかかわらず、両プラットフォームは遺伝子検出は同程度であり、発現プロファイルは強く相関した。
両プラットフォームのデータセットを用いて、平均発現からトレンドを除去したノイズ指標を定義し、推定値が化学の違いをまたいでも再現可能であることを示した。ノイズはG1よりG2Mで低く、エキソン長よりも遺伝子長と最も強く関連していた。CpG島プロモーターを持つ遺伝子の発現は、それらを持たない遺伝子の発現よりも変動が小さかった。本研究は、転写ノイズを定量化するためのプラットフォーム非依存の基盤と、適切なscRNA-seqプラットフォームを選択するための枠組みを確立する。
https://doi.org/10.64898/2026.08.25.747056