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El nuevo método de cómputo revela configuraciones genéticas en el revoltijo masivo de células

Los científicos han ideado un nuevo método de cómputo que revela configuraciones genéticas en el revoltijo masivo de células individuales en la carrocería.

El descubrimiento, publicado en el eLife del gorrón, será útil en el discernimiento de configuraciones de la expresión génica a través de muchas clases de enfermedad, incluyendo cáncer. Los científicos resolvieron la formulación probando el tejido tomado de los testículos de ratones. Los resultados a disposición, están aplicando ya el mismo análisis a las biopsias tomadas de hombres con infertilidad inexplicada.

Ha habido muy pocos estudios que tentativa encontrar la causa de cualquier enfermedad comparando mediciones unicelulares de la expresión de un paciente a las de un mando sano. Quisimos demostrar que podríamos tener sentido de esta clase de datos y establecer claramente los defectos específicos de un paciente en infertilidad inexplicada.”

Donald Co-mayor Conrado autor, Ph.D., profesor adjunto y jefe de la división de genética en el centro de investigación nacional del primate de Oregon, universidad de la salud de Oregon y de la ciencia

Simon Myers, Ph.D., de la universidad de Oxford, también es co-autor mayor.

Conrado dijo él prevee que el nuevo método avance el campo del remedio de la precisión, donde el tratamiento individualizado se puede aplicar al matiz específico de la lectura genética de cada paciente.

Los científicos hicieron la ruptura aplicando un método recientemente desarrollada en la universidad de Oxford a los datos de la expresión génica del hallazgo masivo de las células individuales que comprendían incluso biopsias minúsculas del tejido. El método se conoce como la descomposición escasa de matrices, o SDA.

“Bastante que grupos de agrupamiento de las células, SDA determina los componentes que comprenden a grupos de los genes que covarían en la expresión,” los autores escriben.

El nuevo estudio aplicó el método a 57.600 células individuales tomadas de los testículos de cinco líneas de ratones: Cuatro que llevan las mutaciones genéticas sabidas que causan defectos en la producción de la esperma y uno sin signo de la infertilidad genética. Los investigadores quisieron ver si era posible clasificación este grupo de datos masivo basado en la variación en rasgos fisiológicos resultando de diferencias en los genes expresados en el ARN, o ácido ribonucleico, de células individuales.

Los investigadores encontraron que podían cortar a través el ruido estadístico y clasificación muchos millares de células en 46 grupos genéticos.

“Es un método de la dato-reducción que permite que determinemos equipos de los genes cuya actividad pasa hacia arriba y hacia abajo subconjuntos de células,” Conrado dijo. “Qué estamos haciendo realmente está construyendo un diccionario que describa cómo los genes cambian en un nivel unicelular.”

El trabajo se aplicará inmediatamente a la infertilidad masculina.

La infertilidad afecta a un 0,5% estimado al 1% de la población masculina por todo el mundo. Las dimensiones actuales de tratar la infertilidad masculina implican el foco en defectos de manejo en la esperma sí mismo, incluyendo con la fertilización in vitro. Sin embargo, esas técnicas no trabajan en todos los casos.

“Estamos hablando del problema con donde usted no hace la esperma para comenzar,” Conrado dijimos.

Esta nueva técnica podía abrir nuevas oportunidades de diagnosticar un defecto genético específico y después potencialmente de rectificarlo con las nuevas herramientas gen-que corregían tales como CRISPR. La identificación de una causa específica sería una mejoría extensa sobre el estado plus ultra actual en el diagnóstico de la infertilidad masculina, que asciende a un análisis descriptivo de las biopsias testiculares del tejido.

“La oportunidad ofrecida por CRISPR, acoplado a esta clase de diagnosis, es realmente un fósforo hecho en cielo,” Conrado dijo.

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.