Los científicos de la Universidad de Harvard, en colaboración con investigadores de los Laboratorios Bio-Rad, han desarrollado una nueva plataforma para la secuenciación rápida de una sola célula. El enfoque combina microfluídica y un software novedoso para ampliar la secuencia de ATAC de una sola célula, que identifica partes de lagenoma abierto y accesible a las proteínas reguladoras.
Publicado en Biotecnología de la naturaleza , la innovación señala una aceleración importante en la investigación de genómica unicelular.
¿Qué es la secuenciación unicelular?
Todos comenzamos como una sola célula, pero rápidamente nos convertimos en billones. El genoma en esa primera célula se copia en el resto, entonces, ¿cómo terminamos con tantos tipos de células diferentes? Durante muchos años, los científicos hanhe estado tratando de descubrir cómo los genes se activan y desactivan en diferentes células en diferentes momentos de su desarrollo, para que las células puedan llevar a cabo funciones específicas.
La secuenciación de células individuales ha transformado esta área de investigación, permitiendo a los científicos estudiar genes en células individuales, en lugar de grandes piezas de tejido. Al estudiar las células en masa, la colección puede parecer uniforme pero en realidad contiene muchos tipos de células diferentes.esto, los resultados representan un promedio. Apuntan a los investigadores en una dirección prometedora pero no brindan información precisa.
Al permitir que los investigadores examinen solo una célula a la vez, la secuenciación de una sola célula está redefiniendo la anatomía. Se filtra a través de células que parecen similares en la superficie, destacando nuevos tipos de células y mejorando enormemente la capacidad de encontrar genes individuales que conducen funciones saludableso procesos de enfermedades en el cuerpo.
ATAC-seq
En este estudio, los investigadores se centraron en un tipo de secuenciación llamada ATAC-seq Ensayo de cromatina accesible por transposasa usando secuenciación. Cada célula humana contiene dos metros de ADN, firmemente empaquetados en el núcleo microscópico. ATAC-seq identifica qué partesdel ADN están desenrollados y accesibles a las proteínas.
"Es un poco como abrir una maleta multidimensional para agarrar la ropa", dijo Fabiana Duarte, coautora principal del estudio y becaria posdoctoral en el laboratorio de Jason Buenrostro en Harvard ". Si una parte del genoma es accesible, una enzima puede hacer un corte y etiquetarlo. Luego encontramos las secuencias de todo el ADN etiquetado ".
Los genes están controlados por muchas proteínas diferentes. Los factores de transcripción, por ejemplo, se unen a un fragmento de ADN y traen la maquinaria que lo lee. Hay innumerables factores de transcripción, y cada uno reconoce y se une a una secuencia de ADN muy específica.Esa secuencia se llama motivo y, debido a que es tan específica, puede marcarse en datos ATAC-seq.
Desde que Buenrostro y sus colegas desarrollaron ATAC-seq por primera vez en 2013, el campo se ha movido rápidamente. La tecnología se usa de forma ubicua en la comunidad genómica, por ejemplo en el proyecto Human Cell Atlas, para comprender y mapear la función del genoma. Pero el proceso complejoha sido lento e ineficiente, con solo una fracción de células que arroja resultados confiables.
ampliación
El nuevo enfoque desarrollado en este estudio hace que ATAC-seq sea mucho más eficiente. Donde los enfoques anteriores permitieron perfilar 100 células por reacción, el nuevo método perfila 50,000.
"Lo hemos ampliado para poder perfilar muchas células en un tejido humano de una manera directa. El método es simple, por lo que puede realizar el experimento en un día, de principio a fin. Eso permitirá a los investigadores lograr muchomás en un tiempo mucho más corto ", dijo Buenrostro, profesor asistente en el Departamento de Células Madre y Biología Regenerativa de Harvard.
Uno de los mayores desafíos en la secuenciación de una sola célula es aislar las células a estudiar. El nuevo método resuelve este problema utilizando microfluídica y gotas.
"Trabajamos con el equipo de Bio-Rad en el método", dijo Duarte. "Un canal del dispositivo entrega una celda, y otro agrega una cuenta, y cada cuenta tiene una etiqueta con código de barras. Donde se encuentran,hay aceite, así que obtienes gotitas. Cada gotita tiene una celda y una cuenta. Puedes agregar muchas celdas en el dispositivo para obtener datos de celdas etiquetadas individualmente ".
Pero el diablo está en los detalles, como cualquier biólogo computacional le dirá.
"Lo ideal sería tener una cuenta en cada gota. Pero en la práctica, para asegurarse de que cada celda esté etiquetada, las gotas pueden terminar teniendo más de una cuenta", dijo Caleb Lareau, coautor principal y estudiante graduado enLaboratorio de Buenrostro: "Nuestro nuevo software identifica esos casos y los fusiona, para que pueda identificar celdas individuales que al principio podrían haber parecido muchas".
"Debido a las innovaciones experimentales y computacionales, ahora podemos obtener perfiles para el 95% de las células que se introducen en la máquina. Eso representa un aumento de alrededor del 20 al 30%, como la noche y el día", dijo Lareau.
Acelerando la investigación
"Este enfoque de gotas estará disponible para los investigadores biomédicos en todos los campos como una tecnología estándar, y estoy muy orgulloso de haberlo ayudado a llegar a esta etapa", dijo Buenrostro, quien también es miembro de la facultadHarvard Stem Cell Institute ". En este estudio, también desarrollamos un método dentro del método: el código de barras agregó otra capa de etiquetado que nos permitió aumentar el número de células que podríamos analizar diez veces o más. Cambia las preguntas que puede hacer,y qué tan rápido puede encontrar respuestas: creo que vamos a ver que la investigación se mueve mucho más rápido ahora "
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Harvard . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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