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Los investigadores desarrollan la herramienta nueva para analizar millones de células simultáneamente

La nueva investigación llevada por Holger Heyn en Centro Nacional de Análisis Genómico del centro para la regla Genomic (CNAG-CRG), presentes un marco de cómputo sofisticado para analizar la expresión génica unicelular nivela, escalable para tramitar millones de células individuales. El trabajo, publicado en la aplicación actual la investigación del genoma del gorrón científico, muestra por primera vez una herramienta capaz de analizar tal grupo de datos unicelular grande de RNAseq. Esto amplía dramáticamente los límites de investigación unicelular del genoma.

Todas las células en un cuerpo humano comparten el mismo genoma pero cada célula tiene el potencial de llegar a ser específica en un tejido o un órgano debido a la expresión génica. Los científicos por todo el mundo están observando qué distingue una célula de otra. Uno de los retos actuales de la investigación del genoma es analizar muchas células individuales para encontrar y determinar esas diferencias. El análisis de la célula individual usando la secuencia unicelular del ARN ha sido crucial hacer frente a este reto y revolucionó nuestra comprensión de la complejidad de tejidos, de órganos y de organismos. Observando la expresión génica de una célula al mismo tiempo, los científicos pueden ahora describir la heterogeneidad de una muestra en la resolución sin precedente y sin conocimiento anterior de su composición.

Por consiguiente, proyectos unicelulares en grande llevados a la identificación de los tipos previamente desconocidos de la célula y al gráfico de mapas celulares completos de organismos. En el marco del proyecto del atlas de la célula humana, los investigadores tienen como objetivo el crear de un atlas de todos los tipos de la célula que compongan un cuerpo humano. Sin embargo, tales estudios crean cantidades masivas de ordenar datos y analizando grupos de datos grandes sea un reto importante.

Un grupo de los científicos del CNAG-CRG, en colaboración con investigadores del theUniversity Pompeu Fabra (UPF) y del consorcio biomédico español de la investigación en las enfermedades raras (CIBERER), ahora ha desarrollado un marco de cómputo eficiente que habilitó el tramitación, análisis y la interpretación de tales los experimentos unicelulares de la grande-escala. El grupo ilustró la potencia de su estrategia analizando uno de los estudios unicelulares más grandes con 1,3 millones de células individuales del cerebro del ratón que se convertía.

“BigSCale es extremadamente potente en determinar el tipo genes específicos de la célula, que ayuda grandemente en la interpretación rio abajo de experimentos” dice Holger Heyn, el líder de personas de CNAG-CRG y al autor mayor del estudio. La novedad de la herramienta analítica nombrada “BigSCale” miente en un modelo numérico que determine sensible diferencias entre las células. Trazando cómo las células individuales difieren de uno a, pueden ser agrupadas juntas en poblaciones de células para describir la complejidad celular de un tejido dado. Mientras que virtualmente todos los tejidos se componen de diversos tipos y subtipos de la célula, tal análisis puede conducir una caracterización profundizada imparcial sin hipótesis iniciales. Genes diferenciado expresados del marcador entre la ayuda de la subpoblación el investigador para conectar las células al conocimiento anterior sobre la anatomía del tejido o para describir las funciones de los tipos nuevamente descubiertos de la célula.

Además, la herramienta fue diseñada para abordar los retos futuros de grupos de datos grandes. “Los costos para derivar perfiles unicelulares están disminuyendo y estamos viendo que los estudios de los números cada vez mayores de la célula” agregan al Dr. Heyn. A este respecto, un módulo en el flujo de trabajo de BigSCale habilita el análisis de millones de células con una estrategia dirigida de la circunvolución. Aquí, los transcriptomes unicelulares de las células similares se combinan en las células del índice, que reduce grandemente la cantidad de datos que se tramitarán.

Con la nueva herramienta a disposición el grupo analizaba uno del grupo de datos unicelular más grande de 1,3 millones de células, un recurso de la expresión génica público disponible de la genómica 10x. “BigSCale permitió que observáramos profundamente en los procesos de desarrollo del cerebro del ratón y caracterizar incluso tipos neuronales raros de la célula” comentó Juan Iacono, el primer autor del trabajo. Específicamente, el número elevado de células permitió al grupo empinadura en una pequeña población transitoria de la célula llamada las células de Cajal-Retzius y describir las subestructuras importantes se relacionó con los escenarios distintos de la diferenciación, la organización espacial y la función celular. “El marco de BigSCale ofrece una solución potente para virtualmente cualquier especie y es incluso aplicable fuera del ARN que ordena contexto” explica al Dr. Heyn y nos agrega “prevee que contribuya a la interpretación de estudios en grande, tales como el proyecto del atlas de la célula humana”.

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