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      算法提供了對(duì)細(xì)胞發(fā)育的深入了解

      通過(guò)RNA測(cè)序,研究人員可以測(cè)量哪些基因在樣品的每個(gè)單個(gè)細(xì)胞中表達(dá)。一種新的統(tǒng)計(jì)方法允許研究人員從由異步階段組成的細(xì)胞混合物中推斷出不同的發(fā)育過(guò)程。HelmholtzZentrumMünchen的研究人員與慕尼黑技術(shù)大學(xué)的同事們?cè)贜ature Methods雜志上發(fā)表了這一發(fā)現(xiàn)。

      算法提供了對(duì)細(xì)胞發(fā)育的深入了解

      今天,細(xì)胞生物學(xué)不再只關(guān)注靜態(tài),而是試圖了解細(xì)胞的動(dòng)態(tài)發(fā)展。對(duì)此的一個(gè)實(shí)例是形成各種類(lèi)型的血細(xì)胞,例如來(lái)自其前體的血紅細(xì)胞或內(nèi)皮細(xì)胞,血液干細(xì)胞。為了理解這個(gè)過(guò)程是如何進(jìn)行遺傳控制的,科學(xué)家們通過(guò)轉(zhuǎn)錄組分析來(lái)分析哪些基因是表達(dá)的。

      “對(duì)我而言,我們現(xiàn)在甚至能夠確定單細(xì)胞的轉(zhuǎn)錄組仍然令人驚訝“主要作者Laleh Haghverdi說(shuō),”尤其是當(dāng)人們意識(shí)到典型的細(xì)胞只含有幾皮克的RNA時(shí)。這些數(shù)據(jù)的可用性現(xiàn)在開(kāi)始徹底改變?cè)S多研究領(lǐng)域,但需要新的統(tǒng)計(jì)方法來(lái)解釋這些“例如,樣本的所有單元格都不會(huì)同步開(kāi)始它們的開(kāi)發(fā),它們的開(kāi)發(fā)需要不同的時(shí)間長(zhǎng)度。因此,我們總是在處理動(dòng)態(tài)混合物,“HelmholtzZentrumMünchen計(jì)算生物學(xué)研究所(ICB)的博士生Haghverdi補(bǔ)充道。”從這個(gè)過(guò)程構(gòu)建多個(gè)步驟是非常困難的,特別是因?yàn)榧?xì)胞僅適用于一次測(cè)量。“

      歡迎來(lái)到偽時(shí)代

      為了從單個(gè)時(shí)間點(diǎn)的測(cè)量來(lái)解密發(fā)展過(guò)程,準(zhǔn)快照測(cè)量,由ICB主任Fabian Theis博士教授領(lǐng)導(dǎo)的研究人員開(kāi)發(fā)了一種稱(chēng)為擴(kuò)散偽定法的算法來(lái)解釋單細(xì)胞測(cè)序數(shù)據(jù)。該算法在虛擬時(shí)間線(xiàn)上對(duì)細(xì)胞進(jìn)行排序 - 偽時(shí)間 - 沿著它們顯示轉(zhuǎn)錄組中的連續(xù)變化。因此,可以重建哪些基因順序表達(dá)。通過(guò)這種方法,研究人員可以圖形顯示不同細(xì)胞類(lèi)型的發(fā)育路徑的分支譜系。

      “例如,我們可以展示一個(gè)相對(duì)均勻的血液干細(xì)胞群如何發(fā)展成不同的細(xì)胞類(lèi)型,”研究負(fù)責(zé)人Theis說(shuō)。“有些人變成了紅細(xì)胞,有些則分化成內(nèi)皮細(xì)胞。我們可以根據(jù)單細(xì)胞的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)追蹤這些命運(yùn)。” 此外,科學(xué)家還獲得了關(guān)于哪些基因開(kāi)關(guān)的信息。發(fā)現(xiàn)處于不同發(fā)育階段的相對(duì)分散的細(xì)胞混合物可以在計(jì)算機(jī)上解開(kāi),并且在分析之后,提供正在進(jìn)行的各個(gè)步驟的清晰圖像。

      然而,這只是研究人員的開(kāi)始,因?yàn)檠盒纬傻倪^(guò)程相對(duì)容易理解。它們僅作為測(cè)試對(duì)象來(lái)確定方法的工作情況。“在未來(lái),我們希望將重點(diǎn)放在迄今為止仍然難以捉摸的過(guò)程中,或者根本不會(huì)被發(fā)現(xiàn)的過(guò)程,”Theis說(shuō)。

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