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Il nuovo metodo di calcolo rivela i reticoli genetici nel miscuglio massiccio delle celle

Gli scienziati hanno inventato un nuovo metodo di calcolo che rivela i reticoli genetici nel miscuglio massiccio di diverse celle nell'organismo.

La scoperta, pubblicata nel eLife del giornale, sarà utile nel discernimento dei reticoli di espressione genica attraverso molti generi di malattia, compreso cancro. Gli scienziati hanno risolto la formulazione provando il tessuto catturato dai testicoli dei mouse. Risultati a disposizione, già stanno applicando la stessa analisi alle biopsie catturate dagli uomini con la sterilità non spiegata.

Ci sono stati molto pochi studi che tentano di trovare la causa di tutta la malattia confrontando le misure unicellulari di espressione da un paziente a quelle di un controllo sano. Abbiamo voluto dimostrare che potremmo avere significato di questo genere di dati e segnare i difetti con esattezza specifici di un paziente nella sterilità non spiegata.„

Donald Co-senior Conrad autore, Ph.D., professore associato e capo della divisione della genetica nel centro di ricerca nazionale del primate dell'Oregon, università di salubrità dell'Oregon & di scienza

Simon Myers, Ph.D., dell'università di Oxford, egualmente è un co-author senior.

Conrad ha detto prevede che il nuovo metodo avanzasse il campo della medicina di precisione, in cui il trattamento individualizzato può applicarsi alla sfumatura specifica della lettura genetica di ogni paziente.

Gli scienziati hanno reso l'innovazione applicando un metodo sviluppata di recente all'università di Oxford ai dati di espressione genica dal tesoro trovato massiccio di diverse celle che comprendono anche le biopsie minuscole del tessuto. Il metodo è conosciuto come la decomposizione rada delle schiere, o SDA.

“Piuttosto che i gruppi di raggruppamento di celle, SDA identifica le componenti che comprendono i gruppi i geni che co-variano nell'espressione,„ gli autori scrivono.

Il nuovo studio ha applicato il metodo a 57.600 diverse celle catturate dai testicoli di cinque righe di mouse: Quattro che portano le mutazioni genetiche conosciute che causano i difetti nella produzione dello sperma ed uno senza il segno della sterilità genetica. I ricercatori hanno voluto vedere se fosse possibile ordinare questo gruppo di dati massiccio basato sulla variazione nei tratti fisiologici derivando dalle differenze nei geni espressi nel RNA, o acido ribonucleico, di diverse celle.

I ricercatori hanno trovato che potevano tagliare da parte a parte il disturbo statistico ed ordinare molti migliaia di celle in 46 gruppi genetici.

“È un metodo di dato-riduzione che permette che noi identifichiamo gli insiemi dei geni di cui l'attività supera su e giù i sottoinsiemi delle celle,„ Conrad ha detto. “Che cosa realmente stiamo facendo sta costruendo un dizionario che descrive come i geni cambiano ad un livello unicellulare.„

Il lavoro immediatamente si applicherà alla sterilità maschio.

La sterilità pregiudica un 0,5% stimato - 1% della popolazione maschio universalmente. Le misure correnti per trattare la sterilità maschio comprendono il fuoco sui difetti di gestione nello sperma stesso, includendo con la fertilizzazione in vitro. Tuttavia, quelle tecniche non funzionano in tutti i casi.

“Stiamo parlando del problema dove non fate lo sperma per cominciare con,„ Conrad abbiamo detto.

Questa nuova tecnica ha potuto aprire le nuove opportunità di diagnosticare un difetto genetico specifico e poi potenzialmente di rettificarlo con i nuovi strumenti gene-modificare quale CRISPR. L'identificazione di una causa specifica sarebbe un vasto miglioramento sopra lo stato dell'arte corrente nella diagnostica della sterilità maschio, che ammonta ad analisi descrittiva delle biopsie testicolari del tessuto.

“L'opportunità fornita da CRISPR, coppia a questo genere di diagnosi, è realmente un raffronto fatto nel cielo,„ Conrad ha detto.

Source:
Journal reference:

Jung, M. et al. (2019) Unified single-cell analysis of testis gene regulation and pathology in five mouse strains. eLife. doi.org/10.7554/eLife.43966.