Advertencia: Esta página es una traducción de esta página originalmente en inglés. Tenga en cuenta ya que las traducciones son generadas por máquinas, no que todos traducción será perfecto. Este sitio Web y sus páginas están destinadas a leerse en inglés. Cualquier traducción de este sitio Web y su páginas Web puede ser imprecisa e inexacta en su totalidad o en parte. Esta traducción se proporciona como una conveniencia.

La herramienta nueva habilita la caracterización de la multi-resolución de taxonomías moleculares

El descubrimiento de grupos o las categorías nuevos dentro de enfermedades, los organismos y los procesos biológicos y su organización en lazos jerárquicos es búsquedas importantes y periódicas en la biología y el remedio, que pueden ayudar a aclarar vulnerabilidades grupo-específicas e intervenciones terapéuticas final nuevas.

Ahora un nuevo estudio introduce una metodología de cómputo nueva y una herramienta de software asociada llamadas K2Taxonomer, que soportan el descubrimiento y la anotación automatizados de clasificaciones moleculares en los niveles múltiples de resolución del bulto de la alto-producción y de datos unicelulares del “omics”.

El estudio incluye un estudio de caso que detalla el análisis del transcriptome de los linfocitos de la tumor-infiltración del pecho (glóbulos blancos en el sistema inmune, aka el TILs) sobre una base unicelular, que se despliega importante sobre conclusión anteriores y muestra la incorporación de los métodos en in silico avance (producido por la computador que modela) un flujo de trabajo del análisis.

Nuestro estudio presenta una evaluación completa y una evaluación comparativa extensa de los datos simulados y reales del método en, que muestra convincentemente su alta exactitud, su rendimiento superior cuando está comparado a otros métodos representativos y su capacidad (con referencia a) descubre la clasificación molecular jerarquizada sabida.”

Eric Reed, doctorado, autor y recién licenciado de programa de la bioinformática, Facultad de Medicina del estudio primer de la universidad de Boston

Los investigadores encontraron que el análisis de K2Taxonomer-based de los datos unicelulares del pecho TILs caracterizó una firma transcriptiva común a los subconjuntos inmunes múltiples del linfocito T. Importantemente, el análisis encontró que la activación de esta firma está asociada a una mejor supervivencia en enfermos de cáncer del pecho.

“Nuestro estudio apunta a algunas de las características de una qué inmunorespuesta del cáncer efectivo parecería. No sólo podría esto permitirnos predecir mejor cómo los enfermos de cáncer del pecho se irán después de diagnosis, pero también revela algunos programas inmunes específicos que necesitan ser aumentados para generar inmunorespuesta del asesino de a (literalmente),” autor Stefano correspondiente adicional Monti, doctorado, profesor adjunto del remedio en la Facultad de Medicina de la universidad de Boston (BUSM).

Según Monti, la identificación y la caracterización de diversos tipos de la célula dentro de un tumor, de su microambiente y de una comprensión más profunda de su diafonía, son esenciales mejorar mecanismos de comprensión del lanzamiento, de la progresión y de la sensibilidad del cáncer a las aproximaciones de la intervención. Él dice que la metodología desarrollada recientemente se puede aplicar igualmente al análisis de otros componentes de un tumor, incluyendo diversos tipos de células malas, de tejido conectador del tumor (tejido de apoyo) y de adipocytes cáncer-asociados (una célula especializada para el almacenamiento de la grasa.)

Source:
Journal reference:

Reed, E. R & Monti, (2021) Multi-resolution characterization of molecular taxonomies in bulk and single-cell transcriptomics data. Nucleic Acid Research. doi.org/10.1093/nar/gkab552.