Nueva investigación dirigida por Holger Heyn en el Centro Nacional de Análisis Genómico del Centro de Regulación Genómica CNAG-CRG, presenta un marco computacional sofisticado para analizar los niveles de expresión de genes de células individuales, escalables para procesar millones de células individuales.trabajo, publicado en la edición actual de la revista científica Investigación del genoma , muestra por primera vez una herramienta capaz de analizar un conjunto de datos RNAseq de una sola célula tan grande. Esto amplía drásticamente los límites de la investigación del genoma de una sola célula.
Todas las células de un cuerpo humano comparten el mismo genoma, pero cada célula tiene el potencial de volverse específico en un tejido u órgano debido a la expresión génica. Los científicos de todo el mundo están analizando qué diferencia a una célula de otra. Uno de los desafíos actuales deLa investigación del genoma es analizar muchas células individuales con el fin de encontrar e identificar esas diferencias. El análisis de células individuales usando la secuenciación de ARN de una sola célula ha sido crucial para enfrentar este desafío y revolucionó nuestra comprensión de la complejidad de los tejidos, órganos y organismos.Al observar la expresión génica de una célula a la vez, los científicos ahora pueden describir la heterogeneidad de una muestra a una resolución sin precedentes y sin conocimiento previo de su composición.
En consecuencia, los proyectos unicelulares a gran escala condujeron a la identificación de tipos celulares previamente desconocidos y al dibujo de mapas celulares completos de organismos. En el marco del proyecto Atlas de células humanas, los investigadores apuntan a crear un atlas de todas las célulastipos que componen un cuerpo humano. Sin embargo, tales estudios crean cantidades masivas de datos de secuencia y el análisis de grandes conjuntos de datos son un desafío importante.
Un grupo de científicos del CNAG-CRG, en colaboración con investigadores de la Universidad Pompeu Fabra UPF y el Consorcio Español de Investigación Biomédica sobre Enfermedades Raras CIBERER, ha desarrollado un marco computacional eficiente que permitió el procesamiento, análisis e interpretaciónde tales experimentos unicelulares a gran escala. El grupo ilustró el poder de su estrategia al analizar uno de los estudios unicelulares más grandes con 1.3 millones de células individuales del cerebro del ratón en desarrollo.
"BigSCale es extremadamente poderoso para identificar genes específicos del tipo de célula, lo que ayuda enormemente en la interpretación posterior de los experimentos", dice Holger Heyn, líder del equipo CNAG-CRG y autor principal del estudio. La novedad de la herramienta analítica llamada "BigSCale"se basa en un modelo numérico que determina de manera sensible las diferencias entre las células individuales. Después de haber registrado cómo las células individuales difieren entre sí, se pueden agrupar en poblaciones de células para describir la complejidad celular de un tejido dado. Como prácticamente todos los tejidos están compuestos de diferentestipos y subtipos de células, tal análisis puede guiar una caracterización exhaustiva imparcial sin hipótesis iniciales.Los genes marcadores expresados diferencialmente entre la subpoblación ayudan al investigador a vincular las células con el conocimiento previo sobre la anatomía del tejido o describir las funciones de los tipos de células recién descubiertos.
Además, la herramienta fue diseñada para enfrentar los desafíos futuros de grandes conjuntos de datos. "Los costos para obtener perfiles de una sola célula están disminuyendo y estamos viendo estudios de aumento en el número de células", agrega el Dr. Heyn. En este sentido, un módulo enEl flujo de trabajo de BigSCale permite el análisis de millones de celdas a través de una estrategia de convolución dirigida. Aquí, los transcriptomos de una sola celda de celdas similares se fusionan en celdas de índice, lo que reduce en gran medida la cantidad de datos a procesar.
Con la nueva herramienta en mano, el grupo analizó uno de los mayores conjuntos de datos de expresión génica de una sola célula de 1.3 millones de células, un recurso disponible públicamente de 10x Genomics ". BigSCale nos permitió profundizar en los procesos de desarrollo del cerebro del ratón ypara caracterizar incluso tipos de células neuronales raras ", comentó Giovanni Iacono, el primer autor del trabajo. Específicamente, el alto número de células permitió al grupo acercarse a una pequeña población de células transitorias llamadas células de Cajal-Retzius y describir las principales subestructuras relacionadas con distintasetapas de diferenciación, organización espacial y función celular. "El marco BigSCale proporciona una solución poderosa para prácticamente cualquier especie e incluso es aplicable fuera del contexto de secuenciación de ARN", explica el Dr. Heyn y agrega: "Esperamos que contribuya a la interpretación a gran escalaestudios, como el proyecto Human Cell Atlas ".
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Materiales proporcionado por Centro de Regulación Genómica . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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