El destino de las células individuales en el cuerpo es relevante de muchas maneras. Los investigadores quieren estudiar los procesos de desarrollo y comprender cómo progresan las enfermedades. "Los experimentos generan grandes conjuntos de datos, es decir, grandes datos", explica el profesor Fabian Theis, Director deInstituto de Biología Computacional ICB en Helmholtz Zentrum München y profesor de Modelado Matemático de Sistemas Biológicos en la Universidad Técnica de Munich TUM. Los investigadores recopilan información no solo sobre las células per se ** sino también sobre sus interacciones con otras células yotros tipos de tejidos. "Anteriormente, sin embargo, no era posible modelar procesos complejos a nivel celular de una manera clara y comprensible".
PAGA interpreta big data
Hasta ahora, los investigadores han adoptado dos enfoques para el análisis de datos. O buscaron células con propiedades similares y las agruparon agrupando, o describieron el momento de las células a lo largo de sus vías de desarrollo inferencia de trayectoria ".Los datos a través de estos lentes muy diferentes, inevitablemente surgen interpretaciones divergentes y poco claras ", agrega Alex Wolf, quien hasta hace poco dirigió un equipo de aprendizaje automático en el ICB." PAGA hace todo lo que el clúster y la inferencia de trayectoria pueden hacer en un solo análisis, con unmétodo único y con un enfoque de modelado único y consistente ". Dependiendo de la resolución deseada, la herramienta agrupa las células por tipo como las células de la piel y el estado biológico como las células en mitosis y revela las transiciones entre los tipos y estados celulares".
Uso en investigación
En los últimos meses, se han publicado varios artículos que muestran las posibilidades que abre PAGA. Mireya Plass del Centro Max Delbrück de Medicina Molecular dentro de la Asociación Helmholtz junto con Wolf y sus colegas reconstruyeron el primer árbol de linaje celular de un animal adulto:un logro que la revista Science aclamó como uno de los avances científicos más destacados de 2018. Recientemente, un equipo encabezado por Blanca Pijuan-Sala de la Universidad de Cambridge utilizó PAGA para reconstruir los procesos de desarrollo de un embrión de ratón. Otros documentos muestran que PAGA ofrece resultados importantes enun contexto clínico. Usando PAGA para determinar los linajes de las células intestinales, los investigadores del Broad Institute of MIT y Harvard obtuvieron una comprensión de las diferentes contribuciones celulares a la enfermedad inflamatoria intestinal crónica. También se ve un gran potencial futuro en la herramienta: "Básicamente,cualquier fenómeno biológico que pueda atribuirse a un proceso celular puede analizarse con PAGA tan prontoya que los datos están disponibles "
* PAGA es la abreviatura de abstracción de gráficos basada en particiones PAGA, un método que concilia varios enfoques, como la agrupación de celdas por propiedades y el desarrollo a lo largo del tiempo.
** Esto incluye el transcriptoma la suma total de todos los genes activos, el proteoma la suma total de todas las proteínas formadas, la morfología la apariencia de una célula y el epigenoma la suma total de todos los cambios en el ADNe histonas, proteína especial en el núcleo celular.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionados por Helmholtz Zentrum München - Centro Alemán de Investigación para la Salud Ambiental . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
Referencia del diario :
Cite esta página :