ডাইমেনশন রিডাকশন (Dimension Reduction) কেন দরকার? (scRNA-seq ডেটার জন্য সহজ বাংলায় ব্যাখ্যা)

scRNA-seq (Single-Cell RNA Sequencing) ডেটা খুব বড় এবং জটিল। একটা ডেটাসেটে হাজার হাজার কোষ (cells) থাকে, আর প্রত্যেক কোষে হাজার হাজার জিন (genes) মাপা হয়। এতে সমস্যা হয়, আর সেজন্য Dimension Reduction দরকার। নিচে ধাপে ধাপে বুঝিয়ে দিচ্ছি:

১. scRNA-seq ডেটা কেন এত বড়?

• উদাহরণ: ১০,০০০ কোষ × ২০,০০০ জিন = ২০০ মিলিয়ন সংখ্যা!
• প্রতি কোষে ৯০% জায়গায় ০ (zero) থাকে → ড্রপআউট (dropout)।
• এত বড় ডেটা কম্পিউটারে ধীরগতিতে চলে, মেমরি শেষ হয়ে যায়।

২. Curse of Dimensionality (উঁচু মাত্রার অভিশাপ)

• জিন যত বেশি, তত নয়েজ (শব্দ) বাড়ে।
• কাছাকাছি কোষগুলো দূরে চলে যায় (distance বিকৃত হয়)।
• ক্লাস্টারিং, ভিজ্যুয়ালাইজেশন → ভুল ফলাফল।

উদাহরণ: ৩D-তে একটা বল সহজে দেখা যায়, কিন্তু ২০,০০০D-তে? অসম্ভব!

৩. Dimension Reduction কী করে?

• ২০,০০০ জিনকে কমিয়ে ১০-৫০ ডাইমেনশনে নিয়ে আসে।
• গুরুত্বপূর্ণ তথ্য রাখে, অপ্রয়োজনীয় নয়েজ ফেলে দেয়।
• ফলে:
  • কোষের প্রকার (cell type) সহজে দেখা যায়।
  • ট্রাজেক্টরি (trajectory) বোঝা যায় (যেমন: স্টেম সেল → নিউরন)।
  • ব্যাচ ইফেক্ট কমানো যায়।

৪. কেন scRNA-seq-এ বিশেষভাবে দরকার?