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      新算法可實現(xiàn)單細(xì)胞分辨率的數(shù)據(jù)集成
      
			
      
				2019-04-23 11:53:55
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      一組計算生物學(xué)家開發(fā)了一種算法，可以將多個測序數(shù)據(jù)集與單細(xì)胞分辨率“對齊”。今天發(fā)表在“自然生物技術(shù)”雜志上的這種新方法，有助于更好地了解疾病進展過程中不同細(xì)胞群的變化，藥物治療或進化過程。
      

      新算法可實現(xiàn)單細(xì)胞分辨率的數(shù)據(jù)集成
      

      “這種數(shù)據(jù)整合方法將能夠比較單細(xì)胞數(shù)據(jù)集和剖析它們之間差異的能力，”該研究的資深作者Rahul Satija解釋說，他是紐約大學(xué)基因組學(xué)和系統(tǒng)生物學(xué)中心的助理教授，紐約基因組中心的核心教員。“此外，這些方法對于整合個體和實驗室產(chǎn)生的各種數(shù)據(jù)集非常有價值 - 甚至對研究不同物種的相同組織的研究人員也是如此。”
      

      單細(xì)胞測序領(lǐng)域正在迅速擴大，有可能精確研究生命的基本構(gòu)建模塊如何發(fā)揮作用和發(fā)展。但是，仍然存在重大的計算挑戰(zhàn)，特別是在分析多個數(shù)據(jù)集時。例如，當(dāng)團隊獨立分析由兩個獨立實驗室生產(chǎn)的相同骨髓干細(xì)胞的數(shù)據(jù)集時，他們獲得了截然不同的結(jié)果。
      

      “我們需要一種新方法，可以識別和對齊多個實驗中存在的共享細(xì)胞群，以便我們可以將數(shù)據(jù)集整合在一起，”紐約大學(xué)研究生，該研究的第一作者安德魯巴特勒說。
      

      為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，研究人員修改了專門用于查找圖像共享模式的分析技術(shù) - 例如，針對單細(xì)胞測序數(shù)據(jù)在不同光照條件下對齊面部可視化。當(dāng)他們重復(fù)進行骨髓分析時，同樣的細(xì)胞群體一直出現(xiàn)。
      

      “我們意識到我們可以用這些方法來了解細(xì)胞如何改變它們的行為 - 例如，響應(yīng)藥物治療，”巴特勒指出。
      

      通過分析用干擾素刺激的人體免疫細(xì)胞數(shù)據(jù)集- 一種響應(yīng)病原體或腫瘤細(xì)胞而產(chǎn)生的信號蛋白- 研究小組可以精確地識別13種應(yīng)答細(xì)胞類型中每種基因的基因。此外，他們整合了來自人類和小鼠的胰腺組織的單細(xì)胞數(shù)據(jù)集，從而鑒定了跨物種共享的10種細(xì)胞類型，并定義了每組中發(fā)生的進化變化。
      

      展望未來，研究人員正在應(yīng)用他們的方法來研究臨床樣本中的細(xì)胞藥物反應(yīng)，同時也旨在使他們的方法廣泛可用。
      

      “我們所有的軟件都是開源的，可以在線免費獲得，”Satija補充道。“我們希望這些方法能夠幫助社區(qū)中的其他人發(fā)現(xiàn)激動人心的新生物現(xiàn)象。”
      
			

			
        
      
			
      
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